风力发电机叶片表面缺陷检测的研究

发布时间：2017-10-03 12:04

  本文关键词：风力发电机叶片表面缺陷检测的研究

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【摘要】：风能是一种清洁可再生的能源形式,大力发展风力发电具有积极和深远意义。叶片是捕获风能的关键部位,它从出厂开始,无论处于运输、安装还是工作状态,表面均会受到各种各样的缺陷损伤,种种表面缺陷若不及时加以修复将会导致严重的不可逆的后果。目前现行的叶片表面缺陷检测方法除了地面敲击辨音、望远镜观测,就是运送熟练的检修师至叶片高度近距离目测检修。这些方法存在盲区大、耗时、耗力、危险、精度底等很多弊端。本文就上述问题,做了两方面的改进:(1)利用现在发展火热的四旋翼无人飞行器来搭载高精度的航拍设备,对风力发电机叶片表面缺陷进行图片信息采集。(2)利用数字图像处理技术对采集来的图片信息进行进一步分析处理,最终得到叶片表面缺陷的特征参数和分类结果。围绕这两点改进,本文的主要内容分布如下:(1)介绍了当前国内外风电发电机组和四旋翼无人飞行器的发展状况,着重介绍了风力发电机叶片表面缺陷的产生原因、分类、参数以及常规检测方法。(2)根据叶片表面实际缺陷参数反推航拍设备参数来选择合适的航拍组件进行组装,然后由组装好的四旋翼无人飞行器航拍设备对风力发电机叶片表面进行图像信息采集。(3)介绍了数字图像处理技术的相关知识和处理基础,然后利用数字图像处理的方法对叶片表面缺陷图片进行灰度化、空间滤波、图像增强、图像分割、形态学图像处理等一系列图像预处理过程。(4)通过特征提取和模式识别对叶片表面缺陷进行了特征参数提取和分类。
【关键词】：四旋翼无人飞行器 航拍 数字图像处理 特征提取
【学位授予单位】：中国计量学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM315;TP391.41
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-14
• 1 绪论14-38
• 1.1 课题的来源和意义14-15
• 1.2 发展现状15-25
• 1.2.1 风力发电的发展现状15-18
• 1.2.2 四旋翼无人飞行器的发展现状18-23
• 1.2.3 叶片表面缺陷检测的发展现状23-25
• 1.3 叶片表面缺陷成因、分类和参数25-34
• 1.3.1 叶片表面缺陷的成因和分类25-30
• 1.3.2 传统检测方法30-32
• 1.3.3 叶片表面缺陷参数总结32-34
• 1.4 本文主要内容34-37
• 1.5 小结37-38
• 2 图像采集装置的搭建38-46
• 2.1 图像采集装置硬件设计38-42
• 2.2 图像采集装置软件设计42-45
• 2.2.1 服务端软件设计42-44
• 2.2.2 客户端软件设计44-45
• 2.3 小结45-46
• 3 叶片表面缺陷图像的图像预处理46-65
• 3.1 数字图像处理技术基础46-48
• 3.2 图像数字化48-51
• 3.3 灰度变换51-54
• 3.3.1 灰度变换基础51-53
• 3.3.2 灰度插值53-54
• 3.4 空间滤波54-56
• 3.4.1 均值滤波54-55
• 3.4.2 中值滤波55-56
• 3.5 图像增强56-58
• 3.5.1 分段线性灰度增强的基本原理57
• 3.5.2 实验结果分析57-58
• 3.6 图像分割和形态学图像处理58-64
• 3.6.1 图像分割基本原理58-59
• 3.6.2 形态学图像处理基本原理59-60
• 3.6.3 实验结果对比分析60-64
• 3.7 小结64-65
• 4 缺陷特征提取与分类65-79
• 4.1 图像标记65-66
• 4.1.1 相邻像素基础65-66
• 4.1.2 图像标记66
• 4.2 边界跟踪66-68
• 4.3 缺陷特征参数描述68-72
• 4.4 分类器设计72-74
• 4.5 缺陷检测结果74-78
• 4.6 小结78-79
• 5 总结与展望79-81
• 5.1 总结79-80
• 5.2 展望80-81
• 参考文献81-85
• 作者简介85

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本文编号：965082