一种输电铁塔的无人机激光清洗方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种输电铁塔的无人机激光清洗方法及系统，该方法包括：基于锈蚀检测模型识别所述待清洗输电铁塔图像信息得到输电铁塔锈蚀信息；基于路径规划模型根据所述输电铁塔锈蚀信息进行路径规划得到无人机清洗路径；根据所述无人机清洗路径对输电铁塔的锈蚀进行激光清洗并回收锈蚀粉尘；当无人机激光清洗完成后，对输电铁塔进行损伤检测。本发明专利技术提供的一种输电铁塔的无人机激光清洗方法及系统，识别出输电铁塔的锈蚀部位，通过无人机对输电铁塔的锈蚀部位进行清洗，清洗效率高，实现了对输电铁塔锈蚀部位的精准清洗，且对输电铁塔损害小。损害小。损害小。

【技术实现步骤摘要】
一种输电铁塔的无人机激光清洗方法及系统


[0001]本专利技术涉及激光清洗
，尤其涉及一种输电铁塔的无人机激光清洗方法及系统。

技术介绍

[0002]输电铁塔则是架空线路的支撑点，是输电线路的重要环节，输电铁塔构件锈蚀是输电铁塔损伤的主要形式之一，锈蚀会影响输电铁塔结构的承载能力，影响结构安全性，因此，对输电铁塔的锈蚀进行清洗具有重要意义。
[0003]现有技术中，对输电铁塔的锈蚀进行清洗主要通过传统的机械清洗方法或者化学清洗方法。机械清洗方法主要通过机械设备对输电铁塔上的锈蚀进行清洗；化学清洗方法主要通过化学用品对输电铁塔上的锈蚀进行化学反应，以达到清洗的效果。
[0004]但是，使用机械清洗方法或者化学清洗方法时，需要人为进行操作，而通过人为操作需要先确定好锈蚀点，然后进行对应的清洗，有时候甚至需要让输电铁塔断电才能进行，而且需要登入到输电铁塔上对应的锈蚀点处才能进行清洗，而这就导致清洗的效率降低，并且存在一些安全隐患。且机械清洗方法多通过刮、蹭等操作将锈蚀去除，化学清洗方法多通过化学用品与锈蚀进行化学反应实现清洗锈蚀，这些方法的清洗精度低，而且都有可能对输电铁塔产生损害，而这些损害在这些清洗方法中难以引起注意，从而使得输电铁塔的使用寿命降低产生大量的经济损失，更有可能会产生安全隐患。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，有必要提供一种输电铁塔的无人机激光清洗方法及系统，用以解决现有技术中输电铁塔清洗效率低、清洗精度低且清洗时容易对输电铁塔造成损害的问题。
[0006]为达到上述技术目的，本专利技术采取了以下技术方案：
[0007]第一方面，本专利技术提供了一种输电铁塔的无人机激光清洗方法，包括：
[0008]基于锈蚀检测模型识别待清洗输电铁塔图像信息得到输电铁塔锈蚀信息；
[0009]基于路径规划模型根据输电铁塔锈蚀信息进行路径规划得到无人机清洗路径；
[0010]根据无人机清洗路径对输电铁塔的锈蚀进行激光清洗并回收锈蚀粉尘；
[0011]当无人机激光清洗完成后，对输电铁塔进行损伤检测。
[0012]优选的，基于锈蚀检测模型识别待清洗输电铁塔图像信息得到输电铁塔锈蚀信息，包括：
[0013]基于YOLOV5网络和注意力机制建立初始检测模型，对初始检测模型进行训练得到锈蚀检测模型；
[0014]获取待清洗输电铁塔图像信息，将待清洗输电铁塔图像信息输入至锈蚀检测模型得到输电铁塔锈蚀信息；
[0015]基于坐标转换规则，根据输电铁塔锈蚀信息得到输电铁塔锈蚀的真实坐标。
[0016]优选的，基于路径规划模型根据输电铁塔锈蚀信息进行路径规划得到无人机清洗
路径，包括：
[0017]基于快速随机探索树路径规划算法，根据无人机初始位置和真实坐标确定无人机清洗路径；
[0018]根据无人机清洗路径构造埃尔米特曲线；
[0019]基于埃尔米特曲线优化无人机清洗路径得到目标无人机清洗路径。
[0020]优选的，根据无人机清洗路径对输电铁塔的锈蚀进行激光清洗并回收锈蚀粉尘，包括：
[0021]根据无人机清洗路径对待清洗输电铁塔的锈蚀位置进行清洗以及冷却处理；
[0022]无人机对待清洗输电铁塔的锈蚀进行清洗时，吸取锈蚀清洗产生的粉尘。
[0023]优选的，当无人机激光清洗完成后，对输电铁塔进行损伤检测，包括：
[0024]根据待清洗输电铁塔清洗完成后锈蚀位置的图像数据进行表面缺陷检测；
[0025]对待清洗输电铁塔进行超声波探伤得到待清洗输电铁塔的损伤信息。
[0026]优选的，根据待清洗输电铁塔清洗完成后锈蚀位置的图像数据进行表面缺陷检测，包括：
[0027]采集待清洗输电铁塔清洗完成后锈蚀位置的图像数据；
[0028]对待清洗输电铁塔清洗完成后锈蚀位置的图像数据进行预处理得到灰度图像数据；
[0029]通过局部二值模式对灰度图像数据进行局部特征统计得到局部特征统计信息；
[0030]基于支持向量机分类器，对局部特征统计信息进行训练分类得到表面缺陷检测结果。
[0031]优选的，对待清洗输电铁塔进行超声波探伤得到待清洗输电铁塔的损伤信息，包括：
[0032]对待清洗输电铁塔发出超声波并采集返回的超声波，并根据返回的超声波得到检测电信号；
[0033]根据检测电信号生成超声波检测图像；
[0034]基于超声波检测图像确定待清洗输电铁塔的损伤信息。
[0035]第二方面，本专利技术还提供了一种输电铁塔的无人机激光清洗系统，包括：
[0036]图像识别模块，用于基于锈蚀检测模型识别待清洗输电铁塔图像信息得到输电铁塔锈蚀信息；
[0037]路径规划模块，用于基于路径规划模型根据输电铁塔锈蚀信息进行路径规划得到无人机清洗路径；
[0038]清洗模块，用于根据无人机清洗路径对输电铁塔的锈蚀进行激光清洗并回收锈蚀粉尘；
[0039]损伤检测模块，用于当无人机激光清洗完成后，对输电铁塔进行损伤检测。
[0040]第三方面，本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，
[0041]存储器，用于存储程序；
[0042]处理器，与存储器耦合，用于执行存储器中存储的程序，以实现上述任一种实现方式中的输电铁塔的无人机激光清洗方法中的步骤。
[0043]第四方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的
程序或指令，程序或指令被处理器执行时，能够实现上述任一种实现方式中的输电铁塔的无人机激光清洗方法中的步骤。
[0044]采用上述实施例的有益效果是：本专利技术提供的一种输电铁塔的无人机激光清洗方法及系统，对待清洗输电铁塔进行图像识别得到输电铁塔锈蚀信息，根据输电铁塔锈蚀信息进行无人机的清洗路径规划，无人机再根据规划的清洗路径对输电铁塔的锈蚀部位进行激光清洗，并在清洗后回收清洗产生的粉尘，然后对输电铁塔进行损伤检测，判断是否对输电铁塔造成损伤。本方案对输电铁塔的锈蚀部位进行识别得到输电铁塔锈蚀信息，根据锈蚀信息进行清洗路径规划，并进行清洗，实现了对输电铁塔锈蚀部位的精确清洗，且通过无人机清洗提高了输电铁塔的锈蚀清洗效率，在清洗的过程中进一步降低了对输电铁塔的损害，提高了输电铁塔的安全性。
附图说明
[0045]图1为本专利技术提供的输电铁塔的无人机激光清洗方法的一实施例的流程示意图；
[0046]图2为本专利技术提供的识别输电铁塔锈蚀信息的一实施例的流程示意图；
[0047]图3为本专利技术提供的无人机清洗路径规划的一实施例的流程示意图；
[0048]图4为本专利技术提供的表面缺陷检测的一实施例的流程示意图；
[0049]图5为本专利技术提供的超声波探伤的一实施例的流程示意图；
[0050]图6为本专利技术提供的输电铁塔的无人机激光清洗装置的一实施例的结构示意图；
[0051]图7为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种输电铁塔的无人机激光清洗方法，其特征在于，包括：基于锈蚀检测模型识别所述待清洗输电铁塔图像信息得到输电铁塔锈蚀信息；基于路径规划模型根据所述输电铁塔锈蚀信息进行路径规划得到无人机清洗路径；根据所述无人机清洗路径对输电铁塔的锈蚀进行激光清洗并回收锈蚀粉尘；当无人机激光清洗完成后，对输电铁塔进行损伤检测。2.根据权利要求1所述的输电铁塔的无人机激光清洗方法，其特征在于，所述基于锈蚀检测模型识别所述待清洗输电铁塔图像信息得到输电铁塔锈蚀信息，包括：基于YOLOV5网络和注意力机制建立初始检测模型，对所述初始检测模型进行训练得到锈蚀检测模型；获取待清洗输电铁塔图像信息，将所述待清洗输电铁塔图像信息输入至所述锈蚀检测模型得到输电铁塔锈蚀信息；基于坐标转换规则，根据所述输电铁塔锈蚀信息得到输电铁塔锈蚀的真实坐标。3.根据权利要求2所述的输电铁塔的无人机激光清洗方法，其特征在于，所述基于路径规划模型根据所述输电铁塔锈蚀信息进行路径规划得到无人机清洗路径，包括：基于快速随机探索树路径规划算法，根据无人机初始位置和所述真实坐标确定无人机清洗路径；根据所述无人机清洗路径构造埃尔米特曲线；基于所述埃尔米特曲线优化所述无人机清洗路径得到目标无人机清洗路径。4.根据权利要求3所述的输电铁塔的无人机激光清洗方法，其特征在于，所述根据所述无人机清洗路径对输电铁塔的锈蚀进行激光清洗并回收锈蚀粉尘，包括：根据所述目标无人机清洗路径对所述待清洗输电铁塔的锈蚀位置进行清洗以及冷却处理；无人机对所述待清洗输电铁塔的锈蚀进行清洗时，吸取锈蚀清洗产生的粉尘。5.根据权利要求2所述的输电铁塔的无人机激光清洗方法，其特征在于，所述当无人机激光清洗完成后，对输电铁塔进行损伤检测，包括：根据所述待清洗输电铁塔清洗完成后锈蚀位置的图像数据进行表面缺陷检测；对所述待清洗输电铁塔进行超声波探伤得到所述待...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘兆冰，杨清昊，刘景藩，陈望兴，彭柯瑞，柳春雷，
申请(专利权)人：武汉锐泽科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：