CN110155369A - 一种飞机蒙皮表面裂纹检查方法 - Google Patents
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Abstract
一种飞机蒙皮表面裂纹检查方法。其包括构建飞机蒙皮表面裂纹检查系统;设置参数;自动规划扫描路径;生成目标点;拍摄目标点附近的小区域高分辨率图像;对小区域高分辨率图像与相邻区域图像进行相似度计算;将小区域高分辨率图像进行全局图像拼接,获得整体拼接图像;提取裂纹并输出裂纹列表等步骤。本发明优点:可部分替代当前阶段的机外人工目视检查,减少机务人员劳动强度;裂纹检查标准化,可减少人为因素造成的漏检、误检;可适当增加定期健康检查频率,提高安全性;可在一定程度上提前评估飞机表层损伤情况,从而能够避免由于裂纹导致的安全问题,可为航空公司减少经济损失及名誉损坏。
Description
技术领域
本发明属于分析及测量控制技术领域,特别是涉及一种飞机蒙皮表面裂纹检查方法。
背景技术
在飞机制造和使用过程中,对飞机表面(如蒙皮和有机玻璃视窗的表面)的质量具有严格的要求。若飞机表面存在一定的裂纹或划痕,将会影响飞行质量,严重时会影响到飞机的飞行安全。FAA规定,所有商业运营飞机每隔6年或达到24000飞行小时,或经过12000次起降,必须进行结构疲劳损伤检查,检查的主要内容包括机体疲劳裂纹和腐蚀的检查。当前阶段的机外检查主要以人工目视检查方式为主,对重点、可疑部位利用无损检测(如热像、涡流检测仪等)设备进行定检。目视检测很少有标准的检查程序,检查员通常是从工作了10到15年、能够发现细微问题的工作人员中选拔出来的,使用的工具主要包括放大镜、手电筒、内窥镜、显微镜等。人工检查存在劳动强度大、检测周期长、漏检率高等问题,而无损检测成本高、检测范围小、实时性低,难以实现大目标的高精度实时检测。
发明内容
为了解决上述问题,本发明的目的在于提供一种飞机蒙皮表面裂纹检查方法。
为了达到上述目的,本发明提供的飞机蒙皮表面裂纹检查方法包括按顺序进行的下列步骤:
(1)构建飞机蒙皮表面裂纹检查系统;所述的飞机蒙皮表面裂纹检查系统包括三脚架、转台、摄像机和计算机;其中,所述的三脚架架设在位于飞机一侧的地面上;转台固定在三脚架的上端;摄像机安装在转台的表面,并且镜头面对飞机上待检测的蒙皮区域;计算机同时与摄像机和转台的控制器电连接;
(2)打开计算机,并在其上的成像设置窗口中设置摄像机的参数;然后在转台控制窗口中设置摄像机的扫描区域、转台的竖直和水平速度;
(3)根据上述摄像机的扫描区域、转台的竖直和水平速度自动规划扫描路径;
(4)根据上述扫描路径和摄像机的参数,在扫描区域内生成多个目标点;
(5)在计算机的控制下使转台按扫描路径进行转动,由此带动摄像机也一起转动,在转动过程中利用摄像机拍摄每一个目标点附近的小区域高分辨率图像并存储到计算机中;
(6)存储每幅小区域高分辨率图像时,计算机通过通信接口获取当前转台的垂直和水平位置,并与该图像一并存储;
(7)利用计算机对上述小区域高分辨率图像与相邻区域图像进行相似度计算,以校正小区域高分辨率图像的位置,减少位置误差;
(8)拍摄完成后,将上述小区域高分辨率图像进行全局图像拼接,获得整体拼接图像;
(9)用户在计算机屏幕上对拼接图像的细节进行查看;
(10)在计算机上的裂纹检测设置窗口中输入裂纹提取参数:最大宽度、最小长度,像素密度;
(11)根据上述裂纹提取参数从拼接图像中提取出裂纹,并计算出裂纹的尺寸和位置,得到裂纹检测结果;
(12)用户查看裂纹检测结果并与原始图像进行对比,然后对确认的裂纹进行标记而获得裂纹标记图像;
(13)最后将提取得到的裂纹列表输出,并存储所有原始图像、裂纹标记图像和裂纹列表。
在步骤(1)中,所述的镜头采用长焦镜头。
在步骤(2)中,所述的摄像机的参数为:拍摄距离:4m-8m;拍摄角度:摄像机基本垂直于扫描区域,光轴与扫描区域法线间的夹角小于20度;光照:扫描区域平均照度大于400lx。
在步骤(7)中,所述的利用计算机对上述小区域高分辨率图像与相邻区域图像进行相似度计算的方法是;
对于每一幅图像pij=(xi,yj),转台的定位精度为Δt,那么该图像的真实位置应在(xi-Δt,yj-Δt)至(xi+Δt,yj+Δt)之间;图像pij与其相邻区域图像pi,j-1之间的相似度计算方法如下:
(1)对于(xi-Δt,yj-Δt)至(xi+Δt,yj+Δt)之间的任意位置(xi+k,yj+l),当图像pij处于该位置时,左上角点在图像pi,j-1中的位置为(m,n),相邻区域图像pi,j-1右下角点为(M,N),那么两幅图像中重叠区域的相似度计算公式为:
(2)遍历计算(xi-Δt,yj-Δt)至(xi+Δt,yj+Δt)之间每个位置(xi+k,yj+l)的相似度MSEk,l;
(3)查找相似度MSEk,l中的最小值MSEk',l',则图像pij的校正位置为pij=(xi+k',yj+l')。
在步骤(8)中,所述的将上述小区域高分辨率图像进行全局图像拼接,获得整体拼接图像的方法是;
在拍摄过程中记录转台的位置,对于每一幅图像pij=(xi,yj),其误差表示为Δpij=(Δxi,Δyj),来源于转台的定位精度Δt;
当拍摄距离为l时,将定位精度Δt换算为像素单位:
其中f为摄像机的焦距,μ为相元尺寸,那么所有图像的定位误差矩阵可表示为:
为了实现好的拼接效果,需要整体减小上述定位误差矩阵,以达到人眼可接受的程度,这时需要对定位误差矩阵进行迭代计算,步骤如下:
第1步,行校正:对同一行相邻图像进行基于单幅图像的拼接,依次校正每幅图像的误差ΔpijH=(Δxi+ΔxiH,Δyj+ΔyjH);
第2步,列校正:对同一列相邻图像进行基于单幅图像的拼接,依次校正每幅图像的误差ΔpijHV=(Δxi+ΔxiH+ΔxiV,Δyj+ΔyjH+ΔyjV);
第3步,4邻域误差评估:针对每一幅图像,计算其与4邻域图像的匹配度,如果匹配度低,则重新对该幅图像进行上述行列校正;
第4步,定位误差矩阵评估:计算所有邻域图像的匹配度总和,设定阈值并根据该阈值判断定位误差矩阵是否达到可接受的程度,如果判断结果为是,结束迭代过程,否则返回第1步而重新进行迭代计算。
在步骤(12)中,所述的裂纹的确认标准是宽度大于0.1mm、长度大于5mm。
在步骤(13)中,所述的裂纹列表包括编号、裂纹长度、平均宽度、最大宽度、中心坐标、起点坐标、终点坐标、裂纹走向共8个字段。
本发明提供的飞机蒙皮表面裂纹检查方法具有如下优点:
(1)可部分替代当前阶段的机外人工目视检查,减少机务人员劳动强度;
(2)裂纹检查标准化,可减少人为因素造成的漏检、误检;
(3)采用本发明方法可适当增加定期健康检查频率,提高安全性;
(4)可以在一定程度上提前评估飞机表层损伤情况,从而能够避免由于裂纹导致的安全问题,可为航空公司减少经济损失及名誉损坏。
附图说明
图1为本发明提供的飞机蒙皮表面裂纹检查方法流程图。
图2为本发明提供的飞机蒙皮表面裂纹检查方法时所采用的飞机蒙皮表面裂纹检查系统构成示意图。
图3为本发明提供的飞机蒙皮表面裂纹检查方法中两幅相邻图像示意图。
图4为本发明提供的飞机蒙皮表面裂纹检查方法中定位误差矩阵进行迭代过程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
如图1所示,本发明提供的飞机蒙皮表面裂纹检查方法包括按顺序进行的下列步骤:
(1)构建如图2所示的飞机蒙皮表面裂纹检查系统;所述的飞机蒙皮表面裂纹检查系统包括三脚架1、转台2、摄像机3和计算机;其中,所述的三脚架1架设在位于飞机4一侧的地面上;转台2固定在三脚架1的上端;摄像机3安装在转台2的表面,并且镜头面对飞机4上待检测的蒙皮区域;计算机同时与摄像机3和转台2的控制器电连接;所述的镜头采用长焦镜头;
(2)打开计算机,并在其上的成像设置窗口中设置摄像机3的参数;然后在转台控制窗口中设置摄像机3的扫描区域、转台2的竖直和水平速度;所述的摄像机3的参数为:拍摄距离:4m-8m;拍摄角度:摄像机3基本垂直于扫描区域,光轴与扫描区域法线间的夹角小于20度;光照:扫描区域平均照度大于400lx;
(3)根据上述摄像机3的扫描区域、转台2的竖直和水平速度自动规划扫描路径;
(4)根据上述扫描路径和摄像机3的参数,在扫描区域内生成多个目标点;
(5)在计算机的控制下使转台2按扫描路径进行转动,由此带动摄像机3也一起转动,在转动过程中利用摄像机3拍摄每一个目标点附近的小区域高分辨率图像并存储到计算机中;
(6)存储每幅小区域高分辨率图像时,计算机通过通信接口获取当前转台2的垂直和水平位置,并与该图像一并存储;
(7)利用计算机对上述小区域高分辨率图像与相邻区域图像进行相似度计算,以校正小区域高分辨率图像的位置,减少位置误差;
对于每一幅图像pij=(xi,yj),转台2的定位精度为Δt,那么该图像的真实位置应在(xi-Δt,yj-Δt)至(xi+Δt,yj+Δt)之间。如图3所示,图像pij与其相邻区域图像pi,j-1之间的相似度计算方法如下:pij'
(1)对于(xi-Δt,yj-Δt)至(xi+Δt,yj+Δt)之间的任意位置(xi+k,yj+l),当图像pij处于该位置时,左上角点在图像pi,j-1中的位置为(m,n),相邻区域图像pi,j-1右下角点为(M,N),那么两幅图像中重叠区域的相似度计算公式为:
(2)遍历计算(xi-Δt,yj-Δt)至(xi+Δt,yj+Δt)之间每个位置(xi+k,yj+l)的相似度MSEk,l;
(3)查找相似度MSEk,l中的最小值MSEk',l',则图像pij的校正位置为pij=(xi+k',yj+l')
(8)拍摄完成后,将上述小区域高分辨率图像进行全局图像拼接,获得整体拼接图像;
在拍摄过程中记录转台2的位置,对于每一幅图像pij=(xi,yj),其误差表示为Δpij=(Δxi,Δyj),来源于转台2的定位精度Δt。
当拍摄距离为l时,将定位精度Δt换算为像素单位:
其中f为摄像机3的焦距,μ为相元尺寸,那么所有图像的定位误差矩阵可表示为:
为了实现好的拼接效果,需要整体减小上述定位误差矩阵,以达到人眼可接受的程度,这时需要对定位误差矩阵进行迭代计算,步骤如下:
第1步,行校正:对同一行相邻图像进行基于单幅图像的拼接,依次校正每幅图像的误差ΔpijH=(Δxi+ΔxiH,Δyj+ΔyjH);
第2步,列校正:对同一列相邻图像进行基于单幅图像的拼接,依次校正每幅图像的误差ΔpijHV=(Δxi+ΔxiH+ΔxiV,Δyj+ΔyjH+ΔyjV);
第3步,4邻域误差评估:针对每一幅图像,计算其与4邻域图像的匹配度,如果匹配度低,则重新对该幅图像进行上述行列校正;
第4步,定位误差矩阵评估:计算所有邻域图像的匹配度总和,设定阈值并根据该阈值判断定位误差矩阵是否达到可接受的程度,如果判断结果为是,结束迭代过程,否则返回第1步而重新进行迭代计算。
(9)用户在计算机屏幕上对拼接图像的细节进行查看;
(10)在计算机上的裂纹检测设置窗口中输入裂纹提取参数:最大宽度、最小长度,像素密度;
(11)根据上述裂纹提取参数从拼接图像中提取出裂纹,并计算出裂纹的尺寸和位置,得到裂纹检测结果;
(12)用户查看裂纹检测结果并与原始图像进行对比,然后对确认的裂纹进行标记而获得裂纹标记图像;裂纹的确认标准是宽度大于0.1mm、长度大于5mm;
(13)最后将提取得到的裂纹列表输出,并存储所有原始图像、裂纹标记图像和裂纹列表。所述的裂纹列表包括编号、裂纹长度、平均宽度、最大宽度、中心坐标、起点坐标、终点坐标、裂纹走向共8个字段。
Claims (7)
1.一种飞机蒙皮表面裂纹检查方法,其特征在于:所述的飞机蒙皮表面裂纹检查方法包括按顺序进行的下列步骤:
(1)构建飞机蒙皮表面裂纹检查系统;所述的飞机蒙皮表面裂纹检查系统包括三脚架(1)、转台(2)、摄像机(3)和计算机;其中,所述的三脚架(1)架设在位于飞机(4)一侧的地面上;转台(2)固定在三脚架(1)的上端;摄像机(3)安装在转台(2)的表面,并且镜头面对飞机(4)上待检测的蒙皮区域;计算机同时与摄像机(3)和转台(2)的控制器电连接;
(2)打开计算机,并在其上的成像设置窗口中设置摄像机(3)的参数;然后在转台控制窗口中设置摄像机(3)的扫描区域、转台(2)的竖直和水平速度;
(3)根据上述摄像机(3)的扫描区域、转台(2)的竖直和水平速度自动规划扫描路径;
(4)根据上述扫描路径和摄像机(3)的参数,在扫描区域内生成多个目标点;
(5)在计算机的控制下使转台(2)按扫描路径进行转动,由此带动摄像机(3)也一起转动,在转动过程中利用摄像机(3)拍摄每一个目标点附近的小区域高分辨率图像并存储到计算机中;
(6)存储每幅小区域高分辨率图像时,计算机通过通信接口获取当前转台(2)的垂直和水平位置,并与该图像一并存储;
(7)利用计算机对上述小区域高分辨率图像与相邻区域图像进行相似度计算,以校正小区域高分辨率图像的位置,减少位置误差;
(8)拍摄完成后,将上述小区域高分辨率图像进行全局图像拼接,获得整体拼接图像;
(9)用户在计算机屏幕上对拼接图像的细节进行查看;
(10)在计算机上的裂纹检测设置窗口中输入裂纹提取参数:最大宽度、最小长度,像素密度;
(11)根据上述裂纹提取参数从拼接图像中提取出裂纹,并计算出裂纹的尺寸和位置,得到裂纹检测结果;
(12)用户查看裂纹检测结果并与原始图像进行对比,然后对确认的裂纹进行标记而获得裂纹标记图像;
(13)最后将提取得到的裂纹列表输出,并存储所有原始图像、裂纹标记图像和裂纹列表。
2.根据权利要求1所述的飞机蒙皮表面裂纹检查方法,其特征在于:在步骤(1)中,所述的镜头采用长焦镜头。
3.根据权利要求1所述的飞机蒙皮表面裂纹检查方法,其特征在于:在步骤(2)中,所述的摄像机(3)的参数为:拍摄距离:4m-8m;拍摄角度:摄像机(3)基本垂直于扫描区域,光轴与扫描区域法线间的夹角小于20度;光照:扫描区域平均照度大于400lx。
4.根据权利要求1所述的飞机蒙皮表面裂纹检查方法,其特征在于:在步骤(7)中,所述的利用计算机对上述小区域高分辨率图像与相邻区域图像进行相似度计算的方法是;
对于每一幅图像pij=(xi,yj),转台(2)的定位精度为Δt,那么该图像的真实位置应在(xi-Δt,yj-Δt)至(xi+Δt,yj+Δt)之间;图像pij与其相邻区域图像pi,j-1之间的相似度计算方法如下:
(1)对于(xi-Δt,yj-Δt)至(xi+Δt,yj+Δt)之间的任意位置(xi+k,yj+l),当图像pij处于该位置时,左上角点在图像pi,j-1中的位置为(m,n),相邻区域图像pi,j-1右下角点为(M,N),那么两幅图像中重叠区域的相似度计算公式为:
(2)遍历计算(xi-Δt,yj-Δt)至(xi+Δt,yj+Δt)之间每个位置(xi+k,yj+l)的相似度MSEk,l;
(3)查找相似度MSEk,l中的最小值MSEk',l',则图像pij的校正位置为pij=(xi+k',yj+l')。
5.根据权利要求1所述的飞机蒙皮表面裂纹检查方法,其特征在于:在步骤(8)中,所述的将上述小区域高分辨率图像进行全局图像拼接,获得整体拼接图像的方法是;
在拍摄过程中记录转台(2)的位置,对于每一幅图像pij=(xi,yj),其误差表示为Δpij=(Δxi,Δyj),来源于转台(2)的定位精度Δt;
当拍摄距离为l时,将定位精度Δt换算为像素单位:
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为了实现好的拼接效果,需要整体减小上述定位误差矩阵,以达到人眼可接受的程度,这时需要对定位误差矩阵进行迭代计算,步骤如下:
第1步,行校正:对同一行相邻图像进行基于单幅图像的拼接,依次校正每幅图像的误差ΔpijH=(Δxi+ΔxiH,Δyj+ΔyjH);
第2步,列校正:对同一列相邻图像进行基于单幅图像的拼接,依次校正每幅图像的误差ΔpijHV=(Δxi+ΔxiH+ΔxiV,Δyj+ΔyjH+ΔyjV);
第3步,4邻域误差评估:针对每一幅图像,计算其与4邻域图像的匹配度,如果匹配度低,则重新对该幅图像进行上述行列校正;
第4步,定位误差矩阵评估:计算所有邻域图像的匹配度总和,设定阈值并根据该阈值判断定位误差矩阵是否达到可接受的程度,如果判断结果为是,结束迭代过程,否则返回第1步而重新进行迭代计算。
6.根据权利要求1所述的飞机蒙皮表面裂纹检查方法,其特征在于:在步骤(12)中,所述的裂纹的确认标准是宽度大于0.1mm、长度大于5mm。
7.根据权利要求1所述的飞机蒙皮表面裂纹检查方法,其特征在于:在步骤(13)中,所述的裂纹列表包括编号、裂纹长度、平均宽度、最大宽度、中心坐标、起点坐标、终点坐标、裂纹走向共8个字段。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113343355A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-09-03 | 四川大学 | 基于深度学习的飞机蒙皮型面检测路径规划方法 |
RU2794392C1 (ru) * | 2022-12-07 | 2023-04-17 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)" | Способ определения зоны повреждения обшивки воздушного судна |
CN118196082A (zh) * | 2024-05-13 | 2024-06-14 | 中铁七局集团第三工程有限公司 | 一种人防通道的封堵方法及系统 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102355569A (zh) * | 2011-05-30 | 2012-02-15 | 南京航空航天大学 | 基于无线机器视觉的飞机蒙皮结构监测方法 |
CN102621150A (zh) * | 2012-03-23 | 2012-08-01 | 南京航空航天大学 | 基于灰度共生矩阵和支持向量机的飞机蒙皮损伤识别方法 |
CN102692188A (zh) * | 2012-05-08 | 2012-09-26 | 浙江工业大学 | 机械视觉疲劳裂纹扩展试验裂纹长度动态测量方法 |
CN102928435A (zh) * | 2012-10-15 | 2013-02-13 | 南京航空航天大学 | 基于图像和超声信息融合的飞机蒙皮损伤识别方法及装置 |
CN104034733A (zh) * | 2014-07-02 | 2014-09-10 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 基于双目视觉监测与表面裂纹图像识别的寿命预测方法 |
CN104930976A (zh) * | 2015-07-01 | 2015-09-23 | 河海大学 | 便携式裂纹长度测量装置及方法 |
CN105387809A (zh) * | 2014-08-28 | 2016-03-09 | 波音公司 | 用于检测裂纹增长的系统和方法 |
CN105806249A (zh) * | 2016-04-15 | 2016-07-27 | 南京拓控信息科技股份有限公司 | 一种使用单相机同时实现图像采集和深度测量的方法 |
CN105842062A (zh) * | 2016-06-02 | 2016-08-10 | 江西洪都航空工业集团有限责任公司 | 一种裂纹扩展实时监测装置及方法 |
CN106596726A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-04-26 | 南京邮电大学 | 一种十字正交扫描Lamb波工程结构裂纹损伤监测的方法 |
CN108253895A (zh) * | 2018-02-23 | 2018-07-06 | 广州飞机维修工程有限公司 | 一种基于图像处理的材料表面裂纹直线长度测量方法 |
CN108317953A (zh) * | 2018-01-19 | 2018-07-24 | 东北电力大学 | 一种基于无人机的双目视觉目标表面3d检测方法及系统 |
CN211055414U (zh) * | 2019-11-01 | 2020-07-21 | 西安航通测控技术有限责任公司 | 一种飞机蒙皮表面缺陷无损检测机器人系统 |
-
2019
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Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102355569A (zh) * | 2011-05-30 | 2012-02-15 | 南京航空航天大学 | 基于无线机器视觉的飞机蒙皮结构监测方法 |
CN102621150A (zh) * | 2012-03-23 | 2012-08-01 | 南京航空航天大学 | 基于灰度共生矩阵和支持向量机的飞机蒙皮损伤识别方法 |
CN102692188A (zh) * | 2012-05-08 | 2012-09-26 | 浙江工业大学 | 机械视觉疲劳裂纹扩展试验裂纹长度动态测量方法 |
CN102928435A (zh) * | 2012-10-15 | 2013-02-13 | 南京航空航天大学 | 基于图像和超声信息融合的飞机蒙皮损伤识别方法及装置 |
CN104034733A (zh) * | 2014-07-02 | 2014-09-10 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 基于双目视觉监测与表面裂纹图像识别的寿命预测方法 |
CN105387809A (zh) * | 2014-08-28 | 2016-03-09 | 波音公司 | 用于检测裂纹增长的系统和方法 |
CN104930976A (zh) * | 2015-07-01 | 2015-09-23 | 河海大学 | 便携式裂纹长度测量装置及方法 |
CN105806249A (zh) * | 2016-04-15 | 2016-07-27 | 南京拓控信息科技股份有限公司 | 一种使用单相机同时实现图像采集和深度测量的方法 |
CN105842062A (zh) * | 2016-06-02 | 2016-08-10 | 江西洪都航空工业集团有限责任公司 | 一种裂纹扩展实时监测装置及方法 |
CN106596726A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-04-26 | 南京邮电大学 | 一种十字正交扫描Lamb波工程结构裂纹损伤监测的方法 |
CN108317953A (zh) * | 2018-01-19 | 2018-07-24 | 东北电力大学 | 一种基于无人机的双目视觉目标表面3d检测方法及系统 |
CN108253895A (zh) * | 2018-02-23 | 2018-07-06 | 广州飞机维修工程有限公司 | 一种基于图像处理的材料表面裂纹直线长度测量方法 |
CN211055414U (zh) * | 2019-11-01 | 2020-07-21 | 西安航通测控技术有限责任公司 | 一种飞机蒙皮表面缺陷无损检测机器人系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
薛倩等: "基于图像分析的飞机蒙皮裂纹检测", 《计算机应用》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113343355A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-09-03 | 四川大学 | 基于深度学习的飞机蒙皮型面检测路径规划方法 |
CN113343355B (zh) * | 2021-06-08 | 2022-10-18 | 四川大学 | 基于深度学习的飞机蒙皮型面检测路径规划方法 |
RU2794392C1 (ru) * | 2022-12-07 | 2023-04-17 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)" | Способ определения зоны повреждения обшивки воздушного судна |
CN118196082A (zh) * | 2024-05-13 | 2024-06-14 | 中铁七局集团第三工程有限公司 | 一种人防通道的封堵方法及系统 |
CN118196082B (zh) * | 2024-05-13 | 2024-07-26 | 中铁七局集团第三工程有限公司 | 一种人防通道的封堵方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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