海上风电运维机器人在风机塔筒的应用

海上风电风机塔筒运维困难,人工检测成本高,为此,提出使用运维机器人代替人工检测。首先,探讨海上风电运维机器人的需求和发展历程;其次,介绍该型机器人的主要功能和技术,以及其在海上风电风机塔筒检测中的作用;最后,通过应用实例详细说明机器人的工作,并证明其在海上风电运维领域的有效性。测试表明,海上风电运维机器人可以有效承担风机塔筒的运维任务,对海上风电的发展具有积极影响。

石板材表面缺陷检测的无监督学习方法

石板材表面缺陷检测是一项具有挑战性的任务,尤其对于边缘磕碰、裂缝等细微缺陷,检测难度大。此外,冗余特征的存在会影响训练效果,多尺度特征学习需要进行多维计算,计算复杂度高。针对上述问题,本文提出一种基于无监督学习的石板材表面缺陷检测方法,它能够有效解决该任务存在的问题。首先,对预训练网络提取到的图像多尺度特征,采用正半交嵌入特征降维方式减少冗余特征的影响。然后,通过多过程特征学习降低计算中的时间复杂度,提高训练效率。最后,根据训练模型得出待测图像的局部马氏距离,提高检测性能。相关实验表明,本方法在石板材数据集上的结果优于当前几种先进方法,同时在石板材表面缺陷检测和定位方面证明本方法的有效性。