一种风电设备缺陷智能图像分析方法与流程

本发明涉及风电，具体涉及一种风电设备缺陷智能图像分析方法。

背景技术：

1、风电设备是风电行业中的关键设备，其运行状况和缺陷检测直接影响着风电场的发电效率和安全性。针对风电设备表面缺陷的检测，目前业内主要采用人工目视和简单的图像处理技术。人工目视依赖检测人员的经验，容易出现漏检、误检，效率低下；而简单的图像处理技术无法实现对缺陷类型的自动识别，需要二次判断。

2、目前业内对风电设备表面缺陷检测技术的要求日益提高，迫切需要一种高效、精确的检测与分析技术，这类技术需要能够对风电设备进行全面的图像采集，并利用图像处理与智能分析算法实现对各类常见缺陷的自动化识别与评估。然而现有技术与上述要求还存在一定差距。

3、因此，本发明公开了一种风电设备缺陷智能图像分析方法，不仅能够实现对风电设备表面图像进行高效采集，而且能够自动分析识别各类常见缺陷，输出缺陷检测报告，完全满足风电企业对设备状态监测与故障预警的需求。

技术实现思路

1、为了解决现有技术的问题，本发明公开了一种风电设备缺陷智能图像分析方法。

2、为解决上述技术问题，达到技术目的，本发明采用的技术方案为：

3、一种风电设备缺陷智能图像分析方法，包括以下步骤：

4、步骤一、图像采集

5、使用无人机等设备对风电设备的表面进行高清图像采集，将图像传输到后台服务器进行处理；

6、步骤二、图像预处理

7、对采集的图像进行预处理，包括去噪、增强、校正、分割等操作，提高图像的质量和可用性；

8、步骤三、图像特征提取

9、使用深度卷积神经网络对图像进行特征提取，将图像转化为高维特征向量，提取图像中的缺陷信息；

10、步骤四、图像分类

11、使用支持向量机对图像特征进行分类，将缺陷分为不同的类型，如裂纹、磨损、腐蚀等；

12、步骤五、图像标注

13、根据分类结果，对图像中的缺陷区域进行标注，显示缺陷的位置、大小、形状和类型，生成缺陷报告。

14、进一步的，步骤一中，使用无人机等设备搭载高清摄像头，对风电设备的表面进行全方位的拍摄，覆盖风电设备的各个部位，如叶片、塔筒、轮毂。

15、进一步的，步骤一中，使用无人机等设备搭载无线通信模块，将拍摄的图像实时或定时地传输到后台服务器，或者使用存储卡将图像数据保存下来，再传输到后台服务器。

16、进一步的，步骤二中，所述预处理操作包括灰度化处理、降噪处理、增强处理、变换处理、分割处理、生长处理、边缘检测处理；其中，使用中值滤波和高斯滤波对图像进行降噪处理，使用直方图均衡和对比度增强对图像进行增强处理，使用透视变换和仿射变换对图像进行变换处理。

17、进一步的，对图像进行中值滤波处理时，使用一个滑动窗口对图像进行扫描，将窗口内的像素值按照大小排序，取中间值作为窗口中心像素的新值，替换原像素值，从而消除图像中的椒盐噪声和脉冲噪声，保留图像的边缘和细节；

18、对图像进行高斯滤波处理时，使用一个滑动窗口对图像进行扫描，将窗口内的像素值按照高斯分布的权重进行加权平均，得到窗口中心像素的新值，替换原像素值，从而消除图像中的高斯噪声和均匀噪声，平滑图像的纹理和噪点。

19、进一步的，对图像进行直方图均衡处理时，使用一个直方图统计图像中的像素值的分布情况，将图像的灰度级重新分配，使得图像的灰度级更加均匀，从而提高图像的亮度和对比度，增强图像的视觉效果；

20、对图像进行对比度增强处理时，使用一个非线性变换函数对图像中的像素值进行变换，使得图像中的暗区变得更暗，亮区变得更亮，从而提高图像的对比度和动态范围，增强图像的色彩饱和度和层次感。

21、进一步的，对图像进行透视变换处理时，使用一个透视变换矩阵对图像进行变换，将图像从一个平面坐标系映射到另一个平面坐标系，从而消除图像中的透视畸变，使得图像的平行线保持平行，垂直线保持垂直，角度保持不变；

22、对图像进行仿射变换处理时，使用一个仿射变换矩阵对图像进行变换，将图像从一个平面坐标系映射到另一个平面坐标系，从而消除图像中的仿射畸变，使得图像的平行线保持平行，角度保持不变，但是距离和面积可能发生变化，仿射变换矩阵的形式为：

23、

24、其中，a11，a12，a13，a21，a22，a23为仿射变换的参数，可以根据不同的图像特征和缺陷类型进行调整和优化，仿射变换的目的是校正图像的旋转、缩放、平移等变换，使得图像的几何形状保持一致，便于后续的处理。

25、进一步的，步骤三中，使用深度卷积神经网络对图像进行特征提取，深度卷积神经网络包括多个卷积层、池化层、全连接层，能够自动学习图像中的特征层次和抽象，从低级的边缘、纹理特征到高级的形状、语义特征，所述深度卷积神经网络的结构为：输入层-卷积层-激活层-池化层-卷积层-激活层-池化层-全连接层-输出层；

26、输入层：接收图像预处理后的图像数据，将图像转化为一个三维的张量，表示图像的宽度、高度和通道数；

27、卷积层：使用一个或多个卷积核对图像进行卷积运算，得到图像的局部特征，卷积核的大小为3×3，数量为64，步长为1，卷积层的输出称为特征图，特征图的数量为64，特征图的大小与输入图像的大小相同；

28、激活层：使用一个激活函数对图像进行非线性变换，增加图像的非线性特征，激活函数的类型为relu，即

29、f(x)＝max(0,x)；

30、激活层的输出与输入的特征通道和特征尺寸相同；

31、池化层：使用一个池化函数对图像进行降采样，减少图像的特征通道和特征尺寸，降低图像的维度和复杂度，同时保留图像的主要特征，池化函数的类型为最大池化，即

32、f(x)＝max(x)；

33、池化层的输出的特征通道与输入相同，但是特征尺寸减小；

34、全连接层：使用一个全连接层对图像进行全连接运算，将图像的二维特征图转化为一维特征向量，提取图像的全局特征，全连接层的输出的特征向量的长度为128；

35、输出层：使用一个输出层对图像的特征向量进行分类，将图像的特征向量分为不同的类别，如裂纹、磨损、腐蚀等，输出层的输出的特征向量的长度为类别的数量，输出层的输出的特征向量的每个元素表示该类别的概率，输出层的输出的特征向量的最大元素表示最可能的类别。

36、进一步的，步骤四中，使用支持向量机对图像特征进行分类，将缺陷分为不同的类型，如裂纹、磨损、腐蚀等，所述支持向量机的参数为：核函数的类型为高斯核，即：

37、k(x,y)＝exp(-γpx-yp2)

38、其中，γ为核函数的宽度参数，惩罚系数p为软间隔的惩罚参数，支持向量机的目标是找到一个最优的超平面，使得不同类别的图像的特征向量之间的间隔最大，从而实现图像的分类。

39、进一步的，步骤五中，根据分类结果，对图像中的缺陷区域进行标注，显示缺陷的位置、大小、形状和类型，生成缺陷报告的步骤包括：

40、对图像进行缺陷区域定位，使用图像分割的结果，对图像中的缺陷区域进行定位，计算缺陷的位置、大小、形状等参数，如缺陷的中心坐标、面积、周长、长宽比、圆度等；

41、对图像进行缺陷区域描述，使用图像分类的结果，对图像中的缺陷区域进行描述，给出缺陷的类型、程度、影响等信息，如缺陷的类别、严重性、范围等；

42、对图像进行缺陷区域标注，使用图像绘制的方法，对图像中的缺陷区域进行标注，使用不同的颜色、形状、符号等，将缺陷的位置、大小、形状和类型等信息在图像上显示出来，提高图像的可读性和美观性；

43、对图像进行缺陷区域报告，使用文本生成的方法，对图像中的缺陷区域进行报告，使用规范的语言和格式，将缺陷的信息汇总和整理，生成缺陷报告，提高报告的可理解性和可用性。

44、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

45、本发明公开了一种风电设备缺陷智能图像分析方法，包括以下步骤：使用无人机等设备对风电设备的表面进行高清图像采集，对高清图像进行预处理后，利用深度学习的卷积神经网络技术自动提取图像特征，然后对图像特征进行分类，将缺陷分为不同的类型，最后对缺陷区域进行标注并生成缺陷报告。本发明提供的风电设备缺陷智能图像分析方法，实现了对风电设备表面缺陷的自动检测与评估，大大提高了检测效率，扩大了检测范围，并可实现对不同缺陷类型的自动识别，克服了传统处理方法依赖于人工设定阈值和参数的缺点，为风电企业提供了一种高效、精确的设备状态监测和故障预警技术。