拒绝“看天吃饭”与“疲劳作业”！中飞院“云瞳”无人小车开启飞机蒙皮检修“倍速模式”

【导语】飞机的“皮肤”健康不容侥幸，机身蒙皮表面的裂纹、凹陷、腐蚀等异常都可能是隐患的信号，往往需要在地面阶段被及时发现并复核。然而，传统绕机检查长期依赖人工目视与经验，光照一变、雨雾一来、作业一久，人的注意力和稳定性就会被“拉扯”，检查标准也容易出现波动，形成“看天吃饭”和“疲劳作业”的双重压力。与此同时，佩戴式辅助设备虽能一定程度提升信息获取，但在复杂姿态或长时间作业中仍难以避免画面抖动，对后续判读造成干扰。

针对这些痛点，中飞院“云瞳巡翼”团队给出的不是“加一台相机”这么简单，而是一套面向实际运维流程的通用化思路：用自主设计与改装的无人小车承担贴近巡检与稳定采集，让“输入先稳下来”；再用针对真实工况打磨的工业视觉算法把“识别稳定性撑起来”；最后通过协同平台把结果记录、复核与研判“串成闭环”，让巡检从“经验活”走向“流程活”。这一方案的核心架构被概括为“小车—算法—系统”，即以无人小车采集画面为输入，以视距自适应、复杂天气识别等算法为处理基础，最终实现飞机蒙皮损伤识别、数据管理与协同研判的一体化输出。

图1 云瞳无人小车

在“解决方案”层面，云瞳巡翼把突破点放在两件最“折磨算法”的事上：一是巡检过程中拍摄距离动态变化，同一处缺陷在不同距离下尺度差异明显，容易导致识别置信度波动；二是雨雾等复杂天气干扰，雨滴附着与雾气遮挡会造成细节衰减，进而引发误检与漏检。为此，团队在算法侧重点打造两项能力：其一是视距自适应的飞机蒙皮缺陷检测算法，面向 0.5–1.5 米动态视距变化提升不同距离下结果一致性；其二是复杂天气条件下的飞机蒙皮损伤检测算法，针对雨雾环境中的图像退化与噪声干扰增强鲁棒性，尽可能在不利天气下保持检测稳定性与可靠性。

图2 云瞳飞机蒙皮损伤检测系统

“倍速模式”到底有多快、多稳？团队在对比验证中给出了可量化的结果：在 TB-20 与 塞斯纳 172R 等机型上，系统方案将检测耗时分别压缩至 7 分钟与 9 分钟，并在 TB-20 验证中实现零漏检（对比人工目视 17 分钟、漏检 2 处）。 在更大体量机型的对比数据中，A320 传统人工目视检查约 71 分钟，系统方案约 30 分钟完成；B737 传统人工约 66 分钟，系统方案约 29 分钟完成，同时在该机型验证中实现零漏检。换言之，干线客机绕机检查可由“1 小时左右”压进“30 分钟以内”，效率提升具备明确的工程可验证性。

至今，“云瞳巡翼”无人小车已经收获硕果累累。团队目前已形成较完整的阶段性成果：在科研与知识产权上积累了 1 篇 SCI、5 篇北大核心、2 项发明专利、1 项实用新型专利、1 项软件著作权及相关行业认可证明；在系统实现上完成了无人小车蒙皮损伤检测系统的整体搭建，实现前端图像采集、算法处理与结果输出的有效整合，并具备向真实机场机库与多机型场景拓展的工程基础。

面向未来，团队将把“通用化”作为主线继续推进：短期把方案沉淀为可复制、可适配的巡检体系，围绕不同机型与不同作业环境形成标准化任务点位配置、视距策略与复核流程；长期重点推进“车机协同”的全覆盖模式——无人小车负责机腹、起落架周边等近距离高精度区域，无人机补充机翼上表面、垂尾等地面难覆盖部位，通过统一的数据与算法框架实现多端融合与一致性判读，最终形成面向多场景、多机型的智能巡检通用方案。

【供稿单位】中飞院“云瞳巡翼”团队

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。