New Method for Image Detection of Welding Defects in Cracked Impellers of Large Wind Turbines

SHANG Shaobo; YAO Bo; ZHOU Yuntao; LIU Tianhong

doi:10.7512/j.issn.1001-2303.2025.06.16

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New Method for Image Detection of Welding Defects in Cracked Impellers of Large Wind Turbines
Vol. 55, Issue 6, Pages: 118-124(2025)
Received：19 August 2024，

Revised：2025-01-20，

Published：20 June 2025
DOI： 10.7512/j.issn.1001-2303.2025.06.16
稿件说明：

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商少波，姚博，周云涛，等.大型风电机组叶轮裂纹焊接缺陷图像检测新方法［J］.电焊机，2025，55（6）：118-124. DOI： 10.7512/j.issn.1001-2303.2025.06.16.

SHANG Shaobo, YAO Bo, ZHOU Yuntao, et al.New Method for Image Detection of Welding Defects in Cracked Impellers of Large Wind Turbines[J].Electric Welding Machine, 2025, 55(6): 118-124. DOI： 10.7512/j.issn.1001-2303.2025.06.16.

摘要

针对大型风电机组叶轮裂纹焊接缺陷检测精度低、效率低等问题，提出了一种基于粒子小波变异算法的图像检测技术。首先，对原始焊接缺陷图像进行灰度化、滤波和视觉增强处理，有效消除噪声并增强焊接缺陷特征。然后，采用ROI（Region of Interest，ROI）波形分析法提取图像中焊接缺陷的一阶差分序列内的波形特征，进而分析焊接缺陷的特征。将提取的特征作为输入，利用机器学习算法建立图像检测模型。采用粒子小波变异算法对建立的模型进行训练和优化，实现叶轮裂纹焊接缺陷图像的精准检测。试验结果表明，所提方法能够有效消除噪声，显著提高检测焊接缺陷图像的清晰度，并实现高精度、高效率的焊接缺陷检测，为风电机组的安全运行提供技术保障。

Abstract

In response to the low accuracy and efficiency of defect detection in the welding of large wind turbine impeller cracks

an image detection technology based on the particle wavelet mutation algorithm is proposed. Firstly

the original welding defect images are subjected to graying

filtering

and visual enhancement processing to effectively eliminate noise and enhance the features of welding defects. Then

the ROI (Region of Interest) waveform analysis method is used to extract the waveform features within the first-order difference sequence of the welding defects in the image

and further analyze the characteristics of the welding defects. The extracted features are used as inputs to establish an image detection model using machine learning algorithms. The particle wavelet mutation algorithm is used to train and optimize the established model to achieve precise detection of impeller crack welding defect images. Experimental results show that the proposed method can effectively eliminate noise

significantly improve the clarity of welding defect image detection

and achieve high-precision and efficient welding defect detection

providing technical support for the safe operation of wind turbine units.

关键词

Keywords

references

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