文脈エンコーダーニューラルネットワークを用いた航空機エンジンのインテリジェントダメージ検出

民間航空において、航空機エンジンのさまざまな損傷を正確かつ迅速に検出することは重要かつ必須です。現在、航空機エンジンは航空機整備技術者によってボアスコープ画像を通じて手動で検査されています。このプロセスは時間がかかり、人間の要因によってエラーが発生しやすくなります。本論文の目的は航空機エンジンの検査を自動化することであり、この研究は損傷した構造物をボアスコープ画像から正確にセグメント化できるように、文脈エンコーダーニューラルネットワーク構造を持つ深層学習フレームワークを提示します。さらに、提案されたネットワーク構造は直交配列に基づく方法で最適化されます。商業航空会社から収集した実際のボアスコープ画像を用いて、提案されたフレームワークはさまざまな観点から既存の深層学習ベースの方法と比較されます。実験結果は、提案されたソリューションによってさまざまな損傷が高い精度と効率で自動的に検出および認識できることを検証します。