复合材料的制造工艺复杂，从铺层、固化到成型，任何环节的微小偏差都可能引发内部缺陷。根据缺陷形态与成因，可将其归纳为以下五类：
孔隙与气泡（Porosity）
树脂基复合材料在固化过程中，若挥发物未完全排出或压力控制不当，会形成微米级孔隙。孔隙率超过2%即可显著降低材料的剪切强度与抗疲劳性能，成为结构失效的潜在诱因。
分层与脱粘（Delamination）
层合板结构在受到冲击或热应力时，层间界面易发生分离。这类缺陷通常呈片状分布，超声波检测是定位分层的常用手段，但传统设备难以区分微小分层与背景噪声。
纤维取向偏差（Fiber Misalignment）
在自动铺丝或缠绕工艺中，纤维的局部扭曲或褶皱会导致力学性能各向异性。此类缺陷需依赖高分辨率成像技术捕捉纤维走向的细微异常。
夹杂物与异物（Inclusions）
生产环境中混入的金属碎屑、脱模剂残留等异物，会破坏材料均质性。X射线检测虽可识别高密度夹杂，但对树脂中低密度异物的灵敏度有限。
裂纹与损伤（Cracks）
长期以来，工业界依赖超声波、X射线、红外热成像等技术进行缺陷检测，但面临三大痛点：
效率低下：手动扫描耗时过长，难以满足大规模生产需求；
误判率高：复杂结构中的信号干扰导致缺陷漏检或虚报；
数据整合困难：多模态检测结果缺乏智能分析，依赖人工经验解读。
作为青岛纵横仪器有限公司研发的旗舰产品，Dolphicam2集成了超声相控阵、人工智能与三维成像技术，在复合材料检测中展现出四大核心优势：
高精度成像：突破分辨率极限
采用64阵元聚焦探头，可实现0.1mm级别的缺陷识别，即使是微米级孔隙或边缘分层也能清晰呈现。对比传统超声设备，其信噪比提升300%，大幅降低误判风险。
智能缺陷分类：从数据到决策
内置AI算法库支持自动识别缺陷类型，并评估其危害等级。例如，系统可区分“临界分层”与“无害孔隙”，帮助工程师快速维修策略。
便携性与适应性
设备重量仅1.2kg，搭配柔性水耦合模块，可轻松应对曲面、异形构件的检测需求。现场测试表明，其检测效率比传统方法提升5倍以上。
数据可视化与可追溯性
在复合材料无损检测领域，青岛纵横仪器有限公司始终走在行业前沿。公司深耕超声相控阵技术十余年，拥有27项核心优势，服务客户覆盖中车、商飞、金风科技等龙头企业。其自主研发的Dolphicam2系列设备已通过ISO 9712，并在风电叶片根部检测、航天贮箱健康监测等场景中实现规模化应用。
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