湖南大學(xué)張英杰獲國(guó)家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖南大學(xué)申請(qǐng)的專利一種風(fēng)機(jī)葉片表面損傷檢測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN119887790B 。
龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202510393184.0,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T7/00;該發(fā)明授權(quán)一種風(fēng)機(jī)葉片表面損傷檢測(cè)方法及系統(tǒng)是由張英杰;劉朝林;李蒲德;丁晨;徐夢(mèng)迪設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-03-31向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。
本一種風(fēng)機(jī)葉片表面損傷檢測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明提供一種風(fēng)機(jī)葉片表面損傷檢測(cè)方法及系統(tǒng),屬于風(fēng)機(jī)葉片損傷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明采用金字塔增強(qiáng)算法和補(bǔ)丁增強(qiáng)算法相結(jié)合的方式,金字塔增強(qiáng)算法提供全局的多尺度信息,補(bǔ)丁增強(qiáng)算法提供局部細(xì)節(jié)信息,能讓模型從不同層次的信息中學(xué)習(xí),提升對(duì)風(fēng)機(jī)葉片損傷檢測(cè)的精度;在模型的訓(xùn)練階段,采用注意力機(jī)制關(guān)注圖像中與損傷有關(guān)的特征,抑制與損傷無(wú)關(guān)的特征,生成增強(qiáng)特征,將增強(qiáng)特征從笛卡爾坐標(biāo)映射到極坐標(biāo)系形成極坐標(biāo)特征,突出損傷特征在風(fēng)機(jī)葉片徑向方向和軸向方向的表達(dá),然后將極坐標(biāo)特征與增強(qiáng)特征進(jìn)行融合,構(gòu)建融合了細(xì)粒度局部信息和粗粒度全局信息的特征圖,使模型獲得對(duì)不同尺度目標(biāo)的檢測(cè)能力。
本發(fā)明授權(quán)一種風(fēng)機(jī)葉片表面損傷檢測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種風(fēng)機(jī)葉片表面損傷檢測(cè)方法,其特征在于,包括如下步驟:步驟S1,獲取原始數(shù)據(jù)集,所述原始數(shù)據(jù)集中包括多張風(fēng)機(jī)葉片表面的原始圖像,每張?jiān)紙D像中標(biāo)注有損傷位置以及損傷類型;步驟S2,采用金字塔增強(qiáng)算法對(duì)原始數(shù)據(jù)集中的每張?jiān)紙D像進(jìn)行增強(qiáng),形成金字塔圖像序列,然后使用重疊的滑動(dòng)窗口對(duì)金字塔圖像序列中的每一層進(jìn)行補(bǔ)丁提取,形成補(bǔ)丁集合,以所述金字塔圖像序列和補(bǔ)丁集合重新構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;步驟S3,在傳統(tǒng)YOLOv8模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建改進(jìn)YOLOv8模型,改進(jìn)YOLOv8模型的頸部網(wǎng)絡(luò)和檢測(cè)頭與傳統(tǒng)YOLOv8模型中的架構(gòu)保持一致,骨干網(wǎng)絡(luò)包括初始卷積層、C2F-FocalNextBlock模塊、極坐標(biāo)特征變換模塊及特征融合模塊,將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集及其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽送入改進(jìn)YOLOv8模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練好的改進(jìn)YOLOv8模型;訓(xùn)練的過(guò)程包括如下步驟:將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的圖像送入初始卷積層提取基礎(chǔ)特征,然后將提取的基礎(chǔ)特征送入C2F-FocalNextBlock模塊,基于注意力機(jī)制關(guān)注圖像中與損傷有關(guān)的特征,抑制與損傷無(wú)關(guān)的特征,生成增強(qiáng)特征;接著將增強(qiáng)特征送入極坐標(biāo)特征變換模塊,將增強(qiáng)特征從笛卡爾坐標(biāo)系映射到極坐標(biāo)系形成極坐標(biāo)特征,突出損傷特征在風(fēng)機(jī)葉片徑向方向和軸向方向的表達(dá);最后將極坐標(biāo)特征變換模塊輸出的極坐標(biāo)特征與C2F-FocalNextBlock模塊輸出的增強(qiáng)特征相融合,構(gòu)建融合了細(xì)粒度局部信息和粗粒度全局信息的融合特征;頸部網(wǎng)絡(luò)將骨干網(wǎng)絡(luò)輸出的融合特征轉(zhuǎn)換為適合檢測(cè)任務(wù)的多尺度特征,傳遞給檢測(cè)頭進(jìn)行最終的邊界框回歸和分類;步驟S4,針對(duì)任意一次風(fēng)機(jī)葉片表面損傷檢測(cè)過(guò)程,首先采集風(fēng)機(jī)葉片表面的圖像,然后提取得到金字塔圖像序列和補(bǔ)丁集合,將金字塔圖像序列以及補(bǔ)丁集合共同作為訓(xùn)練好的改進(jìn)YOLOv8模型的輸入,輸出對(duì)每張圖像中的損傷位置以及損傷類型的預(yù)測(cè)結(jié)果。
如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)@麢?quán)人湖南大學(xué),其通訊地址為:410082 湖南省長(zhǎng)沙市岳麓區(qū)麓山南路2號(hào);或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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