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摘要：腐蚀识别和修复是飞机维护中确保结构完整性的重要任务。关于机身搭接接头，通常，目视检查后会采用非破坏性方法，这非常耗时。大面积目视检查不仅存在主观性，而且腐蚀检测概率也存在差异，机身结构采用的多层结构加剧了这种情况。在本文中，我们提出了一种使用深度神经网络自动基于图像检测飞机结构腐蚀的方法。对于机器学习，我们使用一个数据集，该数据集包含来自波音和空客飞机不同搭接接头的 D-Sight 飞机检查系统 (DAIS) 图像。我们还采用迁移学习来克服飞机腐蚀图像的短缺。精度超过 93%，我们证明我们的方法检测腐蚀的精度与训练有素的操作员相当，有助于减少与操作员疲劳或培训不足相关的不确定性。我们的结果表明，我们的方法可以为航空航天工业的腐蚀监测专家和工程师提供支持，可能有助于实现基于条件的维护协议的自动化。
利用人工智能检测飞机机身腐蚀
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