CN112577606A - 一种双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法 - Google Patents

一种双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法，采用无人机组搭载主动热成像系统（热激励源和热像仪）对风机叶片进行巡检，相对于传统视觉检测，热成像检测不是依据缺陷的视觉形态来确定缺陷尺寸以及种类，而是通过表面区域在给定热激励下的响应来确定，能够有效区别叶片污渍和表面裂纹等缺陷，能够有效检测出在密度和埋藏深度上存在区别的裂痕和雨痕；热激励源作为热源，使热成像检测能够摆脱天气、温差、温度变化速率的影响，提高了检测结果的准确率；主机搭载热激励源，僚机搭载热像仪，保证了加热与采集之间有足够的时间间隔，以便显现深埋缺陷，有利于深埋缺陷的检测。

Description

一种双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法
技术领域
本发明属于风机叶片巡检技术领域，尤其涉及一种双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法。
背景技术
在风机机场的运维过程中，由于风机叶片等大部件长期在恶劣自然条件下运行，存在雷击损坏、老化等问题，需要定期检修。根据中国风能协会报告显示，运行五年后是叶片损毁事故的高发期。一般情况下，叶片在运行过程中会逐步老化，后缘容易出现细微裂纹，逐步发展成外蒙皮严重扭曲，后缘蒙皮严重开裂，胶衣出现磨损脱落现象。同时，由于风机所处的地理位置，叶片维修成本通常占总维修成本一半以上。
传统的巡检手段主要依靠操作人员根据经验通过望远镜或者吊篮目视检测。在望远镜检测中，检测人员能够全面检测的部位和能够检测的最小缺陷尺寸都受到缺陷位置、望远镜倍数以及操作人员经验的影响。吊篮检测虽然能够克服这些困难，但是检测每个叶片时长需要8小时以上，而且操作人员作业风险高，不能够频繁进行。
无人机搭载视觉成像检测风机叶片成为替代人工吊篮和望远镜检测的新手段。然而，基于普通视觉的无人机检测方式虽然有快速、无死角、低成本等特点，但是在缺陷的分类和判定上却受到视觉检测本身的限制，例如，难以分别裂痕和雨痕之间的区别、无法及早发现叶片蒙皮表面下的缺陷等。
发明内容
本发明的目的在于提供一种双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法，以解决望远镜检测时全面检测的部位和能够检测的最小缺陷尺寸受缺陷位置、望远镜倍数以及经验的影响，吊篮检测时检测效率低、作业风险高等问题，以及普通视觉无人机检测方式在缺陷分类和判定上受到视觉检测本身的限制，难以区分裂痕和雨痕，无法发现叶片蒙皮表明下的缺陷等问题。
本发明独立权利要求的技术方案解决了上述发明目的中的一个或多个。
本发明是通过如下的技术方案来解决上述技术问题的：一种双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法，应用于无人机组，所述无人机组包括主机和僚机，在所述主机上设置有第一图像采集模块、第一姿态路径规划模块、第一飞行控制模块以及热激励源，在所述僚机上设置有第二图像采集模块、第二姿态路径规划模块、第二飞行控制模块以及热像仪，所述方法包括以下步骤：
步骤1：巡检前，风机叶片呈倒Y字型停止，所述主机和僚机均位于塔筒基底的前方；
在风机叶片的旋转平面建立二维坐标系，所述二维坐标系以轮毂的中心位置为原点，以平行于塔筒且竖直向上的方向为y轴的正方向，所述y轴的正方向顺时针旋转90°为x轴的正方向；
步骤2：巡检时，所述主机飞离地面，当主机飞行至轮毂的前方，且与轮毂的中心位置在同一高度时，主机悬停在轮毂的前方；
步骤3：僚机从地面起飞，当僚机飞行至与主机在同一高度时，僚机悬停于主机的左侧或右侧；
所述主机的左侧与x轴的负方向为同一侧，主机的右侧与x轴的正方向为同一侧；
步骤4：所述主机根据巡检路径绕待检叶片飞行，主机在飞行过程中通过热激励源对待检叶片进行加热；待所述主机飞行一段距离后，所述僚机飞行至轮毂的前方，再跟踪所述主机进行飞行，僚机在飞行过程中通过热像仪采集待检叶片表面的温度响应数据；
步骤5：待完成所述待检叶片的巡检后，所述主机飞行至轮毂的前方并悬停，所述僚机随后飞行至主机的左侧或右侧并悬停；
步骤6：重复步骤4和5，完成所有风机叶片的巡检；
步骤7：对所述温度响应数据进行分析，判断风机叶片是否存在缺陷以及缺陷的类型。
进一步地，所述步骤1中，主机位于塔筒基底前方的7~10米处，主机和僚机之间相距1~2米。
由于风机所在风场很大，主机与塔筒基底之间相隔7~10米，主僚机之间保持一定的距离间隔，避免了主机从地面飞至轮毂处的过程中撞击塔筒或僚机。
进一步地，所述步骤3中，悬停时僚机与主机相距7~10米。
在风场中悬停的主机的稳定性较在地面上差，因此主机和僚机相隔更远的距离，避免了风场太大导致主机与僚机相撞事故。
进一步地，所述步骤4中，所述主机根据巡检路径绕待检叶片飞行过程中，所述主机与待检叶片轴心相距8~12m。
进一步地，所述步骤4中，巡检路径是预设在第一姿态路径规划模块内的离线路径，所述离线路径是根据风机叶片的停止位置以及风机的结构进行离线规划获得。
进一步地，所述步骤3中，在僚机悬停在主机的左侧或右侧时，还需进行深度图像的生成，具体生成过程为：
第一图像采集模块在主机上进行不同方位旋转的同时采集风机的第一图像；
第二图像采集模块在僚机上进行不同方位旋转的同时采集风机的第二图像；
将所述第一图像与第二图像进行融合，生成由机头、轮毂和叶片叶根所构成的深度图像。深度图像为巡检路径的实时规划提供了基础，避免无人机组在穿过叶片与塔筒之间的间隙时发生撞击。
进一步地，所述步骤4中，巡检路径是由第一姿态路径规划模块对第一图像采集模块和第二图像采集模块实时采集的数据进行融合，并进行实时路径规划而获得的。
基于主僚机的双目视觉测量形成的巡检路径更为精准，具有更优的避障功能，避免了撞机事件。
进一步地，所述巡检路径为螺旋式飞行轨迹；
对于第一风机叶片，所述螺旋式飞行轨迹是以y轴的正方向朝逆时针方向旋转α角为出发方向，沿第一风机叶片伸长方向，从第一风机叶片叶根绕第一风机叶片螺旋式前进至叶尖；
对于第二风机叶片，所述螺旋式飞行轨迹是以x轴的负方向朝顺时针方向旋转α－30°角为出发方向，沿第二风机叶片伸长方向，从第二风机叶片叶根绕第二风机叶片螺旋式前进至叶尖；
对于第三风机叶片，所述螺旋式飞行轨迹是以x轴的正方向朝顺时针方向旋转α＋30°角为出发方向，沿第三风机叶片伸长方向，从第三风机叶片叶根绕第三风机叶片螺旋式前进至叶尖；
所述第一风机叶片是指与y轴的正方向平行的叶片，所述第二风机叶片是指位于所述二维坐标系第三象限的叶片，所述第三风机叶片是指位于所述二维坐标系第二象限的叶片。
螺旋式飞行轨迹避免了巡检时需绕叶片叶尖处翻面而导致跟随易丢失的难题，对于不同的风机叶片以不同的出发方向进行巡检，避免了由于叶片与塔筒之间的间隙过窄，导致无人机撞击风机的事故。
优选地，所述α角为45°。
进一步地，在所述螺旋式前进过程中，所述主机每绕行一圈分别在叶片前缘、迎风面和背风面悬停并对叶片进行加热，所述僚机每绕行一圈分别在叶片前缘、叶片后缘、迎风面和背风面悬停并采集叶片表面的温度响应数据。
主机在每绕行一圈的叶片前缘、迎风面和背风面均对叶片进行加热，使整个叶片均受热并受热均匀，僚机在每绕行一圈的叶片前缘、叶片后缘、迎风面和背风面均采集温度响应数据，以便仔细检测叶片的尾侧和迎风面，实现了对整个叶片的检测。
优选地，所述悬停的时间为45~60s。
进一步地，所述巡检路径为从风机叶片叶根出发，沿着风机叶片伸长方向直线飞行至叶尖，再从该叶尖出发，沿着风机叶片伸长方向直线飞行至叶根，然后在水平面内绕着风机叶片飞行1/4圈，再从风机叶片叶根出发，沿着风机叶片伸长方向直线飞行至叶尖，然后从该叶尖出发，沿着风机叶片伸长方向直线飞行至叶根。
有益效果
与现有技术相比，本发明所提供的一种双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法，采用无人机组搭载主动热成像系统（热激励源和热像仪）对风机叶片进行巡检，相对于传统视觉检测，热成像检测不是依据缺陷的视觉形态来确定缺陷尺寸以及种类，而是通过表面区域在给定热激励下的响应来确定，能够有效区别叶片污渍和表面裂纹等缺陷，能够有效检测出在密度和埋藏深度上存在区别的裂痕和雨痕。
热激励源作为热源，使热成像检测能够摆脱天气、温差、温度变化速率的影响，提高了检测结果的准确率；主机搭载热激励源，僚机搭载热像仪，保证了加热与采集之间有足够的时间间隔，以便显现深埋缺陷，有利于深埋缺陷的检测。
同时采用双无人机并列悬停的方式，且主机和僚机均设置有路径规划设备和图像采集设备，通过对主机和僚机的视觉信息进行融合，能够形成精准的双目视觉测量，相对于单个无人机，具有更为可靠的避障功能，避免了撞机事件。
相对于望远镜检测方式，该巡检方法能够对风机叶片进行全面检测，且能够检测较小尺寸缺陷，检测过程不受缺陷位置和经验的影响。
相对于吊篮检测方式，该巡检方法检测效率高，无需操作人员靠近风机进行作业，降低了作业风险，能够重复、频繁进行检测。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一个实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例中主机结构示意图；
图2是本发明实施例中僚机结构示意图；
图3是本发明实施例中主机和僚机均位于塔筒基底前方示意图；
图4是本发明实施例中主机悬停在轮毂前方以及僚机待飞示意图；
图5是本发明实施例中僚机悬停于主机右侧示意图；
图6是本发明实施例中螺旋式飞行轨迹示意图；
图7是本发明实施例中螺旋式飞行轨迹时主机绕行一圈悬停位置分布图；
图8是本发明实施例中螺旋式飞行轨迹时僚机绕行一圈悬停位置分布图；
图9是本发明实施例中翻越式飞行轨迹示意图；
图10是本发明实施例中螺旋式飞行轨迹时主机和僚机悬停位置分布图；
其中，1-主机，2-僚机，3-第一姿态路径规划模块，4-第一图像采集模块，5-热激励源，6-第二图像采集模块，7-热像仪，8-风机叶片，81-第一风机叶片，82-第二风机叶片，83-第三风机叶片，9-塔筒，10-轮毂，11-机头，12-叶片前缘，13-迎风面，14-背风面，15-螺旋式飞行轨迹，16-叶片后缘，17-翻越式飞行轨迹。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本实施例所提供的一种双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法，应用于无人机组，无人机组包括主机1和僚机2，如图1所示，在主机1上设置有第一图像采集模块4、第一姿态路径规划模块3、第一飞行控制模块以及热激励源5；如图2所示，在僚机2上设置有第二图像采集模块6、第二姿态路径规划模块、第二飞行控制模块以及热像仪7。主机1和僚机2除了前述设备或模块外，还设置有常规的RTK定位系统。
本实施例中，第一图像采集模块4和第二图像采集模块6均为三轴可见光相机，主机1上的三轴可见光相机可在主机1上旋转并采集风机的空间图像（或第一图像），僚机2上的三轴可见光相机可在僚机2上旋转并采集风机的空间图像（或第二图像）以及采集主机1的飞行路径，该第一图像和第二图像为视觉导航的输入信息，为主机1的第一姿态路径规划模块3进行飞行路径规划提供数据支撑。飞行路径包括巡检前的飞行路径和巡检路径，巡检前的飞行路径是指主机1从地面起飞到悬停在轮毂10的前方的航行路径，巡检路径是指主机1对风机叶片8进行检测时绕风机叶片8飞行的航行路径。第一姿态路径规划模块3，用于对第一图像和第二图像进行数据融合，根据融合后的结果进行实时飞行路径规划，以及用于接收地面设备传输的离线路径。地面设备为计算机或其他可以实现离线路径规划的设备。第一飞行控制模块，用于根据第一姿态路径规划模块3实时规划的飞行路径或接收的离线路径控制主机1的飞行。热激励源5，用于在主机1绕风机叶片8进行检测的过程中对风机叶片8进行加热。热激励源5包括热风激励源和微波加热源。第二姿态路径规划模块，用于根据主机1的飞行路径对僚机2的飞行路径进行实时规划。第二飞行控制模块，用于根据第二姿态路径规划模块规划的路径控制僚机2的飞行。热像仪7，用于在僚机2绕风机叶片8进行检测的过程中获取叶片表面的温度响应数据。
该风机叶片巡检方法包括以下步骤：
1、巡检前，风机叶片8呈倒Y字型停止，主机1和僚机2均位于塔筒9基底的前方。
风机叶片8呈倒Y字型停止，便于一次性完成三个风机叶片的检测而在检测过程中无需转动风机叶片。由于风机所在风场很大，为了避免撞机事件，如图3所示，主机1和僚机2摆放在塔筒9基底前方7~10米处，主机1在靠近风机的一侧，僚机2在远离风机的一侧，且主机1和僚机2之间相距1~2米，主机1和僚机2面向轮毂10。前方是指远离机头11的一方。操作人员进行无人机起飞前的状态检测后启动主机1的机械开关，主机1起飞，僚机2保持在地面待飞并侦听起飞命令，如图4所示。
为了便于描述，在风机叶片8的旋转平面建立二维坐标系，二维坐标系以轮毂10的中心位置为原点，以平行于塔筒9且竖直向上的方向为y轴的正方向，y轴的正方向顺时针旋转90°为x轴的正方向。
2、巡检时，主机1沿着塔筒9飞离地面，当主机1飞行至轮毂10的前方，且与轮毂10的中心位置在同一高度（允许±1m的偏差）时，主机1悬停在轮毂10的前方，如图4所示，此时僚机2在地面侦听飞行指令。
3、当主机1悬停在轮毂10的前方，僚机2从地面起飞，当僚机2飞行至与主机1在同一高度时，僚机2悬停于主机1的左侧或右侧，如图5所示。主机1的左侧与x轴的负方向为同一侧，主机1的右侧与x轴的正方向为同一侧。
在空中悬停的主机1的稳定性较在地面时差，在主机1和僚机2均悬停在轮毂10前方，且僚机2位于主机1的左侧或右侧时，主机1和僚机2之间相距7~10米，避免了风场太大导致主机1与僚机2相撞的事故。
在悬停时，主机1上的三轴可见光相机从不同方位采集风机的第一图像，僚机2上的三轴可见光相机从不同方位采集风机的第二图像，第一姿态路径规划模块3对第一图像和第二图像进行融合，生成由机头11、轮毂10和叶片叶根所构成的深度图像，深度图像为主机1下一步飞行路线或巡检路线的实时规划提供参考，避免了主机1在巡检过程中撞击叶片、塔筒9、机头11等事故。主机1和僚机2并列悬停来进行图像采集，能够获得更为精确的深度图像，相对于单无人机，双无人机的路径规划更为精确、可靠，进一步避免了撞机事故。
深度图像的生成为现有技术，可参考授权公告号为CN110717861B，名称为图像拼接方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质的专利文献。
4、主机1根据巡检路径绕待检叶片飞行，主机1在飞行过程中通过热激励源5对待检叶片进行加热；待主机1飞行一段距离后，僚机2飞行至轮毂10的前方，再跟踪主机1的路径进行飞行，僚机2在飞行过程中通过热像仪7采集待检叶片表面的温度响应数据。
本实施例中，主机1飞行一段距离后，僚机2再跟踪主机1的路径飞行，对于螺旋式飞行轨迹15，当主机1绕行一圈后僚机2开始跟踪主机1的路径进行绕行；对于翻越式飞行轨迹17，当主机1飞行7~10米后僚机2开始跟踪主机1的路径进行飞行。
巡检路径有两种获取方式：一是离线获取并预设在第一姿态路径规划模块3内，即地面设备根据风机叶片8的停止位置和风机的结构进行巡检路径的离线规划，获得离线路径，再将该离线路径预设在第一姿态路径规划模块3内，以便于第一飞行控制模块根据该离线路径控制主机1进行风机叶片8的巡检。二是实时规划获得，即在飞行过程中主机1上的三轴可见光相机和僚机2上的三轴可见光相机均根据采样周期进行图像采集，第一姿态路径规划模块3对这两个三轴可见光相机采集的图像进行融合，并实时生成主机1的飞行路径，以便于第一飞行控制模块根据该实时生成的飞行路径控制主机1进行风机叶片8的巡检。
根据第一图像采集模块4和第二图像采集模块6采集的图像信息来实时生成飞行路径，基于双目视觉的深度和形貌测量方式，为无人机在每个区域的避障提供了比单无人机更为可靠的参考信息。
巡检路径有两种类型：一是螺旋式飞行轨迹15，如图6所示；二是翻越式飞行轨迹17，如图9所示。
对于第一风机叶片81，螺旋式飞行轨迹15是以y轴的正方向朝逆时针方向旋转α角为出发方向，沿第一风机叶片81伸长方向，从第一风机叶片81叶根绕第一风机叶片81螺旋式前进至叶尖。
对于第二风机叶片82，螺旋式飞行轨迹15是以x轴的负方向朝顺时针方向旋转α－30°角为出发方向，沿第二风机叶片82伸长方向，从第二风机叶片82叶根绕第二风机叶片82螺旋式前进至叶尖。
对于第三风机叶片83，螺旋式飞行轨迹15是以x轴的正方向朝顺时针方向旋转α＋30°角为出发方向，沿第三风机叶片83伸长方向，从第三风机叶片83叶根绕第三风机叶片83螺旋式前进至叶尖。
本实施例中，α角为45°，主机1与待检叶片轴心相距8~12m。第一风机叶片81是指与y轴的正方向平行的叶片，第二风机叶片82是指位于二维坐标系第三象限的叶片，第三风机叶片83是指位于二维坐标系第二象限的叶片。
螺旋式飞行轨迹避免了巡检时需绕叶片叶尖处翻面而导致跟随易丢失的难题。对于螺旋式飞行轨迹，三个风机叶片的出发方向是不同的，对于不同的风机叶片以不同的出发方向进行巡检，避免了由于叶片与塔筒之间的间隙过窄，导致无人机撞击风机的事故。
在螺旋式前进过程中，主机1每绕行一圈分别在叶片前缘12、迎风面13和背风面14悬停并对叶片进行加热，如图7所示。僚机2每绕行一圈分别在叶片前缘12、叶片后缘16、迎风面13和背风面14悬停并采集叶片表面的温度响应数据，如图8所示。本实施例中，悬停的时间为45~60s。主机1在每绕行一圈的叶片前缘12、迎风面13和背风面14均对叶片进行加热，使整个叶片均受热并受热均匀，僚机2在每绕行一圈的叶片前缘12、叶片后缘16、迎风面13和背风面14均采集温度响应数据，以便仔细检测叶片的尾侧和迎风面13，实现了对整个叶片的检测。
如图9所示，翻越式飞行轨迹17是从风机叶片8叶根出发，沿着风机叶片8伸长方向直线飞行至叶尖，再从该叶尖出发，沿着风机叶片8伸长方向直线飞行至叶根，然后在水平面内绕着风机叶片8飞行1/4圈，再从风机叶片8叶根出发，沿着风机叶片8伸长方向直线飞行至叶尖，然后从该叶尖出发，沿着风机叶片8伸长方向直线飞行至叶根。巡检时，每个风机叶片8的翻越式飞行轨迹17都是相同的。
在以翻越式飞行轨迹17进行巡检过程中，主机1和僚机2分别在如图10所示位置进行风机叶片8加热和温度响应数据采集。
5、待完成待检叶片的巡检后，主机1绕行至风机叶片8的迎风面13，远离叶片至15~20米，并重新飞行至轮毂10的前方7~10米悬停，僚机2异步跟随主机1的路径，随后飞行至主机1的左侧或右侧并悬停。
6、重复步骤4和5，完成所有风机叶片8的巡检。
7、对温度响应数据进行分析，判断风机叶片8是否存在缺陷以及缺陷的类型。
对温度响应数据进行分析得到具体缺陷为现有技术，可参考授权公告号为CN109813439B，名称为一种主动式红外热成像热像图序列处理方法的专利文献。
以上所揭露的仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或变型，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法，应用于无人机组，所述无人机组包括主机和僚机，其特征在于：在所述主机上设置有第一图像采集模块、第一姿态路径规划模块、第一飞行控制模块以及热激励源，在所述僚机上设置有第二图像采集模块、第二姿态路径规划模块、第二飞行控制模块以及热像仪，所述方法包括以下步骤：
步骤1：巡检前，风机叶片呈倒Y字型停止，所述主机和僚机均位于塔筒基底的前方；
在风机叶片的旋转平面建立二维坐标系，所述二维坐标系以轮毂的中心位置为原点，以平行于塔筒且竖直向上的方向为y轴的正方向，所述y轴的正方向顺时针旋转90°为x轴的正方向；
步骤2：巡检时，所述主机飞离地面，当主机飞行至轮毂的前方，且与轮毂的中心位置在同一高度时，主机悬停在轮毂的前方；
步骤3：僚机从地面起飞，当僚机飞行至与主机在同一高度时，僚机悬停于主机的左侧或右侧；
所述主机的左侧与x轴的负方向为同一侧，主机的右侧与x轴的正方向为同一侧；
步骤4：所述主机根据巡检路径绕待检叶片飞行，主机在飞行过程中通过热激励源对待检叶片进行加热；待所述主机飞行一段距离后，所述僚机飞行至轮毂的前方，再跟踪所述主机进行飞行，僚机在飞行过程中通过热像仪采集待检叶片表面的温度响应数据；
步骤5：待完成所述待检叶片的巡检后，所述主机飞行至轮毂的前方并悬停，所述僚机随后飞行至主机的左侧或右侧并悬停；
步骤6：重复步骤4和5，完成所有风机叶片的巡检；
步骤7：对所述温度响应数据进行分析，判断风机叶片是否存在缺陷以及缺陷的类型。
2.如权利要求1所述的双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法，其特征在于：所述步骤1中，主机位于塔筒基底前方的7~10米处，主机和僚机之间相距1~2米。
3.如权利要求1所述的双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法，其特征在于：所述步骤3中，悬停时僚机与主机相距7~10米。
4.如权利要求1所述的双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法，其特征在于：所述步骤4中，所述主机根据巡检路径绕待检叶片飞行过程中，所述主机与待检叶片轴心相距8~12m。
5.如权利要求1所述的双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法，其特征在于：所述步骤4中，巡检路径是预设在第一姿态路径规划模块内的离线路径，所述离线路径是根据风机叶片的停止位置以及风机的结构进行离线规划获得。
6.如权利要求1所述的双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法，其特征在于：所述步骤3中，在僚机悬停在主机的左侧或右侧时，还需进行深度图像的生成，具体生成过程为：
第一图像采集模块在主机上进行不同方位旋转的同时采集风机的第一图像；
第二图像采集模块在僚机上进行不同方位旋转的同时采集风机的第二图像；
将所述第一图像与第二图像进行融合，生成由机头、轮毂和叶片叶根所构成的深度图像。
7.如权利要求6所述的双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法，其特征在于：所述步骤4中，巡检路径是由第一姿态路径规划模块对第一图像采集模块和第二图像采集模块实时采集的数据进行融合，并进行实时路径规划而获得的。
8.如权利要求1~7中任一项所述的双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法，其特征在于：所述巡检路径为螺旋式飞行轨迹；
对于第一风机叶片，所述螺旋式飞行轨迹是以y轴的正方向朝逆时针方向旋转α角为出发方向，沿第一风机叶片伸长方向，从第一风机叶片叶根绕第一风机叶片螺旋式前进至叶尖；
对于第二风机叶片，所述螺旋式飞行轨迹是以x轴的负方向朝顺时针方向旋转α－30°角为出发方向，沿第二风机叶片伸长方向，从第二风机叶片叶根绕第二风机叶片螺旋式前进至叶尖；
对于第三风机叶片，所述螺旋式飞行轨迹是以x轴的正方向朝顺时针方向旋转α＋30°角为出发方向，沿第三风机叶片伸长方向，从第三风机叶片叶根绕第三风机叶片螺旋式前进至叶尖；
所述第一风机叶片是指与y轴的正方向平行的叶片，所述第二风机叶片是指位于所述二维坐标系第三象限的叶片，所述第三风机叶片是指位于所述二维坐标系第二象限的叶片；
优选地，所述α角为45°。
9.如权利要求8所述的双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法，其特征在于：在所述螺旋式前进过程中，所述主机每绕行一圈分别在叶片前缘、迎风面和背风面悬停并对叶片进行加热，所述僚机每绕行一圈分别在叶片前缘、叶片后缘、迎风面和背风面悬停并采集叶片表面的温度响应数据；
优选地，所述悬停的时间为45~60s。
10.如权利要求1~7中任一项所述的双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法，其特征在于：所述巡检路径为从风机叶片叶根出发，沿着风机叶片伸长方向直线飞行至叶尖，再从该叶尖出发，沿着风机叶片伸长方向直线飞行至叶根，然后在水平面内绕着风机叶片飞行1/4圈，再从风机叶片叶根出发，沿着风机叶片伸长方向直线飞行至叶尖，然后从该叶尖出发，沿着风机叶片伸长方向直线飞行至叶根。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112558632A (zh) * 2020-12-03 2021-03-26 上海扩博智能技术有限公司 无人机巡检路径转换方法、系统、设备和存储介质
CN114020033A (zh) * 2021-11-25 2022-02-08 苏州热工研究院有限公司 一种基于风力发电机组叶片的无人机检测系统及方法
CN117307414A (zh) * 2023-09-26 2023-12-29 金开智维(宁夏)科技有限公司 基于无人机航摄的风机叶片检测方法、装置及电子设备
CN117536797A (zh) * 2023-10-24 2024-02-09 华能安徽怀宁风力发电有限责任公司 一种基于无人机的风机叶片巡检系统及方法
CN117536797B (zh) * 2023-10-24 2024-05-31 华能安徽怀宁风力发电有限责任公司 一种基于无人机的风机叶片巡检系统及方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120300059A1 (en) * 2011-05-25 2012-11-29 Jason Stege Method to inspect components of a wind turbine
CN105717934A (zh) * 2016-04-25 2016-06-29 华北电力大学（保定） 自主无人机巡检风机叶片系统及方法
CN106762451A (zh) * 2016-12-05 2017-05-31 北京金风科创风电设备有限公司 基于无人机的风机叶片损伤检测方法、装置及系统
US20180273173A1 (en) * 2015-09-22 2018-09-27 Pro-Drone Lda Autonomous inspection of elongated structures using unmanned aerial vehicles
CN108733079A (zh) * 2018-06-19 2018-11-02 上海扩博智能技术有限公司 通过无人机对风机进行自动巡检飞行路径确定方法及系统
CN108894933A (zh) * 2018-06-27 2018-11-27 上海扩博智能技术有限公司 通过无人机对风机叶尖跟踪检测时跟丢再捕捉方法及系统
CN109073762A (zh) * 2017-09-28 2018-12-21 深圳市大疆创新科技有限公司 定位故障光伏板的方法、设备及无人机
CN110717861A (zh) * 2019-12-12 2020-01-21 成都纵横大鹏无人机科技有限公司 图像拼接方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN111289533A (zh) * 2020-02-25 2020-06-16 国电电力内蒙古新能源开发有限公司 风机叶片的巡检方法、装置、无人机和存储介质

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120300059A1 (en) * 2011-05-25 2012-11-29 Jason Stege Method to inspect components of a wind turbine
US20180273173A1 (en) * 2015-09-22 2018-09-27 Pro-Drone Lda Autonomous inspection of elongated structures using unmanned aerial vehicles
CN105717934A (zh) * 2016-04-25 2016-06-29 华北电力大学（保定） 自主无人机巡检风机叶片系统及方法
CN106762451A (zh) * 2016-12-05 2017-05-31 北京金风科创风电设备有限公司 基于无人机的风机叶片损伤检测方法、装置及系统
CN109073762A (zh) * 2017-09-28 2018-12-21 深圳市大疆创新科技有限公司 定位故障光伏板的方法、设备及无人机
US20200201333A1 (en) * 2017-09-28 2020-06-25 SZ DJI Technology Co., Ltd. Method and device for locating faulty photovoltaic panel, and unmanned aerial vehicle
CN108733079A (zh) * 2018-06-19 2018-11-02 上海扩博智能技术有限公司 通过无人机对风机进行自动巡检飞行路径确定方法及系统
CN108894933A (zh) * 2018-06-27 2018-11-27 上海扩博智能技术有限公司 通过无人机对风机叶尖跟踪检测时跟丢再捕捉方法及系统
CN110717861A (zh) * 2019-12-12 2020-01-21 成都纵横大鹏无人机科技有限公司 图像拼接方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN111289533A (zh) * 2020-02-25 2020-06-16 国电电力内蒙古新能源开发有限公司 风机叶片的巡检方法、装置、无人机和存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
孟黎雨等: "风电叶片蒙皮与腹板粘接红外热成像检测研究", 《光电子技术》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112558632A (zh) * 2020-12-03 2021-03-26 上海扩博智能技术有限公司 无人机巡检路径转换方法、系统、设备和存储介质
CN112558632B (zh) * 2020-12-03 2023-03-14 上海扩博智能技术有限公司 无人机巡检路径转换方法、系统、设备和存储介质
CN114020033A (zh) * 2021-11-25 2022-02-08 苏州热工研究院有限公司 一种基于风力发电机组叶片的无人机检测系统及方法
CN117307414A (zh) * 2023-09-26 2023-12-29 金开智维(宁夏)科技有限公司 基于无人机航摄的风机叶片检测方法、装置及电子设备
CN117307414B (zh) * 2023-09-26 2024-05-03 金开智维(宁夏)科技有限公司 基于无人机航摄的风机叶片检测方法、装置及电子设备
CN117536797A (zh) * 2023-10-24 2024-02-09 华能安徽怀宁风力发电有限责任公司 一种基于无人机的风机叶片巡检系统及方法
CN117536797B (zh) * 2023-10-24 2024-05-31 华能安徽怀宁风力发电有限责任公司 一种基于无人机的风机叶片巡检系统及方法

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