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申请/专利权人：三峡大学
摘要：本发明公开了一种融合多方向条形卷积的改进UNet风机叶片裂纹检测方法，涉及深度学习技术领域，该方法包括以下步骤：设计风机叶片裂纹检测网络；将待检测图像输入训练后的风机叶片裂纹检测网络，输出检测结果；根据检测结果确定裂纹区域。本发明的风机叶片裂纹检测网络采用ResNeSt50网络替换传统UNet特征提取网络，引入坐标注意力模块，提出多方向裂纹特征增强模块，是为了防止无关信息干扰，加强网络对裂纹重要信息的关注，提升模型对裂纹特征的提取能力；结果表明，本发明对纤细、浅色裂纹的检测具有较好效果。
主权项：1.一种融合多方向条形卷积的改进UNet风机叶片裂纹检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、搜集风电场风机叶片图片，并对数据集中的裂纹缺陷进行标注，构建风机叶片裂纹缺陷数据集，将构建的数据集划分为训练集、测试集、和验证集；S2、对数据集图片进行预处理操作，降低噪声等无关因素对检测结果的影响；S3、设计更适合风机叶片裂纹检测的多方向条形卷积；S4、构建多方向裂纹特征增强模块，增强裂纹特征，降低裂纹图像边缘细节损失；S5、建立改进UNet风机叶片裂纹检测网络；S6、结合交叉熵损失函数与Dice损失函数，网络能够更关注于风机叶片以及叶片上的细长浅色裂纹；S7、训练网络结构，得到训练好的风机叶片裂纹缺陷检测网络，通过选取评价指标判断网络分割性能，通过对比试验验证网络的先进性；S8、将风机叶片图片输入训练好的风机叶片裂纹缺陷检测网络中，输出裂纹检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 一种融合多方向条形卷积的改进UNet风机叶片裂纹检测方法
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