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摘要
针对无人机对风机叶片表面缺陷检测中出现的多尺度目标问题，提出一种基于改进SSD的风机叶片缺陷检测方法。以具有多尺度结构框架的目标检测模型SSD为基础，引入残差网络ResNet50作为其特征提取网络，用以获取更深层次的细节特征信息，从而提升缺陷检测模型的整体效果。在建立的风机叶片表面缺陷图像数据集下进行模型验证，结果表明，该方法的平均精确度mAP@.5为84.29%,与YOLOv3和RetainNet相比，对各类型缺陷的平均精确度分别提高了2.92%和8.69%,同时较传统SSD算法平均精确度提升了2.21%。
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单位上海理工大学; 上海航天控制技术研究所
