一种航空工件表面喷涂的流挂缺陷检测方法及系统

本申请属于航空数字化检测领域，特别涉及一种工件表面喷漆的流挂缺陷检测方法及系统，先利用工业相机采集定量的工件喷涂后的表面图像，人工对图像中流挂缺陷进行语义分割标注，建立喷漆流挂缺陷图像数据库；搭建面向小样本缺陷图像分割的深度神经网络模型，利用流挂缺陷图像数据库对深度神经网络模型进行训练与验证，得到流挂缺陷识别模型；使用过程中通过实时采集工件喷涂表面图像，利用流挂缺陷识别模型完成对流挂缺陷自动化快速识别；在航空工件喷涂中实现高效质量检测、降低减少人为因素影响以及适宜自动化集成。