孔探检测技术广泛应用于航空发动机的检修工作，对保证飞机的飞行安全具有重要意义。但现有的孔探设备存在诸多缺陷，对专业人员依赖性强。为此，本项目利用计算机图像处理技术和神经网络方法实现对孔探图像或视频中损伤的自动化智能分析。项目预期开发一种智能孔探分析软件，通过后处理方法，获取航空发动机某一部件的整体信息。同时，利用神经网络算法实现对孔探图片和视频中损伤的进行自动识别和分类，并加入三维分析，完成对损伤的自动化定量测量。

孔探检测技术广泛应用于航空发动机的检修工作，对保证飞机的飞行安全具有重要意义。但现有的孔探设备存在诸多缺陷，对专业人员依赖性强。为此，本项目利用计算机图像处理技术和神经网络方法实现对孔探图像或视频中损伤的自动化智能分析。项目预期开发一种智能孔探分析软件，通过后处理方法，获取航空发动机某一部件的整体信息。同时，利用神经网络算法实现对孔探图片和视频中损伤的进行自动识别和分类，并加入三维分析，完成对损伤的自动化定量测量。

（1）视频前处理方面，研究提出了高压转子涂层孔探视频的涂层整体图像拼接方法和叶片孔探视频的无遮挡叶片图像抓取方法。（2）损伤识别方面，实现了对高压转子涂层气道剥落区域的精确识别和比例计算，实现了对叶片损伤的识别。并且经过进一步训练之后的模型可应用于多种损伤的智能识别。（3）三维计算方面，完成了双目孔探图像的立体匹配工作，并提出了一种计算不规则曲面缺陷面积的方法。（4）完成了智能孔探分析软件的开发工作，制作了功能完善的软件界面。