基于圖像識別技術(shù)的風(fēng)力機葉片損傷檢測研究

摘要： 風(fēng)力機受惡劣環(huán)境影響，葉片表面極易出現(xiàn)損傷，針對其損傷尺寸小、形狀樣式多變的問題，本文提出了一種基于改進YOLOv5的輕量化風(fēng)力機葉片表面損傷檢測算法。根據(jù)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)對小目標位置檢測偏差敏感的特點，將NWD與IOU兩種損失度量方式相結(jié)合；同時，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)中融入多維動態(tài)卷積ODConv。實驗結(jié)果表明，改進后網(wǎng)絡(luò)計算復(fù)雜度降低45%，算... （共6頁）