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龙图腾网获悉中航西安飞机工业集团股份有限公司申请的专利一种用于飞机小型结构件的视觉检测与质量评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119354981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411558844.8，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权一种用于飞机小型结构件的视觉检测与质量评估方法是由惠阳;史春蕾;张熠姝;郭馨仪;曾莎莎设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于飞机小型结构件的视觉检测与质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种用于飞机小型结构件的视觉检测与质量评估方法，包括：S1：获取三维点云数据，并对三维点云数据进行预处理；S2：进行多角度的二维图像采集；S3：将S2中获取的二维图像纹理映射至三维模型表面，生成包括表面信息的三维模型；S4：从三维模型中提取几何特征和表面纹理特征；S5：进行融合和对比分析，以识别潜在的异常和缺陷；S6：输出具体的异常类型和位置；S7：根据S6的异常检测结果，进行综合质量评估，生成质量评估报告。本发明实施例提供的技术方案，通过融合三维扫描和高分辨率二维图像技术以及采用基于机器学习的分类模型，显著提高了检测的全面性、精确性和效率，从而有效提升了生产质量和安全性。

本发明授权一种用于飞机小型结构件的视觉检测与质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种用于飞机小型结构件的视觉检测与质量评估方法，其特征在于，包括； S1：采用三维扫描仪对飞机小型结构件进行全方位扫描，获取飞机小型结构外表面的三维点云数据，并对三维点云数据进行预处理； S2：使用高分辨率相机从多个角度对飞机小型结构件进行二维图像采集； S3：利用预处理后的三维点云数据进行三维模型的构建，并将S2中获取的二维图像的纹理映射至三维模型表面，生成包括表面纹理信息的三维模型； S4：采用三维特征提取算法，从三维模型中提取几何特征和表面纹理信息，提取内容包括小型结构件的形状、尺寸、表面纹理信息和细微缺陷； S5：采用多模态数据融合方式，将S4中提取的几何特征和表面纹理信息与标准样本进行融合和对比分析，以识别潜在的异常和缺陷； S6：利用预先训练的分类模型，对S5中融合后的对比数据进行分析，输出异常检测结果，包括飞机小型结构件的异常类型和异常位置； S7：对S6的异常检测结果进行综合质量评估，生成质量评估报告，并提出基于检测结果的优化建议； 其中，所述S5包括： S51：获取标准样本的几何特征和表面纹理信息，包括飞机小型结构件的形状、尺寸、表面纹理信息，将其作为基准数据； S52：将S4中提取的几何特征与标准样本的几何特征进行对比分析，并采用形状匹配算法，通过计算两者之间的相似度来评估几何特征的一致性，形状匹配算法公式为： ； 其中，和分别表示飞机小型结构件和标准样本的几何特征点集，为几何特征点的数量，为飞机小型结构件和标准样本的几何特征点和之间的欧氏距离； S53：将S4中提取的表面纹理信息与标准样本的表面纹理信息进行对比分析，采用纹理相似度算法，通过计算表面纹理信息之间的相似度来评估表面纹理信息的一致性，纹理相似度算法公式为： ； 其中，和分别表示飞机小型结构件和标准样本的纹理图像，为纹理图像的高度，为纹理图像的宽度，为飞机小型结构件和标准样本对应像素点之间的绝对差值； S54：将几何特征和表面纹理信息进行融合，采用加权融合算法，将几何特征相似度和纹理信息相似度结合，形成综合相似度评分，加权融合算法公式为： FusedSimilarityGeometrySimilarityTextureSimilarity； 其中，和分别为几何特征和表面纹理信息的权重系数，GeometrySimilarity为几何特征相似度，TextureSimilarity为表面纹理信息相似度； S55：基于预设的设定阈值，当综合相似度评分低于设定阈值时，标记为潜在异常和缺陷区域。

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