[发明专利]基于卷积神经网络的风力涡轮机叶片缺陷检查在审
| 申请号： | 201980051691.9 | 申请日： | 2019-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN112513927A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | M·巴赫-安德森;P·杜德菲尔德;S·亚先科 | 申请（专利权）人： | 西门子歌美飒可再生能源有限两合公司;西门子歌美飒可再生能源公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;F03D17/00;F03D80/50 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 浩路;刘春元 |
| 地址： | 德国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种用于确定叶片缺陷的计算机实现的方法由计算系统（CS）来自动执行。在步骤S1）中，通过计算机系统（CS）的接口（IF）来接收风力涡轮机的图像（OI），所述图像（OI）包含风力涡轮机的一个或多个叶片的至少一部分。所述图像在高度和宽度上具有给定的原始像素数量。步骤S2）基本上由两个连续的步骤S2a）和S2b）组成，这两个步骤由计算机系统（CS）的处理单元（PU）来执行。在步骤S2a）中，分析所述图像（IO）以确定所述图像中的叶片的轮廓。在步骤S2b）中，从仅包含叶片的图像信息的所分析的图像（OI）中创建经修改的图像（AI）。最后，步骤S3）由如下操作组成：由处理单元（PU）来分析经修改的图像（AI），以确定叶片的叶片缺陷（BD）和/或叶片缺陷类型（BDT）。作为结果，由处理单元（PU）来输出叶片缺陷（BD）和/或叶片缺陷类型（BDT）。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 风力 涡轮机 叶片 缺陷 检查 | ||
【主权项】：
暂无信息
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