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摘要
为实现对风电机组叶片表面缺陷检测的智能化，该研究应用无人机技术、图像视觉技术和深度学习算法，建立风电机组叶片缺陷检测系统，提高了对叶片上开裂缺陷的检测精度；系统使用sobel算子计算图像横向和纵向的梯度，并对图像进行阈值分割和去噪处理；构建深度学习模型提取图像缺陷的特征信息，加入了SPP-Net网络进行卷积操作，增加了模型的输入数据尺度，得到特征图后在利用PRN网络筛选特征图；实验结果显示该研究系统能够去除大量无用的背景信息，开裂缺陷部位的特征信息保留完整，对验证集中的图像进行测试后，该研究系统识别出的开裂缺陷数最高可达到50个。
