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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MaskR‑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
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114202505 A
(43)申请公布日 2022.03.18
(21)申请号 202111254893.9 G06V 10/82 (2022.01)
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