一种风力发电机叶片缺陷分类方法及其分类系统

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摘要

本发明公开了一种风力发电机叶片缺陷分类方法及其分类系统，分类方法包括以下步骤：利用在风力发电机叶片图像样本数据集上进行过训练的ResNet提取叶片的缺陷特征；利用ResNet提取的所述叶片的缺陷特征来获得频繁程度高的叶片缺陷类别信息；将提取的频繁程度高的叶片缺陷类别信息用于决策树的构建，重复迭代直至收敛后得到缺陷分类模型，并利用基于高频取样CatBoost方法对其缺陷特征进行分类；该方法能够对叶片缺陷进行准确的检测及分类，有利于风力发电的发展。

基本信息

专利标题：

一种风力发电机叶片缺陷分类方法及其分类系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN108510001A

申请号：

CN201810296437.2

公开（公告）日：

2018-09-07

申请日：

2018-04-04

授权号：

CN108510001B

授权日：

2022-06-10

发明人：

仇梓峰王爽心刘如九李蒙马雨菲

申请人：

北京交通大学

申请人地址：

北京市海淀区上园村3号

代理机构：

北京鸿元知识产权代理有限公司

代理人：

陈英俊

优先权：

CN201810296437.2

主分类号：

G06K9/62

IPC分类号：

G06K9/62