一种基于小样本学习的航空发动机叶片缺陷检测方法

本申请涉及一种基于小样本学习的航空发动机叶片缺陷检测方法，该方法包括：获取航空发动机涡轮叶片的表面缺陷图像，并为其建立掩膜真值标注；将多个表面缺陷图像按照对应的真值掩膜划分为训练集、支持集、查询集，并构建缺陷检测模型，缺陷检测模型包括跨层多级特征聚合模块、具有大感受域的混合器、前景校正模块；通过跨层多级特征聚合模块聚合支持集中支持图像与查询集中查询图像不同层次的特征，得到缺陷特征；通过具有大感受域的混合器处理缺陷特征，得到聚合特征；通过前景校正模块将聚合特征与提取的查询图像的背景特征融合并校正，得到精细化的分割结果。该方法提高了模型训练的效率和成本效益。