一种基于深度学习的飞机连接件图像分类系统

本发明实施例公开了一种基于深度学习的飞机连接件图像分类系统，系统中的自适应光源控制模块根据连接件材料属性和环境光条件数据，自动调整光源的强度和角度；高动态范围图像采集模块利用自适应光源控制模块调节后的光源设置信息，捕获多个曝光级别的图像，并将所有曝光级别的图像合成为一幅高动态范围图像；图像预处理与反射抑制模块对高动态范围图像进行预处理；预处理包括去噪和对比度增强，识别和抑制反射区域以保留连接件的特征，输出非反射图像；深度学习特征提取模块利用非反射图像，使用深度神经网络提取连接件的特征；多模态数据融合模块结合高动态范围图像采集模块和图像预处理与反射抑制模块提供的图像数据，整合来自不同图像来源的特征信息，形成融合特征数据；智能分类决策模块接收多模态数据融合模块输出的融合特征数据，利用机器学习算法进行分类决策，以识别和分类各种飞机连接件。