航空航天领域异形零件的质检，一度依赖进口工业CT设备。哈尔滨理工大学伏羲大学生团队开发的智能检测系统，以0.3微米精度刷新行业标准，成功识别传统方法难以捕捉的曲面微裂纹。系统创新采用多模态数据配准技术，结合短波红外成像消除金属反光干扰，在涡轮盘检测中将误检率从8%降至1.2%。
技术突破源于深度特征融合。团队构建的TSA-Net神经网络，通过三维注意力机制强化缺陷关联分析，对支撑残留等复杂缺陷的分类准确率超99%。实测数据显示，系统使航空发动机叶片废品率从25%降至8%，单件降本达12万元。项目已申请多项发明专利，进入规模化验证阶段。
该项目依托于智能装备协同创新平台，融合光学、材料与计算机学科优势，为突破“卡脖子”技术提供高校创新样本。
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