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基于机器视觉的飞机轮胎检查技术研究

         

摘要

飞机的轮胎检查是航线安全检查中较为重要的一个环节,传统的机轮检查经常遇到维修人员经验不足、光线较差、检查位置过于隐蔽、机轮损伤不易发现等缺点;在定检检查中,对于大量拆卸下来的轮胎进行维修方案的制定更多的是依靠机务工作人员的经验与判断,差错率较高。针对机轮检查这样的特点提出了一种基于OpenVINO平台的智能轮胎快速检查的方法,将机器视觉的概念引入到飞机轮胎检查的工作中,针对飞机轮胎出现的胎面异常擦伤、胎面点状磨皮、胎面扎伤、胎面污染腐蚀均有较好的效果;在样本的训练中,对现有的模型进行了机器学习,使得样本的训练量大大减小,能够快速准确地发现飞机轮胎检查过程中出现相关问题。

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