基于热红外图像的风力机叶片损伤识别方法研究

针对风力发电机叶片损伤人工检测效率低,受作业人员业务水平制约等因素影响大的问题,提出一种基于热红外图像的风力机叶片损伤识别以及损伤位置判定和损伤大小计算的方法,通过数字图像处理技术在Matlab 2019b平台开发实现。对附有人工损伤的风力机叶片热红外图像采用对比度拉伸、Gabor滤波、二值化阈值分割等方法提取损伤特征,叶片的磨损损伤利用质心确定其位置,裂纹损伤通过2个端点来表征损伤位置。最后根据磨损区域图像面积和裂纹长度,通过几何光学透镜成像法计算损伤大小。该方法实现了风力机叶片损伤的自动识别与测量,提高了风力机叶片损伤的检测效率。通过实验验证,该方法在风力机叶片损伤识别中具有较高的精确性。