复合材料热结构孔隙缺陷表征与分形维数评价

摘要

受制备工艺约束,复合材料热结构内部的基体会存在不可忽视的细观孔隙缺陷。本文基于航天材料及工艺研究所制备的热结构CT图像开发了一种能够识别基体细观缺陷的机器学习模型,通过将注意力机制模块与深度学习框架进行结合,利用注意力机制模块能够关注特定预期分割目标区域的特点,实现对热结构CT图像进行图像分割,试验证实本方法能够识别局部细观孔隙等缺陷,提升图像分割的精度。为了定量分析缺陷的几何形貌,本文提出采用分形维数对其进行表征,最后重点研究热结构制造缺陷的形貌定量分布规律。