Page 58 - 无损检测2025年第二期

纪旻祎，等：

基于数字图像相关跟踪技术的风机叶片运行状态检测

表1 参数向量 p 组成参数

参数 含义
u 水平位移
v 垂直位移
θ 旋转角度
x 方向的法向延伸
e x
y 方向的法向延伸
e y
剪切拉伸
γ xy
DIC-Tracking通常利用归一化后的图像强度
场，并通过最小二乘方法来找到最佳参数向量p*，使 图 2 叶片 3D 打印模型示意
参考图像和变形图像之间的差异最小。 图2（b）所示。
然后使用旋转矩阵R(θ)描述图像中的旋转，则有 （2）叶片追踪散斑制备
在 叶片上设置 4 个散斑追踪区域用于DIC-
（5）
Tracking，追踪区域距轴心分别为115，95，75，55 mm，

完整叶片检测模型及散斑如图3所示。其中单个散
在DIC-Tracking 中，旋转矩阵通常用于处理
斑区域大小5 mm×5 mm（长×宽）。每个叶片在中
图像的旋转畸变以及风机叶片等存在旋转的结构。
心部位、右侧部位制备两列散斑，该制备方案将用来
此外，DIC-Tracking 基于图像梯度算法优化图像，
判断裂纹萌生和扩展方向。
适用于传统 Lucas-Kanade 型算法无法分析的数据
集，如无散斑的物体、对比度低的图像、子集尺寸
小于10像素的图像等，可提升DIC检测精度 。
[9]
2 风机叶片DIC-Tracking检测试验平台

风力发电机组作为重要的能源基础设施，直接
影响电网安全稳定和风电场经济效益，其运行和维
护都受到严格管控。因此，文章仅在试验环境下开
展风机叶片的DIC-Tracking检测试验。
2.1 风机叶片模型及散斑制备
（1）风机叶片模型的制作
风机叶片在运行过程中存在轴心偏移、形变、裂
纹等损伤形式，因此，文章采用SolidWorks软件分
图 3 完整叶片检测模型及散斑示意
别创建无损伤、轴心偏移、叶片变形及裂纹扩展四
类叶片模型，并使用PLA（聚乳酸）材料对叶片模 2.2 工业相机
型进行3D打印。叶片损伤模型具体结构参数如表2 使用杰瑞微通公司开发的工业摄像头追踪叶片
所示。 运动；拍摄帧率为240 帧 ·s ，焦距为28 mm，视场
−1
表2 叶片损伤模型结构参数 mm 角为90°，分辨率（像素）为1 920×1 080（长×宽）。
模型 半径 轴心偏移量 拉伸宽度 裂纹扩展 3 叶片运行状态DIC-Tracking检测试验
无损伤模型 300 0 0 0
轴心偏移 300 1，2，3，10 0 0 3.1 叶片表面散斑质量评价
裂纹扩展 300 0 0 0~5 散斑是数字图像相关法的测量基础，其质量对
大变形 300 0 1，2，3，10 0
数字图像相关的计算精度有重要影响 [10] ，对其进行
为方便更换不同偏移量的偏心轴，笔者设计了 定量评价具有重要意义。散斑质量评价主要基于
可拆卸的中心轴和叶片结构，不同的中心轴模型如 以下两个参数进行：占空比和散斑尺寸。其中散斑
图2（a）所示，无损伤裂纹扩展、大变形叶片模型如 图样的最优占空比为 50%，笔者基于Ostu算法分
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2025 年 第 47 卷 第 2 期
无损检测