[发明专利]一种基于飞机蒙皮表面缺陷检测和分类的方法

权利要求书

1.一种基于飞机蒙皮表面缺陷检测和分类的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对图像进行多视角超分辨率重建预处理，将空间上不同相机所拍的图像信息融合，获取分辨率更高的飞机蒙皮缺陷图像；

步骤2，特征提取，基于多视角测量来获取飞机蒙皮缺陷图像的物理测量特征，采用通过GPU加速对卷积神经网络进行训练和加速来挖掘能表征飞机蒙皮缺陷的深度特征；

步骤3，特征融合和分类识别，基于多模态加权组合的SVM模型将基于CNN提取的深度特征进行池化后得到的深度特征和基于多视角测量来获取缺陷的物理测量特征通过进行数据融合和分类；

所述步骤1具体过程为：利用提出的超分辨模型将多视角超分辨率问题转变成一个多视角去模糊问题，其中所述提出的超分辨率模型用数学公式描述为：

y_k＝F_kDH_ku+n_k，k＝1,2，…，l

其中y_k是第k个视角所得到的低分辨率图像，l为低分辨率图像的总数，u为目标超高分辨率图像，D是下采样矩阵，H_k代表模糊矩阵，F_k代表低分辨率图像位移矩阵，n_k代表噪声；其中所述视角去模糊问题表示为：

g_k＝H_ku+s_k

其中

最后得到最终需要优化的目标函数：

其中γ是优化参数，P(u)为反映图像先验知识的正则化项，Q(h_k)为约束模糊核的正则化项，对未知模糊核和需估计的高分辨率图像进行迭代优化，运用交替乘子法完成对目标函数的求解，得到高分辨率图像；

所述基于多视角测量来获取缺陷的物理测量特征的具体过程为：首先需要完成监测多目视觉系统的标定，采用张正友标定法或平板视差法；对于裂纹的长度，采用链条编码或树形模型方法进行计算测量；对于裂纹的宽度，首先需要计算得到裂纹的轮廓，定义宽度的实际意义，随后采用欧氏距离变换方法进行计算；对于腐蚀面积的测量，需要实现图像的分割，将正常表面和腐蚀表面分开来，通过对像素面积的计算，实现对实际腐蚀面积的计算；

所述多模态加权组合的SVM模型的构建的具体过程为：首先对单一模态训练最优混合核函数SVM子分类器，仅需要小样本的训练集，且性能优于单一高斯核函数；然后优化选择SVM模型子分类器权重系数，针对各个模态突出的差异信息不同，选择不同的特征信息和支持向量，聚焦错分数据点，得到多模态加权组合的SVM分类器模型。