[发明专利]一种基于稀疏测度最大化的风机叶片表面缺陷定位方法有效
| 申请号： | 202210613504.5 | 申请日： | 2022-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN114723747B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 李峰平;孙浩然;李小刚;林苏奔;张昆鹏;郭剑;邵正鹏;冯光;黄海玉;郑陈孙;刘潘东;李函禧 | 申请（专利权）人： | 领伟创新智能系统（浙江）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/73;G06N3/04;G06N3/08;H03H17/02 |
| 代理公司： | 杭州万合知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 33294 | 代理人： | 余冬;万珠明 |
| 地址： | 325000 浙江省温州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于稀疏测度最大化的风机叶片表面缺陷定位方法，包括以下步骤，获取到风机叶片表面图像后，使用相关机器学习方法，对灰度图片进行训练，找到叶片区域与背景区域；其次设置二维数字滤波器宽度为n，并令其滤波器初值均为0；随后使用卷积神经网络对滤波器n×n个元素进行优化，以最大化图片稀疏测度为目标，找到滤波器元素最优解；对于待检测的任一测试图像，使用获得的滤波参数进行滤波；若滤波后特征大于预定阈值，则该像素点为缺陷特征。本发明以稀疏测度最大化为优化目标，从二维数字滤波器的优化构建出发，利用卷积神经网络找到其最优解。本发明仅需极少量的数据即可完成滤波器参数的优化，具有一定的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 测度 最大化 风机 叶片 表面 缺陷 定位 方法 | ||
【主权项】：
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