热能动力工程

作者：李春辉,曹云鹏,张鸿熠,冯伟兴

单位：哈尔滨工程大学 智能科学与工程学院,,哈尔滨工程大学,,哈尔滨工程大学 智能科学与工程学院,,哈尔滨工程大学 智能科学与工程学院,

关键词：燃气轮机;涡轮叶片;涂层脱落;YOLOv10n;目标识别

基金：船舶动力基础科研（KY10300240082）

针对燃气轮机涡轮叶片涂层脱落形状不均、位置不一、叶片孔探图像角度不同、光线较暗等问题,本文提出了一种基于YOLOv10n的燃气轮机涡轮叶片涂层脱落检测模型。该模型旨在针对燃气轮机涡轮叶片的孔探图像或视频,静态或动态地检测叶片涂层的脱落情况,并对脱落位置进行精准定位。我们将该方法应用于MS9001FA重型燃气轮机的涡轮孔探图像集进行实验,以验证模型的精确性和快速性。实验结果表明,基于YOLOv10n的涡轮叶片涂层脱落检测模型的精确度相较于YOLOv5su和YOLOv8n分别提升了10.2%和4.5%。在识别精度相同的情况下,该模型的速度较YOLOv10b提升了23%。这些结果证明了基于YOLOv10n的涡轮叶片涂层脱落检测模型能够更好地平衡精确性和快速性,具有较高的工程应用价值。

来源：2025年第4期

《热能动力工程》期刊编辑部

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