飞机蒙皮通过铆钉或者螺钉固定于飞机表面，构成飞机的气动外形，同时承受相当部分的应力，在飞机的起飞与降落过程中，飞机蒙皮周期性的经历收缩和膨胀，容易形成疲劳损伤，尤其在铆钉周围容易形成细小裂纹。同时由于长期暴露在空气中，空气中的水汽和盐分等容易造成蒙皮结构腐蚀。当这些损伤达到一定程度，会影响蒙皮结构的结构强度甚至引起飞行事故，所以需定期就飞机蒙皮进行结构检测与修理，以保证飞行安全。通过飞机蒙皮检测机器人搭载CCD摄像头和无线传输设备，采集飞机蒙皮表面实时图像并传回地面控制站，应用模式识别相关技术对飞机蒙皮损伤进行分类识别，从而可以实现对飞机蒙皮结构的实时监测。本文的主要工作如下：首先，介绍了无损检测的背景和意义和飞机蒙皮结构的无损检测的国内外研究现状，分析各类无损检测方法的优点与不足。其次，构建基于无线机器视觉的飞机蒙皮检测系统，并采集飞机蒙皮表面图像，分析飞机蒙皮图像存在的噪声形式，对其进行滤波等预处理，在此基础上根据飞机维修手册和飞机蒙皮损伤图像纹理的不同，对飞机蒙皮损伤进行分类，并建立飞机蒙皮损伤图像库。然后，研究飞机蒙皮各类损伤图像的纹理特征，对滤波后飞机蒙皮图像分别提取其灰度共生矩阵和小波包分解系数，并通过基于距离测量的特征评价方法对特征进行降维融合，有效的将30维特征向量降为14维，提高了识别率的同时降低了算法运行时间，有利于实时监测的实现。最后，介绍支持向量机理论原理，分析其在多类问题分类过程中所存在不足，在此基础上，引入模糊隶属度，赋予不同样本以相应重要程度的模糊隶属度，改善支持向量机的分类性能，提高飞机蒙皮损伤的识别率。提取飞机裂纹损伤的几何特征，计算裂纹的长度，对飞机蒙皮裂纹损伤进行寿命分析与预测方面的研究。本文的研究对于飞机蒙皮结构的自动化检测、保证飞机安全飞行具有重要的意义。