一种基于宽度学习的风机叶片表面损伤分类识别方法

摘要

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体公开了一种基于宽度学习的风机叶片表面损伤分类识别方法，包括如下步骤：采集风机叶片图像；将采集到的风机叶片图像进行预处理，通过非局部均值滤波算法对风机叶片图像进行去噪处理；将去噪后的风机叶片图像，通过宽度学习方法提取特征向量；将风机叶片图像的特征向量输入分类器，生成风机叶片损伤识别模型；将待识别的风机叶片图像进行非局部均值滤波算法去噪处理后，输入风机叶片损伤识别模型中，输出风机叶片图像的损伤识别结果。本发明具有横向扩展和增量学习两个优势，计算速度快，当模型精度不够时，仅需横向扩展增强节点，当新增数据时，仅需训练新增数据，操作简单，计算迅速。