[发明专利]一种复杂背景环境中的风力机叶片表面图像提取方法

说明书

技术领域

本发明属于风力机运行维护及图像处理技术领域，更具体地，涉及一种复杂背景环境中的风力机叶片表面图像提取方法。

背景技术

风力发电机叶片表面的故障包括裂纹、砂眼、表面沾污、结冰等，如果任由其发展会导致严重的后果，诸如叶片断裂、发电效率下降以及影响传动链的运行安全等。通过摄像设备对叶片表面图像进行监测，可以在故障初期对其发现并能够合理安排检修，避免进一步损失。

专利CN201410172548.4、CN201410157662.X、CN201410171787.8设计了如何对风力机叶片表面进行区域划分并提取叶片表面故障的种类及位置的方法，其均是在假设叶片表面图像已经获得的基础上进行，不涉及到如何能够有效的从野外背景图像中提取叶片图像的内容。而叶片图像的背景剔除效果对于下一步分析叶片表面故障种类具有重要的影响，由于野外环境的复杂性，以及不同风力机叶片图像同时出现在图像视野内所造成的干扰等原因导致提取叶片图像十分困难。

目前对于物体识别一般利用大量的物体图像来训练图像分类器的方法进行，该方法为了能够获取较高的精度需要大量的图像数据和长时间的训练。而对于风力机叶片而言，首先获得图像数据比较困难，其次由于风力机叶片长度较大，识别过程中很难保证摄像视野内能够获得完整的叶片图像，进而导致识别精度的下降。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种复杂背景环境中的风力机叶片表面图像提取方法，其针对叶片所处环境复杂的特点，通过叶片表面粘贴包含叶片信息的标记图对叶片位置进行定位，初步确定关心区域的位置，实现对野外环境中运行风力机叶片图像的提取，供相应的计算机视觉算法来分析其表面故障种类和发生位置，简化了分析处理过程、加快了分析速度。

为实现上述目的，本发明提出了一种复杂背景环境中的风力机叶片表面图像提取方法，包括如下步骤：

(1)设置叶片表面标记：在风力机每个叶片的迎风面处分别设置方形黑白格标记图，粘贴的位置为平面且与叶片迎风面平行，进而利用标记图的姿态代替叶片姿态；

(2)采集叶片图像：利用摄像头对风力机运行图像进行采集，并将采集到的图像实时传输至工控机中；

(3)识别叶片信息：对摄像头采集到的图像信息进行图像处理以获得叶片表面图像，并根据叶片上的标记图获得风力机叶片信息。

作为进一步优选的，所述步骤(3)具体包括如下步骤：

(3.1)图像灰度转换：将摄像头采集到的图像进行图像灰度转换，以将彩图转换成黑白；

(3.2)图像二值化：将灰度转换后的图像中的每个像素变成黑色或白色，其中黑色的像素值为0，白色的像素值为255，即当某一点像素小于等于设定阈值时，将该点像素设为0，反之则设为255；

(3.3)轮廓监测：获取步骤(3.2)中二值化后的图像中黑色或白色像素联通的区域，寻找联通区域的轮廓，获得多个轮廓；

(3.4)搜索候选标记：对步骤(3.3)中获得的多个轮廓进行多边形逼近，将顶点数为4的多边形区域留下作为候选；

(3.5)筛选标记：利用仿射变换将每个候选的多边形区域转换为正方形区域，然后对正方形区域进行网格划分，将其划分为n×n的网格，若外围的一圈网格均为黑色，则认为该区域图像为标记图；

(3.6)获取叶片图像及叶片信息：

根据标记图的尺寸、安装位置及叶片尺寸，仿射变换初步截取叶片图像所在的区域，然后利用阈值分割法提取叶片边界获得叶片图像，根据叶片图像上的标记图获得该叶片的信息。

作为进一步优选的，若初步截取叶片图像所在的区域超出摄像头的视野范围时，则对摄像头进行变焦，使视野范围扩大，具体采用如下控制逻辑进行控制：

1)摄像头采集图像后，进行图像分析，如果图像中包含标记图则进行下一步，如果没有则调整摄像角度和焦距开始采集信息，直至标记图出现在摄像头所采集的图像中；

2)对包含标记图的图像进行叶片范围分析，若叶片图像全部在采集的图像范围内，则对叶片图像进行截取，若不在，则对摄像头以标记图为中心进行变焦，找到多个叶片各自的标记图，然后摆动摄像头使其视野中心为多个标记所确定的中心，继续变焦扩大视野范围使多个叶片全部囊括在图像中。

作为进一步优选的，所述标记图由平行于边的直线分割成等分的n×n个小正方型区域构成，并且标记图外围一圈均设计成黑色，通过设置除外围一圈的内部的(n-2)×(n-2)小正方形的颜色对标记进行编码，该编码与叶片信息相对应，优选的，5≤n≤10。