收稿日期：2022-05-28

通信作者：朱恩龍（1970—），男，博士、副教授，主要從事能源環(huán)境綜合技術(shù)與裝備方面的研究。eelong@tust.edu.cn

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-0787 文章編號(hào)：0254-0096（2023）04-0209-07

摘 要：針對(duì)運(yùn)行中的風(fēng)力機(jī)葉片，提出一種基于機(jī)器視覺特征分類的故障診斷方法。通過對(duì)葉片葉尖進(jìn)行圓形標(biāo)記，利用工業(yè)相機(jī)周期性獲取葉片尖端的圖像，并在Halcon軟件上對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)大霧天氣下采集的圖像利用暗通道除霧算法進(jìn)行清晰化處理。利用葉尖標(biāo)記檢測(cè)算法提取標(biāo)記、計(jì)算區(qū)域圓度和區(qū)域中心等區(qū)域特征。對(duì)相鄰葉片上標(biāo)記計(jì)算位移差，并與系統(tǒng)預(yù)警閾值比較，判斷葉片在扭轉(zhuǎn)或偏擺方向的變形程度和故障趨勢(shì)，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)力機(jī)葉片變工況運(yùn)行狀態(tài)在線檢測(cè)和自適應(yīng)預(yù)警。

關(guān)鍵詞：風(fēng)力機(jī)葉片；故障檢測(cè)；圖像處理；機(jī)器視覺；特征分類

中圖分類號(hào)：TP873 " """"""文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引 言

化石燃料儲(chǔ)量的急劇枯竭和能源需求的日益增長(zhǎng)，使可再生能源的發(fā)展迫在眉睫。風(fēng)能作為主要的可再生能源之一，以其易捕獲、容量大等特點(diǎn)，對(duì)全球能源產(chǎn)生重大影響［1］。葉片是風(fēng)力機(jī)的重要部件，直接影響風(fēng)能的轉(zhuǎn)換效率，一旦發(fā)生故障，會(huì)對(duì)電能生產(chǎn)造成不利影響［2］。因此，有效檢測(cè)葉片狀態(tài)可減少葉片故障引發(fā)的連鎖反應(yīng)［3］。常見的葉片檢測(cè)方法有X射線檢測(cè)、振動(dòng)檢測(cè)、基于數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)（supervisory control and data acquisition，SCADA）的大數(shù)據(jù)檢測(cè)，機(jī)器視覺檢測(cè)等。機(jī)器視覺檢測(cè)是典型的無損檢測(cè)方法，可通過工業(yè)相機(jī)采集葉片的圖像來判斷葉片的變形和表面損傷情況。

張?jiān)剑?］通過地面巡檢機(jī)器人對(duì)風(fēng)力機(jī)葉片進(jìn)行圖像的獲取，制定了風(fēng)力機(jī)葉片表面損傷級(jí)別分類技術(shù)規(guī)范。關(guān)棒磊等［5］采用激光投影法對(duì)葉片型面進(jìn)行非接觸全型面測(cè)量。周勃等［6］針對(duì)葉片初始裂紋特征，提出一種逐步提取并消減噪聲源信號(hào)從而獲得微弱裂紋故障特征的盲提取方法。豆紅堯等［7］將數(shù)字圖像相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于測(cè)量風(fēng)電葉片的全場(chǎng)三維變形，得到風(fēng)電葉片在靜力載荷試驗(yàn)中的全場(chǎng)三維位移和應(yīng)變。但對(duì)于在役的風(fēng)力機(jī)葉片，受現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境因素的影響，以上方法未能大范圍應(yīng)用［8］。

本文采用機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)兆瓦級(jí)水平軸式風(fēng)力機(jī)葉片進(jìn)行運(yùn)行狀態(tài)的在線檢測(cè)，通過建立實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ湍M葉片的實(shí)際環(huán)境，設(shè)計(jì)圖像處理算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)力機(jī)葉片的狀態(tài)檢測(cè)及故障分類。

1 系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)

風(fēng)力機(jī)葉片在運(yùn)行過程中承受著各種載荷，葉片載荷主要有由空氣動(dòng)力載荷、慣性力載荷、重力載荷、控制系統(tǒng)動(dòng)作而引起的載荷［9］，這些載荷在最大值和最小值范圍內(nèi)持續(xù)波動(dòng)。塔架和葉片都是一端支撐，承受側(cè)向力，風(fēng)力機(jī)葉片可看做展向極長(zhǎng)、剛度較低、弦長(zhǎng)較短的懸臂梁。波動(dòng)載荷會(huì)引起葉片的振動(dòng)，其中揮舞、扭轉(zhuǎn)和偏擺是3種主要的振動(dòng)變形形式。本文針對(duì)葉片的扭轉(zhuǎn)變形和偏擺變形，提出基于葉尖圓形標(biāo)記的特征分類法。

風(fēng)力機(jī)葉片發(fā)生扭轉(zhuǎn)和偏擺變形時(shí)，呈現(xiàn)出從葉根到葉尖變形增大的趨勢(shì)，當(dāng)葉片的上后端、前端、尖端發(fā)生嚴(yán)重?fù)p壞或斷裂事故時(shí)，葉尖部位都會(huì)出現(xiàn)不同于正常運(yùn)行時(shí)的異常變形。葉片橫截面變形不是整體偏轉(zhuǎn)或扭轉(zhuǎn)變形，腹板到尾緣段的扭轉(zhuǎn)幅度大于腹板到前緣段的扭轉(zhuǎn)幅度［10］。因此對(duì)葉片的葉尖部分進(jìn)行圓形標(biāo)記，通過捕獲葉尖部位的圖像實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)葉片的狀態(tài)檢測(cè)。

1.1 風(fēng)力機(jī)葉片圖像的采集

本文采用機(jī)器視覺的檢測(cè)方法檢測(cè)風(fēng)力機(jī)葉片的葉尖標(biāo)記部位以實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)葉片的狀態(tài)檢測(cè)。

風(fēng)力機(jī)主要由輪轂、葉片、塔架、機(jī)艙以及基礎(chǔ)組成。為使風(fēng)力機(jī)對(duì)準(zhǔn)氣流方向，風(fēng)力機(jī)的偏航系統(tǒng)會(huì)使機(jī)艙隨著風(fēng)向相對(duì)于塔筒旋轉(zhuǎn)。機(jī)艙與葉片、輪轂的位置相對(duì)靜止，在工業(yè)相機(jī)的安裝方式上，選擇將相機(jī)安裝在風(fēng)力機(jī)機(jī)艙下方，相機(jī)隨著機(jī)艙旋轉(zhuǎn)，時(shí)刻使風(fēng)力機(jī)葉片對(duì)準(zhǔn)氣流方向，在保證風(fēng)力機(jī)正常運(yùn)行的同時(shí)完成對(duì)風(fēng)力機(jī)葉片的在線檢測(cè)。為消除塔筒陰影及光照不均勻的影響，配備合適的光源協(xié)助葉尖圖像的獲取。相機(jī)安裝位置如圖1所示。

1.2 特征分類法原理

特征分類法主要針對(duì)兆瓦級(jí)水平軸式風(fēng)力機(jī)葉片的扭轉(zhuǎn)和擺振變形，利用光電傳感器代替實(shí)際風(fēng)力機(jī)系統(tǒng)中的光電編碼器作為相機(jī)的觸發(fā)信號(hào)，相機(jī)捕捉各風(fēng)力機(jī)葉片順序經(jīng)過同一位置帶有標(biāo)記的葉尖圖像。利用Halcon中select_shape算子和area_center算子對(duì)葉尖標(biāo)記的圓度和區(qū)域中心坐標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，圓度值計(jì)算原理如式（1）所示。圓度值[C]的取值范圍為0～1，[C]值越大區(qū)域形狀越接近于圓。

[C=Fdmax2π]""""" （1）

式中：[C]——圓度值；[F]——區(qū)域的面積，mm2；[dmax]——中心到所有輪廓像素的最大距離，mm。

提取到葉尖圓形標(biāo)記的圓度和圓心坐標(biāo)后，計(jì)算出兩相鄰葉片的位置偏差及偏差相似度，并與初始化的圓度預(yù)警閾值和偏差預(yù)警閾值比較。若圓度超出圓度預(yù)警閾值，則風(fēng)力機(jī)葉片有扭轉(zhuǎn)的變形趨勢(shì)。同理，若葉片位置偏差超出偏差預(yù)警閾值，則風(fēng)力機(jī)葉片有偏擺方向的變形趨勢(shì)。

1.3 故障預(yù)警閾值

預(yù)警閾值的設(shè)定對(duì)風(fēng)力機(jī)安全狀態(tài)的檢測(cè)起到關(guān)鍵性作用。如果設(shè)定的故障預(yù)警閾值過低，預(yù)警系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)誤報(bào)多報(bào)、頻繁預(yù)警的情況，造成人力資源的浪費(fèi)；若閾值過高，則不能及時(shí)準(zhǔn)確地反饋風(fēng)力機(jī)葉片的狀態(tài)，從而對(duì)風(fēng)力機(jī)及周邊人身財(cái)產(chǎn)安全造成不可逆的損害。本文提出一種變工況自適應(yīng)故障預(yù)警方法，通過引用相似度函數(shù)來衡量標(biāo)記區(qū)域中心坐標(biāo)的誤差變化，相似度函數(shù)主要是基于向量之間的歐氏距離。該相似度函數(shù)表示提取的相鄰葉片標(biāo)記區(qū)域的中心坐標(biāo)間的相似程度，并將數(shù)據(jù)間的差異映射到［0，1］內(nèi)，設(shè)兩個(gè)向量分別為[x]、[y]，則[x]、[y]間的相似度函數(shù)如式（2）所示。相似度函數(shù)值越小，表示兩向量間的差異越大；反之，函數(shù)值越大，兩向量間的差異越小。

[simx，y=11+deucx，y]"""" （2）

式中：[sim]——相似度運(yùn)算；[deuc]——兩點(diǎn)之間的歐氏距離。

通過設(shè)定相似度函數(shù)值作為該系統(tǒng)的預(yù)警閾值。根據(jù)切比雪夫不等式及其推導(dǎo)可知，對(duì)于任一隨機(jī)變量，若其均值和方差均存在，該變量正常的取值區(qū)間為[μ-nσ， μ+nσ]，其中[μ]與[σ]分別表示相應(yīng)的均值與標(biāo)準(zhǔn)方差。本實(shí)驗(yàn)中用[N]個(gè)時(shí)刻的相似度均值[μN(yùn)sim]和標(biāo)準(zhǔn)方差[σNsim]替代[μ]和[σ]。[Si]為第[i]個(gè)樣本的相似度值，均值和標(biāo)準(zhǔn)方差的計(jì)算公式如式（3）、式（4）所示：

[μN(yùn)sim=1Ni=1NSi]"""" （3）

[σNsim=1N-1i=1NSi-μN(yùn)sim2]" （4）

根據(jù)實(shí)驗(yàn)需求，保留其范圍下限作為閾值，如式（5）所示。規(guī)定當(dāng)數(shù)據(jù)的相似度值連續(xù)3個(gè)周期均小于預(yù)警閾值時(shí)，觸發(fā)預(yù)警［11］。

[Ta=μN(yùn)sim-nσNsim]" （5）

式中：[Ta]——自適應(yīng)預(yù)警閾值。

2 實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ团c圖像處理

建立風(fēng)力機(jī)葉片視覺檢測(cè)模型，如圖2所示。該模型由減速電機(jī)、光電傳感器、變頻調(diào)速器、葉片（直徑750 mm）、工業(yè)相機(jī)、變焦鏡頭、光源，支架和開關(guān)電源等組成。

2.1 預(yù)處理

采集到原始風(fēng)力機(jī)模型葉片圖像后，為減少計(jì)算量，利用Halcon軟件中的gen_rectangle算子，使用矩形ROI繪制工具，選擇關(guān)注的風(fēng)力機(jī)葉片葉尖標(biāo)記部分的像素范圍，通過reduce_domain算子將其截取出來成為單獨(dú)的一幅圖片，如圖3所示。圖像閾值是一個(gè)指定的像素灰度值的范圍，通常圖像閾值范圍為0～255，當(dāng)檢測(cè)對(duì)象的圖像灰度和背景差異較大時(shí)，用閾值處理便于將其與背景分離開來，利用rgb_to_gray算子將ROI圖像灰度化處理，auto_threshold算子進(jìn)行全局閾值分割，提取包含葉尖標(biāo)記的部分區(qū)域，如圖4所示。

2.2 特征提取

圖像中具有相同像素值且位置相鄰的前景像素點(diǎn)組成的圖像區(qū)域稱為連通區(qū)域。連通區(qū)域分析能將圖像中各連通區(qū)域找出并標(biāo)記。利用connection算子將全局閾值分割后的葉尖標(biāo)記圖像進(jìn)行連通區(qū)域的分割，再通過select_shape算子結(jié)合面積特征和圓度特征對(duì)圖像進(jìn)行特征篩選，面積特征和圓度特征可將大部分雜點(diǎn)及非標(biāo)記區(qū)域排除掉，從而得到相對(duì)理想的葉尖標(biāo)記圖像，如圖5所示。

threshold segmentation image

2.3 除霧算法的實(shí)現(xiàn)

由于風(fēng)場(chǎng)環(huán)境惡劣，不可避免會(huì)出現(xiàn)風(fēng)沙、雨雪、大霧等天氣。本節(jié)針對(duì)有霧天氣下的葉片狀態(tài)進(jìn)行分析優(yōu)化。在霧天情況下，霧中的細(xì)小顆粒會(huì)散射大氣光，使景物的反射光衰減。大氣光和反射光混合進(jìn)入成像設(shè)備會(huì)降低景物的色彩飽和度和對(duì)比度，從而降低圖像質(zhì)量甚至導(dǎo)致圖像失真，不但影響視覺效果而且對(duì)后期的圖像信息提取產(chǎn)生影響［12］。何凱明［13］提出暗通道先驗(yàn)是一種對(duì)于大量戶外有霧圖像的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，它最重要的一個(gè)觀察結(jié)果是戶外無霧圖像的絕大部分區(qū)域包含某些像素的亮度值至少在某一個(gè)通道上是非常低的。任意一幅圖像[J]，它的暗通道表示為：

[Jdarkx=miny∈Ωxminc∈r，g，bJcy]""" （6）

式中：[Ωx]——在[x]處的局部區(qū)域；[minc∈r，g，b]——[r，g，b]三通道的像素最小值；[miny∈Ωx]——最小值濾波；[Jc]——[J]的一個(gè)顏色通道；[c]——顏色通道。

廣泛應(yīng)用來描述霧天圖像成型的模型為：

[Ix=Jxtx+A1-tx]""" （7）

式中：[Ix]——有霧圖；[Jx]——無霧圖；[A]——全局大氣光；[tx]——透射率。

首先獲取有霧圖像的暗通道圖像，然后在暗通道圖像中找到灰度值位于前0.1%的像素點(diǎn)，最后在這些像素點(diǎn)中，將原始有霧圖像中對(duì)應(yīng)位置的具有最大灰度值的像素點(diǎn)的灰度值作為[A]值。

將式（6）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到：

[IcxAc=txJcxAc+1-tx]"" （8）

經(jīng)過計(jì)算得到透射率的預(yù)估值為：

[t～=1-miny∈ΩxmincIcxAc]"""""" （9）

在獲得霧天圖像的透射率和大氣光值后，由霧天圖像退化模型可復(fù)原出清晰的無霧圖像。霧天圖像復(fù)原公式為：

[Jx=Ix-Atx+A]""""" （10）

利用加濕器模擬霧天狀態(tài)，將葉片霧圖代入上述除霧算法可獲得高質(zhì)量的無霧圖像，如圖6所示。

3 實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ图皵?shù)據(jù)分析

3.1 正常葉片數(shù)據(jù)分析

本次實(shí)驗(yàn)采用?？低昅V-CA013-21UM型全局快門CMOS相機(jī)和5～50 mm可變焦C接口鏡頭組合作為圖像采集部分。在風(fēng)力機(jī)模型15 r/min的轉(zhuǎn)速下，采集50組正常葉片的圖像，分別記錄50組位置偏差數(shù)據(jù)及葉尖標(biāo)記圓度數(shù)據(jù)，如圖7所示。理論上，圖7a中葉片的位置偏差應(yīng)在0 mm位置處，但由于圖像處理的固有誤差和模型在運(yùn)動(dòng)過程中振動(dòng)的影響，誤差會(huì)有波動(dòng)，但波動(dòng)值仍控制在一個(gè)有限的范圍內(nèi)。葉尖標(biāo)記的圓度值穩(wěn)定在0.86～0.90之間。利用該組數(shù)據(jù)進(jìn)行閾值的初始化設(shè)定。

3.2 葉片偏擺變形實(shí)驗(yàn)

風(fēng)力機(jī)葉片的折斷事故通常是單個(gè)葉片斷裂，很少出現(xiàn)3個(gè)葉片同時(shí)斷裂的現(xiàn)象。本實(shí)驗(yàn)對(duì)單個(gè)葉片進(jìn)行圓周方向的變形實(shí)驗(yàn)，如圖8所示。統(tǒng)計(jì)葉片間的位置偏差及對(duì)應(yīng)的相似度值，設(shè)置2組不同的變形量，模擬發(fā)生單個(gè)葉片在圓周方向3°的偏擺變形。

如圖9a所示，采集各偏擺角度實(shí)驗(yàn)位置偏差數(shù)據(jù)50組，葉片旋轉(zhuǎn)一周可采集到3個(gè)葉片的中心坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)的兩組相鄰葉片的位置偏差。正常葉片的位置偏差為0～6 mm，對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)相似度為2%～7%：偏擺3°的葉片偏差為6.0～33.6 mm，對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)相似度為0%～2%。對(duì)比正常葉片的位置偏差變化，產(chǎn)生變形的葉片位置偏差波動(dòng)范圍較大，且葉片偏擺角度越大對(duì)應(yīng)的位置偏差值越大，相應(yīng)地，數(shù)值的相似性越小，如圖9b所示。因此，可通過設(shè)置相似度預(yù)警閾值實(shí)現(xiàn)葉片偏擺方向的狀態(tài)檢測(cè)。

blade skew test similarity

3.3 葉片扭轉(zhuǎn)變形實(shí)驗(yàn)

黃鑫祥等［14］利用SIMPACK和AeroDyn軟件結(jié)合數(shù)值仿真對(duì)風(fēng)力機(jī)葉片（NREL 5 MW）進(jìn)行模擬仿真實(shí)驗(yàn)，得到葉片在極端相干陣風(fēng)（EDC）風(fēng)況作用下，葉片的葉尖部位扭轉(zhuǎn)變形最嚴(yán)重，最大的扭轉(zhuǎn)角度可達(dá)到4.78°，且陣風(fēng)風(fēng)速越大，葉尖的扭轉(zhuǎn)變形量越大。本文設(shè)定5°和10°的葉片扭轉(zhuǎn)實(shí)驗(yàn)角度。

如圖10所示，正常葉片的圓度值穩(wěn)定在0.86～0.90之間，當(dāng)相機(jī)拍攝發(fā)生扭轉(zhuǎn)的葉片時(shí)，葉尖標(biāo)記部分會(huì)以葉片扭轉(zhuǎn)的角度投影到相機(jī)，對(duì)應(yīng)的葉尖標(biāo)記部分的圓度值發(fā)生變化，扭轉(zhuǎn)角度5°的葉片圓度波動(dòng)范圍為0.87～0.92；扭轉(zhuǎn)角度10°的葉片圓度波動(dòng)范圍為0.82～0.92，圓度值變化越大相應(yīng)葉片扭轉(zhuǎn)變形越大。該實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了可通過設(shè)定圓度預(yù)警閾值監(jiān)測(cè)運(yùn)行中葉片軸向變形趨勢(shì)。

3.4 光照強(qiáng)度影響實(shí)驗(yàn)

對(duì)正常葉片在強(qiáng)光（約800 lx）、正常（約300 lx）、弱光（約12 lx）光照狀態(tài)下進(jìn)行位置偏差和圓度值實(shí)驗(yàn)，連續(xù)采集20組數(shù)據(jù)。如圖11a所示，強(qiáng)光和正常光照下的偏差數(shù)據(jù)無明顯變化，偏差穩(wěn)定在1.0～6.0 mm之間；弱光下的偏差在3～9 mm之間，相較另兩組數(shù)據(jù)略有波動(dòng)。而光照對(duì)標(biāo)記圓度值識(shí)別的影響如圖11b所示，正常光照下，葉片圓度值穩(wěn)定在0.89±0.02；弱光光照下，圓度值在0.86～0.90之間，略微波動(dòng)；強(qiáng)光光照下，葉片的圓度值在0.83～0.91之間變化，數(shù)據(jù)波動(dòng)幅度較大。

在模型轉(zhuǎn)速15 r/min下，驗(yàn)證在強(qiáng)光、弱光、正常光照下葉片偏擺變形和扭轉(zhuǎn)變形的可靠性和識(shí)別效果。各統(tǒng)計(jì)30次故障模擬實(shí)驗(yàn)中的故障判斷準(zhǔn)確性，結(jié)果如表1所示。表1中變形實(shí)驗(yàn)中偏擺變形角度為3°，扭轉(zhuǎn)變形角度為10°。

3.5 魯棒性分析

通過數(shù)次試驗(yàn)，該實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ歪槍?duì)變形較大的葉片具有良好的監(jiān)測(cè)效果，風(fēng)力機(jī)模型轉(zhuǎn)速在0～30 r/min且光照良好的條件下，基本無誤報(bào)漏報(bào)現(xiàn)象。為避免模型運(yùn)轉(zhuǎn)中，相機(jī)捕獲的葉片圖像出現(xiàn)拖影，模糊的情況影響葉尖標(biāo)記的識(shí)別，在保證圖片亮度的前提下設(shè)置相機(jī)較大的捕獲幀率和較短的曝光時(shí)間，當(dāng)前實(shí)驗(yàn)設(shè)置相機(jī)采集幀率為90幀/s，曝光時(shí)間為2000[μs]。另外該模型受光照影響較大，若出現(xiàn)光照嚴(yán)重不均勻的情況，程序上可能會(huì)出現(xiàn)誤報(bào)。

4 結(jié) 論

本文提出基于機(jī)器視覺的風(fēng)力機(jī)葉片變形的故障診斷方法，通過圖像處理及風(fēng)力機(jī)模型的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了基于機(jī)器視覺的特征分類方法診斷風(fēng)力機(jī)葉片變形的可行性，得出以下主要結(jié)論：

1）基于暗通道先驗(yàn)除霧算法，實(shí)現(xiàn)霧天葉尖圖像的清晰化處理，驗(yàn)證了該故障診斷方法在戶外環(huán)境下的有效性。

2）針對(duì)風(fēng)力機(jī)葉片的偏擺變形和扭轉(zhuǎn)變形，提出特征分類的故障診斷方法。通過計(jì)算葉尖標(biāo)記圖像的位移偏差相似度及圓度值并與預(yù)警閾值的比較，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)力機(jī)葉片變工況運(yùn)行狀態(tài)的在線檢測(cè)。

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RESEARCH ON WIND TURBINE BLADE FAULT DETECTION TECHNOLOGY BASED ON MACHINE VISION

Zhu Enlong1，2，F(xiàn)eng Congcong1，Sheng Zhenteng3，Shi Tianyu1，Qi Hao1，Sun Bowen1

（1. College of Mechinical Engineering， Tianjin University of Science and Technology， Tianjin 300222， China；

2. Tianjin Key Laboratory of Integrated Design and Online Monitoring of Light Industry and Food Engineering Machinery and

Equipment， Tianjin 300222， China； 3. Tianjin Zhongke Intelligent Identification Co.， Ltd.， Tianjin 300457， China）

Abstract：A fault diagnosis method based on machine vision feature classification is proposed for wind turbine blades in operation. By circularly marking the blade tip， images of the blade tip are acquired periodically using an industrial camera and pre-processed on Halcon software， and images acquired in foggy weather are clarified using a dark channel defogging algorithm. A leaf tip marker detection algorithm is used to extract markers， calculation area features such as area roundness and area centre. The markers on the adjacent blades are then compared with the system’s warning threshold to determine the degree of blade deformation and fault trend in the direction of torsion or deflection， thus enabling online detection and adaptive warning of the variable operating conditions of wind turbine blades.

Keywords：wind turbine blades； fault detection； image processing； machine vision； feature classification