本文關鍵詞：風力發(fā)電機葉片表面缺陷檢測的研究

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【摘要】：風能是一種清潔可再生的能源形式,大力發(fā)展風力發(fā)電具有積極和深遠意義。葉片是捕獲風能的關鍵部位,它從出廠開始,無論處于運輸、安裝還是工作狀態(tài),表面均會受到各種各樣的缺陷損傷,種種表面缺陷若不及時加以修復將會導致嚴重的不可逆的后果。目前現(xiàn)行的葉片表面缺陷檢測方法除了地面敲擊辨音、望遠鏡觀測,就是運送熟練的檢修師至葉片高度近距離目測檢修。這些方法存在盲區(qū)大、耗時、耗力、危險、精度底等很多弊端。本文就上述問題,做了兩方面的改進:(1)利用現(xiàn)在發(fā)展火熱的四旋翼無人飛行器來搭載高精度的航拍設備,對風力發(fā)電機葉片表面缺陷進行圖片信息采集。(2)利用數(shù)字圖像處理技術對采集來的圖片信息進行進一步分析處理,最終得到葉片表面缺陷的特征參數(shù)和分類結果。圍繞這兩點改進,本文的主要內(nèi)容分布如下:(1)介紹了當前國內(nèi)外風電發(fā)電機組和四旋翼無人飛行器的發(fā)展狀況,著重介紹了風力發(fā)電機葉片表面缺陷的產(chǎn)生原因、分類、參數(shù)以及常規(guī)檢測方法。(2)根據(jù)葉片表面實際缺陷參數(shù)反推航拍設備參數(shù)來選擇合適的航拍組件進行組裝,然后由組裝好的四旋翼無人飛行器航拍設備對風力發(fā)電機葉片表面進行圖像信息采集。(3)介紹了數(shù)字圖像處理技術的相關知識和處理基礎,然后利用數(shù)字圖像處理的方法對葉片表面缺陷圖片進行灰度化、空間濾波、圖像增強、圖像分割、形態(tài)學圖像處理等一系列圖像預處理過程。(4)通過特征提取和模式識別對葉片表面缺陷進行了特征參數(shù)提取和分類。
【關鍵詞】：四旋翼無人飛行器 航拍 數(shù)字圖像處理 特征提取
【學位授予單位】：中國計量學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM315;TP391.41
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-14
• 1 緒論14-38
• 1.1 課題的來源和意義14-15
• 1.2 發(fā)展現(xiàn)狀15-25
• 1.2.1 風力發(fā)電的發(fā)展現(xiàn)狀15-18
• 1.2.2 四旋翼無人飛行器的發(fā)展現(xiàn)狀18-23
• 1.2.3 葉片表面缺陷檢測的發(fā)展現(xiàn)狀23-25
• 1.3 葉片表面缺陷成因、分類和參數(shù)25-34
• 1.3.1 葉片表面缺陷的成因和分類25-30
• 1.3.2 傳統(tǒng)檢測方法30-32
• 1.3.3 葉片表面缺陷參數(shù)總結32-34
• 1.4 本文主要內(nèi)容34-37
• 1.5 小結37-38
• 2 圖像采集裝置的搭建38-46
• 2.1 圖像采集裝置硬件設計38-42
• 2.2 圖像采集裝置軟件設計42-45
• 2.2.1 服務端軟件設計42-44
• 2.2.2 客戶端軟件設計44-45
• 2.3 小結45-46
• 3 葉片表面缺陷圖像的圖像預處理46-65
• 3.1 數(shù)字圖像處理技術基礎46-48
• 3.2 圖像數(shù)字化48-51
• 3.3 灰度變換51-54
• 3.3.1 灰度變換基礎51-53
• 3.3.2 灰度插值53-54
• 3.4 空間濾波54-56
• 3.4.1 均值濾波54-55
• 3.4.2 中值濾波55-56
• 3.5 圖像增強56-58
• 3.5.1 分段線性灰度增強的基本原理57
• 3.5.2 實驗結果分析57-58
• 3.6 圖像分割和形態(tài)學圖像處理58-64
• 3.6.1 圖像分割基本原理58-59
• 3.6.2 形態(tài)學圖像處理基本原理59-60
• 3.6.3 實驗結果對比分析60-64
• 3.7 小結64-65
• 4 缺陷特征提取與分類65-79
• 4.1 圖像標記65-66
• 4.1.1 相鄰像素基礎65-66
• 4.1.2 圖像標記66
• 4.2 邊界跟蹤66-68
• 4.3 缺陷特征參數(shù)描述68-72
• 4.4 分類器設計72-74
• 4.5 缺陷檢測結果74-78
• 4.6 小結78-79
• 5 總結與展望79-81
• 5.1 總結79-80
• 5.2 展望80-81
• 參考文獻81-85
• 作者簡介85

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