【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风电，具体涉及一种风电设备缺陷智能图像分析方法。
技术介绍
1、风电设备是风电行业中的关键设备，其运行状况和缺陷检测直接影响着风电场的发电效率和安全性。针对风电设备表面缺陷的检测，目前业内主要采用人工目视和简单的图像处理技术。人工目视依赖检测人员的经验，容易出现漏检、误检，效率低下；而简单的图像处理技术无法实现对缺陷类型的自动识别，需要二次判断。
2、目前业内对风电设备表面缺陷检测技术的要求日益提高，迫切需要一种高效、精确的检测与分析技术，这类技术需要能够对风电设备进行全面的图像采集，并利用图像处理与智能分析算法实现对各类常见缺陷的自动化识别与评估。然而现有技术与上述要求还存在一定差距。
3、因此，本专利技术公开了一种风电设备缺陷智能图像分析方法，不仅能够实现对风电设备表面图像进行高效采集，而且能够自动分析识别各类常见缺陷，输出缺陷检测报告，完全满足风电企业对设备状态监测与故障预警的需求。
技术实现思路
1、为了解决现有技术的问题，本专利技术公开了一种...
【技术保护点】
1.一种风电设备缺陷智能图像分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种风电设备缺陷智能图像分析方法，其特征在于，步骤一中，使用无人机搭载高清摄像头，对风电设备的表面进行全方位的拍摄，覆盖风电设备的各个部位。
3.根据权利要求2所述的一种风电设备缺陷智能图像分析方法，其特征在于，使用无人机搭载无线通信模块，用于将拍摄的高清图像实时或定时传输到后台服务器，或者使用存储卡将图像数据保存下来，再传输到后台服务器。
4.根据权利要求1所述的一种风电设备缺陷智能图像分析方法，其特征在于，步骤二中，所述预处理操作包括灰度化...
【技术特征摘要】
1.一种风电设备缺陷智能图像分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种风电设备缺陷智能图像分析方法，其特征在于，步骤一中，使用无人机搭载高清摄像头，对风电设备的表面进行全方位的拍摄，覆盖风电设备的各个部位。
3.根据权利要求2所述的一种风电设备缺陷智能图像分析方法，其特征在于，使用无人机搭载无线通信模块，用于将拍摄的高清图像实时或定时传输到后台服务器，或者使用存储卡将图像数据保存下来，再传输到后台服务器。
4.根据权利要求1所述的一种风电设备缺陷智能图像分析方法，其特征在于，步骤二中，所述预处理操作包括灰度化处理、降噪处理、增强处理、变换处理、分割处理、生长处理、边缘检测处理；其中，使用中值滤波和高斯滤波对图像进行降噪处理，使用直方图均衡和对比度增强对图像进行增强处理，使用透视变换和仿射变换对图像进行变换处理。
5.根据权利要求4所述的一种风电设备缺陷智能图像分析方法，其特征在于，对图像进行中值滤波处理时，使用一个滑动窗口对图像进行扫描，将窗口内的像素值按照大小排序，取中间值作为窗口中心像素的新值，替换原像素值，从而消除图像中的椒盐噪声和脉冲噪声，保留图像的边缘和细节；
6.根据权利要求4所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘孟军，王马泉，乔云光，南明军，宋明修，马宏怡，丁杨，王忠杰，陈臣，于涵，
申请(专利权)人：华能山东发电有限公司莱州风电分公司，
类型：发明
国别省市：
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