摘要
本发明涉及风电设备状态监测技术领域,本发明公开了一种基于图像的风机叶片异常状态监测方法及系统,包括,将图像采集装置置入风机叶片内腔,通过外部控制指令驱动装置移动;通过高清摄像头采集叶片内腔图像,并实时传输至外部计算机;对图像进行预处理,提取预处理后图像的缺陷特征;将特征输入深度学习分类模型,输出缺陷类型分类结果。本方法提升了采集装置图像的采集质量,并通过先进算法提高缺陷检测的准确性与效率,保障风机叶片安全运行。
技术关键词
风机叶片
深度学习分类模型
异常状态
监测方法
高清摄像头
图像采集装置
图像采集模块
摄像头调节支架
照明模块
智能灯光调节
ResNet网络
Softmax函数
无线通信模块
高性能控制器
状态监测技术
图像像素
直方图均衡化
分类缺陷
可调节支架
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数据采集方法
监测配电网
监测单元
数据采集频率
识别配电网
采集单元
监测电气设备
电流监测模块
卷积神经网络模型
曲线
现场数据采集系统
无人机视觉
多模态深度学习
无人机平台
无人机辅助设备
椎管内麻醉
实时监测方法
生理特征数据
实时监测装置
图像采集模块