基于机器视觉的飞机蒙皮缺陷检测研究

摘要

蒙皮作为飞机表面直接受压层,要求表面光滑,无划痕,才能最大限度减少与空气的摩擦力。为了定期检测已服役的飞机蒙皮表面可能出现的常见缺陷,本研究利用机器视觉技术实现飞机蒙皮缺陷的检测和识别。首先通过智能相机获取飞机蒙皮表面图像,进而利用中值滤波和图像二值化实现特征图像的预处理,再运用基于灰度共生矩阵的纹理特征提取技术,仿真实验提取不同缺陷类型的飞机蒙皮缺陷图像的特征参数。由特征参数的不同分析判断飞机蒙皮表面缺陷类型,运用BP神经网络技术对蒙皮表面缺陷进一步验证。研究结果表明,所用方法能准确识别出飞机蒙皮表面典型缺陷的大小、位置和类型,识别准确率高,检测周期缩短,为飞机蒙皮缺陷检测提供了一种新的研究方向。