【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，具体涉及一种基于双结构注意力网络的飞机蒙皮表面缺陷检测方法。
技术介绍
1、随着科学技术与经济的发展，全球飞机数量迅猛増加，其在军事、交通运输、农业等各个领域都起到关键的作用。飞机给人们生活带来较大方便的同时，飞机的安全问题同样引起了航空界的高度重视，由于飞机蒙皮表面缺陷导致的飞行事故时有发生，严重威胁飞行员与乘客的安全。此外，随着新一代信息技术与制造业的深入融合，引发制造业产生巨大变革，逐步从数量扩增向质量提升转变。在民航领域，这种竞争尤为激烈，c919的顺利取证，标志着我国进入国产飞机制造的新时代。我们需要通过提升产品质量来生产高附加值、高利润的国产飞机，可以实现国产飞机竞争力的跃升。加强品质检验是其中最重要的一环，尤其是飞机蒙皮，不论是制造阶段的质量把控，还是服役阶段的检测维修，飞机蒙皮表面的检测都是至关重要的。蒙皮是飞机中一项重要的构件，在飞行过程中承担部分剪力，其状态是影响飞机安全性及飞机空气动力性能的重要因素，而蒙皮在飞机整个服役期内承担着外界不同自然环境下不断变化的大气压力以及空气中微小颗粒的碰撞，长期处于这种状态导致蒙皮表面产生许多微小损伤进而演化为裂纹、腐蚀、凹坑等众多缺陷。
2、目前飞机蒙皮表面缺陷检测主要依靠人工检测，该方法效率低，并且随着检测工人的视觉疲劳检测准确率会有所下降。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种基于双结构注意力网络的飞机蒙皮表面缺陷检测方法，该检测方法能够以较高的
2、本专利技术采取的技术方案是：一种基于双结构注意力网络的飞机蒙皮表面缺陷检测方法是：通过图像采集模块、图像预处理模块、图像数据集制作模块、飞机蒙皮表面缺陷检测网络模型构建与训练模块及飞机蒙皮图像在线检测模块分别完成以下步骤：
3、s1、图像采集模块：采集不同光照条件、不同天气状况、不同损伤阶段的飞机蒙皮表面的图像，获取飞机蒙皮表面原始图像集。
4、s2、图像预处理模块：对获取的所述飞机蒙皮表面原始图像集进行滤波、去噪、畸变矫正、图像均衡化处理，剔除不合格的图像。
5、s3、图像数据集制作模块：使用图像标注工具对预处理后的所述飞机蒙皮表面原始图像集进行图像标注，使用数据增强的方法制作飞机蒙皮表面图像数据集。
6、s4、网络模型构建与训练模块：构建飞机蒙皮表面缺陷检测网络模型，将制作的所述飞机蒙皮表面图像数据集输入构建的所述飞机蒙皮表面缺陷检测网络模型进行训练，得到训练好的飞机蒙皮表面缺陷检测网络模型。
7、s5、图像在线检测模块：将训练好的所述飞机蒙皮表面缺陷检测网络模型部署于工业电脑，实时检测飞机蒙皮表面图像。
8、本方法首先利用相机获取原始的飞机蒙皮检测图像；然后使用基于注意力池化的多尺度特征融合网络对获取的原始目标检测图像进行特征提取；接着使用基于通道注意力的特征融合网络对提取到的多尺度特征进行融合；最后利用检测器对提取出的可能区域进行进一步的精确检测，通过计算每一个小区域的置信度来判断该小区域是否属于实际缺陷区域，从而得到包含实际缺陷区域的图像。
9、本专利技术所产生的有益效果是：本专利技术提供的一种精度与速度平衡的深度学习飞机蒙皮表面缺陷检测方法，无需接触飞机蒙皮且能实现实时检测。使用本检测方法可以很大程度上提高产品缺陷检测效率，不但节省了人工提取特征的时间，而且卷积神经网络可以提取高维特征，比人工提取的特征更具表达能力。
10、本方法可以提升对飞机蒙皮小缺陷检测的能力，满足在工业生产中检测的速度和精度需求。本专利技术通过改进两阶段目标检测网络，引入深度可分离卷积，减少网络的参数量和计算量；引入基于注意力池化的多尺度特征提取模块，增强检测网络对小缺陷特征的提取能力；引入基于通道注意力的多尺度特征融合网络，增强检测网络对飞机蒙皮缺陷的检测能力，解决了对飞机蒙皮进行缺陷检测的效率低下的技术问题，最终经测试，本方法对飞机蒙皮缺陷检测的平均精确度map为67.93％。
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1.一种基于双结构注意力网络的飞机蒙皮表面缺陷检测方法，其特征在于，所述飞机蒙皮表面缺陷检测方法通过图像采集模块、图像预处理模块、图像数据集制作模块、飞机蒙皮表面缺陷检测网络模型构建与训练模块及飞机蒙皮图像在线检测模块分别完成以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于双结构注意力网络的飞机蒙皮表面缺陷检测方法，其特征在于，在步骤S3中，所述对预处理后的飞机蒙皮表面原始图像集进行图像标注，使用边界框框选飞机蒙皮表面缺陷，并按飞机蒙皮表面缺陷种类打上标签。
3.根据权利要求1所述的一种基于双结构注意力网络的飞机蒙皮表面缺陷检测方法，其特征在于，在步骤S4中，所述飞机蒙皮表面缺陷检测网络模型为改进的两阶段目标检测网络模型；所述两阶段目标检测网络模型改进包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于双结构注意力网络的飞机蒙皮表面缺陷检测方法，其特征在于，所述引入深度可分离卷积具体为：
5.根据权利要求3所述的一种基于双结构注意力网络的飞机蒙皮表面缺陷检测方法，其特征在于，所述引入基于注意力池化的多尺度特征提取模块具体为：
6.根据权
7.根据权利要求1所述的一种基于双结构注意力网络的飞机蒙皮表面缺陷检测方法，其特征在于，在步骤S4中，使用5折交叉验证的方式得到所述训练好的飞机蒙皮缺陷检测网络模型。
...【技术特征摘要】
1.一种基于双结构注意力网络的飞机蒙皮表面缺陷检测方法，其特征在于，所述飞机蒙皮表面缺陷检测方法通过图像采集模块、图像预处理模块、图像数据集制作模块、飞机蒙皮表面缺陷检测网络模型构建与训练模块及飞机蒙皮图像在线检测模块分别完成以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于双结构注意力网络的飞机蒙皮表面缺陷检测方法，其特征在于，在步骤s3中，所述对预处理后的飞机蒙皮表面原始图像集进行图像标注，使用边界框框选飞机蒙皮表面缺陷，并按飞机蒙皮表面缺陷种类打上标签。
3.根据权利要求1所述的一种基于双结构注意力网络的飞机蒙皮表面缺陷检测方法，其特征在于，在步骤s4中，所述飞机蒙皮表面缺陷检测网络模型为改进的两阶段目标检测网络模型；所...
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