公开(公告)号：CN118552506A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410701280.2

申请日：2024-05-31

Applicant: 三峡大学

Inventor： 黄启昀 ,  舒征宇 ,  付军军 ,  赵发金 ,  赵化达 ,  谈一洋 ,  刘文灿 ,  周驰原 ,  白昊坤

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/50 ,  G06V10/774 ,  G06V20/70 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 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。