蔡司工業CT無損檢測技術對AI液冷服務器金屬波紋管結構完整性檢測分析
?隨著人工智能算力需求的快速增長，液冷散熱技術在高密度服務器中的應用日益廣泛。金屬波紋管作為液冷回路中的關鍵柔性連接組件，其結構完整性直接影響系統的散熱效率與運行可靠性。廣東三本測量采用蔡司工業CT無損檢測技術，對某型AI服務器液冷系統中的金屬波紋管路進行了無損檢測與三維重構分析，通過數字化建模與缺陷自動識別手段，實現了微米級結構特征的定量化評估。
1. 檢測方法與設備采用蔡司METROTOM 1500工業CT系統，通過微焦點X射線源（分辨率＜3μm）對波紋管組件進行360°旋轉掃描，獲取2,880幅投影圖像。通過FDK反投影算法重建三維體數據，利用VGStudio MAX模塊進行孔隙分析、壁厚測量及裝配間隙計算。?
2. 關鍵檢測指標波紋形態精度：檢測波谷半徑偏差≤0.15mm，節距累積誤差＜0.2%壁厚均勻性：基于CT數據的彩色映射分析顯示，管體最薄處（0.41mm）與設計值偏差+4.5%焊接質量：在法蘭連接區發現3處微米級氣孔（最大尺寸28μm），體積占比＜0.001%裝配狀態：通過三維數字裝配體分析，確認卡箍預緊力導致的波紋壓縮量符合△L=1.2±0.3mm設計要求
3. 缺陷檢測AI算法應用采用U-Net卷積神經網絡對CT切片進行訓練（樣本量1,200組），實現對環形焊縫缺陷的自動識別，其查全率達98.2%，較傳統閾值法提升16%。通過遷移學習策略，該模型可適配不同管徑波紋管的檢測需求。
4. 工程應用價值本研究建立的檢測方法為液冷管路工藝優化提供了數據支撐：通過波紋成型模具修正，使壁厚均勻性提升至93%基于應力分布模擬，將柔性段疲勞壽命預期提升至2.1萬次壓力循環為AI服務器液冷系統可靠性標準（T/CESA 1210-2024）提供了實測依據
廣東三本測量的蔡司工業CT無損檢測技術與人工智能算法的結合，為精密流體管路的質量控制提供了新型技術范式。該檢測體系不僅能實現亞像素級缺陷識別，還可通過數字孿生模型預測組件在熱-力耦合載荷下的性能演變，對高算力設備的散熱系統可靠性保障具有普適性參考意義。
