風(fēng)機(jī)槳葉故障診斷（一） 樣本的獲取 ? ? ?今天團(tuán)隊(duì)接了個(gè)新項(xiàng)目，做一個(gè)風(fēng)機(jī)槳葉故障診斷系統(tǒng)。雖然馬上就是準(zhǔn)備考研的關(guān)鍵期了，可是一想到這是我學(xué)習(xí)了機(jī)器學(xué)習(xí)后遇到的第一個(gè)實(shí)際項(xiàng)目，我覺(jué)得參與進(jìn)來(lái)，也幫導(dǎo)師分擔(dān)些壓力。項(xiàng)目不可能進(jìn)展的一帆風(fēng)順，這個(gè)系列文章也并不是教學(xué)性質(zhì)的，我這些日子會(huì)根據(jù)項(xiàng)目的情況，將一步步的進(jìn)展，想法都記錄在博客中，也作為技術(shù)的積累。如果有什么錯(cuò)誤歡迎大家指正。 步入正題，項(xiàng)目需求是這樣的，駕駛汽車在風(fēng)力發(fā)電廠中巡視一遍，車頂安裝攝像頭，沿途拍下所有的風(fēng)機(jī)。我們的軟件對(duì)高清攝像機(jī)拍攝下的圖片/視頻進(jìn)行處理，識(shí)別出圖像中的風(fēng)機(jī)槳葉，然后對(duì)槳葉是否存在故障進(jìn)行診斷。 經(jīng)過(guò)最初的分析，我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)問(wèn)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(lái)訓(xùn)練識(shí)別算法的樣本只有短短的幾個(gè)視頻，其次，由于風(fēng)機(jī)處于高速旋轉(zhuǎn)中，而且離地面的距離較遠(yuǎn)，拍到的圖像不能做到很清晰，故障往往在圖像中只能體現(xiàn)成一個(gè)小黑點(diǎn)。就如下圖所示
故障相對(duì)于圖像來(lái)說(shuō)十分小，再加上訓(xùn)練樣本的不足，我們一時(shí)間沒(méi)有想出很好的識(shí)別方法（我和老師確實(shí)是糾結(jié)了好幾天了）。不過(guò)萬(wàn)事開(kāi)頭難，如果不一步步的去嘗試，永遠(yuǎn)不知道行不行，所以我決定先把樣本的問(wèn)題解決了，然后從要識(shí)別的槳葉入手，分析一下有什么特點(diǎn)，做做預(yù)處理，看看會(huì)得到什么結(jié)果。還有就是提一下，我打算不管最后軟件用什么語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，先用matlab進(jìn)行前期的分析和實(shí)驗(yàn)。 首先獲取樣本，我們拿到手的資源就僅僅是兩個(gè)模擬現(xiàn)場(chǎng)巡視拍攝下的視頻，那么準(zhǔn)備工作的第一步就是從視頻中抽取一部分幀的圖像出來(lái)，作為我們最基本的可以提取樣本的圖像庫(kù)。 我是每隔25幀，對(duì)于我的視頻來(lái)說(shuō)是1秒抽取出一張圖像，matlab實(shí)現(xiàn)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(fēng)機(jī)槳葉故障診斷項(xiàng)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(fēng)機(jī)槳葉故障診斷項(xiàng)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(xiě)圖片I=[]; endend
這樣，我們?cè)偃斯さ奶蕹恍](méi)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(lái)提取樣本的風(fēng)機(jī)圖像庫(kù)了，如下圖所示。

第一步工作完成！明天繼續(xù)~ 希望我的博客對(duì)大家有所幫助，歡迎提問(wèn)和指正。轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處 如果您也是學(xué)生，歡迎關(guān)注我們?nèi)A電LSGO軟件技術(shù)團(tuán)隊(duì)微信公眾平臺(tái)

總結(jié)

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?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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