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有助于提高损伤检测的准确性，减少飞机停机时间，并有助于防止检查事故。本文的目的是展示这种方法在支持飞机工程师自动检测飞机凹痕方面的潜力。这项工作的新颖之处在于应用了最近开发的神经网络架构 Mask R-CNN，该架构能够检测图像中的对象，同时为每个实例生成分割掩码。尽管用于训练的数据集很小，但结果令人鼓舞，并展示了深度学习在自动化飞机维护检查方面的潜力。该模型可以训练以识别其他类型的损坏，例如雷击入口和出口点、油漆损坏、裂缝和孔洞、缺失标记，因此可以成为飞机工程师有用的决策支持系统。
迈向自动化飞机维护检查。使用...
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