論文の概要: Semi-Supervised Surface Anomaly Detection of Composite Wind Turbine
Blades From Drone Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00556v1
- Date: Wed, 1 Dec 2021 15:20:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-02 18:56:35.394652
- Title: Semi-Supervised Surface Anomaly Detection of Composite Wind Turbine
Blades From Drone Imagery
- Title(参考訳): ドローン画像からの複合風車翼の半教師あり表面異常検出
- Authors: Jack. W. Barker, Neelanjan Bhowmik, Toby. P. Breckon
- Abstract要約: BladeNetは、教師なしタービンブレードの検出と抽出の両方を行うアプリケーションベースで堅牢なデュアルアーキテクチャである。
我々の二重構造はガラス繊維複合材ブレードの表面欠陥を高い適性で検出する。
BladeNetは、オフショア風力タービンのためのOrstedブレード検査データセットで0.995のAverage Precision(AP)を、デンマーク工科大学(DTU)のNordTankタービン検査データセットで0.223のAverage Precision(AP)を生成しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.639472693362926
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Within commercial wind energy generation, the monitoring and predictive
maintenance of wind turbine blades in-situ is a crucial task, for which remote
monitoring via aerial survey from an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is
commonplace. Turbine blades are susceptible to both operational and
weather-based damage over time, reducing the energy efficiency output of
turbines. In this study, we address automating the otherwise time-consuming
task of both blade detection and extraction, together with fault detection
within UAV-captured turbine blade inspection imagery. We propose BladeNet, an
application-based, robust dual architecture to perform both unsupervised
turbine blade detection and extraction, followed by super-pixel generation
using the Simple Linear Iterative Clustering (SLIC) method to produce regional
clusters. These clusters are then processed by a suite of semi-supervised
detection methods. Our dual architecture detects surface faults of glass fibre
composite material blades with high aptitude while requiring minimal prior
manual image annotation. BladeNet produces an Average Precision (AP) of 0.995
across our {\O}rsted blade inspection dataset for offshore wind turbines and
0.223 across the Danish Technical University (DTU) NordTank turbine blade
inspection dataset. BladeNet also obtains an AUC of 0.639 for surface anomaly
detection across the {\O}rsted blade inspection dataset.
- Abstract(参考訳): 商用風力発電では、無人航空機(uav)からの空中調査による遠隔監視が一般的であり、風力タービンブレードのその場での監視と予測の維持が重要な課題である。
タービンブレードは、運転時と天候時の双方の損傷を受けやすいため、タービンのエネルギー効率が低下する。
本研究では,UAV捕捉タービン羽根検査画像内の故障検出とともに,ブレード検出と抽出の両方の時間を要するタスクの自動化に取り組む。
我々は、非教師付きタービンブレードの検出と抽出の両方を行うアプリケーションベースで堅牢なデュアルアーキテクチャであるBladeNetを提案し、続いてSimple Linear Iterative Clustering (SLIC) 法を用いて局所クラスタを生成する。
これらのクラスタは、半教師付き検出手法によって処理される。
ガラス繊維複合材料ブレードの表面欠陥を高い適性で検出し, 必要最小限の手動画像アノテーションを要求できる。
BladeNetは、デンマーク工科大学(DTU)のNordTankタービンブレード検査データセットで、オフショア風力タービン用の平均精度(AP)が0.995、オフショア風力タービン用が0.223である。
BladeNetはまた、 {\O}rstedブレード検査データセット全体にわたる表面異常検出のためのAUC0.639も取得した。
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