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基于改进SSD模型的风电叶片内腔缺陷检测

已有 162 次阅读 2024-6-19 09:53 |系统分类:论文交流

基于改进SSD模型的风电叶片内腔缺陷检测

郭贺

上海发电设备成套设计研究院有限责任公司,上海200240

摘要 针对风电叶片内腔结构复杂、缺陷种类多样、难以准确检测等问题,提出了改进的单次多边界框检测器(SSD)缺陷检测算法,并提出3方面改进:通过将SSD基础网络由可变形卷积神经网络(VGG-16)变成残差网络(ResNet101)以优化预测边界框的回归和分类任务的输入特征;通过加入全卷积空间注意力模块(FCSE)使模型更加关注重要特征,从而提高检测的准确性;通过在损失函数中添加超参数来控制平滑区域,使模型更加稳定。在自建风电叶片内腔数据集上的对比实验表明,改进的SSD模型平均精度(mAP)值为83.6%,比原始SSD模型提升了9.4个百分点,检测精度优于其他基于SSD框架的主流模型,同时该模型大幅减少了模型参数量,降低了模型的复杂度和存储需求,检测速度为31.6 f/s,可满足实际生产工作中的检测速度需要。

关键词 风电叶片;单次多边界框检测器;缺陷检测

(责任编辑  傅雪)

http://www.kjdb.org/CN/10.3981/j.issn.1000-7857.2023.05.00745



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