CN213987269U - 一种无人机巡检风机叶片的系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型提供了一种无人机巡检风机叶片的系统，所述无人机巡检风机叶片的系统包括：无人机，所述无人机包括无人机本体(10)、三轴增稳云台(11)、拍摄装置(12)以及无线通信装置(13)，所述三轴增稳云台(11)、所述拍摄装置(12)以及所述无线通信装置(13)设置于所述无人机本体上(10)；所述三轴增稳云台(11)、所述无线通信装置(13)与所述拍摄装置(12)三者均信号连接。无人机采用正常巡检拍摄照片和疑似缺陷部位重点照片的双重识别机制，大大提高缺陷部位识别的准确性；实时处理照片信息，实时发现叶片缺陷，避免了重新巡检情况发生，提高了巡检效率；专门针对叶片缺陷部位进行了重点拍摄。

Description

一种无人机巡检风机叶片的系统

技术领域

本实用新型属于无人机图像实时识别领域，具体涉及一种无人机巡检风机叶片的系统。

背景技术

据统计，2018年全球风电市场新增装机容量超过53.9GW，全球累计装机容量达593.2GW。全球预估存量机组32万台以上，预估存量风场8000个以上。无论全球还是中国，风电装机累计容量持续保持高速增长，截止2018年底，中国累计装机容量221GW，占全球累计装机容量的37.3％，居世界第一。如此庞大的风机存量，意味着庞大的风机运维需求，而叶片作为风电机组的重要组成部分，其运维在整个风电运维中自然占据了极为重要的位置。

叶片是风力发电机组关键部件之一，在运行过程中受到强风负荷，沙粒冲刷，大气氧化及高湿度空气氧化等外界因素的影响。若不及时处理会导致损伤由微小状态，不断扩大并提高损伤的维修等级，最终有可能会导致叶片断裂，严重威胁到机组的安全运行。因此对风力发电机组叶片的巡检有非常重要的必要性。

风机叶片的传统巡检方式，比如手持望远镜查看、吊篮或蜘蛛人登高检查、地面高倍拍照望远镜等，虽然都能对风机叶片进行检查，但是它们缺点也非常明显。比如手持望远镜查看存在看不清楚，角度受限、只能操作人员主观判断的问题。吊篮或者蜘蛛人的方式，存在安全风险大、人工成本高、效率较低的问题。地面高倍拍照望远镜存在设备昂贵、使用场地受限、角度受限、效率较低等问题。

综上所述，现有技术中存在以下问题：巡检风机叶片要么拍摄看不清楚、角度和场地受限、主观判断；要么存在安全风险大、人工成本高、效率较低。

实用新型内容

本实用新型目的是为了解决巡检风机叶片要么拍摄看不清楚、角度和场地受限、主观判断；要么存在安全风险大、人工成本高、效率较低的问题。

为解决上述问题，本实用新型提出了一种无人机巡检风机叶片的系统，所述无人机巡检风机叶片的系统包括：无人机，所述无人机包括无人机本体、三轴增稳云台、拍摄装置以及无线通信装置，所述三轴增稳云台、所述拍摄装置以及所述无线通信装置设置于所述无人机本体上；三轴增稳云台使拍摄图像更加清晰、稳定

所述三轴增稳云台、所述无线通信装置与所述拍摄装置三者均信号连接。相互实时交互数据。

具体的，所述拍摄装置包括照相机。

具体的，所述无人机还包括气压高度计，设置在无人机本体上，根据测量大气压，把压力转换成高度刻度。

具体的，所述无人机还包括专色测量仪，设置在无人机本体上，分析测量巡检对象的颜色参数。

具体的，所述拍摄装置还包括红外热成像仪，设置在无人机本体上，根据测量大气压，把压力转换成高度刻度。

具体的，所述无人机巡检风机叶片的系统还包括设置在地面的工作站，所述工作站与所述无线通信装置信号连接，所述工作站包括：风机叶片巡检服务器、无线通信单元、数据预处理单元、飞行姿态处理单元、图像处理单元。

具体的，所述无线通信单元与所述无线通信装置信号连接。

具体的，所述无线通信单元、所述数据预处理单元、所述飞行姿态处理单元以及所述图像处理单元均与所述风机叶片巡检服务器相连接。

具体的，所述图像处理单元包括：图像特征分析模块、叶片缺陷特征库模块、AI缺陷识别模块，且三者相互连接。

具体的，所述工作站还包括显示屏。

本实用新型利用无人机获得风机叶片的照片，能够及时发现叶片缺陷，提高了巡检效率。

进而，本实用新型还采用正常巡检拍摄照片和疑似缺陷部位重点照片的双重识别机制，大大提高缺陷部位识别的准确性；实时处理照片信息，实时发现叶片缺陷，避免了重新巡检情况发生；专门针对叶片缺陷部位进行了重点拍摄，提供缺陷部位高清图像，有利于后续缺陷分析和安排检修计划。

附图说明

图1为本实用新型实施例一种无人机巡检风机叶片的系统结构示意图；

图2为本实用新型实施例一种无人机巡检风机叶片的系统工作站结构示意图；

图3为本实用新型实施例风机叶片巡检服务器的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例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实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。

在本实用新型实施例中，如图1所示，提供了一种无人机巡检风机叶片的系统，所述无人机巡检风机叶片的系统包括：无人机，所述无人机包括无人机本体10、三轴增稳云台11、拍摄装置12以及无线通信装置13，所述三轴增稳云台11、所述拍摄装置12以及所述无线通信装置13设置于所述无人机本体上10；

所述三轴增稳云台11、所述无线通信装置13与所述拍摄装置12三者均信号连接。三轴增稳云台11使拍摄图像更加清晰、稳定。

所述拍摄装置12包括照相机,采用高清照相机，拍摄照片清晰，对叶片的缺陷可以明确地做出判断。

所述无人机还包括气压高度计，设置在无人机本体上，根据测量大气压，把压力转换成高度刻度。

所述无人机还包括专色测量仪，设置在无人机本体上，分析测量巡检对象的颜色参数，加强对风机叶片颜色方面的监测。

所述拍摄装置还包括红外热成像仪，设置在无人机本体上，探测巡检对象的温度，加强对风机叶片温度方面的监测。

无人机按照设定的巡航路径沿着叶片进行飞行，飞行速度为0.5m/s～3m/s；

无人机在飞行过程中按照设定的拍摄频率对叶片进行拍照，拍摄装置12拍照频率为1张/s～3张/s；

所述无人机还包括飞控单元，所述飞控单元设有数据接口，所述飞控单元通过所述数据接口与三轴增稳云台11、拍摄装置12以及无线通信装置13相连接。

所述无人机还包括导航单元，所述导航单元与所述飞控单元相连接。

所述无人机还包括测距单元，所述测距单元与所述飞控单元相连接。

无人机包括动力系统、飞行控制系统(飞控单元)、导航系统(导航单元)、测距系统(测距单元)、地面控制系统。飞行时，无人机电子罗盘、测速模块和GPS为导航系统提供数据，导航系统模块与飞行控制系统进行数据互换(包括角速度器、加速度传感器、气压高度器)，飞行控制系统控制动力系统和拍摄云台(三轴增稳云台11、拍摄装置12)。

所述无人机巡检风机叶片的系统还包括设置在地面的工作站，所述工作站与所述无线通信装置13信号连接，所述工作站包括：风机叶片巡检服务器21、无线通信单元25、数据预处理单元24、飞行姿态处理单元22、图像处理单元23。

所述无线通信单元与所述无线通信装置13信号连接。所述无线通信装置13将无人机飞行参数，例如：飞行三维坐标位置，飞行速度，云台角度、镜头方向，对焦参数和无人机各个性能参数等，打包成数据报文后，发送给地面工作站进行实时监视，把实时拍摄的照片发送给地面工作站进行实时分析；同时也接受地面工作站发出的控制指令；形成实时分析处理系统。

所述无线通信单元、所述数据预处理单元、所述飞行姿态处理单元以及所述图像处理单元均与所述风机叶片巡检服务器21相连接。

所述图像处理单元包括：图像特征分析模块、叶片缺陷特征库模块、AI缺陷识别模块，且三者相互连接。以叶片缺陷特征库模块为基础，图像特征分析模块和AI缺陷识别模块对图像进行分析识别。

所述工作站还包括显示屏，可以显示传输回来的叶片图像。

无人机按照设定的巡航路径沿着叶片进行飞行，飞行速度为0.5m/s～3m/s，速度可以根据现场需求由地面工作站下发指令进行调节；

无人机在飞行过程中按照设定的拍摄频率对叶片进行拍照，拍照频率为1张/s～3张/s，拍照频率可以根据现场需求由地面控制站下发指令进行调节；

无人机实时将自身的飞行参数：如飞行三维坐标位置，飞行速度，云台角度、镜头方向，对焦参数和无人机各个性能参数等，发送给地面工作站进行实时监视；同时也把实时拍摄的照片发送给地面工作站进行实时分析；

地面工作站对无人机飞行实时参数进行分析，如果没有问题，发送指令使无人机继续正常飞行；如果发现问题，发出告警指令，并按照预先设定程序进行处理，或者让用户人工干预；提高巡检的效率。

当地面工作站对实时图像进行分析后没有发现缺陷，无人机继续巡检拍照；

当地面工作站对实时图像进行分析后发现有明显缺陷，并且照片也完全满足后续分析需求时，只需对缺陷进行标识，不打断无人机正常巡检和拍照流程，无人机继续巡检拍照；

本实用新型利用无人机获得风机叶片的照片，能够及时发现叶片缺陷，提高了巡检效率。

进而，本实用新型还采用正常巡检拍摄照片和疑似缺陷部位重点照片的双重识别机制，大大提高缺陷部位识别的准确性；实时处理照片信息，实时发现叶片缺陷，避免了重新巡检情况发生；专门针对叶片缺陷部位进行了重点拍摄，提供缺陷部位高清图像，有利于后续缺陷分析和安排检修计划。

下面结合具体的应用实例对本实用新型实施例上述技术方案进行详细说明，实施过程中没有介绍到的技术细节，可以参考前文的相关描述。

实施例1：

无人机巡检系统至少包括无人机。无人机本体可以采用市场上主流的多旋翼无人机产品，例如，可以采用巡线无人机，并能提供可以对其进行二次研发的接口模块；无人机的载荷主要是三轴增稳云台、高清照相机和无线通信装置。在无人机本体飞控系统的控制下，可以调整云台角度、相机镜头方向和对焦参数，还可以控制无线通信装置和地面工作站进行信息交互。通过无人机拍摄的照片，可以发现风机叶片的缺陷。

此外，无人机巡检系统也可以包括两个部分，分别是无人机及载荷部分和地面工作站部分，这两个部分通过无线通信方式进行数据交互，无线通信方式可以选择WIFI、GPRS、LORA或5G中的任意一种。其中，无人机本体上还包括：

1)无线通信模块。无线通信模块的主要功能是将无人机飞行参数：如飞行三维坐标位置，飞行速度，云台角度、镜头方向，对焦参数和无人机各个性能参数等，打包成数据报文后，通过无线通信装置发送给地面工作站进行实时监视，把实时拍摄的照片发送给地面工作站进行实时分析；同时也接受地面工作站的控制指令；

2)数据接口模块。无人机挂载的云台和相机需要接受无人机下发的命令进行控制，同时地面工作站也需要控制无人机的飞行姿态，这些功能由飞控系统通过数据接口模块和地面工作站及载荷进行交互实现；

3)无人机飞控系统。无人机飞控系统能够自动完成，或者在地面工作站的控制下，完成叶片巡检及拍照工作。

地面工作站主要负责实时处理无人机传输过来的实时飞行参数和风机叶片图像，并能给无人机下发控制命令，调整无人机的飞行姿态及拍照流程。

地面工作站的组成如图2所示，其中，风机叶片巡检服务器是地面工作站的核心设备，包含所有的巡检控制流程和图像处理功能；RTK精确定位装置能协助无人机对自身的位置精确定位；监控界面可以实时显示无人机飞行的状态、飞行时拍摄到的叶片照片、以及给测试人员提供手动控制无人机飞行和拍照的手段；环境监视设备能够实时获取当时的风速、风向、光照和温度信息，作为约束条件修正无人机巡检路径和拍照参数。

风机叶片巡检服务器的逻辑结构如图3所示：

1)无线通信单元，无线通信模块主要负责将无人机和地面工作站之间的交互信息打包成数据报文后，通过无线通信装置和无人机进行通信；

2)数据预处理单元，从无线通信模块收到实时数据后，数据预处理模块首先按照约定的通信规约把数据解包处理，然后把飞行实时数据和叶片图像数据区分开来，并送到不同的下一级处理模块；

3)飞行姿态处理单元，飞行姿态处理模块实时处理数据预处理模块发送来的飞行实时数据，如飞行三维坐标位置，飞行速度，云台角度、镜头方向，对焦参数和无人机各个性能参数等，监视无人机当前的运行状态是否正常。如果异常，发出告警，并按照预先设定的逻辑计算出飞行姿态调整参数，下发给主控模块；

4)图像处理单元，图像处理模块收到数据预处理模块送来的叶片图像数据后，对照片中的叶片缺陷进行识别，将识别结果送给主控模块。它由3个子模块组成。

A、图像特征分析模块。图像特征分析模块根据叶片图像的特点，对缺陷部位进行增强和复原，通过去除噪声，图像分割，提高图像的清晰度等技术，达到突出图像中缺陷特征信息的目的；

B、叶片缺陷特征库模块。叶片缺陷特征库模块是一个包含大量叶片缺陷图像的专家库，专家库不但对所有的叶片缺陷做好了分类，而且还把每个缺陷通过图像描述的方法进行了数值定义，为后续的缺陷识别提供了依据；

C、AI缺陷识别模块。AI缺陷识别模块通过人工智能的方法比对被检测图像的特征信息和叶片缺陷特征库信息，判断图像中叶片是否存在缺陷以及叶片缺陷的种类和影响范围；

5)主控模块。主控模块收到飞行姿态处理模块发送过来的飞行姿态调整参数，结合收到的AI缺陷识别模块发送过来的叶片图像识别结果，统一计算出飞行姿态调整参数，通过无线通信模块发送给无人机。

无人机巡检流程如下：

无人机按照设定的巡航路径沿着叶片进行飞行，飞行速度为0.5m/s～3m/s，速度可以根据现场需求由地面工作站下发指令进行调节；

无人机在飞行过程中按照设定的拍摄频率对叶片进行拍照，拍照频率为1张/s～3张/s，拍照频率可以根据现场需求由地面控制站下发指令进行调节；

无人机实时将自身的飞行参数：如飞行三维坐标位置，飞行速度，云台角度、镜头方向，对焦参数和无人机各个性能参数等，发送给地面工作站进行实时监视；同时也把实时拍摄的照片发送给地面工作站进行实时分析；

地面工作站对无人机飞行实时参数进行分析，如果没有问题，继续正常飞行；如果发现问题，发出告警，并按照预先设定程序进行处理，或者让用户人工干预；

当地面工作站对实时图像进行分析后没有发现缺陷，无人机继续巡检拍照；

当地面工作站对实时图像进行分析后发现有明显缺陷，并且照片也完全满足后续分析需求时，只需对缺陷进行标示，不打断无人机正常巡检和拍照流程，无人机继续巡检拍照；

当地面工作站对实时图像进行分析后发现有疑似缺陷时，马上控制无人机立刻停止运动，就地悬停，并根据无人机在拍照时刻对应的飞行坐标位置，飞行速度，云台角度、镜头方向，对焦参数计算出缺陷准确位置和缺陷大小，计算出需要调整的云台角度、镜头方向和对焦参数数值，下发给无人机；

无人机根据地面工作站下发的云台角度、镜头方向和对焦参数数值，调整相机拍摄姿态，对疑似缺陷部位进行重点拍照，获取更加清晰照片；

无人机将疑似缺陷部位的重点照片发送给地面工作站，然后恢复正常巡检和拍照流程，继续进行风机叶片巡检。

以上所述仅为本实用新型示意性的具体实施方式，并非用以限定本实用新型的范围。为本实用新型的各组成部分在不冲突的条件下可以相互组合，任何本领域的技术人员，在不脱离本实用新型的构思和原则的前提下所做出的等同变化与修改，均应属于本实用新型保护的范围。

Claims (10)

1.一种无人机巡检风机叶片的系统，其特征在于，所述无人机巡检风机叶片的系统包括：无人机，所述无人机包括无人机本体(10)、三轴增稳云台(11)、拍摄装置(12)以及无线通信装置(13)，所述三轴增稳云台(11)、所述拍摄装置(12)以及所述无线通信装置(13)设置于所述无人机本体(10)上；

所述三轴增稳云台(11)、所述无线通信装置(13)与所述拍摄装置(12)三者均信号连接。

2.根据权利要求1所述的一种无人机巡检风机叶片的系统，其特征在于，所述拍摄装置(12)包括照相机。

3.根据权利要求1所述的一种无人机巡检风机叶片的系统，其特征在于，所述无人机还包括气压高度计。

4.根据权利要求3所述的一种无人机巡检风机叶片的系统，其特征在于，所述无人机还包括专色测量仪。

5.根据权利要求3所述的一种无人机巡检风机叶片的系统，其特征在于，所述拍摄装置(12)还包括红外热成像仪。

6.根据权利要求1所述的一种无人机巡检风机叶片的系统，其特征在于，所述无人机巡检风机叶片的系统还包括设置在地面的工作站，所述工作站与所述无线通信装置(13)信号连接，所述工作站包括：风机叶片巡检服务器(21)、无线通信单元(25)、数据预处理单元(24)、飞行姿态处理单元(22)、图像处理单元(23)。

7.根据权利要求6所述的一种无人机巡检风机叶片的系统，其特征在于，所述无线通信单元(25)与所述无线通信装置(13)信号连接。

8.根据权利要求6所述的一种无人机巡检风机叶片的系统，其特征在于，所述无线通信单元(25)、所述数据预处理单元(24)、所述飞行姿态处理单元(22)以及所述图像处理单元(23)均与所述风机叶片巡检服务器(21)相连接。

9.根据权利要求6所述的一种无人机巡检风机叶片的系统，其特征在于，所述图像处理单元(23)包括：图像特征分析模块、叶片缺陷特征库模块、AI缺陷识别模块，且三者相互连接。

10.根据权利要求6所述的一种无人机巡检风机叶片的系统，其特征在于，所述工作站还包括显示屏。

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