基于Fast R-CNN的风机叶片自动巡检

• 作者: 孟德义 张宇川 曹海滨 樊亮 王金元 薛华武
• 来源期刊: 中国航班
• 学科: 航空航天
• 关键词: 风机叶片巡检 FastR-CNN算法 无人机 自动识别
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 0159-0159
• 页数: 1页
• 分类号: V

摘要

针对传统的风机叶片巡检模式未能实现风电叶片缺陷的自动检测,需要耗费大量的人力和时间成本,且无法有效缩短巡检周期的问题。本文将 Fast R-CNN 算法部署在无人机控制系统中,使得无人机能自动识别并锁定叶片,Fast R-CNN 识别精度高、受光照影响较小、运行稳定,通过使用该算法风力发电机用巡检无人机能够自动识别风力发电机的叶片,可实现叶片的自动巡检,有效的降低了巡检周期,并节省了大量的人力和时间成本。