基于matlab平台，结合叶片照片数据，写一段关于风机叶片故障判断的代码

在MATLAB平台上，编写一个基于叶片照片数据的风机叶片故障判断算法通常涉及图像处理、特征提取和机器学习等多个步骤。这里提供一个简化的示例代码框架，假设我们已有一系列叶片照片，并假设图片包含一些可用于故障识别的关键特征，如裂纹、磨损等：

% 加载叶片照片数据集 (假设为RGB图像)
images = imread('blade_images_folder/*.jpg'); % 替换为实际文件夹路径

% 数据预处理 (例如缩放、灰度化、二值化等)
gray_images = rgb2gray(images);
binary_images = imbinarize(gray_images); % 利用阈值或边缘检测

% 提取特征 (例如形状描述符、纹理分析等)
features = extractFeatures(binary_images, 'orb'); % 使用ORB特征提取器

% 将特征转换为适合模型训练的数据结构
feature_vectors = cellfun(@(x) featureMatrix(x), features, 'UniformOutput', false);
labels =读取真实标签数据; % 从外部数据源获取每个样本对应的故障类别

% 划分训练集和测试集
[train_features, train_labels, test_features, test_labels] = splitData(feature_vectors, labels);

% 训练分类器 (比如支持向量机、随机森林等)
classifier = fitcecoc(train_features, train_labels); % 高级多类分类器

% 判断新图片的故障
new_image = imread('new_blade.jpg');
new_gray = rgb2gray(new_image);
new_binary = imbinarize(new_gray);
new_feature_vector = extractFeatures(new_binary, 'orb');
[~, predicted_label] = predict(classifier, new_feature_vector);

% 输出结果并显示诊断报告
if predicted_label == 1
    disp('叶片存在轻微损伤');
elseif predicted_label == 2
    disp('叶片有严重损伤，建议停机检查');
else
    disp('叶片状态良好');
end

%