【摘 要】
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水泵水轮机是一个抽蓄电站的核心。为了保障安全运行和充分发挥水泵水轮机的效能,需要做好对水泵水轮机的检修工作。目前,叶轮缺陷的检测主要是生产和停机检修过程中,按照传统的方式检修,需要搭建较大的检测实验平台,不利于频率较高的检测。基于此,文章分析叶轮常见的故障类型,通过结合计算机视觉、目标检测技术,同时针对故障提出一种基于CenterNet的叶轮缺陷检测处理方法。本文提出了将目标检测算法应用于叶轮缺陷
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水泵水轮机是一个抽蓄电站的核心。为了保障安全运行和充分发挥水泵水轮机的效能,需要做好对水泵水轮机的检修工作。目前,叶轮缺陷的检测主要是生产和停机检修过程中,按照传统的方式检修,需要搭建较大的检测实验平台,不利于频率较高的检测。基于此,文章分析叶轮常见的故障类型,通过结合计算机视觉、目标检测技术,同时针对故障提出一种基于CenterNet的叶轮缺陷检测处理方法。本文提出了将目标检测算法应用于叶轮缺陷识别定位的研究,首先介绍了基本的缺陷类型、国内外的常用检测方法,然后搭建基于Jetson TX2的叶轮图像采集平台,集采了某抽水蓄能电站叶轮缺陷样本603个,然后将集采到的样本经由自适应裁剪、双线性插值压缩、图像降噪、边缘检测这四种方法对图像进行预处理,增强图像关键特征,从达到对数据集样本扩容的目的。其次介绍了四种目标检测算法原理,其中对CenterNet算法中的主干提取网络进行改进优选。对比分析后,将处理过的叶轮缺陷图像数据通过CenterNet网络、Faster R-CNN网络、SSD目标检测网络、EfficientDET网络这四种目标检测算法进行样本的预测,得到不同算法针对叶轮缺陷图像的识别准确率。最后进行精确率、召回率、检测速度、等这几种性能指标的进一步对比,优选出CenterNet目标检测算法作为本研究的最优算法,识别平均准确率达到了 91.18%,单次运行时间为:0.016s,后续使用缺陷样本图片替代叶轮实体进行识别测试实验也验证了 CenterNet网络的有效性。本文提出的一种基于CenterNet网络模型的叶轮缺陷检测算法,可以高效地对叶轮缺陷进行检测与定位。使用该种方法可以快速的识别出叶轮表面的缺陷与位置,为叶轮缺陷精准识别提供了一种新的思路的同时,也丰富了目标检测算法的应用。图[53]表[11]参[89]
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