飞机蒙皮是由合金或复合材料固定于飞机骨架上形成的流线型外表面,常需要面对恶劣天气等复杂环境的考验,因此很容易产生疲劳裂纹、凹坑等表面缺陷,影响飞机航行安全。需要定期对飞机蒙皮进行损伤检测维修,及时发现处理潜在安全隐患,保障飞机安全航行。目前主要以地勤目视检测为主,工作强度大、耗时长、且严重依赖检修人员的工作经验。为了实现飞机蒙皮损伤自动化检测,提高检测速度与检测精度,本文研究一种飞机蒙皮损伤无人机视觉检测方法。利用无人机搭载视觉设备绕飞机检测,同时完成飞机蒙皮三维形貌测量和损伤检测定位,提高检测速度和检测精度,并提供损伤定位信息,缩短飞机检修时长,降低机务工作量,保障飞机的安全运行。论文完成了以下研究内容:1、阐述了结构光三维形貌测量的原理,研究了基于结构光的飞机蒙皮局部三维形貌测量方法,通过结构光系统投影仪向飞机蒙皮投射格雷码编码条纹图像,相机同步拍摄经飞机蒙皮调制的变形条纹图像,结合结构光系统的标定信息,依据点云生成原理,解算蒙皮三维点云数据,完成飞机蒙皮局部三维形貌测量。2、提出了基于后方视觉定位的飞机蒙皮全局三维形貌测量方法。采用相机视觉定位原理,利用定位相机对结构光系统进行空间位姿解算。在空间位姿数据的辅助下,对飞机蒙皮局部三维形貌数据进行坐标转换,融合至统一的定位相机坐标系下,实现飞机蒙皮全局三维形貌快速、高精度、无接触测量,并进行了实验验证。3、分析了飞机蒙皮损伤特征,依据采集到的民航客机损伤图像数据,将蒙皮损伤定为五类情况。同时研究了深度学习目标检测算法,以及YOLOv4网络结构,提出利用YOLOv4目标检测算法实现飞机蒙皮图像损伤缺陷检测的方法。4、根据飞机蒙皮损伤特征制定飞机蒙皮图像标注规则,建立损伤图像数据集。通过调优参数,训练YOLOv4飞机蒙皮损伤检测模型,测试模型的检测结果并评估检测精度。同时结合飞机蒙皮全局三维形貌测量数据,确定损伤在三维形貌数据上的位置信息,完成损伤定位。