[发明专利]通过无人机对风机后侧叶根区域检测方法及系统

说明书

本发明提供了一种通过无人机对风机后侧叶根区域检测方法及系统，包括通过固态雷达对目标叶片后端的一侧面进行从叶尖区域至叶根区域的跟踪探测；当探测到发电机和/或与目标叶片相邻的另一叶片时，控制无人机与发电机、另一叶片之间的距离均大于第一设定距离，当探测到风塔时，绕所述风塔旋转第一设定角度至所述目标叶片后端的另一侧面；无人机开始向上飞行，当探测到发电机和/或与目标叶片相邻的再一叶片时，控制无人机与发电机、再一叶片之间的距离均大于第一设定距离，当探测到目标叶片后端的另一侧面时，对目标叶片后端的另一侧面进行从叶根区域至叶尖区域的跟踪探测。本发明避免了在对叶片根部区域进行检测时，撞到发电机的风险。

技术领域

本发明涉及风机检测，具体地，涉及一种通过无人机对风机后侧叶根区域检测方法及系统。

背景技术

风力发电机是将风能转换为机械功，机械功带动转子旋转，最终输出交流电的电力设备。风力发电机一般有叶片、发电机、调向器、塔架、限速安全机构和储能装置等构件组成。

在风力发电机的长期运行过程中，叶片的表面会呈现出各种损伤，例如叶片保护膜损伤、叶片掉漆、叶片结冰、叶片裂纹以及叶片油污等。

目前，对叶片表面进行损伤检测时，通常采用人工爬上风力发电机进行检测，不仅会花费大量的人力，而且在人工爬上风力发电的进行检测的时候需要高空作业，作业人员的安全具有一定的风险。

因此通过无人机装载摄像头进行风机检测，能够很好的代替人工进行检测。为了提高无人机的检测效率，需要对无人机的飞行路线进行规划，但是在进行风机背面检测时，由于发电机的存在且发电机上存在风向仪和风向标，当对风机叶片的背侧根部区域进行检测时，容易撞到发电机以及发电机上安装的部件，容易造成无人机的坠机。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种通过无人机对风机后侧叶根区域检测方法及系统。

本发明提供的通过无人机对风机后侧叶根区域检测方法，所述风机包括风塔和设置在风塔顶端的叶轮、发电机，所述叶轮设置在所述发电机前端以驱动所述发电机，所述叶轮包括连接所述发电机的轮毂和多个沿轮毂周向均匀分布的叶片，将一向上延伸的叶片作为目标叶片，包括如下步骤：

步骤S1：通过设置有固态雷达的无人机对目标叶片后端的一侧面进行从叶尖区域至叶根区域的跟踪探测；

步骤S2：当所述固态雷达探测到所述发电机和/或与所述目标叶片相邻的另一叶片时，控制所述无人机与所述发电机、另一叶片任一之间的距离均大于第一设定距离；

步骤S3：所述无人机继续向下飞行，当所述无人机探测到所述风塔时，绕所述风塔旋转第一设定角度至所述目标叶片后端的另一侧面；

步骤S4：所述无人机开始向上飞行，当所述固态雷达探测到所述发电机和/或与所述目标叶片相邻的再一叶片时，控制所述无人机与所述发电机、再一叶片任一之间的距离均大于第一设定距离；

步骤S5：所述无人机继续向下飞行，当所述固态雷达探测到目标叶片后端的另一侧面时，对目标叶片后端的一侧面进行从叶根区域至叶尖区域的跟踪探测。

优选地，当在步骤S1至步骤S5中，当所述固态雷达探测到目标叶片、另一叶片和再一叶片时，通过无人机上设置的相机连续采集目标叶片、另一叶片和再一叶片的多张图像；

在所述图像中识别出所述叶片的缺陷，并标注出每一所述缺陷的缺陷位置和缺陷类型以及所述缺陷所在叶片的编号；

优选地，当在所述图像中识别出所述叶片的缺陷包括如下步骤：

步骤M101：将所述叶片的缺陷分类成若干缺陷类型，采集每种缺陷类型对应的叶片图像区域，生成多组训练图像；

步骤M102：通过多组所述训练图像训练缺陷识别模块；