基于圖像識(shí)別技術(shù)的風(fēng)力機(jī)葉片損傷檢測研究

摘要： 風(fēng)力機(jī)受惡劣環(huán)境影響，葉片表面極易出現(xiàn)損傷，針對(duì)其損傷尺寸小、形狀樣式多變的問題，本文提出了一種基于改進(jìn)YOLOv5的輕量化風(fēng)力機(jī)葉片表面損傷檢測算法。根據(jù)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)對(duì)小目標(biāo)位置檢測偏差敏感的特點(diǎn)，將NWD與IOU兩種損失度量方式相結(jié)合；同時(shí)，為降低網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度，提高網(wǎng)絡(luò)性能，在YOLOv5模型主干網(wǎng)絡(luò)中融入多維動(dòng)態(tài)卷積ODConv。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后網(wǎng)絡(luò)計(jì)算復(fù)雜度降低45%，算... （共6頁）