飞机表面缺陷检测方法、系统、存储介质及终端与流程

1.本发明涉及检测技术领域，特别是涉及一种飞机表面缺陷检测方法、系统、存储介质及终端。


背景技术：

2.随着国内航空业发展，对价廉质优的客机的需求日益增加。为了快速生产飞机，飞机制造商也都引进批量生产流水线生产。流水线中大部分的流程已逐渐实现自动化。但在飞机整装出厂前的品控尤其是机身表面缺陷的检测仍未实现自动化。
3.现使用的检测方法是：组装前，由专职人员对各个部件的生产车间进行检视；各部件组装成整机后，继续安排专职人员进行检视。由于组装后的飞机体积过大，需要将飞机拖曳至指定设施区域，通过阶梯等工具检视各个位置，且巡检的过程容易对机身表面造成二次伤害，因此，检视人员的工作繁重且注意事项繁多。此外，人工巡检耗时低效，极大地抑制了飞机流水线自动化生产的效率，并且检测结果受检视人员的工作状态、工作经验等因素影响，可靠性不足，容易出现漏检误检等问题。


技术实现要素：

4.鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种飞机表面缺陷检测方法、系统、存储介质及终端，解决了人工巡检的耗时低效、容易出现漏检误检的问题。
5.为实现上述目的及其它相关目的，本发明的第一方面提供一种飞机表面缺陷检测方法，包括：分别获取多个光源下的飞机表面图像，所述多个光源不小于三个光源；获取所述飞机表面图像对应的法向量图，其包含飞机表面的三维几何信息；获取所述法向量图对应的梯度图，其包含飞机表面的突起或凹陷程度信息；基于所述梯度图和预设梯度阈值构建对应的遮罩；基于所述遮罩构建邻接图，并基于预设面积阈值和预设形状阈值进行过滤以识别出飞机表面缺陷。
6.于本发明的第一方面的一些实施例中，所述预设面积阈值包括第一面积阈值和第二面积阈值，所述方法包括：基于所述第一面积阈值过滤所述遮罩中的飞机表面灰尘区域；基于所述第二面积阈值过滤所述遮罩中的飞机固有设计区域。
7.于本发明的第一方面的一些实施例中，所述预设形状阈值包括接缝形状阈值和铆钉形状阈值；所述方法包括：基于所述预设面积阈值过滤后，基于所述接缝形状阈值和铆钉形状阈值分别过滤所述遮罩中的接缝区域和铆钉区域；遍历过滤了所述接缝区域和铆钉区域的遮罩并再次构建邻接图，再次构建的邻接图中的每一个连通子图为一飞机表面缺陷。
8.于本发明的第一方面的一些实施例中，所述方法包括：基于所述连通子图构建与之适配的最小矩形方框；基于预设方框面积阈值剔除过小的缺陷和噪点。
9.于本发明的第一方面的一些实施例中，所述飞机表面图像的获取方式包括：通过设有所述多个光源的相机平台依次变换光源以获取飞机一固定区域表面图像；通过机械臂和自动导航车移动所述相机平台以获取整个机身的所述多个光源下的飞机表面图像；基于
整个机身的所述多个光源下的飞机表面图像识别整个机身的表面缺陷。
10.于本发明的第一方面的一些实施例中，飞机的制造工艺中包括底漆喷涂和亮面漆喷涂；所述方法包括：在所述飞机喷涂底漆后未喷涂亮面漆之前对其进行表面缺陷检测。
11.于本发明的第一方面的一些实施例中，所述方法包括：基于所述梯度图构建相同尺寸的所述遮罩；遍历所述梯度图中每个梯度值，并基于所述预设梯度阈值为所述遮罩的对应位置赋值；其中，所述梯度值大于或等于所述梯度阈值的情况下，所述遮罩的对应位置的赋值为第一数值，所述梯度值小于所述梯度阈值的情况下，所述遮罩的对应位置的赋值为第二数值。
12.为实现上述目的及其它相关目的，本发明的第二方面提供一种飞机表面缺陷检测系统，包括：图像获取模块，用于分别获取多个光源下的飞机表面图像，所述多个光源不小于三个光源；法向量图获取模块，用于获取所述飞机表面图像对应的法向量图，其包含飞机表面的三维几何信息；梯度图获取模块，用于获取所述法向量图对应的梯度图，其包含飞机表面的突起或凹陷程度信息；遮罩构建模块，基于所述梯度图和预设梯度阈值构建对应的遮罩；缺陷识别模块，基于所述遮罩构建邻接图，并基于预设面积阈值和预设形状阈值进行过滤以识别出飞机表面缺陷。
13.为实现上述目的及其它相关目的，本发明的第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述飞机表面缺陷检测方法。
14.为实现上述目的及其它相关目的，本发明的第四方面提供一种电子终端，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行所述飞机表面缺陷检测方法。
15.如上所述，本发明提出的飞机表面缺陷检测方法、系统、存储介质及终端，具有以下有益效果：能够实现对飞机大部段或整机的表面缺陷的高效、准确且自动化的检测；解决了人工巡检的耗时低效和人工条件下可能出现的漏检误检等问题；为批量生产的流水线闭合了最后一步自动化流程，可迎合工业5g+技术，助力实现智能化工厂生产。
附图说明
16.图1显示为本发明一实施例中一种飞机表面缺陷检测方法的流程示意图。
17.图2显示为本发明一实施例中一种相机平台的结构示意图。
18.图3显示为本发明一实施例中一种兰伯特反射体的光学特性示意图。
19.图4a显示为本发明一实施例中一种光学标定图像示意图。
20.图4b显示为本发明一实施例中一种光斑位置示意图。
21.图5显示为本发明一实施例中一种光斑坐标示意图。
22.图6显示为本发明一实施例中一种光线反射示意图。
23.图7显示为本发明一实施例中一种入射光方向向量的求解示意图。
24.图8显示为本发明一实施例中一种物体表面法向量图。
25.图9显示为本发明一实施例中一种物体表面梯度图。
26.图10显示为本发明一实施例中一种遮罩及其邻接图的示意图。
27.图11显示为本发明一实施例中一种缺陷过滤流程示意图。
28.图12显示为本发明一实施例中一种飞机表面缺陷检测系统的结构示意图。
29.图13显示为本发明一实施例中一种电子终端的结构示意图。
具体实施方式
30.以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其它优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
31.需要说明的是，在下述描述中，参考附图，附图描述了本发明的若干实施例。应当理解，还可使用其它实施例，并且可以在不背离本发明的精神和范围的情况下进行机械组成、结构、电气以及操作上的改变。下面的详细描述不应该被认为是限制性的，并且本发明的实施例的范围仅由公布的专利的权利要求书所限定。这里使用的术语仅是为了描述特定实施例，而并非旨在限制本发明。空间相关的术语，例如“上”、“下”、“左”、“右”、“下面”、“下方”、“下部”、“上方”、“上部”等，可在文中使用以便于说明图中所示的一个元件或特征与另一元件或特征的关系。
32.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”、“固持”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
33.再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其它特征、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“a、b或c”或者“a、b和/或c”意味着“以下任一个：a；b；c；a和b；a和c；b和c；a、b和c”。仅当元件、功能或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。
34.本发明提供一种飞机表面缺陷检测方法、系统、存储介质及终端，解决了人工巡检的耗时低效、容易出现漏检误检的问题。
35.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，通过下述实施例并结合附图，对本发明实施例中的技术方案进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
36.实施例一
37.如图1所示，本发明一实施例提出一种飞机表面缺陷检测方法的流程示意图，其包括：
38.步骤s11.分别获取多个光源下的飞机表面图像，所述多个光源不小于三个光源。具体的，通过一相机平台拍摄获取所需飞机表面图像，所述相机平台包括：光度相机、三角相机和多个光源以及用于固定并支撑前述部件的固定框架；通过调节该相机平台上的光源
来获取不同光源照射下的飞机表面图像。
39.如图2所示，本实施例提出一种相机平台的结构示意图，其包括：一个光度相机21，三个三角相机22，六个均匀分布的led光源23以及固定框架24。这个相机平台会在六个点光源依次点亮和全部熄灭情况下分别拍摄以获取7张飞机表面图像以供后续算法进行表面缺陷检测以及缺陷位置标记。
40.步骤s12.获取所述飞机表面图像对应的法向量图，其包含飞机表面的三维几何信息。在光滑的物体表面如果存在一处缺陷，那么该缺陷的三维几何信息会明显的与周围区域不同，因此可以通过物体表面各点的法向量来描述该表面各处的三维几何信息。
41.在本实施例较佳的实施方式中，利用兰伯特光照模型来求解拍摄区域的每个位置的法向量来形成该区域的法向量图，具体包括步骤s121～s123：
42.步骤s121.构建法向量与反射光强度关系。物体表面如果可以对入射光进行漫反射，使其各角度的反射光光强均相等，则称该物体表面为兰伯特(lambert)反射体。飞机的机身符合该性质，为兰伯特反射体，其光学特性如图3所示，其入射光光强与反射光光强满足下述表达式：
43.i
diffuse
＝kdi
incident
cosθ；
[0044][0045]
其中，i
diffuse
表示反射光强度；i
incident
表示入射光强度；kd表示机身表面反射系数，为常数；θ表示入射光和机身表面入射点的法向量夹角；n和l分别表示单位法向量和单位入射光方向向量。
[0046]
由上两式可得法向量与反射光强度关系表达式：
[0047]idiffuse
＝kdi
incident
(n
·
i)＝λ(n
·
i)；
[0048]
其中，i
diffuse
通过图像上的像素值来确定；入射光强度i
incident
在相同光源装置下为常数，kd对于同一工艺生产出的机身为常数；因此，λ为一常数，用来减少符号个数。可知，如果已知入射光方向则可求解出区域中每个入射点的法向量。
[0049]
步骤s122.通过光源标定来获取入射光方向向量。在相机获取某特定区域的图像时，采用较小的中心区域来使点光源照射到该中心区域的光线近似平行；并在此近似条件下对光源进行标定来获得已固定的相机平台各个点光源发出的入射光的方向向量。
[0050]
具体的，在已固定位置放置一个表面光滑能产生镜面反射的金属小球；移动相机平台，使小球距相机平台的距离等于相机平台至待检测的机身表面的距离，并且使小球位于相机视野中心；然后将所有点光源打开，拍摄获取小球图像，基于图像上的光斑位置完成光源标定。
[0051]
本实施例给出一光源标定过程获取的小球图像，如图4a所示，小球表面有六个光斑，进而获得对应的小球上光斑的位置示意图4b。图4b中，o(ox,oy)表示小球圆心，r表示小球半径，每个光斑的像素位置为(x,y)。以小球圆心o为坐标系原点，建立如图5所示的坐标系，其中，其中z轴正方向沿着相机光心指向小球圆心，z轴平行于地面，xoy平面与z轴垂直。
[0052]
在发生镜面反射时，反射光rout将会沿着z轴反射至相机，其反射示意图如图6所示。在已建立的坐标系下，使反射光的单位方向向量为rout＝(0，0，-1)；入射点即图像中的光斑，其法向量的单位向量n可由该处的光斑的位置确定，即法向量的单位向量n表示如下：
[0053]
n＝(x,y，h)＝(x-ox,y-oy,h)；
[0054]
其中，
[0055]
因此，对于每一个光斑即入射点，其法向量可表示如下：
[0056][0057]
进一步地，基于镜面反射特性，如图7所示，求解出入射光单位方向向量rin，表示如下：
[0058]rin
＝r
out-2cosγr
in
＝r
out-2(r
in
·
ni)r
in
；
[0059]
因此，基于小球图像中各个光斑的位置可计算获取相同光源条件下的各入射光方向向量。
[0060]
步骤s123.基于所述法向量与反射光强度关系表达式、所获取的入射光方向向量，消除常量λ并求解获取飞机表面图像对应的法向量图。具体的，基于所述法向量与反射光强度关系表达式可进行如下推导：
[0061]idiffuse
＝λi
·
n；
[0062]
λn＝i-1
·idiffuse
；
[0063][0064]
其中，单位法向量n＝(n
x
，ny，nz)仅需三个不同光源条件下的法向量与反射光强度关系表达式即可进行求解。本实施例优选大于三个不同光源，能够确保求解结果的准确度，并可以预防某个光源未能正常的工作或某些图片未正确的存取。
[0065]
进一步地，求解物体表面每一点的法向量，其求解式表示如下：
[0066][0067]
其中，r表示每张图片的分辨率，即每张图片所包含的像素数量；imgi表示每张从二维被展成一维的图片数组；imgs表示包含6个一维图片的二维数组；需说明的是，这里的六组一维图片仅是一种示例性说明，并不用于限制图片的数量。
[0068]
最终，通过上述求解式得到图像各个点处的法向量，将各个点的法向量值替换掉原图片中的rgb值，最终得到该区域的法向量图，如图8所示。
[0069]
步骤s13.获取所述法向量图对应的梯度图，其包含飞机表面的突起或凹陷程度信息。具体的，通过求解相邻的法向量差值来获取对应的梯度值，进而获得对应的梯度图。
[0070]
在本实施例较佳的实施方式中，使用x方向的和y方向的sobel卷积核在法向量图的三个通道上分别做卷积操作分别得到x方向的和y方向下的梯度图，其中，x方向的卷积核
gx和y方向的卷积核gy可分别表示如下：
[0071][0072][0073]
其中，n表示法向量的单位向量。
[0074]
基于前述卷积操作分别获取不同光源下的飞机表面图像对应的多张梯度图。在本实施例较佳的实施方式中，为了保留物体表面各方向的最明显的形变，即保留各方向下的最大梯度，对不同梯度图进行合并，每次都取对应像素位置的最大梯度值作为最终代表该点形变的梯度值，表示如下：
[0075][0076][0077]
其中，g
xb
、g
xg
和g
xr
分别表示x方向下b、g和r三通道下的卷积所得到的梯度图；g
x
和gy分别表示在x方向和y方向下对三个通道进行合并所得的梯度图。
[0078]
然后再通过取g
x
和gy对应位置的最大值，将其合并为最终单通道梯度图g，如图9所示，并且合并表达式可表示如下：
[0079][0080]
步骤s14.基于所述梯度图和预设梯度阈值构建对应的遮罩。具体的，在获取到区域的梯度图后g，通过预设梯度阈值来判断梯度图中某个像素是否是缺陷，然后构建一个尺寸大小与g相同的遮罩m，遍历梯度图中每个梯度值，然后给m对应位置赋值。其中，所述梯度值大于或等于所述梯度阈值的情况下，遮罩m的对应位置的赋值为第一数值，所述梯度值小于所述梯度阈值的情况下，遮罩m的对应位置的赋值为第二数值。
[0081]
在一些示例中，如果梯度图某位置上的梯度值大于等于预设梯度阈值，则在m相同位置设为1，若小于梯度阈值，则在m相同位置设为0。在完成m的构造后，接下来的检测将全部在m上进行。
[0082]
步骤s15.基于所述遮罩构建邻接图，并基于预设面积阈值和预设形状阈值进行过滤以识别出飞机表面缺陷。具体的，通过设置面积阈值和形状阈值可对机身表面的灰尘、原有设计中的凸起、凹陷、窗口、曲面、旋钮、接缝或其它构件进行过滤，即将遮罩对应位置的赋值进行变换，例如将上述1和0赋值的遮罩m中的对应位置的1重新赋值为0并更新。
[0083]
如图10所示，本实施例提出一种遮罩m及其邻接图的示意图，左侧为遮罩m，其中每个方块表示一个像素，白色表示赋值为第一数值(1)的位置，黑色表示赋值为第二数值(0)的位置；右侧为将相邻的赋值为第一数值的像素连接构成的邻接图，每个连通子图表示一个可能的缺陷。
[0084]
在本实施例较佳的实施方式中，所述预设面积阈值包括第一面积阈值和第二面积阈值，所述方法包括：基于所述第一面积阈值过滤所述遮罩中的飞机表面灰尘区域(例如，像素面积小于或等于2)；基于所述第二面积阈值过滤所述遮罩中的飞机固有设计区域。
[0085]
在本实施例较佳的实施方式中，所述预设形状阈值包括接缝形状阈值和铆钉形状阈值；基于所述预设面积阈值过滤后，基于所述接缝形状阈值和铆钉形状阈值分别过滤所述遮罩中的接缝区域和铆钉区域；遍历过滤了所述接缝区域和铆钉区域的遮罩并再次构建邻接图，再次构建的邻接图中的每一个连通子图为一飞机表面缺陷。
[0086]
进一步地，基于所述连通子图构建与之适配的最小矩形方框；基于预设方框面积阈值剔除过小的缺陷和噪点，有利于提高缺陷识别的准确率。
[0087]
如图11所示，本实施例提出一种缺陷过滤的流程示意图，可具体表述如下：通过梯度图构建遮罩图；删除包含较多节点的连通子图(设置一个面积阈值，来判断某区域的是否是机身表面接缝或者其他构件：如果某个连通子图的节点数量大于面积阈值，去除该连通子图对应的区域，即将该处的值设为0)；删除包含铆钉位置对应的连通子图(设置一个圆形形状阈值作为铆钉形状阈值)；为每个缺陷区域生成矩形框(即以最小的边长框住这个缺陷区域，来标记该处的缺陷)；融合相邻或发生重合的矩形框；过滤较小面积的矩形框(用以剔除过小的缺陷或者一些噪点)；将处理后的矩形框集合绘制在法相图上，输出该法向量图则完成了该区域的缺陷检测。
[0088]
在本实施例较佳的实施方式中，通过设有所述多个光源的相机平台依次变换光源以获取飞机一固定区域表面图像；通过机械臂和自动导航车(agv)移动所述相机平台以获取整个机身的所述多个光源下的飞机表面图像；基于整个机身的所述多个光源下的飞机表面图像识别整个机身的表面缺陷。本实施方式通过与自动导航车和机械臂的联动，搭载表面缺陷检测系统扫描整个机身，从而完成对整个机身的自动化巡检。
[0089]
值得一提的是，飞机的制造工艺中包括底漆喷涂和亮面漆喷涂。其中，飞机在喷涂底漆后未喷涂亮面漆之前的机身更加符合兰伯特光照模型。因此，本实施例优选在在飞机喷涂底漆后未喷涂亮面漆之前对其进行表面缺陷检测，以提高缺陷检测精度，进而提高产品质量。
[0090]
在一些实施方式中，所述方法可应用于控制器，所述电控单元例如为arm(advanced risc machines)控制器、fpga(field programmable gate array)控制器、soc(system on chip)控制器、dsp(digital signal processing)控制器、或者mcu(microcontroller unit)控制器等等。在一些实施方式中，所述方法也可应用于包括存储器、存储控制器、一个或多个处理单元(cpu)、外设接口、rf电路、音频电路、扬声器、麦克风、输入/输出(i/o)子系统、显示屏、其它输出或控制设备，以及外部端口等组件的计算机；所述计算机包括但不限于如台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、智能手机、智能电视、个人数字助理(personal digital assistant，简称pda)等个人电脑。在另一些实施方式中，所述方法还可应用于服务器，所述服务器可以根据功能、负载等多种因素布置在一个或多个实体服务器上，也可以由分布的或集中的服务器集群构成。
[0091]
实施例二
[0092]
如图12所示，本发明一实施例提出一种飞机表面缺陷检测系统的结构示意图，包括：图像获取模块121，用于分别获取多个光源下的飞机表面图像，所述多个光源不小于三个光源；法向量图获取模块122，用于获取所述飞机表面图像对应的法向量图，其包含飞机表面的三维几何信息；梯度图获取模块123，用于获取所述法向量图对应的梯度图，其包含飞机表面的突起或凹陷程度信息；遮罩构建模块124，基于所述梯度图和预设梯度阈值构建
对应的遮罩；缺陷识别模块125，基于所述遮罩构建邻接图，并基于预设面积阈值和预设形状阈值进行过滤以识别出飞机表面缺陷。
[0093]
需要说明的是，本实施例提供的模块与上文中提供的方法、实施方式类似，故不再赘述。另外需要说明的是，应理解以上系统的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，缺陷识别模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述系统的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述系统的存储器中，由上述系统的某一个处理元件调用并执行以上缺陷识别模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
[0094]
例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，简称dsp)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(central processing unit，简称cpu)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称soc)的形式实现。
[0095]
实施例三
[0096]
本发明实施例提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述飞机表面缺陷检测方法。
[0097]
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0098]
实施例四
[0099]
如图13所示，本发明实施例提供一种电子终端的结构示意图。本实施例提供的电子终端，包括：处理器131、存储器132、通信器133；存储器132通过系统总线与处理器131和通信器133连接并完成相互间的通信，存储器132用于存储计算机程序，通信器133用于和其它设备进行通信，处理器131用于运行计算机程序，使电子终端执行如上所述飞机表面缺陷检测方法的各个步骤。
[0100]
上述提到的系统总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该系统总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信接口用于实现数据库访问装置与其它设备(例如客户端、读写库和只读库)之间的通信。存储器可能包含随机存取存储器(random access memory，简称ram)，也可能还包括非易失性存
储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
[0101]
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，简称fpga)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
[0102]
综上所述，本发明提供一种飞机表面缺陷检测方法、系统、存储介质及终端，能够实现对飞机大部段或整机的表面缺陷的高效、准确且自动化的检测；解决了人工巡检的耗时低效和人工条件下可能出现的漏检误检等问题；为批量生产的流水线闭合了最后一步自动化流程，可迎合工业5g+技术，助力实现智能化工厂生产。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具有高度产业利用价值。
[0103]
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。