基于图像融合的风电塔筒边缘检测及提取方法

摘要：

风电塔筒倾斜度测量对风电机组的安全运行具有重要意义.为了实现基于机器视觉的风电塔筒倾斜度测量,需要对塔筒图像的边缘线进行准确提取,这直接决定了测量的准确度.使用两种灰度化方法以避免图像模糊带来的误差,通过高斯滤波消除随机噪声,选择ROI区域避免背景噪声干扰;对比一阶微分算子、Canny算子、Kirsch算子后选用Kirsch算子进行边缘检测;将采用两种灰度化方法后的边缘检测结果进行融合,使边缘检测结果更加完整,最后采用霍夫变换进行边缘线提取.实验结果表明,结合图像灰度化、Kirsch算子、图像融合和霍夫变换提取塔筒边缘线的方法能准确提取风电塔筒边缘信息,符合风电塔筒倾斜度测量基础数据的标准.

关键词：风电塔筒、边缘检测、边缘提取、图像融合、霍夫变换

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：内蒙古自治区关键技术攻关项目2021GG0433

在线出版日期：2022-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：90-95