【摘 要】
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随着我国风力发电产业的迅速发展,风电机组容量不断扩展,风机叶片长度增加,叶片发生损伤的概率也随之变大,因此对风机叶片进行状态监测和缺陷识别至关重要。因为目前用于检测
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随着我国风力发电产业的迅速发展,风电机组容量不断扩展,风机叶片长度增加,叶片发生损伤的概率也随之变大,因此对风机叶片进行状态监测和缺陷识别至关重要。因为目前用于检测风机叶片的传统方法费时费力且成本高,所以本研究提出了一种基于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)与图像处理(Image processing)技术相结合的方法,推动风机叶片检测朝着自动化、快速化、低成本的方向发展。利用实际场景下采集的风机叶片图像进行自动化缺陷检测实验,实验结果验证了算法的有效性、可靠性和准确性,能较
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