CN113935973B 一种飞机蒙皮零件的检测方法及装置 （南京航空航天大学）_第1页
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UniversityofAeronautic本发明公开了一种飞机蒙皮零件的检测方所述纹理滤除图像进行二值化运算与形态学运2将待测飞机蒙皮零件放置在检测机构上，通过检测机构获取待测对所述图像进行预处理从而得到预处理样本；其中，预处理样本包将所述预处理样本转成二维频谱图，消除包含纹理信息的高频信将所述纹理滤除图像进行二值化运算与形态学运算，确定是否存在纤维撕裂缺陷特将测试样本输入到经过收敛的深度学习模型，通过训练好的基于图像处理系统，由ARM板和无线传输模块组通过所述机械手在所述机器人地轨上平移和旋转来调节图像采集系统与待测飞机蒙3将训练样本输入深度学习模型进行训练；观察训练过程中的loss曲获取单元，用于将待测飞机蒙皮零件放置在检测机构上，通图像处理系统，由ARM板和无线传输模块组第一确定单元，用于将所述纹理滤除图像进行二值化运算与第二确定单元，用于将测试样本输入到经过收敛的深度学习模45[0020]通过所述机械手在所述机器人地轨上平移和旋转来调节图像采集系统与待测飞板驱动所述机械手在所述机器人地轨上横向位移，进行下一位置的零件表面图像采集工自动生成深度学习模型需要的xml文件；将VOC格式的xml文件转换成深度学习模型需要的67[0063]然后，确定度学习模型的训练参数，其中，所述训练参数包括学习率0.001，8像处理系统通过嵌入式ARM板和无线传输模块作为硬件设备，采用深度学习检测方法实现体的确定方法以及过程在上述一种飞机蒙皮零件的检测方法的步骤S60中已经详细阐述，[0076]所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体[0077]本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可9[0078]以上参照附图描述了根据本发明的实施例的用于实现飞机蒙皮零件的检测方法

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