[发明专利]一种基于无人机的风力发电机叶片损伤在线检测方法

权利要求书

1.一种基于无人机的风力发电机叶片损伤在线检测方法，其特征在于依次按照如下步骤进行：

步骤1.安放设备

将二轴云台(1)及摄像机(2)固定在无人机的稳台(3)上，所述摄像机(2)有光学镜头(2-1)，光学镜头(2-1)通过图像传感器(2-2)与图像信号处理电路(2-3)相接，图像信号处理电路(2-3)的输出分为两路，一路为视频流模式(2-4)，另一路为拍照模式(2-5)，所述视频流模式(2-4)与拍照模式(2-5)并行通过接口电路(2-6)与计算机(2-7)相接，所述拍照模式(2-5)还与存储器(2-8)相接，二轴云台(1)的横滚转台电机(1-1)及俯仰转台电机(1-2)均由计算机(2-7)控制；

所述二轴云台(1)的横滚转台上固定有平面镜(4)，所述平面镜(4)镜面朝向光学镜头(2-1)且与光学镜头(2-1)轴线的水平夹角为35-55°；

将无人机悬停在与风机轮毂高度H等高、距离叶片水平距离为C及位于叶片长度的中心位置，平面镜(4)正对叶片叶尖部位并使镜面影像反射至光学镜头(2-1)；

步骤2.测量平面镜中心距离叶片水平距离C；

步骤3.将水平距离C、叶片长度L、设定摄像机从一个叶片叶尖至根部依次连续拍摄图像张数N及每两张图像的间隔时间ΔT输入至计算机；

步骤4.测量风机叶片转动的角速度ω，ω＝Δθ/Δt，所述Δθ是一个叶片叶尖从视频图像特定位置起转动的角度，所述Δt是叶片叶尖转过角度Δθ所需的时间；

所述视频图像特定位置按照如下步骤确定：

步骤4.1启动摄像机拍摄位于平面镜(4)内的风力发电机组一个叶片叶尖；

步骤4.2获取视频流模式中一帧叶片位于水平的RGB图像并转为灰度图；

步骤4.3使用合理阈值计算视频图像连通域Y轴重心，即视为叶片叶尖位于视频图像特定位置；

所述合理阈值按照如下步骤获取：

步骤4.3.1使用摄像机拍摄位于平面镜(4)内的风力发电机组一个叶片叶尖；

步骤4.3.2输入设定阈值；

步骤4.3.3获取视频流模式的一帧RGB图像并转为灰度图；

步骤4.3.4使用阈值计算连通域，判断连通域总面积是否大于100且连通域数量是否小于10，是，输出设定阈值为合理阈值；否，修改设定阈值并返回步骤4.3.2；

步骤4.4当两幅视频图像中叶片叶尖位于视频图像特定位置相同时，Δθ＝360°，Δt＝ΔT(n-1)，所述n为以每两张图像间隔时间为ΔT获取的视频图像数量；

步骤5.计算摄像机以间隔时间为ΔT从叶尖至叶根连续拍照N张图像时，平面镜(4)所反射的每张图像P_M对应的横滚转台电机δ_M及俯仰转台电机的转动角度β_M，所述M为每张图片的序号，M＝1,2,3,……N，设图像P₁对应的δ₁、β₁为基准角度；

步骤6.获取从叶尖至叶根连续拍照的N张图片

步骤6.1按照步骤4.1-4.3得到连通域Y轴重心；

步骤6.2判断连通域Y轴重心是否位于画面中心，是，进行步骤6.3；否，返回步骤6.1；

步骤6.3输出图像，即为第1张图像P₁，同时控制横滚转台电机及俯仰转台电机分别在ΔT的时间内完成转动δ_M、β_M及静止等待拍摄过程并采集拍照模式中对应时间段的连续N-1张图像，即获取图像P₁、P₂……P_N，存储至存储器中；

步骤7.拼接图像：

步骤7.1计算机遍历存储器；

步骤7.2取第一张图像，i←1；

步骤7.3求图像像素平均值；

步骤7.4以像素平均值为阈值做二值化；

步骤7.5求图像每一行的重心，保存行重心数据；

步骤7.6以行重心数据拟合重心线；

步骤7.7旋转图像，使重心线垂直；

步骤7.8裁剪平移使重心线居中；

步骤7.9遍历图像像素，保存每行叶片宽度数据；

步骤7.10判断是否i＝1，是，存储图像并读取下一张图像，i←i+1，返回步骤7.3；否，进行步骤7.11；

步骤7.11判断是否i＝N，是，输出图像，得到单个叶片的完整图像，进行步骤8；否，遍历叶片宽度数据，与上一张图像所保存的每行叶片宽度数据对比，叶片宽度数据相等处为图像拼接位置；

步骤7.12与上一张图像在图像拼接位置纵向拼接；

步骤7.13存储图像并读取下一张图像，i←i+1，返回步骤7.3；

步骤8.计算机将获得单个叶片的完整图像与叶片损伤数据库比对，判断叶片是否有损伤点，生成并输出叶片损伤状况数据；

步骤9.判断其余叶片是否检测，是，结束；否，返回步骤6。

2.根据权利要求1所述的基于无人机的风力发电机叶片损伤在线检测方法，其特征在于所述步骤5是按照如下公式计算横滚转台电机转动角度δ_M及俯仰转台电机的转动角度β_M：

式中θ_M-1、θ_M分别为图像P_M-1、P_M相对图像P₁叶片所转动的角度，式中M＝2,3……N。