[发明专利]基于风机点云数据的部件识别方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种基于风机点云数据的部件识别方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取风机点云数据，将所述风机点云数据投影至叶片平面并进行骨架提取，得到风机骨架图像，所述风机骨架图像为二值图像；采用预设寻路方式对所述风机骨架图像进行骨架分割，结合风机部件特性，得到各风机部件的部件拟合函数；根据各所述部件拟合函数对所述风机点云数据进行划分，得到各所述风机部件的部件点云数据。本发明解决了目前计算机无法准确识别风机部件导致风机巡检工作需要大量人力的问题，实现了对风机点云数据进行快速准确划分，得到各风机部件的部件点云数据，以方便针对各部件进行精准巡检，快速完成巡检任务，省时省力省钱且保证风电机组安全运行。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于风机点云数据的部件识别方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着科技的发展，风电、光伏等新能源发电企业的运维方式正在从传统的人力巡检逐渐向自动化、智能化巡检过渡，在这个过程中，日臻成熟的无人机技术逐渐成为电力生产企业的主要依靠手段。

近几年的国内电力巡检工作主要是巡检人员使用无人机飞行平台作为载体，搭载高分辨率可见光相机观察记录叶片表面状态，同时向运维人员回传图像，当发现可疑点时，操作巡检设备进一步详细检查，并采集高清画面作为记录。无人机巡检可以不漏过风机每一个细节，为叶片做全方位多角度“体检”。无人机应用到风电叶片检测当中能够极大提升目视检测的效率，减小停机损失，预防叶片故障扩大化。

由于风机图像是无人机从风机各个角度采集得到的，在对图像进行问题排查时，计算机很难区分图像中的风机部件，因此目前主要依靠人工对回传图像进行排查，寻找风机可能存在的故障，对风机的巡检依旧需要大量人力。

发明内容

本发明提供一种基于风机点云数据的部件识别方法、装置、设备及介质，以实现对发电风机点云数据中的风机部件数据进行准确识别。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于风机点云数据的部件识别方法，包括：

获取风机点云数据，将所述风机点云数据投影至叶片平面并进行骨架提取，得到风机骨架图像，所述风机骨架图像为二值图像；

采用预设寻路方式对所述风机骨架图像进行骨架分割，结合风机部件特性，得到各风机部件的部件拟合函数；

根据各所述部件拟合函数对所述风机点云数据进行划分，得到各所述风机部件的部件点云数据。

可选的，所述将所述风机点云数据投影至叶片平面并进行骨架提取，得到风机骨架图像，包括：

对所述风机点云数据进行坐标变换，得到大地坐标系下的大地点云数据；

根据所述大地点云数据确定叶片平面，并将所述大地点云数据投影至所述叶片平面，得到风机初始图像；

对所述风机初始图像进行膨胀操作和腐蚀操作，得到风机骨架图像。

可选的，所述采用预设寻路方式对所述风机骨架图像进行骨架分割，结合风机部件特性，得到各风机部件的部件拟合函数，包括：

采用预设寻路方式对所述风机骨架图像中的初始骨架进行骨架划分，得到至少一个初始路径点集，根据各所述初始路径点集对所述风机骨架图像进行毛刺滤除，得到目标骨架图像；

采用预设寻路方式对所述目标骨架图像中的目标骨架进行骨架划分，得到至少一个部件路径点集；

分别对各所述部件路径点集进行直线拟合，得到对应的部件拟合函数，并根据风机部件特性，对各所述部件拟合函数进行部件名称标注。

可选的，所述预设寻路方式的步骤包括：

确定图像中骨架的所有端点，所述图像为所述风机骨架图像或所述目标骨架图像，所述骨架为所述初始骨架或所述目标骨架；