传统的检测方法应当如何改进

仪器校验新的制造方式向无损检测传统检测技术发起挑战

一直以来，无损检测面临的金属材料检测对象基本是通过传统的"去除型"方式制造而成的，它是在原材料基础上，使用切割、磨削、腐蚀、熔融等办法，去除多余部分，得到零部件，再以拼装、焊接等方法组合成终产品。

我们对这些锻造、铸造和焊接件的缺陷形式已有比较充分的了解。新的制造方式即所谓D打印是一种增材制造方式，它是通过增加材料、基于三维CAD模型数据，再采用逐层制造方式直接制造与相应数学模型完全一致的三维物理实体模型。

增材制造形成模型的方法有激光粉末烧结成型，激光固化和熔融沉积造型等。对通过这样的方式形成的金属零部件的缺陷我们知之甚少，各种不同的增材制造方式可能会形成什么样的缺陷，是否需要及通过什么样的检测技术和检测手段来发现缺陷并评价其危害，需要我们提前研究和认真考虑。

微、纳及精细加工制造技术带来的新问题

传统意义下的无损检测总是解决宏观缺陷的问题。微、纳及精细加工制造技术出现了微纳米级的需要检测对象，它们虽然比微观尺寸要大很多，但已远不是传统意义下的宏观缺陷。

传统的检测方法应当如何改进才能应对这些缺陷的挑战，超声显微技术、微波检测和太赫兹检测技术在这一领域有无用武之地及如何运用这些技术，这也是需要认真考虑并加以解决的研究内容。

复合材料结构件的检测

复合材料结构件将大量用于未来民用航空飞机和四代、仪器校验五代军用飞机上，这些结构件将成为主要承力部件，它们不但型面复杂，而且因制造方式多采用整体成形技术，因此，其检测方式及关心点与过去用传统方式制造的复合材料结构将有明显不同。

周正干领导的北京航空航天大学无损检测团队在复合材料层压板检测方面取得一些进展，他们将激光超声技术应用于层压板分层缺陷的检测获得一些重要进展。

刘松平等针对碳纤维复合材料层压结构冲击损伤提出了采用高分辨率的超声扫描成像检测技术并实现了复合材料冲击损伤的可视化成像评估，其研究颇有新颖性。

大数据时代的无损检测-传统检测概念本身所受到的挑战

随着计算机技术的飞速发展以及大数据技术的出现，我们可能需要考虑未来的无损检测究竟应当是什么样子，传统的无损检测方式和管理体系是否需要变革以及有无可能进行变革。

对于大数据的重要性我们可能还缺乏充分认识，它究竟会为我们无损检测工作者带来什么革命性的变化也缺乏必要的准备，但大数据的核心内容我们其实并不陌生。云计算关键技术中的海量数据存储技术、海量数据管理技术、编程模型等都是大数据技术的基础。

大数据技术的大优势是能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，这正是无损检测技术所需要的。

从多参数识别到数据融合，再到创立云检测，无损检测工作者需要的就是能从复杂的海量数据中提取到有关材料或结构件缺陷的信息，并能对被检对象的总体安全性作出综合判断，这可能正是大数据的优势所在和我们对它的期待。

随着设计理念的变化，新型高强度、抗疲劳和抗腐蚀材料的不断问世，无损检测本身正面临错综复杂的被检测对象和检测数据。

大数据技术可以弥补数据中的误差和错误，对于同一问题的分析，基于大量数据的简单算法比基于小数据的复杂算法更高效，此外，大数据可以分析更多的研究对象，可以通过监测关联物的变化，预测被检对象未来可能发生的变化。

由于大数据可以通过数据的相关关系预测事物的发展规律，它在状态监测、健康监测和寿命预报中都会有很好的应用前景。

无损检测工作者需要在这一领域进行预先研究和领先研究，可喜的是无损检测领域已出现了一些这样的研究。

人才培养

我国在无损检测人才培养方面走在世界前列并已形成比较合理的人才培养机制。首先有为数较多的以开展无损检测职业教育、培养具有丰富实践经验无损检测人才为主的职业技术学院，例如渤海船舶职业学院、深圳职业技术学院、河北石油职业技术学院，长沙空军职业技术学院，陕西工业职业技术学院等。

其次，我国已在十多所高校设有无损检测本科专业，例如，南昌航空大学，北京交通大学，华东理工大学和海军航空工程学院等。

此外，一些重点大学还设有无损检测专业，培养具有博士学位或博士后的无损检测高端人才，例如，清华大学，北京航空航天大学，哈尔滨工业大学等。

建立相对合理的无损检测人才结构和人才梯次是面对工程应用难题挑战的重要策略，也是一项长期有效的方针。

除学术水平的培养外，能力特别是创新能力和解决工程应用中疑难问题能力的培养至关重要。后面对各种挑战，团队精神、吃苦耐劳和献身精神的培养也特别需要重视，这是由无损检测的工程应用背景所决定的基本要素。