风力涡轮机叶片表面缺陷高质量图像数据集构建与性能验证

《Scientific Data》：Wind turbine blades surface defect high-quality image dataset construction and performance validation

　　

摘要

针对风电场的实际场景，本研究发布了一个名为WTBs2025的风力涡轮机叶片表面缺陷数据集。该数据集中的图像来自风电场现场，并经过预处理以进行后续的数据增强处理。由于雷击缺陷样本数量较少，在采用了一些简单的增强策略后，本研究基于GA-DCGAN进行了数据增强。WTBs2025共包含7544张叶片缺陷图像，涵盖了9种类型的叶片缺陷。该数据集的特点在于其缺陷类型多样、缺陷图像收集范围广泛以及特征信息完善。这些特征包括全面的缺陷覆盖范围、高质量的注释、标准化的数据格式以及适用于多种场景的能力。WTBs2025凭借其高度的兼容性和特异性，在风力涡轮机叶片损伤检测领域展现了独特的实用价值。实验表明，该数据集在多种知名的物体检测模型上表现良好，为风力涡轮机叶片损伤检测及其他相关方向的研究和应用提供了宝贵的图像资源。