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J-GLOBAL ID：202102233132507795   整理番号：21A0006756

画像セグメンテーションに基づく風力タービンの翼のための表面損傷検出法【JST・京大機械翻訳】

Surface damage detection method for blade of wind turbine based on image segmentation

著者 (6件)： Hu Bin (China Special Equipment Inspection and Research Institute,Beijing,China) ,  Li Weibin (State Key Laboratory of Aerodynamics China Aerodynamics Research and Development Center,Mianyang,China) ,  Song Chao (Computation Aerodynamics Institute China Aerodynamics Research and Development Center,Mianyang,China) ,  Yuan Keyi (China Special Equipment Inspection and Research Institute,Beijing,China) ,  Zhao Fan (Computation Aerodynamics Institute China Aerodynamics Research and Development Center,Mianyang,China) ,  Wei Dong (Computation Aerodynamics Institute China Aerodynamics Research and Development Center,Mianyang,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCISP  ページ： 154-158  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 再生可能エネルギー源としての風力エネルギーは多くの国の大きな注目を集めている。それを,重要な機械,風力タービン(WT)によって電力に変換した。世界におけるWT容量の急速な成長によって,モニタリングのコストと年々の増加を維持する。これらのコストの1つの必要な部分は,WTの有効性と安全性に直接影響するブレード健康状況監視である。したがって,ブレードの損傷検出は非常に重要である。ブレードは,日照,酸性雨,砂攻撃,その他に悩まし,それは,皮膚アブシジョン,表面亀裂,および砂穴のような損傷の種類を引き起こすかもしれない。ブレードの表面損傷検出を目的として,本論文は変分画像分割モデルに基づく方法を提案した。始めに,画像内の物体が背景部分の検出と共に残されているという考えを示し,レベル集合法と1D Heaviside関数を用いて最適化問題に変更した。次に,対応する勾配降下最小化アルゴリズムを引き出した。実験部分において,表面損傷を有する多数のブレード画像を,提案方法を適用することによって試験して,損傷をすべて首尾よく検出した。さらに,雑音画像のセグメンテーション結果は,この方法が雑音に対してロバストであることを示した。本論文は,WTブレードの供用における表面損傷検出のための有効な技術的支援を提供できる。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  雑音 ,  変分法 ,  最適化問題 ,  *セグメンテーション ,  電力 ,  日照時間 ,  *風車 ,  *検出法 ,  一次元 ,  表面亀裂 ,  ロバスト性 ,  *損傷検出
準シソーラス用語： 健康状態 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 画像セグメンテーション ,  風力タービン ,  翼 ,  表面損傷 ,  検出法