前言

风力发电机缺陷检测平台是与北京某公司合作，项目共分为三部分，无人自动机控制、吊舱搭载及图像采集、缺陷检测及软件开发。本项目为其中一个子项目，负责第三部分：缺陷检测及软件开发。目的是将无人机搭载的相机拍摄的风机叶片图像输入至软件中，进行数据清洗、缺陷自动检测、缺陷标记、重构风机模型。

一、运行环境

项目运行于Ubuntu16.04，使用Qt5.13、Sqlite数据库、C++为主要开发工具，内嵌的算法使用python开发，使用pyinstaller工具打包为可执行程序，通过shell脚本传参并在项目中调用。

二、数据库设计

数据库标大致分为三种类型：
风机管理：保存风机相关的字段，包括自增主键、所属风场、风机名称、风机叶片长度、检测日期、拼接图片数目等。
图片管理：图片分类红外图像与可见光图像两类，其中包含与风机相关联的外键，图片序号等。
缺陷管理：缺陷管理包含与图片相关联的外键、缺陷位置、面积、类型、编号等信息。

数据库表结构设计：

缺陷表：
风机表：

三、系统功能介绍及效果展示

1.风机检测及显示部分

系统界面布局：
使用栅格布局，通过弹簧与容器控件属性设置保持界面比例。

绑定目录树，并通过选择目录显示对应图片信息以及图像拼接结果，可以通过筛选选择目录树与缺陷信息。
左侧目录树包含风场、风机、检测面等信息，双击后中间部分展示对应图片信息。
中间部分为图片信息，包含对应的缺陷检测结果，双击可弹出对应图片以及检测详细结果，并可以对检测结果进行手动修改。
右侧部分为图像拼接结果，对应显示风机叶片每个面的缺陷大概位置。
缺陷检测过程，通过调用深度学习算法，首先对缺陷图片进行背景分割，然后将分割后的图像进行缺陷检测与分类。

2.缺陷管理部分

通过双击中间图片信息，展示对应图片以及详细缺陷，同时允许手动对检测结果进行调整。
修改缺陷时，可以根据观测手动修改缺陷类型，等级，并通过在图片中框选缺陷位置，自动计算缺陷面积。

总结

当前项目已经通过一期验收，后续合作中，将继续对其进行优化。
优化方向：
1.优化检测算法，加强对缺陷的识别与分类，使结果更加精准。
2.优化系统，目录树添加检测进度条，提示后台检测进度。

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