齿轮箱是双馈风力发电机组的重要传动部件,若不能及时发现齿轮箱潜在故障,随着风机的持续运行,齿轮箱内部将会发生严重磨损,最终导致风机停转,甚至造成严重的生产事故。由于在齿轮磨损时会产生一定的磨损颗粒,其形貌大小与风机运行工况有着密切联系,所以可通过检测油液中的磨粒,较早了解齿轮箱工况,为视情维修提供宝贵依据,避免风机故障的发生。本文在对油液磨粒检测技术深入分析的基础上,针对现有监测技术的不足,并结合风电齿轮箱油液磨粒在线监测技术要求,研究并设计了一种基于光学成像法和嵌入式的风电齿轮箱油液磨粒在线监测系统。本文首先对风机齿轮箱的机械磨损过程和磨粒类型特征进行了分析,证明了油液磨粒形貌大小与齿轮箱运行工况的相关性;分析了影响油液磨粒图像清晰度的因素,提出了竖直放置油池的方法,解决了磨粒沉积、跳跃和自锁等问题;根据系统设计要求,设计了一种基于光学成像法的油液磨粒检测系统,并对进出油液、采样油池和显微成像等关键装置进行了设计和选型。根据风场地处偏远及传统数据处理设备成本较高等问题,结合处理器性能分析,提出一种基于嵌入式处理器I.MX6Q和GPRS通信芯片SIM800C的油液磨粒在线监测硬件系统;根据实际需求设计了嵌入式图像处理及控制电路,并搭建了PC-Linux交叉编译环境和移植了精简的ARM-Linux嵌入式操作系统。利用该嵌入式平台实现了油液磨粒图像的实时采集、处理及通信。在图像的实时采集中,设计了基于V4L2的图像采集程序,实现了图像YUYV的输出格式。在图像预处理中,采用抽取图像Y分量及移位操作的方式实现了图像的快速灰度化;比较了多种平滑滤波方式,选定了以中值滤波方式滤除椒盐噪声,并采用峰值信噪比(PSNR)进行了清晰度评价;利用限制对比度的自适应直方图均衡化法(CLAHE)对油液磨粒图像进行了对比度调整,突出了某些离焦磨粒;对运动模糊和离焦模糊图像的恢复过程进行了详细研究,采用改进的Radon变换、微分自相关和DFT暗环轨迹法精确辨识了模糊角度、长度及半径,并采用维纳滤波较好的实现了图像复原。在图像后处理中,提出采用Otsu算法及形态学算法实现了磨粒与背景的分割及其二值滤波。根据Canny算子实现了磨粒边缘检测,并提取了磨粒尺寸和形状两大类型共13种特征参数,为描述磨粒特征提供了必要准备。并编写了基于GPRS的无线通信程序,实现了磨粒数据的可靠上传。最后利用QT框架编写了具有TCP网络通信、数据库管理、多线程响应和磨粒信息统计与显示等子功能的监控界面;搭建了油液磨粒监测实验平台,并对齿轮箱润滑油油样进行了测试,其测试结果与实际运行工况相符,且检测精度满足设计要求。