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龙图腾网获悉南京安质信工程技术有限公司申请的专利基于声发射的风电叶片缺陷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：CN120254074B 。

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：202510607181.2，技术领域涉及：G01N29/14；该发明授权基于声发射的风电叶片缺陷检测方法是由欧开鹏;李鸣;白晟;郭俊;王金涛;刘斌设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声发射的风电叶片缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于声发射的风电叶片缺陷检测方法，本发明涉及风电叶片检测技术领域，本发明通过在无人机上搭载多激光器、多光谱相机、热成像传感器、若干声发射传感器，得到固定时间内的多张多光谱图像和热成像图像，通过处理得到多光谱图像总判别序列和热成像图像总判别序列，将两个序列中的可疑像素点均映射为风电叶片的实际三维坐标，通过拟合得到光反射缺陷区域、热分布缺陷区域，二区域求交集得到风电叶片缺陷的具体区域，利用声发射传感器定位到该区域得到待检测声信号，并经过LMD结合MFSE去噪后，提取特征向量，代入GRU风电叶片缺陷判断模型中，判断是否存在内部故障。本发明实现了风电叶片内外缺陷的全面感知与关联判断。

本发明授权基于声发射的风电叶片缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.基于声发射的风电叶片缺陷检测方法，其特征在于，包括： S101、基于采集的多张多光谱图像，计算出每个多光谱图像中每个像素对应的四维光谱向量，计算每个像素光谱向量与正常区域参考光谱向量的夹角θ，若θ大于η，则将该像素点标记为可疑缺陷像素点，得到单个多光谱图像判别序列，对一段时间内的多张多光谱图像判别序列进行处理，得到多光谱图像总判别序列，将多光谱图像总判别序列中可疑的像素点映射为风电叶片的实际三维坐标，并用0进行标记，其中，η为夹角阈值，所述获得多光谱图像总判别序列的方法为：计算每个像素点中可疑数量和正常数量占总数量的比例PerDou、PerNor，选择max{PerDou,PerNor}作为该像素点总的判断情况，若PerDou＝PerNor，计算该像素点周围3×3邻域内的可疑像素点占比PerNei，若PerNei＝0.5，则当前像素点判定为可疑，否则判定为正常；若该像素点为角落像素，则有效邻域取三个像素，若该像素点为边缘像素，则有效邻域取五个像素，所述角落像素为左上、左下、右上、右下，所述边缘像素为左中、右中、上中、下中； S102、计算每张热成像图片中各像素点的温度值，得到每像素点在该段时间内的温度值序列，计算每个像素点温度值序列的总变化速率TVR、均值偏移率MOR、标准差系数CoV、周期吻合度PC、决定系数R2，若或MORmiu1或PCmiu2，则启动一级预警，进入二级确认，若CoVmiu3且R2miu4，则判定该像素点为可疑像素点，对所有像素点进行可疑和正常的判断，得到热成像图像总判别序列，将热成像图像总判别序列中可疑的像素点映射为风电叶片的实际三维坐标，并用1进行标记，其中，Crmin、Crmax分别为TVR阈值区间的下限与上限，miu1、miu2、miu3、miu4表示第一阈值、第二阈值、第三阈值、第四阈值； S103、通过将风机叶片上所有标记为0、1的三维坐标通过定向包围盒拟合得到光反射缺陷区域、热分布缺陷区域，将二者求交集得到风电叶片表面缺陷的具体区域，利用无人机上的声发射传感器定位到该区域得到待检测声信号，将待检测声信号经过局部均值分解LMD结合多尺度模糊斜率熵MFSE去噪后，提取特征向量，将特征向量代入GRU风电叶片缺陷判断模型中，判断该区域是否存在内部故障。

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