基于轮廓特征函数的风电叶片拼接技术研究

【摘要】 <正>风电叶片作为能量捕获的关键部件,长期暴露于紫外线辐射、沙粒冲蚀、盐雾侵蚀等极端气候条件下,表面涂层剥离、纤维基体开裂等渐进式损伤较为常见。这些损伤具有显著的环境耦合特性,要求运维人员具备更高的专业知识水平和技术能力,以便及时识别和处理¹。然而,传统的人工巡检方式面临诸多挑战,包括高空作业的安全风险、目视检测的盲区以及主观经验差异带来的检测不准确性等。这些固有缺陷使得传统巡检方式已难以满足风电行业日益增长的运维需求^2,3。相比于传统巡检,基于机器视觉的检测手段能够高效、准确地识别叶片外观损伤,大大提升检测效率⁴。然而,图像采集设备受视野限制,获取的仅是叶片的局部图像,无法提供损伤在整个叶片上的具体位置,对后期运营维护工作缺乏实质性帮助。为解决此问题,能够将获取的局部图像进行拼接,还原出完整的叶片表面图像,实现损伤精准定位⁵的图像拼接技术迎来广阔的应用空间。更多还原