康 爽 陈长征,2 赵思雨 罗园庆 孔祥希

1.沈阳工业大学机械工程学院，沈阳，1108702．辽宁省振动噪声控制技术工程研究中心，沈阳，110870

0 引言

叶片是风力机的主要关键大部件，其主梁部分采用玻璃钢环氧树脂复合材料[1]，夹层部分采用PVC或巴塞木芯材，在铺层及抽真空的过程中容易产生褶皱、气泡和缺胶等典型缺陷，在装机服役过程中容易产生裂纹和分层，一旦发生折损，不仅会对整机造成损坏，而且存在巨大安全隐患，所以针对风力发电机叶片的定期外部及内部检查至关重要。目前，针对风力发电机叶片的检测手段有限，包括光学常规检测、声发射检测[2]、超声检测[3]及红外热波检测[4]。现阶段风场仍以现场巡检员利用光学望远镜巡检为主；声发射需要采用耦合剂进行耦合，实验条件要求较高，难以在空中对叶片进行安全预防检测；超声检测具有极强的穿透能力，对金属进行检测效果良好，叶片作为复合材料，表面粗糙度较高，检测面积小，对风场大面积叶片安全性预防检测不适用；红外热波的非接触式检测可以实现对叶片的预防性检测。

红外检测叶片的关键在于对获得的红外图像进行处理。图像处理主要包括目标提取和图像增强[5-6]。本文主要针对红外图像的增强开展研究。图像增强主要包括直方图均衡化、频域滤波和形态学滤波等。ZUIDERVELD[7]提出对比度受限直方图均衡化，SIMI等[8]对模糊理论直方图均衡化作了进一步研究，BHANDARI等[9]提出基于加权直方图的Salp Swarm算法进行图像增强。……