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龙图腾网获悉大唐东北电力试验研究院有限公司;大唐栖霞风力发电有限责任公司申请的专利基于图像处理的风电机组叶片表面缺陷智能检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120833336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511339573.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像处理的风电机组叶片表面缺陷智能检测方法是由翟英岑;陈丙文;孙策;杨彦冬;王依晨;杨凯钧;商国敬;魏泽辉;汤金龙;韩秉志;修磊;曹瑞设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像处理的风电机组叶片表面缺陷智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，公开了基于图像处理的风电机组叶片表面缺陷智能检测方法，用于提高风电机组叶片表面缺陷检测的准确性。包括融合脉冲激光热激励红外热像与多角度偏振光源阵列偏振成像技术，构建双模态数据集，对动态热像序列，提取热异常特征；通过相位解析、局部能量滤波获取光弹应力特征。利用热传导受阻与应力集中空间重合强化机制融合特征，生成融合缺陷指示图，得到缺陷概率分布图，计算预测风险值，依据风险值匹配维修策略库，输出维修方案代码，并生成三维维修引导图。本发明实现了叶片表面缺陷的智能、精准检测与维修指导，提高了缺陷检测的全面性、精准性。

本发明授权基于图像处理的风电机组叶片表面缺陷智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的风电机组叶片表面缺陷智能检测方法，其特征在于，所述基于图像处理的风电机组叶片表面缺陷智能检测方法包括： 在叶片表面产生瞬时热激励，同步触发采集动态热像序列，同时启动偏振光源阵列照射叶片表面，采集偏振图像组，建立双模态数据集； 对所述动态热像序列进行各向异性扩散滤波后，生成热传导梯度张量矩阵，提取主曲率极值形成热异常特征图，对所述偏振图像组进行相位解析，得到光弹相位分布，结合局部能量滤波生成光弹应力特征图； 基于热传导受阻区域与应力集中区域的空间重合强化机制，依据所述热异常特征图的像素强度与所述光弹应力特征图的梯度模值生成融合缺陷指示图； 在对数连续尺度空间中，对所述融合缺陷指示图进行相位一致性波动分析，生成缺陷概率分布图； 根据所述偏振图像组解析的相位分布数据与所述缺陷概率分布图的空间坐标，重建缺陷三维深度图，基于所述缺陷概率分布图的连通区域面积及所述三维深度图的最大深度变化率，得到预测风险值。

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