风机叶片检测方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种风机叶片检测方法、系统、设备及存储介质，包括如下步骤：采集风机上每一叶片的多张图像，在图像中识别出叶片的缺陷，并标注出每一缺陷的缺陷位置和缺陷类型以及缺陷所在叶片的编号；将每一叶片的多张图像拼接出每一叶片的三维图像，并在叶片的三维图像上标注出缺陷位置和缺陷类型；根据每一叶片的三维图像和该叶片的编号，建立风机的三维图像，以在风机的三维图像上显示出每一叶片的缺陷位置和缺陷类型。本发明专利技术中能够对收集到的叶片的多张图像进行识别并标注出叶片上的缺陷位置、缺陷类型，并进而建立风机的三维图像，从而能够在风机的三维图像显示出每一叶片的缺陷位置和缺陷类型，以便于在检修中便捷发现缺陷位置。

Fan blade detection method, system, equipment and storage medium

The invention provides a fan blade detection method, system, equipment and storage medium, including the following steps: collecting a plurality of images of each blade on the fan, identifying the defect of the blade in the image, marking the location and type of the defect and the number of the blade where the defect is located; and numbering each blade; The three-dimensional images of each blade are stitched together, and the position and type of the defect are marked on the three-dimensional images of each blade. According to the three-dimensional images of each blade and the number of the blade, the three-dimensional images of the fan are established to display the position and type of the defect of each blade on the three-dimensional images of the fan. The invention can identify and mark the defect position and the defect type on the collected blade images, and then establish the three-dimensional image of the fan, so that the defect position and the defect type of each blade can be displayed in the three-dimensional image of the fan, so as to find the defect position conveniently in the maintenance.

【技术实现步骤摘要】
风机叶片检测方法、系统、设备及存储介质
本专利技术涉及风机检测，具体地，涉及一种风机叶片检测方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
风力发电机是将风能转换为机械功，机械功带动转子旋转，最终输出交流电的电力设备。风力发电机一般有叶片、发电机、调向器、塔架、限速安全机构和储能装置等构件组成。在风力发电机的长期运行过程中，叶片的表面会呈现出各种损伤，例如叶片保护膜损伤、叶片掉漆、叶片结冰、叶片裂纹以及叶片油污等。目前，对叶片表面进行损伤检测时，通常采用人工爬上风力发电机进行检测，不仅会花费大量的人力，而且在人工爬上风力发电的进行检测的时候需要高空作业，作业人员的安全具有一定的风险。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种风机叶片检测方法、系统、设备及存储介质。根据本专利技术提供的风机叶片检测方法，包括如下步骤：步骤S1：采集风机上每一叶片的多张图像，在所述图像中识别出所述叶片的缺陷，并标注出每一所述缺陷的缺陷位置和缺陷类型以及所述缺陷所在叶片的编号；步骤S2：将每一所述叶片的多张图像拼接出每一所述叶片的三维图像，并在所述叶片的三维图像上标注出所述缺陷位置和缺陷类型；步骤S3：根据每一叶片的所述三维图像和该叶片的编号，建立所述风机的三维图像，以在所述风机的三维图像上显示出每一叶片的缺陷位置和缺陷类型。优选地，所述步骤S1包括如下步骤：步骤S101：将所述叶片的缺陷分类成若干缺陷类型，采集每种缺陷类型对应的叶片图像区域，生成多组训练图像；步骤S102：通过多组所述训练图像训练缺陷识别模块；步骤S103：将采集到的所述多张图像输入所述缺陷识别模块识别并进行缺陷位置和缺陷类型的标记。优选地，在将所述每种缺陷类型对应的叶片图像区域生成多组训练图像时，将所述叶片图像区域的背景去除；所述背景为采集叶片图像区域时生成的与所述叶片图像区域在平面上相邻的区域。优选地，每一所述叶片的多张图像包括每一叶片的两侧面顺次连接的叶根区域、叶根至叶中区域、叶中至叶尖区域以及叶尖区域。优选地，所述缺陷类型包括如下任一种或任多种：-叶片开裂；-附件脱落；-表面腐蚀；-表面掉漆；-胶衣脱落；-胶衣裂纹。优选地，所述步骤S2包括如下步骤：步骤S201：将每一所述叶片的多张图像拼接出每一所述叶片的三维图像；步骤S202：在每一所述叶片的两侧面分别建立以叶片的长度方向为X轴，以所述叶片的宽度方向为Y轴的坐标系，进而生成每一缺陷位置的坐标；步骤S203：将多个聚集分布的多个缺陷位置生成缺陷区域，在所述缺陷区域中每个缺陷位置至少与所述缺陷区域的另一缺陷位置的距离小于预设定距离；步骤S204：将所述缺陷区域在每一所述叶片上标识出。优选地，当所述缺陷类型为叶片开裂和胶衣裂纹时，所述步骤S101包括如下步骤：步骤S1011：采集每种缺陷类型对应的叶片图像区域，所述缺陷类型包括叶片开裂和胶衣裂纹；步骤S1012：将每一缺陷类型对应的叶片图像区域按照所处的缺陷区域分为若干个所述缺陷组；步骤S1013：将每一所述缺陷组中叶片图像区域按照缺陷长度由短至长依次排序；步骤S1014：依次跟踪相邻缺陷长度的两张叶片图像区域，当排列靠前的叶片图像区域缺陷长度生成至与所述缺陷组中相邻排列且排列靠后的叶片图像区域缺陷长度相同时，生成该相邻缺陷长度的两张叶片图像区域的老化时间。本专利技术提供的风机叶片检测系统，用于所述的风机叶片检测方法，包括：缺陷识别模块，用于识别采集到的风机上每一叶片的多张图像，在所述图像中识别出所述叶片的缺陷，并标注出每一所述缺陷的缺陷位置和缺陷类型以及所述缺陷所在叶片的编号；图像拼接模块，用于将每一所述叶片的多张图像拼接出每一所述叶片的三维图像，并在所述叶片的三维图像上标注出所述缺陷位置和缺陷类型；三维图像模块，用于根据每一叶片的所述三维图像和该叶片的编号，建立所述风机的三维图像，以在所述风机的三维图像上显示出每一叶片的缺陷位置和缺陷类型。本专利技术提供的风机叶片检测设备，包括：处理器；存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行所述风机叶片检测方法的步骤。本专利技术提供的计算机可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被执行时实现所述风机叶片检测方法的步骤。与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：本专利技术中能够对收集到的叶片的多张图像进行识别并标注出所述叶片上的缺陷位置、缺陷类型，并进而拼接出每一所述叶片的三维图像，建立所述风机的三维图像，从而能够在风机的三维图像显示出每一叶片的缺陷位置和缺陷类型，以能够方便的展示缺陷位置，以便于在检修中便捷发现缺陷位置；本专利技术中将所述叶片的缺陷分类呈若干缺陷类型，采集每种缺陷类型对应的叶片图像区域，生成多组训练图像，通过多组所述训练图像训练缺陷识别模块，从而提高了缺陷类型的识别效率。附图说明通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1为本专利技术中风机叶片检测方法的步骤流程图；图2为本专利技术中缺陷识别的步骤流程图；图3为本专利技术中缺陷区域标识的步骤流程图；图4为本专利技术中相邻缺陷长度的老化时间计算流程图；图5为本专利技术中叶片的结构示意图；图6为本专利技术中风机叶片检测系统的模块示意图；图7为本专利技术中风机叶片检测设备的结构示意图；以及图8为本本专利技术中计算机可读存储介质的结构示意图。图中：1为根区域；2为叶根至叶中区域；3为叶中至叶尖区域；4为叶尖区域。具体实施方式下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本专利技术，但不以任何形式限制本专利技术。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本专利技术的保护范围。在本实施例中，图1示出了本专利技术中风机叶片检测方法的步骤流程图，如图1所示，本专利技术提供的风机叶片检测方法，包括如下步骤：步骤S1：采集风机上每一叶片的多张图像，在所述图像中识别出所述叶片的缺陷，并标注出每一所述缺陷的缺陷位置和缺陷类型以及所述缺陷所在叶片的编号；步骤S2：将每一所述叶片的多张图像拼接出每一所述叶片的三维图像，并在所述叶片的三维图像上标注出所述缺陷位置和缺陷类型；步骤S3：根据每一叶片的所述三维图像和该叶片的编号，建立所述风机的三维图像，以在所述风机的三维图像上显示出每一叶片的缺陷位置和缺陷类型。在本实施例中，所述缺陷类型包括如下任一种或任多种：-叶片开裂；-附件脱落；-表面腐蚀；-表面掉漆；-胶衣脱落；-胶衣裂纹。在变形例中，也可以增加叶片雷击损伤、表面污染、结构损坏或前缘保护膜损伤等其他损坏。本专利技术中能够对收集到的叶片的多张图像进行识别并标注出所述叶片上的缺陷位置、缺陷类型，并进而拼接出每一所述叶片的三维图像，建立所述风机的三维图像，从而能够在风机的三维图像显示出每一叶片的缺陷位置和缺陷类型，以能够方便的展示缺陷位置，以便于在检修中便捷发现缺陷位置。图2示出了本专利技术中缺陷识别的步骤流程图，如图2所示，所述步骤S1包括如下步骤：步骤S101：将所述叶片的缺陷分类成若干缺陷类型，采集每种缺陷类型对应的叶片图像区域，生成多组训练图像；步骤S102：通过多组所述训练图像训练缺陷识别模块；步骤S103：将采集到的所述多本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风机叶片检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：采集风机上每一叶片的多张图像，在所述图像中识别出所述叶片的缺陷，并标注出每一所述缺陷的缺陷位置和缺陷类型以及所述缺陷所在叶片的编号；步骤S2：将每一所述叶片的多张图像拼接出每一所述叶片的三维图像，并在所述叶片的三维图像上标注出所述缺陷位置和缺陷类型；步骤S3：根据每一叶片的所述三维图像和该叶片的编号，建立所述风机的三维图像，以在所述风机的三维图像上显示出每一叶片的缺陷位置和缺陷类型。

【技术特征摘要】
1.一种风机叶片检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：采集风机上每一叶片的多张图像，在所述图像中识别出所述叶片的缺陷，并标注出每一所述缺陷的缺陷位置和缺陷类型以及所述缺陷所在叶片的编号；步骤S2：将每一所述叶片的多张图像拼接出每一所述叶片的三维图像，并在所述叶片的三维图像上标注出所述缺陷位置和缺陷类型；步骤S3：根据每一叶片的所述三维图像和该叶片的编号，建立所述风机的三维图像，以在所述风机的三维图像上显示出每一叶片的缺陷位置和缺陷类型。2.根据权利要求1所述的风机叶片检测方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下步骤：步骤S101：将所述叶片的缺陷分类成若干缺陷类型，采集每种缺陷类型对应的叶片图像区域，生成多组训练图像；步骤S102：通过多组所述训练图像训练缺陷识别模块；步骤S103：将采集到的所述多张图像输入所述缺陷识别模块识别并进行缺陷位置和缺陷类型的标记。3.根据权利要求2所述的风机叶片检测方法，其特征在于，在将所述每种缺陷类型对应的叶片图像区域生成多组训练图像时，将所述叶片图像区域的背景去除；所述背景为采集叶片图像区域时生成的与所述叶片图像区域在平面上相邻的区域。4.根据权利要求1所述的风机叶片检测方法，其特征在于，每一所述叶片的多张图像包括每一叶片的两侧面顺次连接的叶根区域、叶根至叶中区域、叶中至叶尖区域以及叶尖区域。5.根据权利要求2所述的风机叶片检测方法，其特征在于，所述缺陷类型包括如下任一种或任多种：-叶片开裂；-附件脱落；-表面腐蚀；-表面掉漆；-胶衣脱落；-胶衣裂纹。6.根据权利要求1所述的风机叶片检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下步骤：步骤S201：将每一所述叶片的多张图像拼接出每一所述叶片的三维图像；步骤S202：在每一所述叶片的两侧面分别建立以叶片的长度方向为X轴，以所述叶片的宽度方向为Y轴的坐标系，进而生成每一缺陷位置的坐标；步骤S20...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱枫，柯岩，
申请(专利权)人：上海扩博智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31