JP2023538423A - 対象物検出のための方法およびシステム - Google Patents
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Abstract
Description
座標系における、各画像に関連付けられた記録ユニットの位置および画像内で識別された特徴の位置、または
画像内で識別されたいくつかの特徴の位置。
回転軸の高さのようなハブの高さ、
回転軸の傾斜、
ハブの直径、
風力タービンの方位、方位角または方位角のような向き、
ロータブレードフランジの中心、
ロータブレードフランジの直径、
ロータブレードの長さ、
ロータブレードの傾斜、
例えば回転に関するロータブレードの回転のような位置決め、
ロータブレードの傾斜角(ピッチ角)、
ロータブレードの厚さ、および
ロータブレードの幅。
フランジ中心のように、ロータブレードフランジの位置によって広がる第1の平面の第1の法線ベクトルを計算すること、
ロータブレード先端の位置によって広がる第2の平面の第2の法線ベクトルを計算すること、
フランジ中心などのロータブレードフランジの位置によって円形経路が決定される円の第1の中心を決定すること、および
円形経路がロータブレード先端の位置によって決定される円の第2の中心を決定すること。
開始点は、画像内で識別されたロータブレード先端の位置と三次元空間内の記録ユニットのそれぞれの位置との間の、前述のように決定された直線量とすることができ、その交点は、例えば、ロータブレード先端の位置を決定する。簡単に言えば、3Dの多数の光線が結果として得られ、その「交点」が探索される。
「最小距離」:光線または直線に対する3D点の最小距離は、例えば、点と光線との間の垂線の長さ、または例えば、点と直線との長さである。
探索される点は、最小距離の二乗和を最小にする点そのものである。
さらなるステップ370は、ロータブレードの変形および/または曲げを決定することを含む。ロータブレードの変形および/または曲げを決定することは、線形、指数関数または対数などの数学関数を使用してロータブレードの経路の近似によって実行される。
正確なタワー位置のようなタワー中心
回転軸の高さのようなハブの高さ
ロータブレードの傾斜
ロータブレードのフランジの中心の向き
ロータブレードの長さ
ロータブレードの変形および/または曲げ
ロータブレードの回転のような位置決め
ロータブレードの傾斜角(ピッチ角)
風力タービンまたはハブの向き
これらのパラメータは、ウェイポイント計算、例えばドローンの検査飛行のためのウェイポイント計算を補正するのに役立つことができる。
ロータブレード先端の位置、
フランジ中心の位置、
フランジ円の法線のような、空間内のフランジ円の向きのような位置、
フランジの直径、および
ロータブレードの幅およびロータブレードの位置。
一般に、本開示にかかる実施形態は、例えば光学的検出から得られた画像上に有意点をマークするという考えに基づいている。有意点は、エッジ点であってもよい。光線または直線は、画像の向きなどの既知の位置および場所、ならびに記録ユニットのカメラなどの記録ユニットのパラメータを使用して、画像深度に沿って投影されることができる。空間内の正確な点は、例えば、いくつかの画像を評価することによって決定されることができる。風力タービンのような対象物の決定されるべき尺度または決定されるべきパラメータは、その後、これらの点を使用して確立されることができる。
「最小距離」:光線または例えば直線に対する3D点の最小距離は、例えば、点と光線または点と直線との間の垂線の長さである。
探索される点は、最小距離の二乗和を最小にする点そのものである。
例えば、点Pは、結果としてロータブレード先端の位置に使用されることができる。
例えば、プログラムコードはまた、機械可読キャリアに記憶されてもよい。
Claims (25)
- 複数の所定の特徴(910、920、930、1010、1020)によって記述可能な対象物(1000)を検出するための方法であって
(a)前記対象物(1000)に沿って飛行し、少なくとも1つの記録ユニット(470)を使用して前記対象物のいくつかの部分(940)を検出するステップであって、前記部分のそれぞれが、画像のセットを生成するために前記記録ユニットの異なる位置から複数回検出され、前記記録ユニットの位置および場所情報が、各画像に関連付けられる、検出するステップと
(b)前記画像のセット内の特徴(910、920、930、1010、1020)を認識するステップと
(c)前記特徴(910、920、930、1010、1020)を含む前記画像の位置および場所情報を使用して、前記特徴の前記位置および/または場所を決定するステップと、を含む、方法。 - 前記対象物(1000)のいくつかの部分(940)を検出することが、光学的検出である、請求項1に記載の方法。
- ステップ(c)が、さらに、
複数の幾何学的補助構造を確立することであって、前記幾何学的補助構造が、
座標系における、
前記画像に関連付けられた前記記録ユニット(470)の前記位置および前記画像内で識別された特徴(910、920、930、1010、1020)の前記位置、または
画像内で識別されたいくつかの特徴(910、920、930、1010、1020)の前記位置
の間の特徴(910、920、930、1010、1020)を含む各画像について確立される、確立することと、
前記幾何学的補助再構成を評価して、前記特徴(910、920、930、1010、1020)、またはいくつかの特徴から導出された特徴の位置および/または場所についての結果の量を取得することと、
前記結果の量を統計的に評価することと、を含む、請求項1または2に記載の方法。 - 前記方法が、さらに、
前記対象物(1000)の基準位置(460)と、前記位置情報を記録する際の前記対象物の向き(610)に対応して位置する前記記録ユニット(470)の位置情報とを評価することにより、前記対象物の向きを決定する、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。 - 前記方法が、さらに、
前記記録ユニット(470)の位置情報量を評価することによって前記対象物(1000)の前記基準位置(460)を決定することであって、前記位置情報量が前記記録ユニットの移動軌跡(480)に由来する、決定することを含む、請求項4に記載の方法。 - 前記方法が、さらに、
前記対象物(1000)の基準点(510)、および前記特徴(910、920、930、1010、1020)のうちの1つ以上の位置を評価することによって、前記対象物の少なくとも1つの寸法を決定することを含む、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。 - 前記方法が、さらに、
前記記録ユニット(470)を前記基準点に配置し、続いて前記記録ユニットの前記位置情報を評価することによって、前記対象物(1000)の前記基準点(510)を決定することを含む、請求項6に記載の方法。 - 前記記録ユニット(470)が、
前記画像のセットを生成し、
各画像を記録したときの前記記録ユニットの位置および場所情報を各画像に関連付けるように構成された、ドローン、またはドローンと組み合わせた測定装置である、
請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。 - 前記記録ユニット(470)の前記位置および前記特徴(910、920、930、1010、1020)が、所定の座標系の座標を含む、請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。
- 前記方法が、さらに、
前記記録ユニットの前記位置および場所情報を補正するためのリアルタイムキネマティクス(RTK)システム(710)を含む、請求項9に記載の方法。 - ステップ(a)が、自動化および/または自律的な方法で前記対象物(1000)に沿って飛行することを含む、請求項1から10のいずれか一項に記載の方法。
- ステップ(b)が、自動化された方法で前記画像セット内の前記特徴(910、920、930、1010、1020)を認識することを含み、および/またはステップ(c)が、自動化された方法で前記特徴の前記位置および/または場所を決定することを含む、請求項1から11のいずれか一項に記載の方法。
- 前記対象物(1000)が、風力タービンであり、前記風力タービンが、タワー(420)と、ナセル(440)と、ハブ(930)と、ロータブレードフランジ(910)と、ロータブレード(450)と、前記ロータブレードの共通の回転軸と、を備え、
前記方法が、前記特徴(910、920、930、1010、1020)の前記位置および/または場所に基づいて前記風力タービンの1つ以上のパラメータを決定することをさらに含む、請求項1から12のいずれか一項に記載の方法。 - 前記パラメータが、前記ロータブレード(450)の変形および/または曲げを含み、前記変形および/または曲げが、例えば、数学関数を使用した前記ロータブレードの経路の近似によって決定される、請求項13に記載の方法。
- 前記パラメータが、例えば、以下のように、すなわち、
画像内で識別された前記ロータブレード先端(920)の位置と前記記録ユニット(470)のそれぞれの位置との間の直線を決定することであって、前記画像を記録するときの前記記録ユニットの前記位置および前記記録ユニット(470)の特性もまた、前記画像を記録するときの前記記録ユニットの前記位置および前記ロータブレード先端の前記識別された位置とは別に、前記直線を決定するために考慮される、決定することと、
前記ロータブレード先端(920)の画像のセットに対して複数の直線を決定することと、
前記複数の直線を対で評価することと、
直線の各対の交点を計算することと、
前記対の直線の交点の量から前記ロータブレード先端(920)の位置を計算することと、によって決定されるロータブレード先端(920)の位置を含む、請求項13または14のいずれか一項に記載の方法。 - 前記パラメータが、例えば、以下のように、すなわち、
画像内で識別された前記ロータブレードフランジ(910)の第1の点の位置と前記記録ユニット(470)の位置との間の第1の直線、および同じ画像内で識別された前記第1の点の反対側の前記ロータブレードフランジの第2の点の位置と前記記録ユニットの位置との間の第2の直線を決定することであって、前記画像を記録する際の前記記録ユニットの場所および前記記録ユニット(470)の特性もまた、前記画像を記録する際の前記記録ユニットの位置および前記ロータブレードフランジの前記点の前記識別された位置とは別に、前記第1および第2の直線を決定するために考慮される、決定することと、
前記第1の直線と前記第2の直線との間の中心を通る別の直線を決定することと、
前記ロータブレードフランジ(910)の画像のセットに対して複数のさらなる直線を決定することと、
前記複数のさらなる直線から前記ロータブレードフランジ(910)の位置を決定することと、によって決定されるロータブレードフランジ(910)の位置を含む、請求項13から15のいずれか一項に記載の方法。 - 前記パラメータが、例えば、以下のように、すなわち、
画像内の前記ロータブレードフランジ(910)の対向する2つの点を識別することと、
前記ロータブレードフランジ(910)の前記対向する2つの点の位置間の接続直線の方向ベクトルを決定することと、
前記ロータブレードフランジ(910)の画像のセットに対する接続直線の複数の方向ベクトルを決定することと、
前記接続直線の前記方向ベクトルの外積を対にして形成することによって、前記複数の接続直線の前記方向ベクトルから前記ロータブレードフランジ(910)の可能な法線ベクトルの量を計算することと、
前記可能な法線ベクトルの量から前記ロータブレードフランジ(910)の法線ベクトルを計算することと、によって決定される前記ロータブレードフランジ(910)の場所を含む、請求項13から16のいずれか一項に記載の方法。 - 前記パラメータが、例えば、以下のように、すなわち、
前記記録ユニット(470)によって前記タワー(420)の外壁に沿って前記タワーを少なくとも部分的に旋回させること、
前記タワー(420)を旋回させるときの前記記録ユニット(470)の位置を記録すること、
それぞれが3つの点から位置サブセットを形成することであって、前記3つの点が互いに所定の距離を含む、形成すること、
複数の位置サブセットから三角形の重心量を決定することであって、各三角形が位置サブセットの3つの点から形成される、決定すること、および
前記重心の平均から前記タワーの中心(460)を計算すること、または
前記一般円方程式を使用して、複数の位置サブセットから円中心の量を決定することであって、各円中心が位置サブセットの前記3点から決定される、決定すること、および
前記円の中心の量から前記タワーの中心(460)を計算すること、または
複数の位置サブセットから外接円中心の量を決定することであって、各外接円中心が、位置サブセットの前記3点から形成される三角形の外接円の中心である、決定すること、および
前記外接円中心の量から前記タワーの中心(460)を計算すること、によって決定される前記タワー中心(460)を含む、請求項13から17のいずれか一項に記載の方法。 - 前記ハブ高さ、
前記回転軸の傾斜、
前記ハブの直径、
前記風力タービンの向き(610)、
前記ロータブレードフランジの中心、
前記ロータブレードフランジの直径、
前記ロータブレードの長さ、
前記ロータブレードの傾斜、
前記ロータブレードの位置決め、
前記ロータブレードの傾斜角、
前記ロータブレードの厚さ、および
前記ロータブレードの幅、
のパラメータのうちの1つ以上を決定することをさらに含む、請求項13から18のいずれか一項に記載の方法。 - 前記方法が、さらに、
前記特徴(910、920、930、1010、1020)の前記位置および/または場所情報を使用して、前記対象物(1000)の、CADモデルなどの一般モデルを生成もしくは修正すること、またはパラメータ化することを含む、請求項1から19のいずれか一項に記載の方法。 - 対象物(1000)を検査するための方法であって、
経路に沿って前記対象物に沿って飛行するステップと、
飛行中に前記対象物(1000)の1つ以上の部分(940)を検出するステップと、を含み、
前記経路が、前記特徴(910、920、930、1010、1020)による前記対象物の表現、または請求項1から20のいずれか一項に記載の方法によって取得されたパラメータに基づく、方法。 - 複数の所定の特徴(910、920、930、1010、1020)によって記述可能な対象物(1000)を検出するためのシステムであって、
単独で、またはドローンと組み合わせて記録ユニット(470)を形成する測定装置であって、
前記対象物に沿って飛行し、
異なる位置から前記対象物(1000)のいくつかの部分を検出して画像のセットを生成するように構成され、前記測定装置の位置および場所情報が各画像に関連付けられている、測定装置と、
前記画像セット内の特徴を認識し、前記特徴を含む前記画像の前記位置および場所情報を使用して前記特徴(910、920、930、1010、1020)の位置および/または場所を決定するように構成された評価装置(730)と、を備える、システム。 - 前記評価装置(730)が、前記記録ユニット(470)の一部である、請求項22に記載のシステム。
- 前記評価装置(730)が、自動化された方法で前記画像内の特徴(910、920、930、1010、1020)を認識し、および/または自動化された方法で前記特徴の前記位置および/または場所を決定するように構成される、請求項22から23のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記測定装置が、異なる位置から前記対象物(1000)のいくつかの部分を光学的に検出するように構成される、請求項22から24のいずれか一項に記載のシステム。
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