基于深度学习的飞机蒙皮缺陷检测研究

• 作者: 潘甜 张司颖 叶杨飞
• 来源期刊: 机械工程与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 飞机蒙皮 深度学习 缺陷检测
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 质量监测与故障诊断
• 页码范围: 133-134,137
• 页数: 3页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6413.2022.02.049

摘要

在飞机的飞行过程中,蒙皮表面会出现裂纹、撞击和腐蚀的问题,不仅降低了飞机的使用寿命,而且还对飞行人员造成安全威胁.为了准确实时检测表面缺陷,提出了基于深度学习的飞机蒙皮缺陷检测的方法.首先利用对抗生成网络DCGAN对预处理后的缺陷图像进行增强训练,得到庞大的样本集,接着使用基于Faster R-CNN的深度学习算法进行网络训练得到预测模型,通过将缺陷图像输入训练模型进而完成缺陷图像的分类检测.经实验分析,上述方法能快速定位裂纹、撞击和腐蚀三种缺陷,缺陷检测的检出率达到96％、识别率达到92％、损失率不到5％,基本能够满足实际生产需求.