基于改进FaceNet的飞行器结构裂纹识别方法

作     者：吕帅帅 杨宇 王彬文 殷晨飞 LYU Shuaishuai;YANG Yu;WANG Binwen;YIN Chenfei

作者机构：中国飞机强度研究所西安710065 

出 版 物：《航空学报》 (Acta Aeronautica et Astronautica Sinica)

年 卷 期：2022年第43卷第6期

页      面：341-349页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 

基　　金：中国飞机强度研究所创新基金(BYST-CKKJ-20-027) 航空科学基金(2020Z061023001) 

主　　题：疲劳试验 计算机视觉 裂纹 深度学习 FaceNet 目标检测 

摘      要：基于计算机视觉的裂纹自动识别算法在飞机全尺寸疲劳试验中具有较好的工程应用前景。但由于飞机结构构型多样、疲劳试验环境复杂,直接应用现有的目标检测算法会存在较高的误判率。因此,提出一种基于关键部位状态对比的裂纹识别方法,以人脸识别模型FaceNet为基础,利用对比机制消除结构表面纹理、划痕等干扰因素的影响,并通过对裂纹数据结构和特征分布规律的分析,对FaceNet模型的样本生成规则、网络架构和损失函数进行了适应性改进。该方法具有对裂纹敏感、对图像质量要求低的特点。在疲劳试验环境中,该方法对长度为0.2~5 mm裂纹的检测准确率为97.6%,相较于现有方法优势明显。