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龙图腾网获悉成都航宇超合金技术有限公司申请的专利一种基于AI与三维重构的航空发动机单晶涡轮叶片涂层厚度均匀性检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121353349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511924566.8，技术领域涉及：G06T7/30；该发明授权一种基于AI与三维重构的航空发动机单晶涡轮叶片涂层厚度均匀性检测方法是由宋扬;张星宇;高志峰;袁成伟设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI与三维重构的航空发动机单晶涡轮叶片涂层厚度均匀性检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI与三维重构的航空发动机单晶涡轮叶片涂层厚度均匀性检测方法，涉及航空发动机部件检测技术领域。该方法通过采集涂前、涂后涡轮叶片的结构数据并进行三维重构，利用AI配准模型实现双模型精准对齐与差分处理，提取涂层三维模型；通过体素化处理与AI厚度分析模型获取全域及关键区域的厚度数据，结合均匀性系数进行多维度评估，最终判定涂层合格性并输出综合报告。本发明能实现涂层厚度的全域精准检测与关键区域重点分析，显著提升检测效率与准确性，满足航空发动机涡轮叶片涂层的高精度质量控制需求。

本发明授权一种基于AI与三维重构的航空发动机单晶涡轮叶片涂层厚度均匀性检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI与三维重构的航空发动机单晶涡轮叶片涂层厚度均匀性检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、涂前数据采集：采集未涂层涡轮叶片的表面与内部结构数据，形成涂前体积数据； S2、涂后数据采集：采集已涂层涡轮叶片的表面与内部结构数据，形成涂后体积数据； S3、双模型重构：对涂前体积数据与涂后体积数据分别进行三维重构，构建坐标系一致的涂前模型M1与涂后模型M2； S4、配准与差分：通过AI配准模型将M1与M2精准对齐，再经差分处理提取涂层三维模型M3； S5、厚度分析与评估：基于M3，通过AI厚度分析模型获取全域厚度数据集、关键区域厚度数据集及均匀性系数，生成评估结果集；a体素化处理：将涂层三维模型M3按预设分辨率离散为多个立方体体素，并为每个体素赋予三维坐标；b全域厚度数据获取：向各体素施加交变电磁场，AI厚度分析模型基于趋肤效应反演厚度，生成“坐标-厚度”映射的全域厚度数据集；c关键区域厚度数据获取：基于所述全域厚度数据，提取关键区域对应的体素厚度数据，并计算关键区域的体素厚度数据的统计参数及关键区域涂层体积占涂层总体积的比例，关键区域的各体素厚度数据的统计参数至少包括关键区域体素厚度数据的平均厚度、最小厚度，从而形成关键区域厚度数据集；d均匀性系数获取：基于全域厚度数据，按预设算法计算均匀性系数；e结果整合：整合所述全域厚度数据集、关键区域厚度数据集及均匀性系数，生成评估结果集；所述全域厚度数据提取具体包括：在体素化后的模型M3中，向每一个立方体体素对应的涂层区域施加一个特定频率的交变电磁场；所述AI厚度分析模型接收每个涂层区域因趋肤效应产生的电磁响应信号；该AI厚度分析模型基于所述电磁响应信号的衰减量或相位变化，通过其内部训练好的反演函数，映射出该体素中心点处沿法线方向至涂前模型M1的涂层厚度值；遍历所有体素后，整合所有体素的三维坐标及其反演出的厚度值，生成覆盖整个涂层三维模型M3的“坐标-厚度”映射数据集，即所述涂层全域厚度数据集； S6、结果判定：根据评估结果集与预设阈值的比对结果，判定涂层是否合格，并输出完整报告；将关键区域厚度数据集中的平均厚度，与预设的平均厚度允许范围进行比对，判定关键区域平均厚度是否处于该允许范围内；将关键区域厚度数据集中的最小厚度，与预设的最小厚度阈值进行比对，判定关键区域最小厚度是否大于或等于该最小厚度阈值；将关键区域涂层体积占涂层总体积的比例，与预设的最小体积比例进行比对，判定该体积占比是否大于或等于该最小体积比例；将全域厚度数据集中各体素厚度，分别与预设的全域体素厚度阈值进行比对，判定所有体素厚度是否均处于该全域体素厚度阈值的区间内；将均匀性系数，与预设的最大允许变异系数进行比对，判定均匀性系数是否小于或等于该最大允许变异系数；当上述5项判定结果均为“是”时，判定涂层均匀性合格；若其中任意一项判定结果为“否”，则判定为不合格；最终输出包括合格性结论、厚度分布云图、关键区域统计报表及体积占比分析图在内的综合检测报告。

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