设备管理与维修2024，Issue(1) ：152-157.DOI:10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2024.01.48

基于无人机的风机叶片智能巡检及缺陷检测

李哲 李雨欣 董秀芬 汤鹏 史凯特 秦晓科 刘毅 马鹏阁
设备管理与维修2024，Issue(1) ：152-157.DOI:10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2024.01.48
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基于无人机的风机叶片智能巡检及缺陷检测

李哲 1李雨欣 2董秀芬 3汤鹏 1史凯特 1秦晓科 4刘毅 4马鹏阁2
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作者信息

  • 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
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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

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基金项目

中国长江三峡集团有限公司企业科研项目(202003035)

出版年

2024
设备管理与维修
中国机械工程学会 北京卓众出版有限公司

设备管理与维修

影响因子：0.13
ISSN：1001-0599
参考文献量13
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