1．裂纹
裂纹是最常见的损伤形式，根据成因和发生的具体部位不同，可以是外来物的冲击导致的裂纹、烧伤裂纹、飞机喘振形成的震动裂纹、疲劳裂纹等。裂纹损伤从外形上来看，是贯穿结构局部的不规则开口曲线。
2．叶片折断与掉块
折断与掉块是由于外来物的冲击、撞击等外力因素而导致的叶片破碎或折断，破碎或折断部分飞去。而掉块也有可能是由于烧裂、烧碎而脱落。折断与掉块常发生于叶片的尖部。折断和掉块损伤的外形与裂纹类似，也是不规则的开口曲线。
3．穿孔
也是由于外来物的冲击、撞击等外力因素而导致的物块脱落，发生的部位是叶片中间或壁面。穿孔在图像上的外形有两种，一种是近似于圆形的不规则封闭曲线，另一种是形状近似于圆环的内外两条封闭曲线所形成的区域。
4．边缘刻口
也是由于外来物的冲击、撞击等外力因素而导致的不规则缺口，发生在叶片的边缘。刻口在图像上的外在形状为两条不规则曲线相交，形成一个近似三角口，从实质来看，也是一条不规则开口曲线。
5．撕裂
叶片表面局部受到尖锐外物的撞击，材料撕裂卷曲而不脱落，形成穿透形开口。撕裂是材料从某部位不规则裂开，部分材料变形翻卷起来，裂口表现为不规则的开口曲线，翻卷部分形成不规则区域，但由于这个区域从图像来看灰度一致，因而也可以看成是一个不规则的开口曲线。
6．烧蚀
由于材料长时间受热而使结构表面缺失或穿透，多伴随有烧裂。烧蚀多发生在叶片上。损伤外形是图像上表现为一个不规则的区域，区域的边界粗糙，区域的内部有多层次的灰度，中间还可能有灰度较暗的烧裂裂纹。
7．烧熔
由于结构局部受到高温而熔化、烧碎掉块，多发生在导向器边缘。是由于喷油、燃烧不均匀，引起区域温度过高造成。从图像上来看，烧熔的外形是一个不规则的区域并且有一个特别不规则、粗糙的边缘曲线。
8．积炭
由于燃烧产生的炭粒在表面沉积而导致，常发生在导向器表面和边缘、以及燃烧室壁面。对应图像的外形是一个不规则的区域，区域内灰度较暗。
9．叶边卷刃
叶片尖部受到与叶片运动方向相反的作用力，像刀刃卷曲一样变成圆角形折叠。损伤外形是光滑的弧形曲线，并且弧线在折叠部位曲率很大。
10．叶片扭曲
叶片同时受到不同方向的外力作用，使其原有角度发生变化或本身变形。局部的高温使受热不均就会导致导向器叶片的变形。损伤外形是光滑的弧线，相对叶边卷刃，弧线的曲率较小。由于叶片或蜗轮舱壁面的局部受到外物冲击引起材料变形而形成凸起(凹坑)，但还没有穿孔。从图像外形来看凸起部分与背景部分灰度近于一致，凸起边缘与周围部分灰度也很相近，在边缘检测时，几乎检测不到边缘。没有明显的边缘特征将造成凸起识别的很大难度。
三、孔探图像的纹理特征分析与分类
对于孔探图像的识别，主要是利用孔探图像的灰度图，从中提取图像中的边缘纹理，这些纹理中一定包括发动机内部几何结构的棱边形成的纹理(简称为结构纹理)，当图像中有损伤时还有损伤形成的纹理(简称为损伤纹理)。识别损伤的过程就是判断孔探图像中有没有损伤纹理存在的过程。因而需要对损伤纹理和结构纹理的特征以及二者之间的区别进行分析研究。
发动机内部结构很复杂，充满了各种表面和表面相交的棱边，这些棱边有直线、圆弧、曲线等。但由于这些结构表面基本上都进行了机械加工，这些表面及表面相交都是规则而光滑。光滑的表面在孔探图像上呈现近于一致的灰度，光滑的棱边呈现在孔探图像上是光滑的边线。经过边缘检测，只有棱边被检测出来，得到的是光滑的直线边缘、圆弧边缘或曲线边缘，没有复杂的纹理。将发动机内部复杂结构呈现在孔探图像上的边缘，简称为结构边缘或结构纹理。对各种有损伤孔探图像借助常用边缘检测算法进行初步处理分割，可以得到各种损伤的粗略纹理。由于损伤形成时是随机的，非人工控制的，因而对应的纹理也多是不规则的、粗糙的和随机的。通过对各种损伤的纹理进行分析，可以看出，尽管损伤自身的类型比较多，但从损伤对应的纹理来分，可以归结为下列几种。
1．粗糙边缘类
这类纹理的主要特征表现为一种不规则的、粗糙的、开口线性边缘，属于这类纹理的损伤有裂纹、折断与掉块、边缘刻口、撕裂等。
2．粗糙区域类
这类纹理的主要特征表现为一种区域，区域的边界是不规则的、粗糙的曲线，区域的内部是不规则、杂乱的、粗糙的边缘线相交织。属于这一类纹理的损伤有烧蚀和烧熔。积炭也类似这种纹理。
3．封闭边缘类
主要特征是一条或两条封闭接近圆形的不规则线性边缘，属于这类纹理的损伤是穿孔。
4．光滑边缘类
主要特征是两条距离很近的等距光滑弧线边缘。属于这类纹理的损伤有卷刃、扭曲等变形类。需要说明的是，以上各种损伤的纹理特征划分是依据其主要特征，即使是划分为同一类型，还是有细微差别的，借助它们之间的次要特征，可以将它们各自区分开。另外，凸起(或凹坑)用通常的边缘检测算法处理，几乎检测不到边缘存在，这主要是由于凸起(或凹坑)是一种连续绥陧的变形，变形面和基面之间没有明显的棱边，反映在图像上就是没有明显的灰度变化，难以检测到边缘，因而是一种较难处理和识别的损伤，需要专门研究特定的算法处理。对应于图1的各种损伤经过初步处理获得边缘，如图2所示。
四、损伤识别的分析
根据以上分析，可以得出如下结论：1)结构纹理和损伤纹理主要是线条类，具有很大的相似性，这是从结构纹理中识别出损伤纹理的难点所在；2)结构纹理是规则的、光滑的和简单的，而损伤纹理主要是不规则的、粗糙的、随机的和复杂的，这是结构纹理和损伤纹理的主要区别。因而设想凡是能够度量和计算纹理复杂程度和光滑程度的方法，例如，小波变换、分形维、纹理的统计方法等，依据所得到的纹理复杂程度应该能够区别结构纹理和损伤纹理，从而判断一幅孔探图像中是否存在损伤。至于这些损伤之问的区分识别，还需要借助各种损伤纹理的几何形状特征，不再详述。这里仅仅是一些设想，具体识别算法还需要作深入细致的研究。
而损伤中的光滑类边缘，由于也是光滑的，就不能用上述判断纹理复杂程度的方法进行识别，只有借助和结构纹理在几何形状上的差异进行识别。这类纹理的损伤和凸起(或凹坑)损伤的识别相对来说要困难一些。
五、结论
本文通过对孔探图像及其成像场景和设备的分析，得出了孔探图像具有平均灰度偏低、亮度严重不均、阴影多和噪声大等成像特点的结论；通过对飞机发动机内部结构损伤及其孔探图像的分析，给出了损伤的典型分类及其图像的特征；通过对发动机内部结构的图像纹理和损伤图像纹理特征的对比分析，得出了结构纹理是光滑边缘而损伤纹理大多是粗糙的边缘或区域的结论。这些分析和结论，为孔探图像的进一步处理和识别打下了基础。
