CN112132787A - 计算风机停机状态参数的方法、系统、设备和介质 - Google Patents

计算风机停机状态参数的方法、系统、设备和介质 Download PDF

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Abstract

本公开涉及图像处理技术领域，特别涉及一种计算风机停机状态参数的方法、系统、设备和介质。本公开提供的计算风机停机状态参数的方法、系统、设备和存储介质中，通过沿塔柱对风机进行扫描以获得点云信息，进而得到表征叶片和塔柱的中间线，并进一步构建出位置关系，最终通过构建的位置关系计算得出风机停机状态参数。

Description

计算风机停机状态参数的方法、系统、设备和介质
技术领域
本公开涉及图像处理技术领域，特别涉及一种计算风机停机状态参数的方法、系统、设备和介质。
背景技术
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。风力发电机的主要部件是伸展数米长的叶片。叶片的转动带动风力发电机内部的电机转动，最终将风能转换为电能输出。叶片的正常运转是风力发电机保持电能平稳有效输出的关键。因此叶片的“健康”对于风力发电机来说至关重要。
无人机被运用于越来越多的行业，例如巡检、运输和测绘等。近年来随着风电行业的快速发展，风机叶片故障检修的需求也随之加大。
传统的检修方式通常是利用望远镜或者人工攀爬风机以进行检修，相比于这两种传统的方式。利用无人机巡检风机叶片，能够获取更清晰的叶片图像，能够节约大量巡检时间，并且还能够提高巡检的精准度。
为了保证叶片始终处于最佳的状态，叶片巡检成为了风力发电机配套运营的常态。例如，通过无人机对叶片进行巡视拍照，然后将这些照片最终进行拼接合成，以展现一个完整的叶片。最终可以利用拼接出的具有完整叶片的图像来观察叶片是否存缺陷，以便及时采取必要的维修措施。
发明内容
本公开的一方面提供了一种计算风机停机状态参数的方法。所述计算风机停机状态参数的方法包括如下步骤：
沿停止在倒“Y”状态的所述风机的塔柱，由所述风机的支撑面至所述风机机舱的方向，对所述风机进行扫描，以得到同一帧点云图像中的位于塔柱两侧的叶片点云信息和塔柱点云信息；
对所述同一帧点云图像转换成灰度图；
获取所述灰度图中叶片和塔柱的边缘信息，以得到叶片边缘信息和所述塔柱的边缘信息；
利用所述叶片的边缘信息与所述塔柱的边缘信息构建所述叶片与塔柱的位置关系，以计算获得所述风机停机状态参数。
在一实施例中，风机的叶片停止时，位于所述风机的机舱顶部的叶片的轴线与所述塔柱的轴线之间的夹角处于-30°～30°之间。
在一实施例中，在转换灰度图时，至少从第6帧同时带有叶片点云信息和塔柱信息的点云图像开始。
在一实施例中，所述利用叶片的边缘信息与塔柱的边缘信息构建叶片与塔柱的位置关系，以计算获得风机停机角度的步骤包括：
利用所述叶片的边缘信息和所述塔柱的边缘信息获取距离边缘的间距相等的叶片中间线和塔柱中间线；
利用所述叶片中间线和所述塔柱中间线构建一以塔柱右侧叶片上的所述叶片中间线、所述塔柱中间线和一垂直于所述塔柱中间线的水平线的直角三角形；
利用所述直角三角形计算所述叶片中间线与所述塔柱中间线的夹角，以得到风机停机角度。
在一实施例中，计算所述塔柱的高度包括如下步骤：
调整所述水平线，以使所述水平线所在的水平面与扫描位置所在的水平面重叠
计算所述直角三角形在所述塔柱上的直角边长度；
获取所述扫描位置的高度；
相加所述直角边长度与所述扫描位置的高度，以得到所述塔柱的高度。
在一实施例中，利用激光雷达对所述风机进行扫描。
在一实施例中，在以所述激光雷达为中心的直角坐标系下进行风机停机状态参数的计算。
本公开的另一方面是提供了一种计算风机停机状态参数的系统。所述计算风机停机状态参数的系统用于实现如前所述的计算风机停机状态参数的方法的步骤。所述计算风机停机状态参数的系统包括：
数据扫描模块，用于沿停止在倒“Y”状态的所述风机的塔柱，由所述风机的支撑面至所述风机机舱的方向，对所述风机进行扫描，以得到同一帧点云图像中的位于塔柱两侧的叶片点云信息和塔柱点云信息；
数据处理模块，用于对所述同一帧点云图像转换成灰度图；以及
还用于获取所述灰度图中叶片和塔柱的边缘信息，以得到叶片边缘信息和所述塔柱的边缘信息；
参数计算模块，用于利用所述叶片的边缘信息与所述塔柱的边缘信息构建所述叶片与塔柱的位置关系，以计算获得所述风机停机状态参数。
本公开的再一方面还提供了一种计算风机停机状态参数的设备。所述计算风机停机状态参数的设备包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如本公开前一方面所述的计算风机停机状态参数的方法的步骤。
本公开的最后一方面则是提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前所述的计算风机停机状态参数的方法的步骤。
在本公开提供的计算风机停机状态参数的方法、系统、设备和存储介质中，通过沿塔柱对风机进行扫描以获得点云信息，进而得到表征叶片和塔柱的中间线，并进一步构建出位置关系，最终通过构建的位置关系计算得出风机停机状态参数。
附图说明
附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于示例的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。
图1是本公开一实施例所展示的计算风机停机状态参数的方法的步骤流程图；
图2是本公开一实施例提供的优选的计算风机停机角度的步骤流程图；
图3是本公开一实施例提供的优选塔柱高度计算方法的步骤流程图；
图4是本公开一实施例提供的计算风机停机状态参数的系统模块连接示意图；
图5是本公开一实施例提供的计算风机停机状态参数的设备的结构示意图；
图6是本公开一实施例提供的计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
通过上述说明可知，越来越多的风机都会用到无人机进行巡检维护，以保证风机能够持续的正常运转。在无人机的巡检过程中，尤其是对于一些依靠程序控制，实现自动飞行的无人机来说，需要对风机的参数例如塔柱高度、叶片停机角度，以及风轮平面的朝向等精准测量，才能够利用无人机拍摄获取的图像来测量出风机塔柱、叶片上的缺损位置和尺寸大小等数据。
现有技术对于风机参数多是依靠图像算法识别定位轮毂正中心，但是由于算法的鲁棒性不好，导致成功率和准确率不高。
为了能够更加准确地测出风机的塔柱高度和风机叶片停机角度，发明人通过分析风机的结构特征，发现利用点云信息能够反应风机的一些技术参数，进而经过处理后获得一些数据，最终利用这些技术参数又可以基于不同的数学计算规则计算出风机轮毂中心的高度或者叶片停机角度或者风轮朝向。为此，本公开提供了用于计算风机状态参数的数据获取方法。根据这些方法并依据不同的数学计算规则能够更准确地计算出风机的状态参数。
需要说明的是，本公开所指的风机停机状态参数包括风机轮毂中心的高度(塔柱高度)和叶片停机角度，也就是说，本公开说明计算风机状态参数时，就是指计算风机轮毂中心的高度或叶片停机角度。
另外，本公开还对风机轮毂中心的高度做出了定义。即风机轮毂中心的高度是指风机轮毂中心距离支撑风机的支撑面之间的间距。这里的支撑面通常也是用于放置无人机进行起飞的支撑面。
本公开还对叶片停机角度做出了定义，即风机(指三叶片风机)的叶片呈现出近似倒置的“Y”形状时，在面向风机上的轮毂的风轮面时，位于塔柱的右侧的叶片与塔柱之间的夹角为本公开提到的叶片停机角度。
还有，本公开还给出了风轮朝向的定义。在本公开中风机叶片在转动时叶片所经过的圆面称为风轮面，而指向风机的机舱的风轮面法向量便是本公开定义的风轮朝向。
以下结合附图和具体实施例对本公开提出的计算风机停机状态参数的方法、系统、设备及存储介质作进一步详细说明。根据权利要求书和下面说明，本公开的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本公开实施例的目的。
应当理解的内容是，说明书中的用辞仅用于描述特定的实施例，并不旨在限定本公开。说明书使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)除非另有定义，均具有本领域技术人员通常理解的含义。为简明和/或清楚起见，公知的功能或结构不再详细说明。
关于计算风机停机状态参数的方法的示例说明
请参阅图1，其展示了本公开一实施例中的计算风机停机状态参数的方法的步骤流程图。
在这个实施例的步骤S001中，沿停止在倒“Y”状态的所述风机的塔柱，由所述风机的支撑面至所述风机机舱的方向，对所述风机进行扫描，以得到同一帧点云图像中的位于塔柱两侧的叶片点云信息喝塔柱点云信息。
步骤S001中的倒“Y”就是本公开说明的三叶片风机在停机时的其中一种状态，该状态的风机叶片中的其中一个叶片的长度方向与塔柱的长度方向重合。
通过将风机叶片停留在倒“Y”状态，能够减少对风机的扫描面积，并且还可以方便找到叶片喝塔柱上的中心点，快速建立塔柱和叶片之间的三角关系，从而有利于提高风机停机状态参数计算的效率。
在这个实施例的步骤S002中，对所述同一帧点云图像转换成灰度图，以得到叶片、塔柱与其他区域存在明显对比的图像信息。通过将图像转换成灰度图，能够更加容易识别除风机叶片和塔柱的边缘，提高识别风机停机状态参数的计算速度。
容易理解，在对叶片进行扫描并获取所需信息之后，便要找到能够基于灰度图的边缘信息甚至是中间线。这些都需要点云图像自身带有的坐标信息来实现。当然这里的坐标或者说是坐标系统可以以风机上的某个位置为原点进行设定，也可以以扫描风机的设备(通常用无人机作为运载工具的激光雷达，不过也可以说成是携带有激光雷达的无人机)为中心建立坐标系。
在这个实施例的步骤S003中，获取所述灰度图中叶片和塔柱的边缘信息，以得到叶片边缘信息和所述塔柱的边缘信息。
在灰度图中，由于叶片和塔柱与周围其他背景存在明显的区别，这一区别在灰度图上会表现得更加明显。正是如此，是的叶片和塔柱得边缘更加容易获取，通过一些常规的图像识别技术便可以轻松获得。
在获取了叶片和塔柱的边缘信息之后，我们便可以利用这些边缘信息构建出叶片和塔柱之间的位置关系，即在这个实施例的步骤S004中，利用所述叶片的边缘信息与所述塔柱的边缘信息构建所述叶片与塔柱的位置关系，以计算获得所述风机停机状态参数。
由于风机在实际停止后，并不一定会准确地停止在倒“Y”状态(位于机舱顶部的叶片的轴线与塔柱的长度方向一致)。达到这种状态需要靠风力吹动叶片，并把握好停机时间，保证刚好到达倒“Y”位置。若无风情况则要等待很久才能到达指定角度。经过实验和计算，发明人发现当位于风机的机舱顶部的叶片(即本文说明的位于塔柱上方的叶片)的轴线与塔柱的轴线之间的夹角可以在±30°之间时，最终的计算结果并不会出现较明显误差。不过却大大提高了参数计算的速度，不再因停机角度的问题而延长参数计算时间。
另外，对于扫描得到的叶片和塔柱的点云图像来说，由于叶片和塔柱同时出现在同一帧点云图像中时，往往会刚刚扫描到叶片上靠近叶尖的位置，然而在这些位置的电源信息并不是特别良好，因此容易给计算结果带来较大误差。所以，本公开的方案中，还可以进一步在转换灰度图时，至少从第6帧同时带有叶片点云信息和塔柱信息的点云图像开始。
在本公开的一实施例中，还说明了关于“计算风机停机角度”的优选实施方案。在图2中，展示了该实施例优选的计算风机停机角度的步骤流程图。
在这个实施例的步骤S011中，利用所述叶片的边缘信息和所述塔柱的边缘信息获取距离边缘的间距相等的叶片中间线和塔柱中间线；
该步骤通过线条简化，可以更快速找到适用后续计算的直线信息，同时由于仅仅使获取了中间线，因此增加计算负担，从而可以更快地得到所需要的数据信息。
在这个实施例的步骤S012中，利用所述叶片中间线和所述塔柱中间线构建一以塔柱右侧叶片上的所述叶片中间线、所述塔柱中间线和一垂直于所述塔柱中间线的水平线的直角三角形；
基于获取的中间线，可以直接构建以更方便计算的直角三角形，从而可以进一步提高计算速度。
在这个实施例的步骤S013中，利用所述直角三角形计算所述叶片中间线与所述塔柱中间线的夹角，以得到风机停机角度。
容易理解的是，不论是中间线也好，还是边缘信息也好，都是基于最初的点云信息逐步转化计算而来。因此由于点云信息本来就会带有坐标信息，因此最终本公开利用的中间线和直角三角形也都存在对应的坐标信息。正是这些坐标信息的存在，是我们顺利计算风机停机状态参数的基本条件。
如图3所示，图3展示了本公开一实施例提供的优选塔柱高度计算方法的步骤流程图。在这一实施例的步骤S021中，调整所述水平线，以使所述水平线所在的水平面与扫描位置所在的水平面重叠
这样能够利用扫描位置的信息获取更多的计算数据，同时提高计算速度。
在该实施例的步骤S022中，计算所述直角三角形在所述塔柱上的直角边长度。
在该实施例的步骤S023中，获取扫描位置的高度。如果是通过激光扫描仪进行的扫描，那么可以读取激光扫描仪所在位置的高度信息，便得到了扫描位置的高度。
由于直角边实际上是竖直的，与塔柱的长度方向一致，并且直角三角形的顶点(塔柱中间线和叶片中间线的交点)处于轮毂的中心位置，所以可以确定，直角边长度加上扫描位置的高度便是本公开定义的塔柱的高度。因此有步骤S024，相加所述直角边长度与所述扫描位置的高度，以得到所述塔柱的高度。
关于计算风机停机状态参数的系统的示例说明
本公开的一实施例中还提供了一种计算风机停机状态参数的系统。在图4中，展示了本公开一实施例提供的计算风机停机状态参数的系统模块连接示意图。该系统能够实现本公开中说明的计算风机停机状态参数的方法。为了实现本公开说明的计算风机停机状态参数的方法，该系统包括：
数据扫描模块501，用于沿停止在倒“Y”状态的所述风机的塔柱，由所述风机的支撑面至所述风机机舱的方向，对所述风机进行扫描，以得到同一帧点云图像中的位于塔柱两侧的叶片点云信息和塔柱点云信息；
数据处理模块502，用于对所述同一帧点云图像转换成灰度图；以及
还用于获取所述灰度图中叶片和塔柱的边缘信息，以得到叶片边缘信息和所述塔柱的边缘信息；
参数计算模块503，用于利用所述叶片的边缘信息与所述塔柱的边缘信息构建所述叶片与塔柱的位置关系，以计算获得所述风机停机状态参数。
关于计算风机停机状态参数的设备的示例说明
本公开的一实施例中还提供了一种计算风机停机状态参数的设备。所述计算风机停机状态参数的设备包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现本公开中说明的计算风机停机状态参数的方法的步骤。
本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“平台”。
图5是本公开一实施例提供的计算风机停机状态参数的设备的结构示意图。下面参照图5来详细描述根据本实施例中的实施方式实施的电子设备600。图5显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本公开任何实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组建可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同平台组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。
其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元610执行，使得处理单元610执行本实施例中上述参数计算方法部分中描述的根据本实施例中的实施步骤。例如，处理单元610可以执行如图1、图2和图3中所示的步骤。
存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。
存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线630可以表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图像加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可以与一个或者多个使得用户与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备能与一个或多个其他计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其他模块通信。应当明白，尽管图5中未示出，可以结合电子设备600使用其他硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。
关于可读存储介质的示例说明
本公开的一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时能够实现上述公开中计算风机停机状态参数的方法的步骤。尽管本实施例未详尽地列举其他具体的实施方式，但在一些可能的实施方式中，本公开说明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行本公开中参数计算方法部分中描述的根据本公开各种实施例中实施方式的步骤。
图6是本公开一实施例提供的计算机可读存储介质的结构示意图。如图6所示，其中描述了根据本公开的实施方式中用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。当然，依据本实施例产生的程序产品不限于此，在本公开中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如C语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
综上所述，本公开提供的计算风机停机状态参数的方法、系统、设备和存储介质中，通过沿塔柱对风机进行扫描以获得点云信息，进而得到表征叶片和塔柱的中间线，并进一步构建出位置关系，最终通过构建的位置关系计算得出风机停机状态参数。
上述描述仅是对本公开较佳实施例的描述，并非对本公开范围的任何限定，本公开领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。

Claims (10)

1.一种计算风机停机状态参数的方法，其特征在于，包括如下步骤：
沿停止在倒“Y”状态的所述风机的塔柱，由所述风机的支撑面至所述风机机舱的方向，对所述风机进行扫描，以得到同一帧点云图像中的位于塔柱两侧的叶片点云信息和塔柱点云信息；
对所述同一帧点云图像转换成灰度图；
获取所述灰度图中叶片和塔柱的边缘信息，以得到叶片边缘信息和所述塔柱的边缘信息；
利用所述叶片的边缘信息与所述塔柱的边缘信息构建所述叶片与塔柱的位置关系，以计算获得所述风机停机状态参数。
2.如权利要求1所述的计算风机停机状态参数的方法，其特征在于，风机的叶片停止时，位于所述风机的机舱顶部的叶片的轴线与所述塔柱的轴线之间的夹角处于-30°～30°之间。
3.如权利要求1所述的计算风机停机状态参数的方法，其特征在于，在转换灰度图时，至少从第6帧同时带有叶片点云信息和塔柱信息的点云图像开始。
4.如权利要求1所述的计算风机停机状态参数的方法，其特征在于，所述利用叶片的边缘信息与塔柱的边缘信息构建叶片与塔柱的位置关系，以计算获得风机停机角度的步骤包括：
利用所述叶片的边缘信息和所述塔柱的边缘信息获取距离边缘的间距相等的叶片中间线和塔柱中间线；
利用所述叶片中间线和所述塔柱中间线构建一以塔柱右侧叶片上的所述叶片中间线、所述塔柱中间线和一垂直于所述塔柱中间线的水平线的直角三角形；
利用所述直角三角形计算所述叶片中间线与所述塔柱中间线的夹角，以得到风机停机角度。
5.如权利要求4所述的计算风机停机状态参数的方法，其特征在于，计算所述塔柱的高度包括如下步骤：
调整所述水平线，以使所述水平线所在的水平面与扫描位置所在的水平面重叠；
计算所述直角三角形在所述塔柱上的直角边长度；
获取所述扫描位置的高度；
相加所述直角边长度与所述扫描位置的高度，以得到所述塔柱的高度。
6.如权利要求1-5中任一项所述的风机停机状态参数的计算方法，其特征在于，利用激光雷达对所述风机进行扫描。
7.如权利要求6所述的计算风机停机状态参数的方法，其特征在于，在以所述激光雷达为中心的直角坐标系下进行风机停机状态参数的计算。
8.一种计算风机停机状态参数的系统，用于实现权利要求1至7中任一项所述的风机停机状态参数的计算方法的步骤，其特征在于，所述系统包括：
数据扫描模块，用于沿停止在倒“Y”状态的所述风机的塔柱，由所述风机的支撑面至所述风机机舱的方向，对所述风机进行扫描，以得到同一帧点云图像中的位于塔柱两侧的叶片点云信息和塔柱点云信息；
数据处理模块，用于对所述同一帧点云图像转换成灰度图；以及
还用于获取所述灰度图中叶片和塔柱的边缘信息，以得到叶片边缘信息和所述塔柱的边缘信息；
参数计算模块，用于利用所述叶片的边缘信息与所述塔柱的边缘信息构建所述叶片与塔柱的位置关系，以计算获得所述风机停机状态参数。
9.一种计算风机停机状态参数的设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的计算风机停机状态参数的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的计算风机停机状态参数的方法的步骤。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150273693A1 (en) * 2014-03-28 2015-10-01 SKUR, Inc. Enhanced system and method for control of robotic devices
CN106767524A (zh) * 2016-11-22 2017-05-31 江苏大学 一种水力机械叶片曲面检测方法和装置
US20180003161A1 (en) * 2016-06-30 2018-01-04 Unmanned Innovation, Inc. Unmanned aerial vehicle wind turbine inspection systems and methods
CN109741320A (zh) * 2019-01-07 2019-05-10 哈尔滨理工大学 一种基于航拍图像的风电叶片故障检测方法
CN110471447A (zh) * 2019-08-27 2019-11-19 无锡风电设计研究院有限公司 风力机的巡检方法和系统
CN111290417A (zh) * 2020-02-25 2020-06-16 国电电力内蒙古新能源开发有限公司 风机巡检航线的生成方法、装置、计算机设备及存储介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150273693A1 (en) * 2014-03-28 2015-10-01 SKUR, Inc. Enhanced system and method for control of robotic devices
US20180003161A1 (en) * 2016-06-30 2018-01-04 Unmanned Innovation, Inc. Unmanned aerial vehicle wind turbine inspection systems and methods
CN106767524A (zh) * 2016-11-22 2017-05-31 江苏大学 一种水力机械叶片曲面检测方法和装置
CN109741320A (zh) * 2019-01-07 2019-05-10 哈尔滨理工大学 一种基于航拍图像的风电叶片故障检测方法
CN110471447A (zh) * 2019-08-27 2019-11-19 无锡风电设计研究院有限公司 风力机的巡检方法和系统
CN111290417A (zh) * 2020-02-25 2020-06-16 国电电力内蒙古新能源开发有限公司 风机巡检航线的生成方法、装置、计算机设备及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
康磊等: "《山地风电场风力发电机组叶片无人机智能巡检》", 《云南水力发电》, vol. 36, no. 3 *

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