摘要
本发明涉及复合材料检测技术领域,具体涉及一种复合材料结构表面缺陷检测方法。本发明采用高光谱成像技术获得了一种快速的复合材料结构表面缺陷检测方法,使数据采集和处理速度快,鉴别精度高。本发明不但能够快速且准确地检测疵复材表面缺陷所在位置和类型,还能够在此基础之上再对其进行分类判定,从而大大降低人为主观因素对缺陷判定的影响,同时可以直接得到缺陷位置的数据,不需进行二次计量工作,提升工作效率。本发明同时利用了高光谱成像系统的图像维度和光谱维度对织物疵点进行检测,能够使结果更为直观准确。
技术关键词
飞机复合材料结构
表面缺陷检测方法
神经网络结构模型
高光谱遥感数据
复材结构
视觉引导技术
检测复合材料结构
高光谱遥感成像
实测光谱曲线
高光谱成像技术
光谱成像系统
摄像设备
遥感图像处理
检测待测样品
图像增强方法
线性
校正
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表面缺陷检测方法
复合材料
缺陷类别
表面缺陷检测系统
支持向量机模型
频谱监测数据
节点
神经网络训练
无线自组网
神经网络结构模型
风力发电叶片
表面缺陷检测方法
YOLO算法
多尺度特征融合
注意力机制
油田专用抽油杆
表面缺陷检测方法
抽油杆表面
实时信号
图谱