基于深度学习的风机叶片缺陷自动识别技术及应用研究

目前,传统的风机叶片缺陷检测方法主要依赖人工视觉,存在效率低下和准确性不高的问题。为了解决这些问题,本研究提出了一种基于深度学习的风机叶片缺陷自动识别技术。该技术利用深度神经网络模型,通过对大量标注好的风机叶片图像进行训练,实现了对风机叶片缺陷的自动识别。本研究结果表明,基于风机叶片缺陷自动识别技术具有较高的准确性和效率,在风机维护和管理中具有广阔的应用前景。

基于深度学习的风机叶片缺陷识别

本研究提出了一种基于深度学习的风机叶片缺陷识别方法,旨在提高风机维护效率和可靠性。方法包括数据采集与预处理、多特征融合残差网络设计、损失函数定义、迁移学习,以及实验验证等步骤。实现了对风机叶片缺陷的高效识别,通过对模型的时间性能和F1分数的比较。实验结果表明,多特征融合残差网络在计算效率和识别性能方面都具有显著优势。该方法为风机叶片巡检提供了有力的技术支撑。

基于全局上下文注意力的风机叶片缺陷检测

针对YOLOv3目标检测算法在风机叶片表面缺陷检测任务中存在易产生冗余框和漏检等问题,提出了一种基于全局上下文(Global Context,GC)注意力机制的风机叶片表面缺陷检测方法,简称GC-YOLOv3。该方法通过对YOLOv3的特征提取网络Darknet53中的残差块嵌入全局上下文注意力模块,使得模型能够重点关注缺陷所在位置区域,达到有效减少冗余框和降低漏检风险的目的。实验结果表明,GC-YOLOv3相比于YOLOv3准确率提升了3.38%。同时,与基于Squeezeand-Excitation和Non-local的注意力机制相比,使用全局上下文注意力机制的模型检测精度更高。

基于注意力机制的U-Net叶片缺陷图像分割

为解决风力发电机叶片表面缺陷检测存在分类困难和微小缺陷分割模糊的难题,构建一种基于扩张卷积和卷积注意力模块的改进U-Net语义分割网络。该网络基于网络模型的编码-解码结构,使用可迁移的VGG16的特征提取层代替U-Net网络的编码部分,在编码-解码之间的跳跃模块加入卷积注意力模块。通过对微小缺陷信息选取加强全局权重,使用扩张卷积增强网络特征,采用VGG16预训练模型实现迁移学习。开展Focal与Dice结合的混合损失函数验证,对比分析DeeplabV3+、PSPnet、HRNet、U-Net这4种模型。结果表明:对于叶片缺陷数据集,改进的U-Net网络模型对叶片缺陷的分类和分割任务具有更高的精度,均交并比、均像素精度和召回率等指标值分别为83.60%、92.84%和88.50%。改进U-Net网络的均交并比值比DeeplabV3+模型高13.98%,比标准U-Net模型高9.38%,能够提高叶片缺陷检测的灵敏度,有效降低检测结果的误报警率,有助于准确检测风机叶片缺陷。