公开(公告)号：CN114202505A

公开(公告)日：2022-03-18

申请号：CN202111254893.9

申请日：2021-10-27

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 王国中 ,  杨高予

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/32 ,  G06V10/56 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及智能识别的技术领域，公开了一种用于风机叶片表面缺陷的检测方法，搜集叶片图像并进行预处理，手动标注包含在其中缺陷的位置和类型，构建叶片表面缺陷数据库；使用Mask R‑CNN算法选取残差网络ResNet‑101和特征金字塔网络FPN作为骨架网络构建神经网络模型，其中，残差网络ResNet‑101用于对叶片图像进行特征提取，特征金字塔网络FPN用于对提取的特征进行融合；将叶片表面缺陷数据库的叶片图像分为训练集合和测试集，用所述训练集对构建好的神经网络模型进行训练，然后再利用测试集对神经网络模型进行测试，完成神经网络模型的训练，最后利用训练好的神经网络模型对待检叶片进行检测。