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作者：王云霞;杨增阳;岳海姣;杨守波;
单位：郑州电力高等专科学校;清华大学天津高端装备研究院洛阳先进制造产业研发基地;
摘要：发电厂锅炉巡检可有效避免安全事故发生，针对现场巡检过程中，锅炉水冷壁巡检区域较大，部分区域检测困难问题，开发一种基于YOLOv3模型的水冷壁缺陷检测系统。无人机携带视觉采集装置，对豫能集团某电厂锅炉水冷壁进行图像采集，画面经压缩后实时无线传输到检测末端装置，采用YOLOv3算法对水冷壁数据进行分析，对模型重要参数进行调整并做出样本增广与平衡化改进处理，提高检测效果，共测出磨损、裂缝、氧化等106处失效部位，与人工检测对比，成功率达77.9%。该方法解决了在巡检区域大、部分区域检测困难问题，使大型电站锅炉在开展水冷壁检测方面实际付出的成本得到有效缩减。
关键词：电站锅炉;;水冷壁;;无人机;;YOLOv3;;缺陷检测
基金资助：2019年度河南省重点研发与推广专项（科技攻关）项目（192102210305）
