涡轮叶片是燃气轮机重要的耐久性部件,涡轮叶片在高速旋转和高温下工作,故叶片温度最高的部位易发生过烧现象,而叶片过烧是造成燃气轮机故障的重要原因之一。因此,对涡轮叶片温度进行检测十分必要。本文应用红外测温技术,采集涡轮叶片红外图像,并应用数字图像处理方法分析涡轮叶片温度场的分布情况。基于红外图像分析涡轮叶片的温度分布,首先要做图像分割。本文研究了基于阈值化的分割算法和基于区域的分割算法,对常用的分割算法进行MATLAB仿真,分析仿真结果,发现最大类间方差法对目标和背景相差较大的图像分割效果较好,故应用最大类间方差法能够很好的将涡轮叶片从周围环境中分割出来。温度场的等温线图是观察涡轮叶片温度场的一个重要参数,而基于叶片红外图像绘制等温线,需要应用的最重要的图像处理技术为图像边缘检测技术。本文研究了经典的差分边缘检测算子、Canny边缘检测算子、基于数学形态学的边缘检测和边界跟踪算法。对各算法进行MATLAB仿真后发现边界跟踪算法提取的边缘闭合且线宽为1个像素,适用于涡轮叶片等温线的描述,故本文应用数字图像处理中的边缘检测技术描绘了涡轮叶片的等温线,依据等温线图观察涡轮叶片温度场的分布情况。红外测温采集的叶片图像为仅有256个灰度级的灰度图像,人眼对灰度的不敏感致使难以直接观察涡轮叶片的温度分布,故本文对灰度图像进行伪彩色增强。本文研究了基于RGB颜色空间的伪彩色编码和基于IHS颜色空间的伪彩色编码,应用多种变换函数对叶片灰度图像进行处理。通过叶片伪彩色图像,可以直观观察涡轮叶片温度场的分布情况。本文应用图像分割、图像边缘提取、灰度图像伪彩色增强等图像处理技术,通过叶片等温线、叶片伪彩色图像、叶片三维曲面图等给出了叶片表面温度场的分布。