一种风力机叶片图像损伤检测和定位方法
基本信息
| 申请号 | CN202011101812.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112233091B | 公开（公告）日 | 2021-05-18 |
| 申请公布号 | CN112233091B | 申请公布日 | 2021-05-18 |
| 分类号 | G06T7/00;G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06Q50/06 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 曹金凤;郭继鸿 | 申请（专利权）人 | 青岛科多帮信息技术有限公司 |
| 代理机构 | 北京开阳星知识产权代理有限公司 | 代理人 | 姚金金 |
| 地址 | 266000 山东省青岛市市北区郑州路43号A栋120-52室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明属于故障检测技术领域，具体涉及一种风力机叶片图像损伤检测和定位方法。基于深度卷积神经网络，包括模型训练和损伤检测及定位两个过程。本发明能够对无人机和监控摄像头拍摄的风力机叶片图像自动解读，实现高效准确识别和定位多种类别的风力机叶片损伤。实现叶片损伤评估和预警，减少由于风力机叶片故障导致的风力机意外停机次数，降低风力机运行维护成本。具有识别速度快、精度高、过程全自动化、操作门槛低等优点，弥补了传统方法依靠人工完成，效率低、误判率高，费时费力等缺憾。 |
