一种叶片缺陷识别模型训练方法及叶片缺陷识别方法

本发明公开了一种叶片缺陷识别模型训练方法及叶片缺陷识别方法，应用于叶片缺陷检测领域，将无人机巡检风电机组叶片采集的视频图像及红外图像进行图像融合得到融合图像；对融合图像进行特征增强处理得到特征增强图像，将特征增强图像输入叶片缺陷识别模型中进行特征提取得到特征图，基于对特征图进行图像分割输出缺陷概率图确定物理约束下的模型损失值；基于模型损失值更新叶片缺陷识别模型的模型参数，直至得到训练完成的叶片缺陷识别模型。通过无人机巡检采集视频图像及红外图像，对图像进行融合及特征提取以训练叶片缺陷识别模型进行缺陷识别，能够快速、精准地检测风电机组叶片表面的多种缺陷，有效提高检测精度并降低误识别率。