由于风力发电机组工作环境恶劣,风电叶片在运行工作过程中难免会受到各种损伤。风电叶片表面损伤及时检测,准确定位,对于叶片的及时维护,节约成本,降低维修时间,避免损伤进一步扩大,具有重要的意义。本文针对用云台摄像机远距离采集的风电叶片分段局部图像,围绕这一问题展开研究。首先,提出一种基于风力发电机叶片尺寸特征的拼接方法。将图像进行灰度化、边缘增强等预处理,然后提取叶片图像边缘轮廓,计算叶片图像像素点之间的距离作为待配准尺寸特征,根据该特征将图像平移变换、拼接融合,最终获取完整风力发电机叶片图像,解决了叶片局部图像存在颜色单一、表面弱纹理导致无法提取特征点的问题。其次,提出了一种基于风电参数和设计理论建立风电机叶片三维模型的方法。首先根据部分已知的风电机叶片参数推导出风电机传动效率、叶尖速比、风能利用率等数据。然后按照叶素-动量理论将完整叶片分为多个叶素截面,将计算出的叶片数据带入威尔逊叶片优化设计模型,迭代得出各个叶素截面的弦长和扭角。通过Profili软件将不同弦长的叶素截面的二维坐标导出,并进行坐标变换优化,得到叶素截面的三维坐标点,将坐标点导入Solidworks绘制出三维曲面,最终放样生成叶片三维模型。最后,提出一种针对单幅正视映射图像的逆向对应贴图的三维拟合方法,以提高风电叶片表面损伤检测精度。该方法首先根据映射图像和三维图像模型坐标点的一一对应关系,对应获得最重要的像素坐标点的深度信息。然后通过重建坐标原点的方法求出图像与三维模型对应坐标点位置之间的线性变换矩阵,通过对图像拉伸延展完成二维图像对三维模型的贴图拟合,并通过生成纹理图像来拟合风电叶片三维模型进行验证。最后通过对比风电叶片图像上二维损伤面积和叶片三维模型损伤表面积精度差别,验证了所提方法的有效性。