随着社会快速的发展促使对能源需求量的不断增加,能源形式的改革逐渐被世界各国提上日程。风能作为一种较容易获取的清洁能源,成为能源转型的焦点。风力发电机作为一种收集风能的设备,因其能源转换率高,生产过程不会产生污染的特点,受到了世界各国的推崇。为了获得更多的风能资源,风力发电机通常安装在戈壁、山地和沙漠等环境恶劣的地方,这会使风力机叶片产生各种各样的缺陷。缺陷的存在会降低风力机叶片结构的承载能力,长期的累积还会导致结构的破坏。因此,对风力机叶片进行缺陷检测对风力发电机的安全运营有着重要的意义。现有的风力机叶片缺陷检测技术大部分以接触式检测方式为主,此类检测方式需要依靠传感器的使用,存在着成本昂贵、存活率无法保证和采集数据易受环境污染等弊端。随着计算机技术的革新,计算机视觉在结构健康检测领域的引入,在很大程度上可以规避这些问题。因此,本研究以计算机视觉技术为基础展开对风力机叶片缺陷检测方式的研究。现有的计算机视觉检测技术虽然在蓬勃发展,但还不够成熟,存在各式各类的问题,例如传统检测算法精度不高、受视场限制而无法对风力机叶片整体结构进行全面检测和缺陷量化困难等。鉴于此,本研究的主要内容由以下四个方面构成:（1）目前的风力机叶片缺陷检测方法仅针对局部区域,无法反应叶片整体结构的损伤状况。针对这一问题,本研究提出一种高清无损的图像拼接算法,算法以Harris角点检测器为基础,通过自适应非极大值抑制算法（ANMS）、随机抽样一致性（RANSAC）异常值拒绝算法的优化处理,最后利用图像加权融合算法进行调节,用以实现风力机叶片整体结构高质量的二维重构,为后续研究所提出的缺陷检测实现叶片整体结构的全面检测而进行铺垫。（2）为了实现更精细化的检测,本研究提出一个多分类缺陷检测语义分割网络——VGG16Unet。VGG16Unet的网络框架由分类能力优秀的VGG16网络对Unet网络的编码器网络进行替换而来,并且还引入批量归一化和Dice损失函数进行优化。考虑到收集数据集所需成本昂贵的问题,本研究还采用迁移学习技术对语义分割网络进行预训练,以达到数据增强的目的,解决小数据训练背景下的特征不足问题。（3）缺陷量化的精度由检测算法的精度决定。为了实现缺陷的精准量化,本研究提出Seg Former-OHEM检测模型,以求通过像素掩码实现风力机叶片各类别缺陷最接近于真实损伤情况的检测。Seg Former-OHEM模型采用基于Transformer块组成的Seg Former模型作为网络框架,并添加在线难例挖掘操作（OHEM）进行改进,使网络在训练过程中能通过对数据集中的难例进行加强训练来提高网络检测精度,以此使检测结果可用于进行各类缺陷的量化分析。（4）针对风力机叶片多类缺陷共存的情况,提出一种基于像素匹配的缺陷量化技术,可以完成多类缺陷共存情况下的各类缺陷测量。测量算法由两部分组成,第一部分为提取部分,目的是将多分类问题简化成二分类问题,第二部分为测量部分,根据提取结果的像素值对每类缺陷进行对应的后处理,得到每个缺陷的损伤信息。测量算法以多尺度和自适应性的角度进行设计,可以用于对风力机叶片整体结构的缺陷量化,并引入损伤比来实现对缺陷实际尺寸的估算,具有实际的工程意义。