发明授权
- 专利标题: 一种风力机叶片图像损伤检测和定位方法
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申请号: CN202011101812.7申请日: 2020-10-15
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公开(公告)号: CN112233091B公开(公告)日: 2021-05-18
- 发明人: 曹金凤 , 郭继鸿
- 申请人: 青岛理工大学
- 申请人地址: 山东省青岛市市北区抚顺路11号
- 专利权人: 青岛理工大学
- 当前专利权人: 青岛科多帮信息技术有限公司,青岛理工大学
- 当前专利权人地址: 山东省青岛市市北区抚顺路11号
- 代理机构: 北京开阳星知识产权代理有限公司
- 代理商 姚金金
- 主分类号: G06T7/00
- IPC分类号: G06T7/00 ; G06K9/00 ; G06K9/46 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06Q50/06
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。
公开/授权文献
- CN112233091A 一种风力机叶片图像损伤检测和定位方法 公开/授权日:2021-01-15