1.一种基于多传感器多级信息融合的叶片裂纹检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多传感器多级信息融合的叶片裂纹检测方法，其特征在于，步骤s2中，所述基于相关循环平稳度规则的数据级融合的具体方法是：
3.根据权利要求1所述的一种基于多传感器多级信息融合的叶片裂纹检测方法，其特征在于，步骤s3中，所述双分支一维卷积神经网络的两个分支具有相同的网络结构，每个分支由5个卷积模块组成，每个卷积模块包括一层卷积层、一层bn层和一层relu层，5个卷积层的卷积核尺寸和卷积核数量分别为(16x1，16)，(3x1，32)，(3x1，64)，(3x1，64)，(3x1，64)。
4.根据权利要求1所述的一种基于多传感器多级信息融合的叶片裂纹检测方法，其特征在于，步骤s4中，使用基于多尺度通道注意力的动态特征融合模块对双分支特征进行融合，得到融合特征，包括以下子步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于多传感器多级信息融合的叶片裂纹检测方法，其特征在于，所述步骤s5中，sotfmax分类器的输出个数为3。