風機槳葉故障診斷（一） 樣本的獲取 ? ? ?今天團隊接了個新項目，做一個風機槳葉故障診斷系統。雖然馬上就是準備考研的關鍵期了，可是一想到這是我學習了機器學習后遇到的第一個實際項目，我覺得參與進來，也幫導師分擔些壓力。項目不可能進展的一帆風順，這個系列文章也并不是教學性質的，我這些日子會根據項目的情況，將一步步的進展，想法都記錄在博客中，也作為技術的積累。如果有什么錯誤歡迎大家指正。 步入正題，項目需求是這樣的，駕駛汽車在風力發電廠中巡視一遍，車頂安裝攝像頭，沿途拍下所有的風機。我們的軟件對高清攝像機拍攝下的圖片/視頻進行處理，識別出圖像中的風機槳葉，然后對槳葉是否存在故障進行診斷。 經過最初的分析，我們發現這個問題還是十分棘手的，提供的條件也十分苛刻。首先，我們拿到的可以用來訓練識別算法的樣本只有短短的幾個視頻，其次，由于風機處于高速旋轉中，而且離地面的距離較遠，拍到的圖像不能做到很清晰，故障往往在圖像中只能體現成一個小黑點。就如下圖所示
故障相對于圖像來說十分小，再加上訓練樣本的不足，我們一時間沒有想出很好的識別方法（我和老師確實是糾結了好幾天了）。不過萬事開頭難，如果不一步步的去嘗試，永遠不知道行不行，所以我決定先把樣本的問題解決了，然后從要識別的槳葉入手，分析一下有什么特點，做做預處理，看看會得到什么結果。還有就是提一下，我打算不管最后軟件用什么語言實現，先用matlab進行前期的分析和實驗。 首先獲取樣本，我們拿到手的資源就僅僅是兩個模擬現場巡視拍攝下的視頻，那么準備工作的第一步就是從視頻中抽取一部分幀的圖像出來，作為我們最基本的可以提取樣本的圖像庫。 我是每隔25幀，對于我的視頻來說是1秒抽取出一張圖像，matlab實現如下: function [ ] = ProcessVideo( ) %處理視頻，每一秒提取一幀并保存%% 從視頻里面分割圖片 clc; clear; %% 讀取視頻 video_file='F:\風機槳葉故障診斷項目\視頻\視頻2.avi'; video=VideoReader(video_file); frame_number=floor(video.Duration * video.FrameRate)%% 分離圖片 for i=1:25:frame_numberimage_name=strcat('F:\風機槳葉故障診斷項目\視頻2截圖\',num2str(i));image_name=strcat(image_name,'.jpg');I=read(video,i); %讀出圖片imwrite(I,image_name,'jpg'); %寫圖片I=[]; endend
這樣，我們再人工的剔除一些沒用的圖片（比如十分模糊的，只有背景的），就得到我們可以用來提取樣本的風機圖像庫了，如下圖所示。

第一步工作完成！明天繼續~ 希望我的博客對大家有所幫助，歡迎提問和指正。轉載請注明出處 如果您也是學生，歡迎關注我們華電LSGO軟件技術團隊微信公眾平臺

總結

以上是生活随笔為你收集整理的风机桨叶故障诊断（一） 样本的获取的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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