摘要: 机载成附件是飞机的重要组成部分，是保证飞机各部件之间协调运转、功能实现、安全稳定飞行的关键点，也是飞机高质量高效率交付的关键点。对其进行精确、高效的检测，是保障飞机质量的重要环节。本文提出一种基于空间注意力优化的 WS-DAN 网络，利用工业视觉的方法，通过所采集的缺陷数据进行模型训练，实现对常见的五种航空机载成附件紧固件进行错漏装识别。该方法可以高效、高精度地实现航空机载成附件紧固件错漏装检测，为智能化的故障识别提供有价值的参考。