基于无人机的风机叶片智能巡检及缺陷检测  

作　　者：李哲 李雨欣 董秀芬 汤鹏 史凯特 秦晓科 刘毅[4] 马鹏阁[2] 

机构地区：[1]中国长江三峡集团有限公司科学技术研究院,北京100038 [2]郑州航空工业管理学院,河南郑州450015 [3]中国长江三峡集团有限公司战略与发展研究中心,北京100038 [4]中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,河南洛阳471000

出　　处：《设备管理与维修》2024年第1期152-157,共6页Plant Maintenance Engineering

基　　金：中国长江三峡集团有限公司企业科研项目“海上风电无人机光电巡检系统技术研究及应用示范”,项目编号为202003035。

摘　　要：提出并设计风机叶片自动化检测与图像识别方法。通过大疆Mobile SDK与MATLAB联合设计,分割叶片图像缺陷特征,再根据混乱背景利用特征点匹配来识别裂纹和损伤等缺陷,并对缺陷进行分类,从而方便后续输出对叶片质量的分析,实现风力发电机叶片表面缺陷的自动检测功能。通过实例验证了该方法在风力发电机叶片表面缺陷检测中的准确性与稳定性。

关 键 词：风力发电机 缺陷检测 无人机 SURF特征点 自主巡检 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]