[发明专利]基于红光激光成像的输电线路杆塔表面缺陷检测方法装置在审
申请号: | 202111470474.9 | 申请日: | 2021-12-03 |
公开(公告)号: | CN114372954A | 公开(公告)日: | 2022-04-19 |
发明(设计)人: | 盛杰;董德阳;蔡南;张健;张德文;宫铭辰;曲利民;贾雯博;邢维;朱广城;李晓琦 | 申请(专利权)人: | 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国网黑龙江省电力有限公司佳木斯供电公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T17/20 |
代理公司: | 北京睿驰通程知识产权代理事务所(普通合伙) 11604 | 代理人: | 方丁一 |
地址: | 150000 黑龙*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 红光 激光 成像 输电 线路 杆塔 表面 缺陷 检测 方法 装置 | ||
1.一种基于红光激光成像的输电线路杆塔表面缺陷检测方法,其特征在于,包括:
同步采集被检测杆塔的三维激光点云数据与倾斜摄影密集点云数据,其中,所述三维激光点云数据的检测光为线偏振光,所述倾斜摄影密集点云数据的观测位置位于所述被检测杆塔附近的空中,所述三维激光点云数据的观测位置位于所述被检测杆塔附近的空中且与所述倾斜摄影密集点云数据的观测位置相同;
将所述三维激光点云数据与所述倾斜摄影密集点云数据进行融合,根据融合后的数据获得所述被检测杆塔的三维模型;
基于所述被检测杆塔的三维模型检测输电线路杆塔表面缺陷。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述同步采集被检测杆塔的三维激光点云数据与倾斜摄影密集点云数据中,所述倾斜摄影密集点云数据的采集包括:
空中多角度获取所述被检测杆塔的影像数据;
对所述影像数据进行空三加密和影像密集匹配,匹配出所有影像数据的同名点,并抽取特征点构成所述倾斜摄影密集点云。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述三维激光点云数据的检测光为红光偏振激光。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述同步采集被检测杆塔的三维激光点云数据与倾斜摄影密集点云数据包括:
所述倾斜摄影密集点云数据通过搭载于飞行器的摄影系统航摄采集,所述三维激光点云通过搭载于同一飞行器的激光成像系统进行采集。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述激光成像系包括:激光器、偏振片、扩束器以及偏振态检测器;
所述激光器用于产生检测光;
所述偏振片设置在所述激光器与所述扩束器之间,用于将所述激光器产生的检测光变为线偏振光;
所述扩束器用于将所述线偏振光扩束为均匀发散光,所述均匀发散光照射到所述被检测杆塔的表面并发生散射;
所述偏振态检测器用于接收所述均匀发散光在所述被检测杆塔的表面的散射光。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述同步采集被检测杆塔的三维激光点云数据与倾斜摄影密集点云数据包括:
将所述被检测杆塔划分为若干子区域;
控制所述激光成像系统与所述摄影系统依照预先设定的顺序依次采集每一子区域的三维激光点云数据与倾斜摄影密集点云数据。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,进一步包括:
控制所述激光成像系统在所述被检测杆塔的各个子区域辐照的激光能量密度相同。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据融合后的数据获得所述被检测杆塔的三维模型包括:
根据融合后的点云数据构建TIN模型;
根据所述TIN模型生成基于影像纹理的所述被检测杆塔的三维模型。
9.一种基于红光激光成像的输电线路杆塔表面缺陷检测装置,其特征在于,包括:
采集单元,同步采集被检测杆塔的三维激光点云数据与倾斜摄影密集点云数据,其中,所述三维激光点云数据的检测光为线偏振光,所述倾斜摄影密集点云数据的观测位置位于所述被检测杆塔附近的空中,所述三维激光点云数据的观测位置位于所述被检测杆塔附近的空中且与所述倾斜摄影密集点云数据的观测位置相同;
融合单元,用于将所述三维激光点云数据与所述倾斜摄影密集点云数据进行融合,根据融合后的数据获得所述被检测杆塔的三维模型;
检测单元,基于所述被检测杆塔的三维模型检测输电线路杆塔表面缺陷。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。
11.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。
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