基于机器视觉的风力机叶片损伤检测系统

摘要：

针对风力机叶片表面出现的磨损等早期损伤特征现象,传统损伤检测方法存在高成本低效率等问题,设计了 一种基于机器视觉和图像处理相结合的风力机叶片损伤检测系统.通过搭建机器视觉实验平台完成风力机损伤叶片图像采集和处理,通过使用HSV进行颜色平面提取,卷积运算、高亮显示操作滤波,选用自动阈值分割方法中最小均匀性度量法进行阈值分割处理,最后通过数学形态学去噪处理,腐蚀、膨胀、开运算等操作完成特征提取,设计了基于LabVIEW的风力机叶片智能图像识别系统,通过对图像处理后的损伤特征识别效果调试,完成性能测试.实验结果表明:基于该算法处理后的图像在设计的识别系统内准确识别率达到92.3％,并对裂纹损伤进行目标测量得到实际长度且绝对误差最大为3 mm.该系统满足叶片检损的要求,实现对风力机叶片表面裂纹、轮廓磨损等损伤的图像处理和识别,并对损伤处进行标记、计数和测量,实现无损探伤,为兆瓦级风力机叶片损伤检测提供方法借鉴和图像处理、系统设计的技术支持.

关键词：风力机叶片、机器视觉、图像识别系统、损伤检测、LabVIEW

所属期刊栏目：22

分类号：TP391;TK83(计算技术、计算机技术)

资助基金：内蒙古自治区科技计划攻关项目2020GG0314

在线出版日期：2022-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：4879-4886