[发明专利]一种基于图像处理的风力发电机叶片表面缺陷检测方法

说明书

本发明公开了一种基于图像处理的风力发电机叶片表面缺陷检测方法，包括：图像采集装置、偏振片、信号传输装置和后台处理系统；图像采集装置安装在每台风力发电机组上风机支架上，图像采集装置对准相邻风机叶片，对风机叶片进行图像采集，图像采集装置以自然光作为光源，在图像采集装置前加装偏振片；信号传输装置将采集的叶片图像传送到后台处理系统，后台处理系统对图像进行分析和处理，确定风力发电机叶片表面状态。本发明在光线条件许可的情况下，可长时间对风机叶片表面状态进行监测，大大减轻工作人员的劳动强度和降低风力发电机组运行风险，成本较低，可以减少风力发电机叶片的维护成本，具有较强的应用价值和现实意义。

技术领域

本发明涉及风力发电故障技术领域，特别是涉及一种基于图像处理的风力发电机叶片表面缺陷检测方法。

背景技术

风力发电机组主要有风轮、风轮轴、调速装置、发电机、液压系统、机舱、偏航系统、塔架和控制系统等组成。其中风轮包括叶片和轮毂，叶片是风能捕获机构，实现将风能转换为自身的机械能，是风力发电机组能量转换的主要部件，也是风力发电机组的力源和主要承载部件。风力机叶片安全有效运行对风电机组的发电效率和运行安全等都有着重要的影响。同时，风力机叶片也是最易损的部件，温度、暴风雨和雷击等都有可能造成叶片损伤。风力发电机叶片还是最昂贵的部件，约占整个机组生产成本的20％，叶片定期人工维护困难,且维护成本高。因此，无论从考虑降低运行风险还是减少维护成本，对风力发电机叶片表面状态进行检测都是非常必要的。

目前，风力发电机叶片监测技术可分为损毁和非损毁两类，而对运行风力发电机叶片的监测，只有非损毁监测方法才具有实际意义。非损毁方法主要包括超声波检测技术、红外热成像检测技术、振动检测技术、X光测试技术、声发射检测技术、应力检测技术和数字图像相关分析等。但这些技术或者需要在风力发电机叶片上附加额外装置，可能影响风力发电机桨叶的正常运转，或者检测设备价格昂贵，难以在实际中大规模运用。现有技术中也有一些基于图像处理的风力发电机叶片表面检测技术，如发明专利CN103984956A，但其首先需要在叶片上先涂上色带，再对叶片拍照得到原始图像，该方法不够灵活，无法对运行中的风力发电机叶片表面状态进行长时间监测，还有使用无人机进行风力发电机叶片表面状态检测的方法，如发明专利CN104215640A，但无人机需要专业人员操作，同时使用无人机也无法对运行风力发电机叶片进行长时间监测。

因此，如何有效地检测运行中的风力发电机叶片表面缺陷仍然是一个亟待解决的问题。现有技术亟需一种利用图像处理技术对风电场运行中的风力发电机叶片表面缺陷进行检测的方法来解决现有技术中存在的问题。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术存在的不足，提供一种基于图像处理的风力发电机叶片表面缺陷检测方法，在光线条件许可时，可以长时间对运行中的风力发电机叶片表面状态进行检测，并确定风力发电机叶片表面状态。

本发明提供一种基于图像处理的风力发电机叶片表面缺陷检测方法，其包括：图像采集装置、偏振片、信号传输装置和后台处理系统；

所述图像采集装置安装在每台风力发电机组的风机支架上，所述图像采集装置对准相邻风力发电机叶片，对风力发电机叶片进行图像采集，所述图像采集装置以自然光作为光源，在所述图像采集装置前加装偏振片；

所述信号传输装置将采集的叶片图像传送到所述后台处理系统，所述后台处理系统对图像进行分析和处理，确定风力发电机叶片表面状态。

优选地，所述后台处理系统对图像进行分析和处理包括以下步骤：

步骤(1)：进行风力发电机叶片图像预处理；

步骤(2)：进行风力发电机叶片表面缺陷标记，确定叶片表面缺陷的位置；

步骤(3)：进行风力发电机叶片表面缺陷的类型判别，确定叶片表面的缺陷类型。

优选地，所述步骤(1)还包括：