风力发电叶片缺陷检测数据集

风力发电叶片缺陷检测数据集】nc: 4 names: ['Burn Mark', 'Coating_defects', 'Crack', 'EROSION ']
名称：【'烧伤痕迹', '涂层缺陷', '裂缝'，'侵蚀'】共1095张，8:1:1比例划分，（train;876张，val：109张，test：110张标注文件为YOLO适用的txt格式。可以直接用于模型训练。

,

项目背景：

风力发电作为可再生能源的重要组成部分，在全球范围内得到广泛应用。风力发电叶片的完好与否直接关系到风力发电机组的运行效率和使用寿命。叶片缺陷检测是保证风力发电机组正常运行的关键环节之一。传统的缺陷检测方法主要依靠人工视觉检查，这种方式不仅耗时耗力，而且容易受到主观因素的影响。本数据集旨在为风力发电叶片的缺陷检测提供高质量的标注数据，支持自动化检测系统的开发与应用。

数据集概述：

• 名称：风力发电叶片缺陷检测数据集
• 规模：共计1,095张图像
• 数据划分：按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集
  • 训练集：876张图像
  • 验证集：109张图像
  • 测试集：110张图像
• 类别：4种缺陷标签，“0”表示烧伤痕迹（Burn Mark）， “1”表示涂层缺陷（Coating Defects）， “2”表示裂缝（Crack）， “3”表示侵蚀（Erosion）
• 标注格式：适用于YOLO的.txt格式标注文件，可以直接用于模型训练

数据集特点：

1. 全面性：涵盖风力发电叶片常见缺陷类型，确保数据集的多样性和实用性。
2. 高质量标注：每张图像都已详细标注，确保数据的准确性和可靠性。
3. 适用范围广：适用于多种深度学习框架，方便科研人员和开发者直接使用。
4. 标准格式：采用广泛使用的YOLO格式标注文件，方便导入不同的检测框架。

数据集内容：

• 烧伤痕迹（Burn Mark）：标注了叶片表面因高温或其他原因导致的烧伤痕迹。
• 涂层缺陷（Coating Defects）：标注了叶片表面涂层存在的缺陷，如脱落、起泡等。
• 裂缝（Crack）：标注了叶片表面出现的裂纹。
• 侵蚀（Erosion）：标注了叶片因长期暴露在外环境导致的材料磨损或侵蚀现象。

数据集用途：

1. 缺陷检测：可用于训练和评估深度学习模型，特别是在风力发电叶片缺陷检测方面。
2. 质量控制：帮助实现风力发电叶片的质量控制，减少人工检测的工作量。
3. 科研与教育：为风力发电叶片缺陷检测领域的研究和教学提供丰富的数据支持。

使用场景：

1. 实时监控：在风力发电机组的运维管理系统中，利用该数据集训练的模型可以实时检测叶片缺陷。
2. 事后分析：在事后分析和调查中，利用该数据集可以提高缺陷分析的准确性和速度。
3. 生产管理：在风力发电机组的生产和维护管理工作中，利用该数据集可以提高工作效率和安全性。

技术指标：

• 数据量：共计1,095张图像，覆盖多种叶片缺陷类型。
• 数据划分：按照8:1:1的比例划分，确保数据集的充分训练和验证。
• 标注格式：适用于YOLO的.txt格式标注文件，方便导入不同的检测框架。
• 标注精度：所有图像均已详细标注，确保数据的准确性和可靠性。

注意事项：

• 数据隐私：在使用过程中，请确保遵守相关法律法规，保护个人隐私。
• 数据预处理：在使用前，建议进行一定的数据预处理，如图像归一化等。

获取方式：

• 下载链接：请访问项目主页获取数据集下载链接。
• 许可证：请仔细阅读数据集的使用许可协议。

关键代码示例：

以下是关键代码的示例，包括数据加载、模型训练、检测和结果展示。

数据加载：

1import os
2import cv2
3import numpy as np
4
5# 数据集路径
6DATASET_PATH = 'path/to/dataset'
7IMAGES_DIR = os.path.join(DATASET_PATH, 'images')
8LABELS_DIR = os.path.join(DATASET_PATH, 'labels')
9
10# 加载数据集
11def load_dataset(directory):
12    images = []
13    labels = []
14
15    for img_file in os.listdir(IMAGES_DIR):
16        if img_file.endswith('.jpg') or img_file.endswith('.png'):
17            img_path = os.path.join(IMAGES_DIR, img_file)
18            label_path = os.path.join(LABELS_DIR, img_file.replace('.jpg', '.txt').replace('.png', '.txt'))
19            
20            image = cv2.imread(img_path)
21            with open(label_path, 'r') as f:
22                label = f.readlines()
23            
24            images.append(image)
25            labels.append(label)
26
27    return images, labels
28
29train_images, train_labels = load_dataset(os.path.join(DATASET_PATH, 'train'))
30val_images, val_labels = load_dataset(os.path.join(DATASET_PATH, 'val'))
31test_images, test_labels = load_dataset(os.path.join(DATASET_PATH, 'test'))

模型训练：

1# 初始化YOLOv8模型
2model = YOLO('yolov8n.pt')
3
4# 定义训练参数
5EPOCHS = 100
6BATCH_SIZE = 16
7
8# 训练模型
9results = model.train(data='wind_turbine_blade_defects.yaml', epochs=EPOCHS, batch=BATCH_SIZE)

模型检测：

1# 加载训练好的模型
2model = YOLO('best.pt')
3
4# 检测图像
5def detect_blade_defects(image):
6    results = model.predict(image)
7    for result in results:
8        boxes = result.boxes
9        for box in boxes:
10            x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0]
11            conf = box.conf
12            class_id = box.cls
13            
14            # 显示结果
15            cv2.rectangle(image, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
16            cv2.putText(image, f'{class_id}, Conf: {conf:.2f}', (int(x1), int(y1)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
17    
18    return image
19
20# 测试图像
21test_image = cv2.imread('path/to/test_image.jpg')
22result_image = detect_blade_defects(test_image)
23cv2.imshow('Detected Blade Defects', result_image)
24cv2.waitKey(0)
25cv2.destroyAllWindows()

配置文件 wind_turbine_blade_defects.yaml：

1train: path/to/train/images
2val: path/to/val/images
3test: path/to/test/images
4
5nc: 4  # Number of classes
6names: ['Burn Mark', 'Coating Defects', 'Crack', 'Erosion']  # Class names
7
8# Training parameters
9batch_size: 16
10epochs: 100
11img_size: [640, 640]  # Image size

使用指南：

1. 数据准备：确保数据集路径正确，并且数据集已准备好。
2. 模型训练：运行训练脚本，等待训练完成。
3. 模型检测：使用训练好的模型进行检测，并查看检测结果。

结语：

本数据集提供了一个高质量的风力发电叶片缺陷检测数据集，支持自动化缺陷检测、质量控制等多个应用场景。通过利用该数据集训练的模型，可以提高叶片缺陷检测的效率和准确性。