航空发动机是飞机飞行的主要动力来源，由于其长期工作在高温、高压、高振动的工作环境中，且高涵道比的涡轮风扇发动机在飞机起飞、着陆和地面滑行过程中容易吸入跑道和滑行道附近的石子、飞机遗落零部件、鸟禽等外来物，因此航空发动机很容易发生故障。严重的发动机故障将引起发动机喘振或空中停车，对飞行安全带来极大的威胁。对发动机定期检查或对突发事件后的视情维修可以保证飞机的持续适航性，提高飞机的日利用率，节约维修成本，增加航空公司的经济效益。
内部部件和结构损伤是航空发动机发生故障的重要原因，发动机内部损伤通常使用无损探伤方法检测，常用的无损探伤方法有磁粉检测、渗透检测、涡流检测、超声检测、射线检测以及孔探（内窥镜检查）。孔探因其快速性和便捷性是目前航空发动机检修中应用最广泛的无损检测方法，传统孔探检查方法对发动机内部损伤的检测和判断主要依靠人工识别，对人员要求高，还存在检测效率低的缺点。近年来，专家系统和机器学习等人工智能技术被用于实现发动机内窥损伤智能检测。
孔探是特殊作业人员通过操纵置于发动机内部的内窥镜对发动机内部的损伤特征进行采集，再由人工对采集到的损伤进行快速检测和评估的航空发动机无损检测方法。内窥镜技术的发展历程如图1所示。
19世纪初内窥镜检测最早应用于人类医学领域，20世纪20年代开发的软、硬管式内窥镜首次用于飞机结构腐蚀的检查。内窥镜经历了从最初的硬管式内窥镜到软管式内窥镜，从20世纪60年代的光纤软管式内窥镜发展到20世纪90年代的电子软管式内窥镜，克服了硬管内窥镜无法弯曲导致探测距离短和光纤软管内窥镜光纤容易折断使图像出现黑点的缺点，现今的电子内窥镜实现了孔探图像和视频信息的数字化存储，对发动机损伤的研究可以依托于孔探图像来实现。我国在20世纪70-80年代从国外引进了内窥镜产品，主要用于航空航天产品内部零部件的质量检查。随着航空发动机孔探检测技术的日趋成熟，制造商在发动机机匣核心机部位预留了用于内窥镜进入发动机内部进行探伤的专门小孔，对航空发动机定期孔探检修已成为航空发动机维修中的重要项目，操纵内窥镜对航空发动机内部进行检查的维修过程也以专业名词“孔探”概称。航空发动机孔探可以在不拆解发动机的情况下实现对发动机内部损伤的在翼诊断，省去了检查发动机内部损伤时对发动机的繁杂拆解工作，可以减少维修人为差错的发生，为维修人员节省了大量时间，极大提高了工作效率，实现了安全与效益的相对平衡。然而，依赖人工进行损伤判断的孔探检查存在数据处理能力不足、故障诊断效率不高和智能化程度低的缺点。对发动机的损伤评估由检验员参考飞机维修手册凭经验进行决断，不同维修人员的主观经验会使检查结果呈现差异化，人为因素的引入也将带来更多的不确定因素。在航空安全的绝对要求下，实现发动机损伤诊断的自动化、智能化势在必行。
