风电叶片多光谱图像检测研究

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1、中图分类号：TP37论文编号：102870316-S016学科分类号：080402硕士学位论文风电叶片多光谱图像检测研究研究生姓名徐家园学科、专业测试计量技术及仪器研究方向图像处理指导教师田裕鹏教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一六年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringResearchonWindBladesBasedonMultispectralImagesAThesisinInstrume

2、ntScienceandTechnologyEngineeringbyJiayuanXuAdvisedbyProfessorYupengTianSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2016南京航空航天大学硕士学位论文摘要随着我国风电事业的发展，作为风力发电关键部件的风电叶片的检测和维护日益受到重视。目前，目视检测是风电叶片实际检测中的主要手段，但目视检测仅能获得目标表面的状况。作为一种重要的无损检测手段，红外热成像以其

3、快速、无接触、可以实现大面积测量的特点在复合材料检测领域得到了广泛应用，红外图像可以获得表面下的状况，与可视检测形成互补。因此本文将风电叶片的可见光与红外图像进行图像匹配和融合，得到既能反映风电叶片表面细节，又能反映其内部缺陷的图像，对风电叶片状态进行判断。针对风电叶片轮廓不完整、特征点不明显的问题，本文提出了一种点特征与直线特征相结合的图像匹配方案。首先对风电叶片可见光与红外图像进行边缘检测，然后采用一种有方向性的边界跟踪方案对风电叶片轮廓进行跟踪。其次，采用Freeman链码对轮廓进行描述，利用链码本身的特点构造差别码和累加差别码，得到轮廓叶尖部

4、分特征点，利用离散曲率和夹角作为几何特征不变量实现特征点的匹配。为了提高图像变换模型的准确性，对于风电叶片非叶尖部分进行最小二乘直线拟合，结合匹配点对构造图像变换模型。以可见光图像为基准图像，对红外图像进行坐标变换和双线性灰度插值。最后，对可见光与红外图像的融合算法进行研究，采用基于IHS彩色空间的图像融合算法实现对风电叶片可见光与红外图像的图像融合。针对实际检测的需要，本文设计了一个风电叶片检测维护管理系统，实现了对风电叶片检测维护数据的数字化管理。关键词：风电叶片，无损检测，红外热像，图像匹配，图像融合I风电叶片多光谱图像检测研究ABSTRACT

5、Asacriticalpartofwindturbinegenerator,windbladeaffectswindturbinessecuritytoalargeextent.Withthedevelopmentofwindpowergeneration,thedetectionandmaintenanceofwindbladesraisemuchmoreconcern.Now,manywindpowerplantsusehighdefinitioncamerastoinspectthedefectofawindblade,whichonlygiv

6、essurfaceinformation.Infraredthermographhasbeenwidelyusedforitshighefficient,noncontactandcanbeappliedtodetectalargeareaonasingletime.Infraredimagesmakeupforvisualimagesforitcandetectinternaldamageswhicharebarelyvisibleatthesurface.Thispaperproposedamatchingmethodforvisibleimag

7、eandinfraredimageofwindbladetogiveacompleteimpressionfordefectdetection.Becauseoftheincompletenessofcontourcurveandlimitationoffeaturepointsofindividualwindblade,animagematchingtechniquecombinedpointfeatureswithlinearfeaturesisproposed.First,theedgeinformationofvisualimageandin

8、fraredimageisdetected,andthenthemaincontourofthewindbl