摘要
本申请公开了一种风机叶片内腔缺陷检测方法、装置、设备及介质,涉及计算机视觉领域,包括:基于原始缺陷图像、目标缺陷图像和无缺陷图像构成目标数据集,将目标数据集分为训练集、验证集和测试集;将训练集输入预设缺陷检测模型,基于模型的主干网络得到特征图,基于模型的特征融合层得到特征图对应的第一输出结果;根据模型的噪声注入层得到第一输出结果对应的第二输出结果,基于模型的检测头得到第二输出结果对应的目标检测结果,基于目标检测结果确定训练后的缺陷检测模型;利用验证集对缺陷检测模型进行优化得到目标缺陷检测模型,利用测试集对目标缺陷检测模型进行缺陷检测,以利用达到预期标准的目标缺陷检测模型对叶片内腔缺陷检测。
技术关键词
缺陷检测方法
风机叶片
生成对抗网络
高层语义特征
图像
缺陷尺寸
检测头
噪声特征
训练集
样本
内腔
缺陷类别
缺陷检测装置
参数
椒盐噪声
噪声强度
计算机视觉
系统为您推荐了相关专利信息
道路缺陷检测
挂弹车
道路图像数据
特征金字塔网络
样本
视觉检测方法
图像
深度神经网络结构
评估检测方法
执行设备
面部图像数据
矩阵
深度卷积神经网络
分裂算法
光流估计算法
巡检机器人
环形轨道
移动单元
泄漏检测模块
检测传感器