一种用于风机叶片检测的无人机系统及控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种用于风机叶片检测的无人机系统，包括控制单元、通讯单元、用于对被检测风机叶片进行热成像图像采样进行采样的第一无人机，以及用于对被检测风机叶片进行高清图像采样的第二无人机；是一种用于风机叶片检测的双机设计的无人机系统和方法，能够实现提高检测效率和识别准确率，降低无人机与风机叶片撞击的风险，延长无人机和风机叶片的使用寿命。命。

【技术实现步骤摘要】
一种用于风机叶片检测的无人机系统及控制方法


[0001]本专利技术涉及风力发电机检测
，尤其涉及一种用于风机叶片检测的无人机系统及控制方法。

技术介绍

[0002]风能是一种重要的可再生能源，随着我国风能市场的扩大，风机制造业逐渐进入高速发展期。风力发电机的寿命和安全性影响着风电利用和发展的脚步，风机叶片是风力发电机的核心部件，其寿命和安全性直接影响着整个风电机组的寿命和安全状况。由于风电场运行环境比较复杂，风机叶片全天候在高空运行，长期接收风沙、污染、雷击以及台风等各种因素的影响，风机叶片容易出现缺陷并逐步扩展，若未能及时发现风机叶片缺陷，会直接影响了载荷和刚度矩阵，最终降低叶片的寿命和运行安全性。
[0003]现有中，对风机叶片的巡检通过无人机飞到指定风机上空进行拍摄后返航，再将无人机拍摄的图像导出进行查看分析，上述方式存在花费较多的人工成本进行处理，降低检测效率和识别的准确率；另外，在无人机飞行过程中由于人为操控，容易撞击风机导致无人机损坏，以及导致增加风机叶片表面的损坏程度。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于针对现有技术的缺陷，本专利技术的目的在于提出一种用于风机叶片检测的无人机系统，能够实现提高检测效率和识别准确率，降低无人机与风机叶片撞击的风险，延长无人机和风机叶片的使用寿命。
[0005]本专利技术提供的一种用于风机叶片检测的无人机系统，包括控制单元、通讯单元、用于对被检测风机叶片进行热成像图像采样进行采样的第一无人机，以及用于对被检测风机叶片进行高清图像采样的第二无人机；
[0006]所述第一无人机包括控制器以及与控制器间控制相连的热成像相机，控制器通过所述通讯单元接收所述控制单元的无人机控制信号和热成像采样信号，并根据无人机控制信号和热成像采样信号控制第一无人机飞抵指定位置对被检测风机叶片进行热成像图像采样；
[0007]所述第二无人机包括控制器以及与控制器间控制相连的高清成像相机，控制器通过所述通讯单元接收所述控制单元的无人机控制信号和高清成像采样信号，并根据无人机控制信号和高清成像采样信号控制第二无人机飞抵指定位置对被检测风机叶片进行高清图像采样；
[0008]所述控制单元对所述第一无人机采集的被检测风机叶片的热成像图像进行处理，识别出风机叶片的缺陷位置，并向第二无人机的控制器发出控制指令，控制第二无人机飞抵指定位置，对被检测风机叶片缺陷位置进行高清图像采样，并对高清图像进行处理，将从热成像图像中识别出的风机叶片缺陷位置标记在高清图像上。
[0009]优选的，所述第一无人机沿平行于风机叶片的长度方向进行飞行拍摄，且控制所
述热成像相机与所述风机叶片的距离为1～3米。
[0010]优选的，所述第一无人机和第二无人机均还包括RTK定位模块，通过所述RTK定位模块可获得所述第一无人机和第二无人机的位置信息。
[0011]优选的，所述高清相机为设有云台的高清相机或双光摄像头相机。
[0012]对应上述的无人机系统，本专利技术还提供了一种用于风机叶片检测的无人机系统及控制方法，包括以下步骤：
[0013]步骤1，控制单元通过通讯单元向第一无人机的控制器发送控制指令，控制第一无人机飞抵指定高度位置，然后通过通讯单元向第一无人机的控制器发送热成像采样信号，第一无人机的热成像相机对准被检测风机叶片进行热成像图像采样，并将采集到的风机叶片热成像图像通过控制器发送至控制单元；
[0014]步骤2，控制单元对所述第一无人机采集的被检测风机叶片的热成像图像进行处理，识别出风机叶片的缺陷位置，并根据风机叶片的缺陷位置生成第二无人机的控制指令；
[0015]步骤3，控制单元通过通讯单元向第二无人机的控制器发送步骤2生成的控制指令，控制第二无人机飞抵指定位置，然后通过通讯单元向第二无人机的控制器发送高清成像采样信号，第二无人机的高清成像相机对准被检测风机叶片的缺陷位置进行高清图像采样，并将采集到的风机叶片高清成像图像通过控制器发送至控制单元；
[0016]步骤4，控制单元对步骤3中采集到的高清图像进行处理，并将步骤2中从热成像图像中识别出的风机叶片缺陷位置标记在风机叶片高清图像上。
[0017]优选的，所述步骤1中，所述第一无人机对被检测风机叶片进行热成像图像采样时，所述控制单元控制所述第二无人机同时获取风机叶片整体图像，其中，所述整体图像中包括含第一无人机对风机叶片进行热成像图像采样的图像。
[0018]进一步的，所述第一无人机和第二无人机均还包括RTK定位模块，通过所述RTK定位模块可获得所述第一无人机和第二无人机的位置信息，所述第一无人机和第二无人机在进行热成像图像采样和高清图像采样时，同时将第一无人机和第二无人机的位置信息标记在热成像图像和高清图像中，所述步骤4中，将步骤2中从热成像图像中识别出的风机叶片缺陷位置标记在风机叶片高清图像的过程中，还包括根据热成像图像和高清图像中的位置信息对热成像图像和高清图像的比例进行统一调整定位。
[0019]更具体的，所述步骤2中，控制单元对所述第一无人机采集的被检测风机叶片的热成像图像进行处理，具体的，包括以下步骤：
[0020]步骤1，对热成像图像进行图像增广处理，增加热成像图像的数据量；具体的，所述步骤1中，对所述热成像图像进行图像增广处理包括：对所述热成像图像进行翻转、裁剪和变换颜色处理，能够实现对图像质量的改善，以便于计算分析，提高模型的泛化能力，还可以防止模型过拟合，从而导致检测精度降低。优选的，所述对所述热成像图像进行翻转是将热成像图像进行左右上下翻转；所述变换颜色处理是将同一张热成像图像的颜色饱和度进行变换形成若干张颜色饱和度不同的热成像图像；所述裁剪是对热成像图像不同位置(如右下部分或者左上部分)进行剪裁。
[0021]步骤2，对经过步骤1图像增广处理后的热成像图像进行二值化处理，然后通过高斯滤波处理消除热成像图像中的高斯噪声，然后对高斯滤波处理后的图像再进行线性灰度增强处理；高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减
噪过程，通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。给定一张黑白图片，该图片可能黑白并不分明，整个图片最黑的像素点的像素值可能并没有达到0，而最白的像素点的像素值可能并没有达到255，换句话说，这张黑白图像的像素并不均匀，整体的像素值集中在某一块区域，因此需要进行线性的像素，因此，所述步骤2中，所述线性灰度增强处理，是将高斯滤波处理后的图像中最黑的像素点像素值调整为0、将最白的像素点像素值调整为255，将其他的像素点的像素值根据其与最黑和/或最白的像素点间的颜色深度比值进行线性调整，比值比率和线性度可以根据先验阈值设定和调整。
[0022]优选的，所述步骤2中进行高斯滤波处理，具体的，是采用二维高斯分布对经过步骤1图像增广处理后的热成像图像中的特征变量x和y进行高斯滤波处理，其中，σ是可调参数，σ本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于风机叶片检测的无人机系统，其特征在于：包括控制单元、通讯单元、用于对被检测风机叶片进行热成像图像采样进行采样的第一无人机，以及用于对被检测风机叶片进行高清图像采样的第二无人机；所述第一无人机包括控制器以及与控制器间控制相连的热成像相机，控制器通过所述通讯单元接收所述控制单元的无人机控制信号和热成像采样信号，并根据无人机控制信号和热成像采样信号控制第一无人机飞抵指定位置对被检测风机叶片进行热成像图像采样；所述第二无人机包括控制器以及与控制器间控制相连的高清成像相机，控制器通过所述通讯单元接收所述控制单元的无人机控制信号和高清成像采样信号，并根据无人机控制信号和高清成像采样信号控制第二无人机飞抵指定位置对被检测风机叶片进行高清图像采样；所述控制单元对所述第一无人机采集的被检测风机叶片的热成像图像进行处理，识别出风机叶片的缺陷位置，并向第二无人机的控制器发出控制指令，控制第二无人机飞抵指定位置，对被检测风机叶片缺陷位置进行高清图像采样，并对高清图像进行处理，将从热成像图像中识别出的风机叶片缺陷位置标记在高清图像上。2.如权利要求1所述的一种用于风机叶片检测的无人机系统，其特征在于：所述第一无人机沿平行于风机叶片的长度方向进行飞行拍摄，且控制所述热成像相机与所述风机叶片的距离为1～3米。3.如权利要求1所述的一种用于风机叶片检测的无人机系统，其特征在于：所述第一无人机和第二无人机均还包括RTK定位模块，通过所述RTK定位模块可获得所述第一无人机和第二无人机的位置信息。4.如权利要求1所述的一种用于风机叶片检测的无人机系统，其特征在于：所述高清相机为设有云台的高清相机或双光摄像头相机。5.一种用于风机叶片检测的无人机控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，控制单元通过通讯单元向第一无人机的控制器发送控制指令，控制第一无人机飞抵指定高度位置，然后通过通讯单元向第一无人机的控制器发送热成像采样信号，第一无人机的热成像相机对准被检测风机叶片进行热成像图像采样，并将采集到的风机叶片热成像图像通过控制器发送至控制单元；步骤2，控制单元对所述第一无人机采集的被检测风机叶片的热成像图像进行处理，识别出风机叶片的缺陷位置，并根据风机叶片的缺陷位置生成第二无人机的控制指令；步骤3，控制单元通过通讯单元向第二无人机的控制器发送步骤2生成的控制指令，控制第二无人机飞抵指定位置，然后通过通讯单元向第二无人机的控制器发送高清成像采样信号，第二无人机的高清成像相机对准被检测风机叶片的缺陷位置进行高清图像采样，并将采集到的风机叶片高清成像图像通过控制器发送至控制单元；步骤4，控制单元对步骤3中采集到的高清图像进行处理，并将步骤2中从热成像图像中识别出的风机叶片缺陷位置标记在风机叶片高清图像上。6.如权利要求5所述的一种用于风机叶片检测的无人机控制方法，其特征在于：所述步骤1中，所述第一无人机对被检测风机叶片进行热成像图像采样时，所述控制单元控制所述第二无人机同时获取风机叶片整体图像，其中，所述整体图像中包括含第一无人机对风机叶片进行热成像图像采样的图像。
7.如权利要求5所述的一种用于风机叶片检测的无人机控制方法，其特征在于：所述步骤1中，所述第一无人机沿平行于风机叶片的长度方向进行飞行拍摄，且控制所述热成像相机与所述风机叶片的距离为1～3米。8.如权利要求5或6所述的一种用于风机叶片检测的无人机控制方法，其特征在于：所述第一无人机和第二无人机均还包括RTK定位模块，通过所述RTK定位模块可获得所述第一无人机和第二无人机的位置信息，所述第一无人机和第二无人机在进行热成像图像采样和高清图像采样时，同时将第一无人机和第二无人机的位置信息标记在热成像图像和高清图像中，所述步骤4中，将步骤2中从热成像图像中识别出的风机叶片缺陷位置标记在风机叶片高清图像的过程中，还包括根据热成像图像和高清图像中的位置信息对热成像图像和高清图像的比例进行统一调整定位。9.如权利要求5所述的一种用于风机叶片检测的无人机控制方法，其特征在于，所述步骤2中，控制单元对所述第一无人机采集的被检测风机叶片的热成像图像进行处理，具体的，包括以下步骤：步骤21，对热成像图像进行图像增广处理，增加热成像图像的数据量；步骤22，对经过步骤21图像增广处理后的热成像图像进行二值化处理，然后通过高斯滤波处理消除热成像图像中的高斯噪声，具体的，是采用二维高斯分布对经过步骤21图像增广处理后的热成像图像中的特征变量x和y进行高斯滤波处理，其中，σ是可调参数，σ的大小决定高斯函数的宽度，G(x，y)表示关于x和y的高斯函数，x代表像素点的灰度值，y代表通过高斯函数计算后的灰度值；然后对高斯滤波处理后的图像再进行线性灰度增强处理具体的，是通过灰度线性变换函数对所述经过高斯滤波处理后的图像中的特征变量x和y进行线性灰度增强处理，其中，g(x，y)表示关于(x，y)的线性变...

【专利技术属性】
技术研发人员：莫堃，王立闻，刘标，彭凡，杨霄，徐娜，张沛，邓超，
申请(专利权)人：东方电气集团科学技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：