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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种飞机变形扫描检测设备及快速检测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：CN115560691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211323133.3，技术领域涉及：G01B11/16；该发明授权一种飞机变形扫描检测设备及快速检测方法是由芦吉云;何子凡;崔胜明;王宜耀设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞机变形扫描检测设备及快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及飞机表面变形检测技术领域，具体涉及一种飞机变形扫描检测设备及快速检测方法，通过无人机对飞机进行全局检测，将拍摄后的图片与数据库进行第一次对比，提取特征值作为搜索阈值，得到初步结果，将缺陷图片过滤出来，利用改进布谷鸟搜索算法与SLAM算法结合，精准规划出一条适合无人机二次精准检测的路径，让无人机在指定时间内以最快的效率进行局部检测，对二次获取的图片进行深度分析，其结果与无变形飞机模板数据库中的标准部件尺寸参数对比，得出具体损伤种类和损伤程度。本发明通过云边协同，降低了系统整体的时延，也提高了网络资源的利用率。

本发明授权一种飞机变形扫描检测设备及快速检测方法在权利要求书中公布了：1.一种飞机变形扫描快速检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，利用无人机进行整机表面的扫描； S2，训练用图片数据采集与数据增强； S3，所述图片在云端进行数据分析； S4，所述图片提取缺陷特征对比，进行无人机二次扫描路径规划； S5，无人机根据计算结果进行具体位置的扫描； S6，无人机将检测结果传输给云端进行损伤评估； 所述S1还包括： S10，根据机型预先编写飞行路径； S11，轨迹校准； 所述S11还包括： S11-1，通过视觉导航，如果事先在每个定位点拍下正确位置的图像信息； S11-2，将实时位置图像与正确位置图像进行对比分析； S11-3，将对比结果反馈给飞行控制系统进行位置校准； 所述S2还包括： S21，所述训练用图片数据采集； S22，缺陷标注； S23，二次缺陷路检测径规划； 所述S22还包括： S22-1，打开一张需要标定的图片； S22-2，将标定图片的缺陷分类注明； S22-3，判断无人机是否携带对应检测探头； S22-4，将缺陷坐标定位； 所述S23还包括： S23-1，将标定图片的缺陷坐标定位； S23-2，通过算法将所有坐标根据检修时间、实际无人机可达性，编辑出最合适的自动检修路径； 所述S2中的数据增强的方式主要有三种： 对原始图片进行90度，180度，270度的旋转变换，然后对图片进行适当的向内收缩和向外扩张，生成新的图片； 使用300*300像素的滑动窗口将图像裁剪成若干块； 过度采样与细节复制，人为复制带有缺陷的图片，让所述缺陷图片被多次训练； 所述S4中的路径规划的方式主要有三种： 飞行中步长可变并且进行突然90°的转弯，偶尔的大步长可以保证搜索不回陷入到局部最优； 在CCS中将混沌理论融入到了布谷鸟搜索技术中，混沌理论研究高度敏感系统的行为，其中初始位置的微小变化会对系统的行为产生很大的影响，混沌具有非重复和遍历性的特点，便于快速搜索； 引入了遗传算法中的精英概念，将最优布谷鸟代入下一代，以构建新的更优解； 所述构建新的更优解的方式如下： A、在搜索空间中随机产生n个“鸟窝”位置，即损伤点位置，并对它们进行测试，根据测试结果，从中选出初始全局最优“鸟窝”位置，并将这个“鸟窝”位置保留到下一代； B、利用更新其它的“鸟窝”位置，然后测试更新后的得到的这组新的“鸟窝”位置，与上一代鸟窝位置进行对比，选取对应的“鸟窝”位置中测试值较好的位置并将其保留至下一步运算； 所述和是两个不同的随机序列，是海维赛德函数，是取自随机分布中的一个随机数，是步长； ； ，，； 所述表示点对点乘法，为步长比例因子，它与问题利害关系的程度相关联，大多数情况下取，其中为问题利害关系的特征范围，但在一些情况下，更加有效而且可以避免飞行过远； 随机产生一个服从均匀分布的数，将算法中设置损伤位置超过损伤容限的概率与该随机数进行对比，如果，则随机改变的值，反之如果，则的值不变； C、这个过程完成后，测试改变后的损伤位置，根据测试结果，将其与所述B步骤中更新后得到的一组损伤位置的测试值进行对比，选取对应的损伤位置中较好的损伤位置并将其保留下来，通过这样的方式，就可以选出一组当前机型全局最优损伤位置序列； D、判断所述是否满足待优化问题所设定的算法终止条件，若不满足，则返回所述步骤B继续进行计算；若满足，则即为全局最优解。

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