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基于改进YOLOv8的风电叶片表面损伤检测与识别方法 被引量：6
1
作者 吴博阳 毛胜轲 +3 位作者 林特宇 任浩杰 蔡海洋 李扬 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第7期1260-1268,共9页
针对风电叶片极易出现损伤和故障,且制造和维护成本高昂等问题,提出了一种基于改进YOLOv8模型的风电叶片表面损伤检测与识别方法。首先,将现场拍摄到的高清叶片图像作为实验数据集,并将其按比例随机划分为训练集、验证集和测试集;然后,... 针对风电叶片极易出现损伤和故障,且制造和维护成本高昂等问题,提出了一种基于改进YOLOv8模型的风电叶片表面损伤检测与识别方法。首先,将现场拍摄到的高清叶片图像作为实验数据集,并将其按比例随机划分为训练集、验证集和测试集;然后,在YOLOv8模型中引入了动态数据增强算法Mosaic、Mixup及离线数据增强算法Albumentations,对训练数据集进行了扩充,解决了模型在有限数据集下的泛化性问题;最后,使用卷积注意力模块(CBAM)和梯度协调机制(GHM)/Focal loss算法等手段加强了模型的损伤检测能力,改进了样本分布不均衡问题,建立了一种先进的风电叶片表面损伤检测与识别方法,提升了YOLOv8模型对叶片损伤的检测精度。研究结果表明:改进后的YOLOv8模型在计算量和参数量都较低的情况下,其平均精度(AP)、平均召回率(AR)都超越了同等配置下的快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)模型。改进后的YOLOv8模型在交并比(IoU)阈值为0.5时的AP和AR分别达到了73.2%和58.8%,验证了该方法在风电叶片损伤检测方面具有一定的可靠性和有效性。 展开更多
关键词 风电叶片损伤识别 YOLOv8 目标检测 数据增强算法 卷积注意力模块 梯度协调机制 平均精度 平均召回率 快速区域卷积神经网络 交并比
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