交易价格: 面议
所属行业: 检测仪器
类型: 发明专利
技术成熟度: 正在研发
专利所属地:中国
专利号:CN201710287756.2
交易方式: 完全转让 许可转让 技术入股
联系人: 西安交通大学
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所在地: 陕西西安市
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。
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