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作者：李毅红;孙雪琴;陈平;
单位：中北大学数学学院;中北大学极限环境光电动态测试技术与仪器全国重点实验室;中北大学信息与通信工程学院;
摘要：固体火箭发动机（SRM）作为现代军事和航空航天领域的关键动力装置，在储存和运输过程中，药柱易受载荷和环境影响，导致裂纹、气泡和脱粘等缺陷。这些潜在缺陷可能会影响SRM安全服役。基于X射线的计算机层析成像（CT）技术因能够提供详细的内部结构图像，是评估药柱健康状态及安全服役能力的有效手段。鉴于SRM缺陷样本稀缺的挑战，该文提出一种适配于SRM药柱CT图像无监督范式的基于分数生成模型的缺陷检测与定位算法。该算法通过模拟正向和反向扩散过程，精确采样复杂分布以实现缺陷检测。实验结果表明：该算法在脱粘、裂纹和气孔缺陷检测任务中均获得良好的性能，缺陷检测精度达到95%以上，缺陷定位精度达到86%以上。该算法在样本效率上的优势，以及在复杂场景下的鲁棒性和稳健性，使其在SRM质量控制和故障诊断方面具有广泛的应用前景。
关键词：固体火箭发动机;CT图像;缺陷检测;分数生成模型;无监督学习
基金资助：国家重点研发计划资助项目(2023YFE0205800); 国家自然科学基金资助项目(62201520,62301508,62301507,U23A20285,62471442); 山西省自然科学基金资助项目(202303021222096,202203021222052,202303021222094,202303021212207,202303021211149); 山西省重点研发计划资助项目(202302150401011); 中央引导地方科技发展资金项目(YDZJSX2024D037)
