新一代微米级医疗影像算法被引入航天精密制造环节，通过亚像素边缘提取与AI去噪技术，将发动机涡轮叶片表面裂纹检出限从5μm降至1.2μm，单件扫描时间缩短42%，实现“医疗级分辨率”与“工业级效率”的双指标突破。
软件内核移植自CT三维重建引擎，采用GPU并行加速与多频相位融合算法，可在300 mm×200 mm视野内生成0.8μm体素的三维点云；配合蓝光结构光传感器，对复杂冷却通道内99.3%区域实现无盲区成像，解决传统接触式探针无法深入腹板的测量难题。
系统内置航天材料数据库，可自动识别镍基单晶、钛铝系金属间化合物等8类高温合金的晶格取向，实时比对设计CAD，将轮廓度误差以色差图形式输出，偏差超过±3μm即触发声光报警，并生成可追溯的PDF报告，满足QJ 1847A-2017航天产品质量记录要求。
产线验证显示，该方案使发动机机加废品率由1.8‰降至0.3‰，单台发动机节省钛合金毛坯3.4 kg，按年产能200台计算，可直接节约材料费约1200万元；同时因提前发现隐性裂纹，后续台架试验故障率下降27%，显著降低发射阶段潜在风险。
目前，该微米级影像系统已扩展至航天器燃料阀体、陀螺仪轴承等20余种精密零件，形成从离线抽检到100%在线全检的完整方案，为高密度发射任务提供可靠数据支撑，并计划向民用航空及高端医疗植入物领域复制推广。
