CN116538025A - 一种基于ar设备的风电轮毂智能巡检系统 - Google Patents

一种基于ar设备的风电轮毂智能巡检系统 Download PDF

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CN116538025A CN202310479656.5A CN202310479656A CN116538025A CN 116538025 A CN116538025 A CN 116538025A CN 202310479656 A CN202310479656 A CN 202310479656A CN 116538025 A CN116538025 A CN 116538025A
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Abstract

本发明提供了一种基于AR设备的风电轮毂智能巡检系统，包括云端服务器、无人机、AR设备、权限管理模块、定位模块、感应模块和采集模块，定位模块用于对无人机的实时定位数据和风电轮毂的巡检位置进行定位，感应模块用于对无人机与障碍物的距离进行感应，感应模块根据所采集得到的距离数据、定位模块采集得到的无人机的实时定位数据和风电轮毂的巡检位置对无人机的巡检线路进行评估，以动态调整无人机的巡检航线和方向，采集模块用于采集风电轮毂的图像和视频数据，并将采集得到的图像和视频数据同步至云端服务器，权限管理模块用于授予AR设备访问云端服务器的访问权限码，AR设备根据访问权限码对云端服务器中存储的图像和视频数据进行查看。

Description

一种基于AR设备的风电轮毂智能巡检系统
技术领域
本发明涉及风力发电机的监控和测试技术领域，尤其涉及一种基于AR设备的风电轮毂智能巡检系统。
背景技术
随着风电产业的发展，风电场的数量和规模不断增大。然而，风电轮毂是风力发电机组中最容易出现故障和损坏的部件之一。因此，对风电轮毂进行定期的巡检和维护显得尤为重要。传统的风电轮毂巡检方法大多依靠人工检查，存在着效率低、准确性不高的问题。
如CN114394236A现有技术公开了一种风电叶片巡检用无人机，一般来说，传统模式下，风机叶片巡检需要人工配合吊篮或者高倍望远镜，用肉眼识别叶片上的裂缝，这种方法耗时耗力，且识别准确率较低。目前已有厂商研制出采用无人机方式进行风电叶片巡检的技术方案，但是，目前大多方案都是采用既定的巡检路线，控制无人机对叶片区域进行图像采集，而后针对采集的图像进行拼接和图像识别处理。然而，由于风电叶片的实际覆盖范围较大，因此这种方式获得的拼接图像往往无法准确的反应叶片的具体信息，且在发现叶片缺陷时，也不能非常精确的对缺陷进行定位。
另一种典型的如CN114442665A的现有技术公开的基于无人机的风电叶片巡检线路规划方法，目前已有厂商研制出采用无人机方式进行风电叶片巡检的技术方案，但是，目前大多方案都是采用既定的巡检路线，控制无人机对叶片区域进行图像采集，而后针对采集的图像进行拼接和图像识别处理。但是，既定路线的设置往往是理论上的优选路线，不能根据实际情况进行调整，尤其在针对存在多个风电机组的情况下，不能实现灵活的智能调整。
为了解决本领域普遍存在智能程度低、轮毂缺陷位置无法定位、实时性差、数据传输不及时、交互性差、巡检路线无法主动调整等等问题，作出了本发明。
发明内容
本发明的目的在于，针对目前所存在的不足，提出了一种基于AR设备的风电轮毂智能巡检系统。
为了克服现有技术的不足，本发明采用如下技术方案：
一种基于AR设备的风电轮毂智能巡检系统，所述风电轮毂智能巡检系统包括云端服务器、以及无人机，其特征在于，风电轮毂智能巡检系统还包括AR设备、权限管理模块、定位模块、感应模块和采集模块，所述云端服务器分别与所述无人机、所述AR设备、权限管理模块、所述定位模块、所述感应模块和采集模块连接，所述感应模块和所述采集模块设置在所述无人机上；
所述定位模块用于对所述无人机的实时定位数据和风电轮毂的巡检位置进行定位，所述感应模块用于对所述无人机与障碍物的距离进行感应，感应模块根据所采集得到的距离数据、所述定位模块采集得到的无人机的实时定位数据和风电轮毂的巡检位置对所述无人机的巡检线路进行评估，以动态调整所述无人机的巡检航线和方向，所述采集模块用于采集风电轮毂的图像和视频数据，并将采集得到的图像和视频数据同步至所述云端服务器，所述权限管理模块用于授予所述AR设备访问所述云端服务器的访问权限码，所述AR设备根据所述访问权限码对所述云端服务器中存储的图像和视频数据进行查看；
所述感应模块包括感应单元和评估单元，所述感应单元获取所述无人机周围的障碍物数据，所述评估单元根据所述感应单元采集得到的障碍物数据、所述定位模块采集得到的巡检位置数据和无人机的实时定位数据对所述无人机的巡检线路进行评估，以动态调整所述无人机的巡检航线和方向；
其中，用户佩戴所述AR设备并实时访问所述云端服务器，以查看所述采集模块采集得到的图像和视频数据。
可选的，所述AR设备包括AR眼镜以及联网单元，所述联网单元得到所述权限管理模块的授权后，建立所述AR眼镜与所述云端服务器的数据传输链路；
其中，所述AR眼镜在访问所述云端服务器前，需要所述权限管理模块授予的访问权限码，授权所述AR设备访问所述云端服务器，并通过联网单元建立所述AR眼镜与所述云端服务器的数据传输链路。
可选的，所述定位模块包括交互单元以及定位单元，所述交互单元包括交互器和数据存储器，所述交互器用于对所述风电轮毂进行交互，以获得所述风电轮毂的巡检位置，所述数据存储器用于对所述交互器采集得到的巡检位置进行存储；
其中，所述定位单元对所述无人机的位置进行定位后，将所述无人机的实时位置与所述风电轮毂的巡检位置数据向所述评估单元进行传输。
可选的，所述评估单元根据以下步骤动态调整所述无人机的巡检航线和方向：
STEP1：将无人机的实时位置坐标作为起点坐标，将巡检位置集合中的指定巡检坐标作为终点坐标；
STEP2：计算起点和指定巡检坐标之间的距离，判断是否小于等于安全巡检距离safety；
STEP3：将起点和终点之间的距离平均分成若干段，每段长度不超过安全巡检距离，得到多个无人机的巡检点位；
STEP4：无人机依次前往所述巡检点位进行巡检，在前往每个所述巡检点位的过程中，需要不断地更新无人机的实时位置坐标，并根据实时位置坐标和下一个巡检点位的坐标计算巡检航线和方向；
STEP5：巡检过程中，需要实时监测无人机的状态和环境条件，以确保巡检过程的安全和稳定；
STEP6：巡检结束后，无人机返回基地或者指定的位置，并上传巡检数据和报告。
可选的，在步骤STEP2中，根据下式计算起点和终点之间的距离distance：
式中，(x1，y1)为起点坐标，(xb，yb)为巡检坐标集合中的指定巡检坐标；
所述评估单元根据起点和终点之间的距离distance与安全巡检距离safety进行比较；
若distance≤safety，则无人机直接前往巡检位置；
若distance＞safety，则需要将划分为多个巡检点位；
其中，所述安全巡检距离safety由操作者/系统或根据所述无人机抵靠风电轮毂的距离进行设定。
可选的，在步骤STEP3中，所述评估单元根据下式进行距离分段：
式中，segment_num为分段数，distance为起点和指定巡检坐标之间的距离，safety为安全巡检距离，其值由系统进行设定，为向上取整符号；
可选的，在STEP4中，设无人机的当前坐标为(xu,yu)，下一个巡检点位的坐标为(xv,yv)，则巡检航线的方向角θ通过计算向量(xu-xv,yu-yv)的方向角得到，即：
θ＝arctan(yv-yu,xv-xu)。
本发明所取得的有益效果是：
1.通过所述采集模块与所述无人机的配合，使得所述无人机对所述风电轮毂进行巡检，保证风电轮毂的缺陷能够被查询，提升整个巡检过程的智能程度；
2.通过所述交互单元和所述定位单元的相互配合，使得无人机与巡检的风电轮毂之间能够进行交互，以提升风电轮毂巡检的精准性和高效性，还兼顾无人机与所述风电轮毂之间的交互性，保持无人机的巡检路线能够被精准调整；
3.通过所述权限管理模块与所述AR设备的相互配合，使得所述AR设备能够进行身份验证，保证数据查看的安全性，也保证巡检的图像和视频数据能够被查验，进一步提升巡检质量；
4.通过对无人机巡检航线的方向和巡检点位进行配合，使得所述无人机的巡检位置能够根据无人机的实时位置进行主动动态调整，以提升整个无人机巡检过程的安全，防止巡检过程对风电轮毂造成新的损伤。
附图说明
从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。
图1为本发明的整体方框示意图。
图2为本发明的无人机、采集探头、风电轮毂的方框示意图。
图3为本发明的交互单元和定位单元的方框示意图。
图4为本发明的分析单元和预警单元的方框示意图。
图5为本发明的风电轮毂的半径与安全距离的示意图。
附图标号说明：1-风电轮毂。
具体实施方式
以下是通过特定的具体实施例来说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所公开的内容了解本发明的优点与效果。本发明可通过其他不同的具体实施例加以施行或应用，本说明书中的各项细节也可基于不同观点与应用，在不悖离本发明的精神下进行各种修饰与变更。另外，本发明的附图仅为简单示意说明，并非依实际尺寸的描绘，事先声明。以下的实施方式将进一步详细说明本发明的相关技术内容，但所公开的内容并非用以限制本发明的保护范围。
实施例一：根据图1、图2、图3、图4、图5所示，本实施例提供一种基于AR设备的风电轮毂智能巡检系统，所述风电轮毂智能巡检系统包括云端服务器、无人机、AR设备、权限管理模块、定位模块、感应模块和采集模块，所述云端服务器分别与所述无人机、所述AR设备、权限管理模块、所述定位模块、所述感应模块和采集模块数据连接，所述感应模块和所述采集模块设置在所述无人机上；
所述定位模块用于对所述无人机的实时定位数据和风电轮毂的巡检位置进行定位，所述感应模块用于对所述无人机与障碍物的距离进行感应，感应模块根据所采集得到的距离数据、所述定位模块采集得到的无人机的实时定位数据和风电轮毂的巡检位置对所述无人机的巡检线路进行评估，以动态调整所述无人机的巡检航线和方向，其中，所述风电轮毂的巡检位置数据获取方式具体为：当无人机飞至所述风电轮毂附近后，定位模块向该风电轮毂发送定位指令，使得风电轮毂能基于定位指令回传定位模块所述风电轮毂的位置，从而得到风电轮毂的巡检位置；所述采集模块用于采集风电轮毂的图像和视频数据，并将采集得到的图像和视频数据同步至所述云端服务器，所述权限管理模块用于授予所述AR设备访问所述云端服务器的访问权限码，所述AR设备根据所述访问权限码对所述云端服务器中存储的图像和视频数据进行查看；
所述风电轮毂智能巡检系统还包括中央处理器，所述中央处理器分别与所述云端服务器、所述无人机、所述AR设备、所述权限管理模块、所述定位模块、所述感应模块和所述采集模块连接，并基于所述中央处理器对所述无人机、所述AR设备、所述权限管理模块、所述定位模块、所述感应模块和所述采集模块进行集中控制；
所述采集模块包括采集单元和数据上传单元，所述采集单元用于采集所述风电轮毂的图像和视频数据，所述数据上传单元将所述采集单元采集得到的所述图像和视频数据上传至所述云端服务器；
所述采集单元包括采集探头和姿势调整构件，所述采集探头用于对所述风电轮毂的图像和视频数据进行采集，所述姿势调整构件用于对所述采集探头的姿势进行调整；所述姿势调整构件包括调整座、调整驱动机构和转动检测件，所述调整座设有转动腔；
所述采集探头设置在所述转动腔中，并通过转动杆与所述转动腔的内侧壁铰接，所述调整驱动机构与所述转动杆沿着铰接位置进行转动，以实现对所述采集探头的俯仰角度采集角度进行调整，所述转动检测件用于对所述采集探头的转动角度进行检测；
在本实施例中，所述采集单元每对风电轮毂的图像和视频数据进行采集一次，则向所述数据上传单元发出同步指令，使得所述数据上传单元将所述采集单元采集得到的图像和视频数据传输至所述云端服务器中；
另外，所述数据上传单元将数据同步至所述云端服务器是本领域的技术人员所熟知的技术领域，本领域的技术人员可以查询相关的技术手册获知该技术，因而在本实施例中不再一一赘述；
在本实施例中，所述采集模块与所述无人机的配合，使得所述无人机对所述风电轮毂进行巡检，保证风电轮毂的缺陷能够被查询，提升整个巡检过程的智能程度；
所述定位模块包括交互单元以及定位单元，所述交互单元用于与巡检位置的风电轮毂进行交互，以获取风电轮毂的巡检位置，所述定位单元用于对所述无人机的位置进行实时定位，以获取所述无人机的实时定位数据；
所述交互单元包括交互器、通信器以及活动范围确定单元，所述通信器用于建立所述交互器、活动范围确定单元与所述定位单元之间的通信，所述交互器接收所述定位单元的交互指令，使得活动范围确定单元将所述风电轮毂对应的安全距离、以及轮毂对应叶片的活动范围数据、以及轮毂活动范围相关安全距离通过所述通信器打包后，直接传输至所述定位单元中；
所述活动范围确定单元根据所述风电轮毂的型号确定对应叶片的活动范围，并根据所述活动范围确定所述风电轮毂对应的安全距离，并根据所述活动范围和安全距离确定所述风电轮毂的巡检位置集合；所述安全距离为无人机巡检时保障安全作业情况下与风电轮毂的距离；
如图5所示，所述活动范围确定单元根据下式确定活动范围，并以及所述风电轮毂为坐标原点建立对应叶片的转动平面坐标系；
式中，range为设定的无人机进行巡检时抵近风电轮毂的安全距离，其值由系统设定，R0为风电轮毂对应叶片转动范围对应的半径，(xa，ya)为所述风电轮毂的第a个巡检位置的坐标；
所述定位单元包括定位器和传输器，所述定位器采集所述无人机的实时位置，并将采集得到的数据通过所述传输器传输到所述感应模块中；
在本实施例中，所述定位单元设置在所述无人机上；
通过所述交互单元和所述定位单元的相互配合，使得无人机与待巡检的风电轮毂之间能够进行交互，以提升风电轮毂巡检的精准性和高效性，还兼顾无人机与所述风电轮毂之间的交互性，保持无人机的巡检路线能够被精准调整；
所述感应模块包括感应单元和评估单元，所述感应单元获取所述无人机周围的障碍物数据，所述评估单元根据所述感应单元采集得到的障碍物数据、所述定位模块采集得到的巡检位置数据和无人机的实时定位数据对所述无人机的巡检线路进行评估，以动态调整所述无人机的巡检航线和方向；
其中，用户佩戴所述AR设备并实时访问所述云端服务器，以查看所述采集模块采集得到的图像和视频数据；
所述感应单元包括至少两个矩阵雷达和两个支撑座，各个所述矩阵雷达分别设置在对应的所述支撑座上形成检测部，其中，检测部对称设置在所述无人机上，以对所述无人机飞行方向的障碍物进行检测；
若所述无人机的巡检飞行方向存在障碍物，且无人机与障碍区的距离小于安全距离，则中断所述无人机继续前行；
可选的，所述AR设备包括AR眼镜以及联网单元，所述联网单元得到所述权限管理模块的授权后，建立所述AR眼镜与所述云端服务器的数据传输链路；
其中，所述AR眼镜在访问所述云端服务器前，需要所述权限管理模块授予的访问权限码，授权所述AR设备访问所述云端服务器，并通过联网单元建立所述AR眼镜与所述云端服务器的数据传输链路；
所述联网单元得到所述权限管理模块的授权后，使得所述AR眼镜与所述云端服务器的连接，以使得AR眼镜能够获得无人机的采集模块巡检的图像和视频数据；
所述权限管理模块包括基础数据库、以及授权终端，所述基础数据库用于存储AR设备的身份识别码、AR眼镜的等级、以及使用者的身份信息数据，其中，所述身份识别码和身份信息数据需要进行处理，以获得与所述访问权限码位数相同的序列，所述身份识别码经处理后得到身份识别序列，身份信息数据经处理后得到身份信息序列，所述访问权限码位数为系统预先设置，对身份识别码和身份信息数据进行处理可以使用散列函数处理，例如MD5、SHA等，也可以采用加密算法处理，例如AES、RSA等，所述授权终端根据所述基础数据库的存储数据生成访问权限码：
code(b)为所述访问权限码第b位所对应的值，L为所述连接线的等级，由连接的AR设备的实际情况设定，举个例子：若需要访问的AR设备的等级为一级，则L＝1，若需要访问的AR设备的等级为二级，则L＝2，ID(b)为AR眼镜的身份识别序列第b位的值，M为所述AR眼镜当天连接的次数，identity(b)为所述使用者的身份信息序列第b位的值；为向下取整符号；
所述使用者需要进行使用时，需要将自身的身份信息数据传输至云端服务器或AR眼镜中，其中，所述身份信息数据的获取方式可以是通过AR眼镜上的指纹识别模块获取发送至云端服务器(例如由指纹识别模块采集用户的指纹图片发送至云端服务器)，或通过AR眼镜上的虹膜识别模块获取(例如由虹膜识别模块采集用户的虹膜图片发送至云端服务器)，或通过AR眼镜上的数据输入模块获取发送至云端服务器(例如由用户输入身份证号)，或通过与AR眼镜及所述服务器数据连接的智能设备获取发送至云端服务器(例如由用户通过手机与AR眼镜实现连接后通过手机APP输入身份证号发送至云端服务器)，云端服务器可根据预存的身份信息数据与采集的身份信息数据进行比较获得使用者的身份信息，本实施例使得所述云端服务器或者AR眼镜能够掌握所述使用者的身份信息数据，并对身份信息数据进行处理，得到身份信息序列；
当所述AR眼镜可以访问所述云端服务器后，所述巡检员可以在远程佩戴AR眼镜的方式直接查看无人机上传至所述云端服务器的图像和视频数据；
通过所述权限管理模块与所述AR眼镜的相互配合，使得所述AR眼镜能够进行身份验证，保证数据查看的安全性，也保证巡检的图像和视频数据能够被查验，进一步提升巡检质量；
可选的，所述交互单元包括数据存储器，所述数据存储器用于对所述交互器采集得到的巡检位置进行存储；
可选的，所述评估单元根据以下步骤动态调整所述无人机的巡检航线和方向：
STEP1：将无人机的实时位置坐标作为起点坐标，将巡检位置集合中的指定巡检坐标作为终点坐标；
STEP2：计算起点和指定巡检坐标之间的距离，判断是否小于等于安全巡检距离safety；示例性的，所述安全巡检距离safety可以是无人机在安全作业情况下保障与风电轮毂通信质量的距离，也可以是无人机在安全作业情况下保障采集有效风电轮毂图像数据的距离，具体可根据实际需求设置，在此不作限制；
可选的，在步骤STEP2中，根据下式计算起点和终点之间的距离distance：
式中，(x1，y1)为起点坐标，(xb，yb)为巡检坐标集合中的指定巡检坐标；所述指定巡检坐标可为活动范围确定单元自动选取距离无人机实时位置最近的巡检位置，也可由用户或管理者根据需求进行确定，确定后的巡检位置可通过AR设备或其他智能设备发送至云端服务器，再由云端服务器处理后发送至所述无人机，也可可通过AR设备或其他智能设备发送至所述无人机，在此不做限制；
所述评估单元根据起点和终点之间的距离distance与安全巡检距离safety进行比较；其中，所述安全巡检距离safety由操作者/系统或根据所述无人机抵靠风电轮毂的距离进行设定，同时，设定安全巡检距离也可有效的防止信号传输过程中耗费的时间差值，造成无人机移动偏差引起的安全事故；
若distance≤safety，则无人机直接前往巡检位置；
若distance＞safety，则需要划分多个巡检点位；
STEP3：将起点和终点之间的距离平均分成若干段，每段长度不超过安全巡检距离，得到多个无人机的巡检点位；
STEP4：无人机依次前往所述巡检点位进行巡检，在前往每个所述巡检点位的过程中，需要不断地更新无人机的实时位置坐标，并根据实时位置坐标和下一个巡检点位的坐标确定巡检航线和方向；
STEP5：巡检过程中，需要实时监测无人机的状态和环境条件，以确保巡检过程的安全和稳定；
STEP6：巡检结束后，无人机返回基地或者指定的位置，并上传巡检数据和报告；
可选的，在步骤STEP3中，所述评估单元根据下式进行距离分段：
式中，segment_num为分段数，distance为起点和指定巡检坐标之间的距离，safety为安全巡检距离，其值由系统进行设定，为向上取整符号；
可选的，当所述无人机巡检完步骤STEP3中计算得到的巡检点位的坐标后，则继续沿着顺时针的方向飞向巡检位置集合中的未被选择其他巡检位置坐标，继续巡检；
可选的，在STEP4中，设无人机的当前坐标为(xu,yu)，下一个巡检点位的坐标为(xv,yv)，则巡检航线的方向角θ通过计算向量(xu-xv,yu-yv)的方向角得到，即：
θ＝arctan(yv-yu,xv-xu)；
通过对无人机巡检航线的方向和巡检点位进行配合，使得所述无人机的巡检位置能够根据无人机的实时位置进行主动动态调整，以提升整个无人机巡检过程的安全，防止巡检过程对风电轮毂造成新的损伤。
实施例二：
本实施例应当理解为包含前述任一一个实施例的全部特征，并在其基础上进一步改进，根据图1、图2、图3、图4、图5所示，还在于所述风电轮毂智能巡检系统还包括预警模块，所述预警模块用于对所述采集模块采集得到的图像和视频数据进行分析，并根据分析结果触发预警，以实现对风电轮毂的缺陷的主动预警；
其中，所述预警模块包括分析单元和预警单元，所述分析单元根据所述采集模块采集得到的图像和视频数据进行分析，形成分析结果，所述预警单元根据所述分析结果触发对所述风电轮毂缺陷的预警；
所述分析单元根据以下步骤对所述风电轮毂进行分析：
S1：获取所述采集模块采集得到的图像和视频数据；
S2：对所述图像和视频数据进行加工，使得所述视频数据转换为一序列的图像，并对所述图像进行预处理，所述预处理包括灰度化、去噪、边缘检测、边缘提取和特征提取，以获得风电轮毂区域；
S3：通过图像处理技术(使用计算机视觉技术，如霍夫变换、形态学处理、二值图像分割等方法，检测出裂纹的位置和形状)，对所述风电轮毂区域中的叶片上的缺陷进行提取，以获得叶片上的裂纹数量p、裂纹长度length和裂纹深度depth；
S4：裂纹深度depth利用灰度差异计算裂纹深度，常用的方法包括：基于颜色空间的方法、基于梯度的方法、基于纹理的方法等求出；
在步骤S3中，使用数字图像处理中的边缘检测算法(如Canny算法)或形态学处理算法(如开运算和闭运算)来提取裂纹曲线的边缘，并将其转化为一系列坐标点，对于裂纹长度的计算，可以将各段直线的长度相加，设曲线切割成n段直线，每段直线的长度为l1,l2,...,ln，则裂纹长度值length为：length＝l1+l2+...+ln；其中，每段直线的长度可以通过计算两点之间的欧几里得距离来得到；
对于裂纹深度和裂纹长度也可采用本领域技术人员的其他技术手段获得，这是本实施例提供的一种做法，当然本领域技术人员可以根据图像处理技术来获取一个裂纹深度和裂纹长度进行优化或者替代，这里不再赘述；
S5：在步骤S4的基础上，计算缺陷指数Imperfection：
式中，defectu为第u个所述风电轮毂的风扇叶片的缺陷值，u为第u个所述风电轮毂的风扇叶片，R为所述风电轮毂的风扇叶片的总数量，length为裂纹长度，其值根据计算机图像处理的结果直接得出，depth为裂纹深度，其值根据计算机图像处理的结果直接得出，η为位置因子，满足：
η＝cos(θ-α)；
式中，θ为裂纹走向与设定的参考方向之间的夹角，根据裂纹与设定的参考方向的实际情况进行取值，α为常数，表示参考方向，其值根据系统进行设定；
μ为方向因子，满足：
式中，λ为裂纹朝向与风电轮毂的叶片最大主应力方向的夹角，其中，所述风电轮毂的叶片最大主应力方向就是与叶片轴线垂直的方向，具体的取值，根据图像处理的结果直接取得，τ一个常数，用于控制方向因子的衰减速率，根据经验法取值，本实施例提供一个取值范围：[0.1，0.23]，τ的值应该根据实际情况进行调整，如果τ的值过小，方向因子会过于敏感，可能会导致误判；如果τ的值过大，方向因子会过于缓慢，可能会导致漏检，在实际应用中，需要根据具体情况进行实验和调整，找到最适合的τ值，因而在本实施例中，不再赘述；
若所述缺陷指数Imperfection超过设定的监控阈值monitor，则触发所述预警单元发出预警，并提示巡检员对风电轮毂进行更换；
若所述缺陷指数Imperfection小于设定的监控阈值monitor，则触发所述预警单元发出预警，并提示巡检员对风电轮毂进行护理或维修；
对于设定的监控阈值monitor是由系统进行设定，这是本领域的技术人员所熟知的技术手段，本领域的技术人员可以查询相关的技术手册获知该技术，因而在本实施例中，不再一一赘述；
在本实施例中，所述预警单元触发预警可以通过声音、指示灯或其他有形的方式提示巡检者，以使得所述巡检者能够掌握风电轮毂的预警信息；
通过所述分析单元和所述预警单元的相互配合，使得风电轮毂的缺陷能够被掌握，并及时的向巡检员触发预警，提升整个系统的智能程度和交互舒适性。
以上所公开的内容仅为本发明的优选可行实施例，并非因此局限本发明的保护范围，所以凡是运用本发明说明书及附图内容所做的等效技术变化，均包含于本发明的保护范围内，此外，随着技术发展其中的元素可以更新的。

Claims (7)

1.一种基于AR设备的风电轮毂智能巡检系统，所述风电轮毂智能巡检系统包括云端服务器、以及无人机，其特征在于，风电轮毂智能巡检系统还包括AR设备、权限管理模块、定位模块、感应模块和采集模块，所述云端服务器分别与所述无人机、所述AR设备、权限管理模块、所述定位模块、所述感应模块和采集模块连接，所述感应模块和所述采集模块设置在所述无人机上；
所述定位模块用于对所述无人机的实时定位数据和风电轮毂的巡检位置进行定位，所述感应模块用于对所述无人机与障碍物的距离进行感应，感应模块根据所采集得到的距离数据、所述定位模块采集得到的无人机的实时定位数据和风电轮毂的巡检位置对所述无人机的巡检线路进行评估，以动态调整所述无人机的巡检航线和方向，所述采集模块用于采集风电轮毂的图像和视频数据，并将采集得到的图像和视频数据同步至所述云端服务器，所述权限管理模块用于授予所述AR设备访问所述云端服务器的访问权限码，所述AR设备根据所述访问权限码对所述云端服务器中存储的图像和视频数据进行查看；
所述感应模块包括感应单元和评估单元，所述感应单元获取所述无人机周围的障碍物数据，所述评估单元根据所述感应单元采集得到的障碍物数据、所述定位模块采集得到的巡检位置数据和无人机的实时定位数据对所述无人机的巡检线路进行评估，以动态调整所述无人机的巡检航线和方向；
其中，用户佩戴所述AR设备并实时访问所述云端服务器，以查看所述采集模块采集得到的图像和视频数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于AR设备的风电轮毂智能巡检系统，其特征在于，所述AR设备包括AR眼镜以及联网单元，所述联网单元得到所述权限管理模块的授权后，建立所述AR眼镜与所述云端服务器的数据传输链路；
其中，所述AR眼镜在访问所述云端服务器前，需要所述权限管理模块授予的访问权限码，授权所述AR设备访问所述云端服务器，并通过联网单元建立所述AR眼镜与所述云端服务器的数据传输链路。
3.根据权利要求2所述的一种基于AR设备的风电轮毂智能巡检系统，其特征在于，所述定位模块包括交互单元以及定位单元，所述交互单元包括交互器和数据存储器，所述交互器用于对所述风电轮毂进行交互，以获得所述风电轮毂的巡检位置，所述数据存储器用于对所述交互器采集得到的巡检位置进行存储；
其中，所述定位单元对所述无人机的位置进行定位后，将所述无人机的实时位置与所述风电轮毂的巡检位置数据向所述评估单元进行传输。
4.根据权利要求3所述的一种基于AR设备的风电轮毂智能巡检系统，其特征在于，所述评估单元根据以下步骤动态调整所述无人机的巡检航线和方向：
STEP1：将无人机的实时位置坐标作为起点坐标，将巡检位置集合中的指定巡检坐标作为终点坐标；
STEP2：计算起点和指定巡检坐标之间的距离，判断是否小于等于安全巡检距离safety；
STEP3：将起点和终点之间的距离平均分成若干段，每段长度不超过安全巡检距离，得到多个无人机的巡检点位；
STEP4：无人机依次前往所述巡检点位进行巡检，在前往每个所述巡检点位的过程中，需要不断地更新无人机的实时位置坐标，并根据实时位置坐标和下一个巡检点位的坐标计算巡检航线和方向；
STEP5：巡检过程中，需要实时监测无人机的状态和环境条件，以确保巡检过程的安全和稳定；
STEP6：巡检结束后，无人机返回基地或者指定的位置，并上传巡检数据和报告。
5.根据权利要求4所述的一种基于AR设备的风电轮毂智能巡检系统，其特征在于，在步骤STEP2中，根据下式计算起点和终点之间的距离distance：
式中，(x1，y1)为起点坐标，(xb，yb)为巡检坐标集合中的指定巡检坐标；
所述评估单元根据起点和终点之间的距离distance与安全巡检距离safety进行比较；
若distance≤safety，则无人机直接前往巡检位置；
若distance＞safety，则需要将划分为多个巡检点位；
其中，所述安全巡检距离safety由操作者/系统或根据所述无人机抵靠风电轮毂的距离进行设定。
6.根据权利要求5所述的一种基于AR设备的风电轮毂智能巡检系统，其特征在于，在步骤STEP3中，所述评估单元根据下式进行距离分段：
式中，segment_num为分段数，distance为起点和指定巡检坐标之间的距离，safety为安全巡检距离，其值由系统进行设定，为向上取整符号。
7.根据权利要求6所述的一种基于AR设备的风电轮毂智能巡检系统，其特征在于，在STEP4中，设无人机的当前坐标为(xu,yu)，下一个巡检点位的坐标为(xv,yv)，则巡检航线的方向角θ通过计算向量(xu-xv,yu-yv)的方向角得到，即：
θ＝arctan(yv-yu,xv-xu)。
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