基于机器学习的航空紧固件缺陷检测方法及系统

本申请提供一种基于机器学习的航空紧固件缺陷检测方法及系统，通过构建一个联合缺陷检测网络，该联合缺陷检测网络由多个缺陷检测维度子网络组成，能够全面检测航空紧固件图像中的多种缺陷类型。在训练过程中，首先利用标注有缺陷知识数据的样例航空紧固件图像数据对首个缺陷检测维度子网络进行优化，随后依次优化后续子网络，同时考虑前向缺陷检测维度子网络的检测结果，确保整个网络的准确性和鲁棒性。通过对各缺陷检测维度子网络的递进式训练和优化，最终生成一个高度优化的联合缺陷检测网络，能够精确识别航空紧固件中的缺陷，为航空安全提供强有力的技术保障，不仅提高了缺陷检测的效率和准确性，还降低了人工检测的成本和风险。