摘要： 航空葉片表面缺陷的準確檢測是保證航空發(fā)動機安全可靠運轉的關鍵。目前基于視覺的航空葉片表面缺陷檢測算法存在實時性差、漏檢率高、定位目標不準等問題。針對上述問題，本文提出一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的航空葉片表面缺陷檢測算法。為了提高檢測實時性，本文設計了深度可分離卷積(depthwise separable convolution, DSC)模型分解標準卷積；為了降低小目標缺陷漏檢，本文... （共6頁）