一种用于航空装备质检深度学习算法的部署方法

本发明提供一种用于航空装备质检深度学习算法的部署方法，包括收集数据并建立数据集；构建深度学习算法模型；模型训练；模型有效性验证；模型转换；模型评估；模型推理；算法芯片适配；方案性能确认；部署性能确认。本发明利用深度学习技术自动识别和判断装备的质量状态，能够从航空装备的细微特征中捕捉潜在的质量问题，从而减少人工质检过程中可能出现的误差和漏检率。此外，本发明能够确保在实际生产环境中稳定运行，为航空装备的质量安全提供有力保障，不仅能够提升生产效率，还能够降低因质量问题导致的生产延误和成本损失。