基于YOLOv3的风机叶片故障检测模型
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DOI：10.20030/j.cnki.1000⁃3932.202403017
摘 要 针对风机工作中由于高海拔地理位置、恶劣天气等因素的影响，致使风机叶片出现裂纹、沙眼等缺陷故障，提出基于YOLOv3算法的风机叶片故障检测模型。将风机叶片缺陷区域具有YOLO格式的数据集划分为训练集与测试集，输入YOLOv3模型进行实验，结果表明：YOLOv3模型与YOLOv2模型相比，精度提升3.7%，达到了90.6%;召回率提升3.2%，达到了90.5%;精度平均值提升4.8%，达到了76.2%。（剩余11676字）