一种基于计算机视觉的风机叶片缺陷检测方法及设备
公开
摘要
本发明提出一种基于计算机视觉的风机叶片缺陷检测方法及设备，该方法通过构建包括基于HnNet网络的基础特征提取模块、多尺度池化融合模块、多尺度特征层融合模块、特征解耦模块和预测模块的风机叶片缺陷检测模型，进行风机叶片缺陷检测；使用单CCD摄像头纵向移位扫描周期拍摄或使用CCD阵列周期拍摄形式，获取风机叶片局部图像，相邻局部图像有重叠区域，保障不丢失图像数据；通过设置特征层解耦方式，为不同预测项提供充足特征量，提高预测准确率；通过本发明，能够识别裂纹、砂眼、分层、脱粘等各种各样、形式各异的风机叶片缺陷。
基本信息
专利标题 ：
一种基于计算机视觉的风机叶片缺陷检测方法及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565571A
申请号 ：
CN202210158476.2
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
邸智万芳曹朔曾谁飞黄思皖韦玮白新奎满锋利李恭斌薛录宏李小翔
申请人 ：
华能华家岭风力发电有限公司;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请人地址 ：
甘肃省定西市通渭县华家岭乡老站村
代理机构 ：
北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
黄垚琳
优先权 ：
CN202210158476.2
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06V10/40 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/80
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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