技术特征：
技术总结
本发明基于选择性搜索分割的风机叶片表面缺陷诊断方法，包括以下步骤：对待拍摄到的风机叶片使用选择性搜索分割获得候选区域；通过ImageNet图像集训练深度卷积神经网络，提取除输出层以外的网络作为图像特征提取器；提取风机叶片训练集的图像特征并训练支持向量机分类器；提取候选区域的图像特征，通过支持向量机分类器，判定待检测风机叶片的状态；本发明有效地减少了计算量，可以通过图片较好的识别风机叶片故障类型，可用于风电厂对于风机叶片的监测。
技术研发人员：曹晖;于雅洁;刘尚;白瑞仙;张盼盼
受保护的技术使用者：西安交通大学
技术研发日：2017.04.27
技术公布日：2017.09.08