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龙图腾网获悉华能新能源股份有限公司河北分公司申请的专利一种基于图像的风机叶片老化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：CN116721086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310710284.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像的风机叶片老化检测方法是由段瑞龙;王吉超;由梓默;郑权;史立志;刘畅;孙磊;乔宽;任乃祺;安楠;梁永根;常晓勇设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像的风机叶片老化检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图像的风机叶片老化检测方法，属于图像处理技术领域，本发明中采集了风机叶片外观图像和风机叶片内部超声图像，通过外观上的老化情况和内部老化情况，综合得到风机叶片老化评估值，本发明解决了现有缺乏针对风机叶片老化检测方法的问题。

本发明授权一种基于图像的风机叶片老化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的风机叶片老化检测方法，其特征在于，包括： S1、通过相机采集风机叶片外观图像； S2、通过超声波探测器采集风机叶片内部超声图像； S3、根据外观图像，得到风机叶片外观老化程度值； S31、对外观图像上各个像素点进行分类，得到各个老化阶段的像素点分布区； S32、根据各个老化阶段的像素点分布区，计算风机叶片外观老化程度值； 所述S32中计算风机叶片外观老化程度值的公式为： 其中，O1为风机叶片外观老化程度值，γl为第l个老化阶段的像素点分布区的老化权重，L为老化阶段的像素点分布区的数量，xl为第l个老化阶段的像素点分布区上像素点的数量； S4、根据超声图像，得到风机叶片内部老化程度值； S41、采用YOLO神经网络提取超声图像的裂纹区域； S42、设定各个老化阶段的裂纹门限序列{Ej}，j＝1，...，K，K为老化阶段数量，其中，Ej为第j个老化阶段的裂纹大小门限； S43、计算裂纹区域与各个老化阶段的裂纹大小门限的距离，得到第二老化距离； S44、根据最小第二老化距离对应的老化阶段，得到风机叶片内部老化程度值； S5、根据风机叶片外观老化程度值和风机叶片内部老化程度值，得到风机叶片老化评估值； 所述S5中风机叶片老化评估值的计算公式为： 其中，O为风机叶片老化评估值，O1为风机叶片外观老化程度值，O2为风机叶片内部老化程度值，ω1为外观老化权重值，ω2为内部老化权重值。

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