风力发电机组运行环境复杂恶劣,其叶片作为具有柔性的大型细长部件,长期在多重运行载荷的作用下,可能出现不同程度的过度变形,甚至由此引发叶片断裂,对风力发电机组的安全运行产生严重威胁。因此对风力机叶片进行结构损伤检测与运行工况诊断具有十分重要的意义。而现有风力机叶片运行状态监测技术,存在应用场景受限、故障机理及失效准则研究不足等局限,无法在实际工程中大范围推广应用。本课题从风力机叶片运行状态监测和故障诊断工程实际要求出发,利用机器视觉监测技术大场景、远距离、灵活性高等特点,通过对风力机叶片结构及运行过程中的受载与变形情况进行分析,研究叶片图像采集及图像处理中的主要影响因素,结合图像处理技术,对风力机叶片运行状态机器视觉监测技术进行研究,提出了帧间标记偏差法和基于局部位姿估计的叶片运行状态监测法两种监测方法。帧间标记偏差法,在叶片变形最显著的叶尖处设置标记,利用单目相机分别获取前后两待测叶片顺序旋转至特定图像采集位置的叶尖标记图像后,将得到的两帧图像(即两相邻叶片)间因叶片变形引起的图像中叶尖标记区域的位置与形状特征偏差,与变形偏差阈值进行对比,分析判断出两叶片间的相对变形程度。同时,为了提高监测的准确性,根据叶轮运行状态的稳定程度,对该变形偏差阈值进行修正。基于局部位姿估计的叶片运行状态监测法,采用与帧间标记偏差法相同的叶尖标记设置及图像采集位置选定。首先建立用于描述叶尖标记与相机三维空间位姿信息的风力机坐标系,并推导出在该风力机坐标系下的叶尖标记区域与相机之间的相对位姿变换矩阵(表达式中含有表示叶片变形量的未知参数)。然后,利用单目相机获取待测叶片旋转至特定图像采集位置的叶尖标记图像,通过位姿估计法获得叶尖标记区域与相机间的相对位姿信息及变换矩阵。利用叶尖标记区域与相机在风力机坐标系下的相对位姿变换矩阵,与通过位姿估计法获得的变换矩阵之间的对应关系,最终求解出表示叶片变形量的未知参数,从而实现对在役风力机叶片变形状态的监测。搭建实验模型,模拟风力机的不同运行状态,对所提出的监测方法进行分析论证。编写相关图像处理程序,对不同变形程度的叶片进行处理分析。实验结果表明了上述方法具有一定的有效性和可靠性。