一种基于图像的叶片巡检方法及系统

本发明公开了一种基于图像的叶片巡检方法及系统，涉及风电设备运维技术领域，包括采用无人机巡检采集叶片图像数据；对采集的叶片图像进行去噪、增强和特征提取；通过机器学习分析预测叶片损伤发展趋势，提供预警信息；结合叶片运行环境给出运行和检修建议。本发明所述方法通过采用SLAM算法结合GPS和IMU传感器的无人机系统，实现叶片表面的精准定位与全面覆盖拍摄；通过高斯滤波和HDR成像等技术增强图像质量，并利用深度学习模型对裂纹、腐蚀等损伤类型进行智能分类；通过ARIMA模型结合有限元分析，预测叶片损伤的发展趋势，并基于多模态时序诊断模型提供预警信息和运行建议。该方法能够显著提升巡检的效率、准确性和智能化水。