【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机检测，尤其涉及基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测装置，以及基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测方法。
技术介绍
1、随着风电整机技术迭代进步，风力发电成为目前应用最广泛的新能源发电方式。而风电叶片作为风电机组中的关键部件之一，在风电机组中起着捕获风能的作用，风能驱动风轮旋转，促使发电机完成风能至电能的转换。叶片因常年暴漏在野外，工作环境恶劣，叶片极容易受损，同时风电叶片在制造、运输、安装的过程中也可能会出现质量问题。因此对风电叶片的日常检测维护在整个风力发电的过程中起着至关重要的作用。
2、现有的无人机视觉巡检仅仅能够探测到风电叶片表面缺陷，难以检测叶片表面细微裂纹，无法探测叶片内部的缺陷及材料劳损，针对这一问题，研究设计一种基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测装置及方法，打破现有技术手段的僵局是十分必要的。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术存在的不足，提供了基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测装置及方法，具体技术方案如下：
2、根据本专利技术的一个方面，提供了基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测装置，包括风电叶片、用于对风电叶片进行高清图像采样的第一飞行器，以及用于对风电叶片进行超声无损检测的第二飞行器；所述第一飞行器和第二飞行器均包括飞行控制系统、通讯系统以及定位系统，所述飞行控制系统通过通讯系统与定位系统信号连接；所述第一飞行器还包括第一无人机以及高清摄像机；所述第二飞行器还包括第二无人机、探测机械臂、挂载机构、
3、作为上述技术方案的改进，所述挂载机构底面设置有滑轨，所述探测机械臂顶端设置有滑块，所述滑块左右滑动式设置在滑轨外围，所述探测机械臂包括连接杆以及安装杆，所述连接杆顶端前后翻转式设置在滑块底端，并且连接杆顶端旋转式设置在滑块底端，所述安装杆前后翻转式设置在连接杆底端，所述安装杆内镶嵌有电动伸缩杆，所述电动伸缩杆一端贯穿安装杆前端与检测模块连接。
4、作为上述技术方案的改进，所述检测模块包括电磁超声检测探头、云台、压力传感器和缓冲装置，且所述电磁超声检测探头、云台、压力传感器和缓冲装置均设置在电动伸缩杆一端，用于对风电叶片进行超声无损检测。
5、作为上述技术方案的改进，所述通讯系统包括4g数传单元和云服务器；所述4g数传单元和云服务器完成第一飞行器、第二飞行器与地面服务站以及第一飞行器与第二飞行器之间的数据传输。
6、作为上述技术方案的改进，所述定位系统包括gps定位装置以及激光测距模块；所述gps定位装置安装在第一无人机和第二无人机上用于向地面服务站提供第一无人机和第二无人机位置；所述激光测距模块安装在第一无人机和第二无人机下部，所述激光测距模块包括激光测距仪、电子罗盘、仰角测量装置，用于提供第一无人机和第二无人机与风电叶片表面的距离。
7、根据本专利技术的另一个方面，还提供了基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测方法，包括以下步骤：
8、s1，操控第一飞行器结合高清摄像机、gps和激光测距仪，实现对选定风电叶片的四个关键点进行定位，导入路径规划算法生成自主巡检路径，按照巡检路径通过高清摄像机进行高清图像采样，并将采集到的风电叶片图像通过通讯系统发送至地面服务站；
9、s2，地面服务站对所属第一飞行器采集到的图像进行图像处理，识别风电叶片的缺陷位置，并根据风电叶片缺陷位置生成相应第二飞行器的控制指令；
10、s3，地面服务站通过通讯系统向多架第二飞行器的飞行控制系统发送s2生成的控制指令，第二飞行器各自飞抵指定位置，对准风电叶片的缺陷位置，利用电磁超声探头扫描风电叶片表面，采集风电叶片内部结构信息和潜在缺陷，并将采集到的风电叶片缺陷信息通过通讯系统发送至地面服务站；
11、s4，地面端根据步骤s2和步骤s3识别到的缺陷进行数据融合，并将步骤s中从高清图像识别出的风电叶片缺陷位置标记在融合后的数据上。
12、作为上述技术方案的改进，步骤s1中，所述第一飞行器风电叶片进行高清图像采样时，所述激光测距仪提供距离信息，保证无人机于风电叶片的距离保持在安全距离之内。
13、作为上述技术方案的改进，步骤s2中，所述第一飞行器的定位系统可获得风电叶片缺陷的位置信息，具体的，包括以下步骤：
14、s21，通过激光测距仪测量本机到目标的距离、倾角模块测量激光束与水平面的俯仰角以及电子罗盘测量本机到目标的线段与地磁北极方向所成的方位角；
15、s22，识别到缺陷时无人机坐标为(h′，i′)，其中h为经纬度的复合坐标，i为gps定位高度，叶片缺陷坐标为(h″，i″)，通过坐标转化公式h″＝h′γ+lcosα，i″＝i′+lsinα，(γ为地理坐标转化为直角坐标的系数)计算出无人机与叶片表缺陷高度坐标差，推导出叶片缺陷位置高度；
16、s23，通过坐标转化公式m＝lcosα，j″＝j′+εmcosβ，k″＝k′+τmsinβ，(ε和τ为经度和维度的转化系数)将缺陷经纬度的复合坐标转化为直角坐标，(j″，k″，i″)即为叶片缺陷坐标。
17、作为上述技术方案的改进，步骤s3中，所述第二飞行器对风电叶片进行电磁超声检测时，通过驱动系统使检测模块靠近风电叶片，靠近风电叶片期间，压力传感器实时判断电磁超声检测探头压力是否达到设定的阈值，配合缓冲装置保证电磁超声检测探头和风电叶片柔性接触，探测机械臂在滑轨上水平滑动，此时探测机械臂控制臂端检测模块沿风电叶片往复运动，电磁超声检测探头在云台辅助下完成叶片表面的扫描。
18、作为上述技术方案的改进，步骤s2中，所述生成第二飞行器相应的控制指令为根据识别到的缺陷位置数量生成相应控制指令，由地面服务站分别发送至相应数量的第二飞行器，第二飞行器接收到各自控制指令飞抵相应缺陷位置进行电磁超声扫描。
19、本专利技术的有益效果：
20、本专利技术能有效的解决现有技术中无人机视觉巡检仅仅能够探测到风电叶片表面缺陷，能检测风电叶片表面细微裂纹，探测风电叶片内部的缺陷及材料劳损，提升检测效率。
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1.基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测装置，包括风电叶片，其特征在于：还包括用于对风电叶片进行高清图像采样的第一飞行器，以及用于对风电叶片进行超声无损检测的第二飞行器；
2.根据权利要求1所述基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测装置，其特征在于：所述挂载机构(3)底面设置有滑轨(6)，所述探测机械臂(4)顶端设置有滑块，所述滑块左右滑动式设置在滑轨(6)外围，所述探测机械臂(4)包括连接杆(41)以及安装杆(42)，所述连接杆(41)顶端前后翻转式设置在滑块底端，并且连接杆(41)顶端旋转式设置在滑块底端，所述安装杆(42)前后翻转式设置在连接杆(41)底端，所述安装杆(42)内镶嵌有电动伸缩杆，所述电动伸缩杆一端贯穿安装杆(42)前端与检测模块(5)连接。
3.根据权利要求2所述基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测装置，其特征在于：所述检测模块包括电磁超声检测探头、云台、压力传感器和缓冲装置，且所述电磁超声检测探头、云台、压力传感器和缓冲装置均设置在电动伸缩杆一端，用于对风电叶片进行超声无损检测。
4.根据权利要求1所述基于超声和图像
5.根据权利要求1所述基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测装置，其特征在于：所述定位系统包括GPS定位装置以及激光测距模块；
6.基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测方法，应用于权利要求1-5所述的基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测装置，其特征在于，包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测方法，其特征在于：步骤S1中，所述第一飞行器风电叶片进行高清图像采样时，所述激光测距仪提供距离信息，保证无人机于风电叶片的距离保持在安全距离之内。
8.根据权利要求6所述基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测方法，其特征在于：步骤S2中，所述第一飞行器的定位系统可获得风电叶片缺陷的位置信息，具体的，包括以下步骤：
9.根据权利要求6所述基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测方法，其特征在于：步骤S3中，所述第二飞行器对风电叶片进行电磁超声检测时，通过驱动系统使检测模块(5)靠近风电叶片，靠近风电叶片期间，压力传感器实时判断电磁超声检测探头压力是否达到设定的阈值，配合缓冲装置保证电磁超声检测探头和风电叶片柔性接触，探测机械臂(4)在滑轨(6)上水平滑动，此时探测机械臂控制臂端检测模块(5)沿风电叶片往复运动，电磁超声检测探头在云台辅助下完成叶片表面的扫描。
10.根据权利要求6所述基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测方法，其特征在于：步骤S2中，所述生成第二飞行器相应的控制指令为根据识别到的缺陷位置数量生成相应控制指令，由地面服务站分别发送至相应数量的第二飞行器，第二飞行器接收到各自控制指令飞抵相应缺陷位置进行电磁超声扫描。
...【技术特征摘要】
1.基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测装置，包括风电叶片，其特征在于：还包括用于对风电叶片进行高清图像采样的第一飞行器，以及用于对风电叶片进行超声无损检测的第二飞行器；
2.根据权利要求1所述基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测装置，其特征在于：所述挂载机构(3)底面设置有滑轨(6)，所述探测机械臂(4)顶端设置有滑块，所述滑块左右滑动式设置在滑轨(6)外围，所述探测机械臂(4)包括连接杆(41)以及安装杆(42)，所述连接杆(41)顶端前后翻转式设置在滑块底端，并且连接杆(41)顶端旋转式设置在滑块底端，所述安装杆(42)前后翻转式设置在连接杆(41)底端，所述安装杆(42)内镶嵌有电动伸缩杆，所述电动伸缩杆一端贯穿安装杆(42)前端与检测模块(5)连接。
3.根据权利要求2所述基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测装置，其特征在于：所述检测模块包括电磁超声检测探头、云台、压力传感器和缓冲装置，且所述电磁超声检测探头、云台、压力传感器和缓冲装置均设置在电动伸缩杆一端，用于对风电叶片进行超声无损检测。
4.根据权利要求1所述基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测装置，其特征在于：所述通讯系统包括4g数传单元和云服务器；
5.根据权利要求1所述基于超声和图像识别的无人机风电叶片检测装置，其特征在于：所述定位系统包括gps定位装置以及激光测距模块；
6.基于超声和图像识别的无人机风...
【专利技术属性】
技术研发人员：田康宁，熊安康，王舜杰，李霄，付璟琦，柯庆镝，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：
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