一种非接触式风电叶片风沙侵蚀程度检测方法技术

本发明专利技术提供了一种非接触式风电叶片风沙侵蚀程度检测方法。首先，利用无人机搭载图像采集系统定期获取风电叶片受风沙侵蚀图像；然后由无人机上的全高清数字图像传输系统将采集到的图像实时传输到计算机中，利用自编图像处理软件对采集到的图像数据进行处理，获得风电叶片的划痕特征信息，根据划痕特征信息，对风电叶片受风沙侵蚀程度进行评判并预警。本发明专利技术解决了由于风电叶片高度比较高、人工检测难以及人工肉眼判断不准确等问题，并且本发明专利技术的图像采集过程更容易实现，其图像处理的结果精度高且易于被工程人员接受，降低了人工检测的工作量。该技术除了可以对叶片损伤进行检测外，还可以用于风电塔筒等表面损伤的检测。

【技术实现步骤摘要】
一种非接触式风电叶片风沙侵蚀程度检测方法
本专利技术涉及结构健康检测
，具体涉及一种非接触式风电叶片风沙侵蚀程度检测方法。
技术介绍
西北地区由于风中含有较大的沙粒会对叶片产生较大的侵蚀作用进而直接影响风电发电效率与结构整体的安全性。现在传统的叶片检测手段是望远镜观察和绳索垂降人工检测。传统叶片检测有以下缺点：(1)检测效率低，工人劳动强度大；(2)高空作业，检测成本高；(3)检测时间长，停机发电量损失大。机器视觉系统以其优异的检测水平已在大型精密仪器受侵蚀程度方面得到了验证，因此该技术受到广泛关注。现有的研究主要围绕着风电塔筒的涂层以及风力机叶片涂层材料的选择、受力性能等方面展开，而在利用图像处理技术对侵蚀叶片进行图像采集、图像处理、叶片划痕的识别与提取以及叶片受侵蚀程度评判方面则几乎空白。风沙对风力机叶片的侵蚀程度在风电发电效率和整体稳定性方面起着至关重要的作用，已有理论模型不能真实评定叶片受侵蚀程度。因此，基于机器视觉系统检测叶片并给出侵蚀程度后划痕直观图及相应的评判依据,具有重要的实际意义。
技术实现思路
为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种非接触式风电叶片风沙侵蚀程度检测方法。本专利技术的技术方案如下：首先利用无人机搭载的图像采集系统定期获取风电叶片受风沙侵蚀过程中的图像；运用图像传输系统实现图像的远距离传输到安装有图像采集卡的处理器当中；然后对图像进行图像处理并计算划痕长度、宽度以及划痕面积损伤率等相关参数，获得风电叶片的划痕特征信息；最后根据划痕特征信息与各个划痕的参数值得出最终的检测结果，具体包括以下步骤：S1：搭建图像采集系统，图像采集部分根据检测环境和相机采集精度将高倍自动对焦镜头、CMOS工业相机以及全高清数字图像传输系统组成的图像采集和传输单元安装到无人机上，然后根据相机的视场，将叶片划分为N份；根据相机的物距，计算无人机与待测叶片间的垂直距离并在无人机上设置识别距离；地面部分将全高清数字图像传输系统地面接收器和安装有图像采集卡的处理设备连接；S2：图像采集，利用所述步骤S1搭建的图像采集系统，启动处理设备和相机，待无线传输信号稳定后启动无人机升高到待测叶片处，根据无人机内自带的卫星定位模块相对高度识别功能，对待测叶片的各个子部分依次进行图像采集，并由无人机上的全高清数字图像传输系统将采集到的图像传输回地面上的全高清数字图像传输系统地面接收器，再从地面接收器传输到安装有图像采集卡的处理设备当中；S3：图像处理，利用所述步骤S2中获取的风电叶片各个子部分的划痕图像，对划痕图像依次进行图像预处理、边缘检测、图像分割、划痕信息计算后获得图像划痕特征信息，最后通过图像拼接技术获取整个风电叶片的划痕特征信息；S4：风电叶片侵蚀程度评价，根据所述步骤S3中风电叶片的划痕特征信息，为叶片受风沙侵蚀程度的评判提供划痕直观图像，所述划痕直观图像包括划痕长度、宽度、划痕面积、划痕面积占有率的实际图像和相应数据参数。上述步骤S2中获取风电叶片划痕图像时，将风电叶片上每个部位的图像均采集到，经过处理设备处理后，再通过图像拼接技术得到叶片整体受损图，以供后续进行评判。上述步骤S2中获取风电叶片划痕图像时，若出现因天气状况不佳，如下雨和阴天而导致采集到的叶片图像不清晰，使得后续图像识别误差太大的情况，可选取天气晴朗的时段进行采集，将相应的风电叶片置于颜色有差异的背景中。上述步骤S2中卫星定位模块为GPS\GLONASS双模。为保证图像既有图像目标和背景灰度值的明显差异，又要保证在整个被监测区域内有足够的整体亮度。可在无人机上安装LED点光源，照明系统选择前向照明，即光源位于待测试件与相机之间,CMOS相机和光源系统同轴组成视觉拍摄系统，这样可以为后续图像处理及识别精度方面提供便利。上述步骤S3中，风电叶片划痕特征提取包括划痕图像增强、划痕中心点定位、确定划痕特征区域和特征提取；其中先将采集到的划痕图灰度化处理，得到灰度图像的阈值；根据阈值对图像进行图像增强处理，得到清晰的划痕灰度图；然后对其划痕灰度图进行三次样条插值得到边界平滑的划痕图像，最后将划痕区域的像素矩阵函数与高斯差分函数进行卷积运算，得到SIFT特征点，将前述二值化累积得到的特征图像进行八方向的Gabor滤波，得到最终高精度的划痕区域图像，最后用边界属性得到划痕的长径、短径、面积及周长等特征值。本专利技术相对于现有技术具有以下优点：1、本专利技术的风电叶片侵蚀程度检测方法，其整套检测设备容易携带、检测平台易快速搭建，整个检测过程均由地面的工程人员远程操作实现，与传统意义上的人员高空检测叶片损伤程度相比，该方法难度低，安全性高、判断精准，能够数倍的节约劳动力，从而能更容易实现且易于被工程人员接受。2、本专利技术基于机器视觉技术的非接触式检测方法，可以实现对叶片侵蚀过程的定期检测，结合图像处理软件得到的划痕直观图像和划痕长度、宽度及划痕面积占有率等参数值，能够较为真实的反映叶片受风沙侵蚀程度的大小，同时也为工程人员对更加精确地判断叶片损伤程度提供了直观图像和参数依据。3、本专利技术的检测过程是非接触，地面操作人员只需两人即可完成整个图像采集，且图像采集过程不受当地气候条件和场地太大的限制，采集图像快速高效，可做到随测随走，从而大大提高了工程人员的效率。4、本专利技术能够弥补使用高倍望远镜观测所达不到的精细化程度，从而可以更全面、更直观、更权威地检测和得出风电叶片侵蚀程度，为工程人员快速评判提供一种有效手段。附图说明图1为本专利技术叶片图像采集系统示意图；图2为本专利技术的划痕识别算法流程图；图3为原始叶片划痕图像；图4为叶片划痕处理后的图像；图中：1，采集区域；2，风电叶片；3，无人机；4，高倍自动对焦镜头；5，CMOS工业相机；6，无人机控制台；7，处理设备。具体实施方式以下结合附图，对本专利技术的一种风电叶片风沙侵蚀程度检测方法做进一步的详细说明。如图1所示，本专利技术的一种非接触式风电叶片风沙侵蚀程度检测方法，首先利用无人机3搭载的图像采集系统定期获取风电叶片在不同风况条件下的侵蚀图像，然后利用MATLAB预先编制的图像处理程序对图像信息进行提取，获得风电叶片的划痕特征信息；最后根据划痕特征信息如：划痕的长度、宽度以及划痕面积在采集叶片图像中的划痕面积占有率等参数得出最终检测结果。具体包括以下步骤：S1：搭建图像采集系统，在无人机上安装相机镜头和相机，根据检测环境和图像采集精度，确定相机镜头与风电叶片之间的物距和相机图像采集的视场大小，然后在无人机上将障碍物感知距离设置为相机采集的物距参数；根据视场的大小将待测叶片分为N等份，然后将无人机搭载的图像采集平台与安装有图像采集卡的计算机相连；完成图像采集系统的平台搭建；S2：图像采集，利用步骤S1搭建的图像采集系统，启动无人机及安装在无人机上的相机，飞控人员通过遥控无人机到叶片采集的指定位置，待相机稳定后，启动安装在计算机上的相机采集界面，利用鼠标点击来控制相机进行图像采集，待采集完之后，通过无人机内部的卫星定位模块来识别自身的飞行状态和相对位移，其中定位模块为GPS\GLONASS双模，让他到达下一个叶片待测区进行依次采集，直到叶片上面N等份图像采集完，遥控无人机返回地面，图像采集结束；S3：图像处理，利用步骤S本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种非接触式风电叶片风沙侵蚀程度检测方法，其特征在于，首先利用无人机搭载由高倍自动对焦镜头和CMOS工业相机所组成得图像采集系统获取受风沙侵蚀下风电叶片的图像；然后通过无人机上安装的图像传输系统将采集到的图像传输到安装有图像采集卡的处理设备中；再利用图像处理技术对图像信息进行提取，获得风电叶片的划痕特征信息；最后根据划痕特征信息得出最终检测结果；所述划痕特征信息包括划痕的长度、宽度以及划痕总面积在整个采集叶片图像中的划痕面积占有率。

【技术特征摘要】
1.一种非接触式风电叶片风沙侵蚀程度检测方法，其特征在于，首先利用无人机搭载由高倍自动对焦镜头和CMOS工业相机所组成得图像采集系统获取受风沙侵蚀下风电叶片的图像；然后通过无人机上安装的图像传输系统将采集到的图像传输到安装有图像采集卡的处理设备中；再利用图像处理技术对图像信息进行提取，获得风电叶片的划痕特征信息；最后根据划痕特征信息得出最终检测结果；所述划痕特征信息包括划痕的长度、宽度以及划痕总面积在整个采集叶片图像中的划痕面积占有率。2.如权利要求1所述的一种非接触式风电叶片风沙侵蚀程度检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：搭建图像采集系统，图像采集部分根据检测环境和相机采集精度将高倍自动对焦镜头、CMOS工业相机以及全高清数字图像传输系统组成的图像采集和传输单元安装到无人机上，然后根据相机的视场，将叶片划分为N份；根据相机的物距，计算无人机与待测叶片间的垂直距离并在无人机上设置识别距离；地面部分将全高清数字图像传输系统地面接收器和安装有图像采集卡的处理设备连接；S2：图像采集，利用所述步骤S1搭建的图像采集系统，启动处理设备和相机，待无线传输信号稳定后启动无人机升高到待测叶片处，根据无人机内自带的卫星定位模块到达待测高度，并对待测叶片的各个子部分依次进行图像采集，然后由无人机上的全高清数字图像传输系统将采集到的图像传输回地面上的全高清数字图像传输系统地面接收器中，再从地面接收器传输到安装有图像采集卡的处理设备当中；S3：图像处理，利用所述步骤S2中获取的风电叶片各个子部分的划痕图像，对划痕图像依次进行图像预处理、边缘检测、图像分割、划痕信息计算后获...

【专利技术属性】
技术研发人员：李万润，张建斐，王雪平，王辉，杜永峰，
申请(专利权)人：兰州理工大学，
类型：发明
国别省市：甘肃,62