Barely-Visible Surface Crack Detection for Wind Turbine Sustainability

要約

風力エネルギーの生産は、持続可能な開発と化石燃料への依存の削減にとって重要な部分です。
このエネルギーを生成する風力タービンの完全性を維持することは、繰り返しの検査とメンテナンスを必要とする、コストと時間のかかる作業です。
自律型ドローンはこのプロセスをより効率的にすることが証明されているが、タービンブレードへの壊滅的な損傷を防ぐための異常を検出するアルゴリズムは、ヘアラインクラックなどの危険な欠陥がほとんど目に見えないため遅れている。
既存のデータセットと文献は不足しており、地理的に多様性がないことに加えて、明白で目に見える欠陥を検出する傾向があります。
この論文では、数多くの風力タービンの検査から収集された、かろうじて目に見えるヘアライン亀裂の新規で多様なデータセットを紹介します。
データセットの有効性を証明するために、画像取得段階から、風力タービンの寿命と効率を延ばすための自動メンテナンスの推奨事項を提供する予測の使用に至るまで、エンドツーエンドで導入されたタービン亀裂検出パイプラインを詳しく説明します。

要約(オリジナル)

The production of wind energy is a crucial part of sustainable development and reducing the reliance on fossil fuels. Maintaining the integrity of wind turbines to produce this energy is a costly and time-consuming task requiring repeated inspection and maintenance. While autonomous drones have proven to make this process more efficient, the algorithms for detecting anomalies to prevent catastrophic damage to turbine blades have fallen behind due to some dangerous defects, such as hairline cracks, being barely-visible. Existing datasets and literature are lacking and tend towards detecting obvious and visible defects in addition to not being geographically diverse. In this paper we introduce a novel and diverse dataset of barely-visible hairline cracks collected from numerous wind turbine inspections. To prove the efficacy of our dataset, we detail our end-to-end deployed turbine crack detection pipeline from the image acquisition stage to the use of predictions in providing automated maintenance recommendations to extend the life and efficiency of wind turbines.

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