[发明专利]摄像引导的无人机风电叶片缺陷动态检测系统及其方法

权利要求书

1.一种摄像引导的无人机风电叶片缺陷动态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤(1)，相机标定，相机标定工作在室内预先完成；或在野外作业环境下进行，利用装载了合作标志的无人机在野外环境下的视场范围内飞行，直接利用风电叶片上特征，叶片全局运动测量系统的左右平台相机同步采集多个特征的图像，通过匹配合作标志完成相机标定并解得相机的内外参数；

步骤(2)，叶片全局运动测量及轮廓提取，两个独立的全局阵列相机测量平台从不同角度拍摄采集旋转叶片的图像，对叶片在转动过程中拍摄的序列图像分析，通过数字图像相关法，获得旋转运动的叶片的全场位移和应变信息，并结合相机标定参数，获得风电叶片感兴趣点在转动过程中三维运动轨迹；对风电叶片的图像进行边缘检测，提取叶片轮廓；

步骤(3)，风电叶片的整体故障检测分析，基于叶片三维运动信息，采用时域分析或频域分析，分析叶片在旋转面内的转动和叶片的离面位移，测量叶片不同位置不同受力状态下的相对变形，判断叶片表面的异常情况；

步骤(4)，基于无人机的叶片局部区域故障检测分析，信息处理分析和控制系统在全局运动测量系统测量结果规划引导下，控制无人机近距离局部观测，获取叶片感兴趣局部区域在不同位置不同受力状态下的高分辨图像；基于数字图像相关法或投影结构光法获取叶片三维形貌数据，根据人工或自动判读叶片表面异常，包括损伤、开裂、裂纹；

在步骤(4)中，叶片表面鼓泡的判读与裂纹的判读包括以下步骤：

S4.1、叶片表面鼓泡的判读

通过无人机的数字图像投射器投射一组栅线到叶片局部表面上，基于投影栅线的测量原理，对叶片表面的三维形貌测量，结合人工进行判断，以确定叶片表面是否存在叶片损伤，叶片损伤包括鼓泡；

相机垂直于叶片前一参考平面R，并与幻灯光轴的射线交于一点O，由无人机携带的幻灯投射栅线到叶片表面，幻灯在无穷远处将栅线投影到参考平面上时，在R上的栅线应是等间距的，其节距P₀为P/cosθ，通过相机采图，栅线法向沿x方向，对于监视器上的每一行，看成是一个有限长度为512的灰度序列，用傅里叶级数表示为：

其中，f₀＝1/P₀；

在实际测量中，幻灯是放在距R平面有限处L0，此时在参考平面上观察到的栅线间距沿x方向是变化的，过O点作一平面I，使之垂直于幻灯的光轴，在无穷远处的光源发出的光线交I平面于A点，交参考平面于B点，而此时实际幻灯投影到A点时，交参考平面于C点，线段BC就是这两种光路在参考平面上所引起的相移，将这种情况下的光栅图象的每一行用傅里叶级数表示为：

其中，

对于实际的叶片表面，其高度随x，y变化，投影在叶片面上的栅线表示为：

幻灯投影到物面H点时与参考平面交于C点，相机摄取H点信息时，与R平面交于D点，故总相位表示为：

对公式(11)沿x方向进行一维傅里叶变换：

在频域空间内，选取一个滤波函数，只让其某阶滤波nf₀通过，进行逆傅氏变换后，将f_n(x，y)分别以实部和虚部输出：

其中B₀，B₁为变换后的系数；

公式(10)是基准平面上的栅线表达式，对它也进行与公式(11)完全相同的处理，并分别输出实部和虚部：

其中C₀，C₁为变换后的系数；

对图像进行处理，使公式(13)，公式(14)，公式(15)，公式(16)中的系数常数化：

对上面四式分别进行三角运算，得到：

通过对上面四式作加法和减法运算，就得到了隐含物体高度信息的云纹相位图像；从公式(21)和公式(22)可得：

M_r＝M_r1+M_r2-I₀＝I₀+I₁cos[nψ(x，y)] (25)

从公式(23)和公式(24)可得：

M_j＝M_j1-M_j2+I₀＝I₀+I₁sin[nψ(x，y)] (26)

其中：

利用几何关系故

将公式(28)代入公式(27)，物体离面高度与位相的关系表示为：

条纹的相位差表示为：

采用ATAN内部函数，其取值范围(-π/2，π/2)；将由ATAN函数得到的位相值扩展到与物面变化范围相对应，以进行去包裹处理；

采用一维方法来代替二维计算，通过去包裹处理将位相值扩展到与物面变化范围相对应，其具体步骤为：

首先沿y方向算一个截面的位相分布，然后再逐渐沿x方向算各个截面的位相，每算一行后，还应用y方向截面的位相进行协调处理，对于每一行的去包裹处理，按以下方法计算，假设当前处理点的位相值为Q_l，其前一点的位相为Q_l-1；

如果Q_l-Q_l-1π/2，那么当前处理点的位相和它以后点的位相都减去π；

如果Q_l-1-Q_lπ/2，那么当前处理点的位相和它以后点的位相都加上π；

如果|Q_l-Q_l-1|π/2，那么当前处点的位相不作任何处理；

得到叶片的二维相位分布，根据公式(20)得到物体离面位移，从而测出物体的外形轮廓；

通过以上方法得出叶片局部形貌的位相图，结合人工进行判断，确定叶片上是否存在缺陷，缺陷包括鼓泡；

S4.2、叶片表面裂纹的判读

按以下公式，定义叶片局部损伤度：

其中，P_s为利用图像边缘检测算法，在叶片局部表面图像轮廓内部，检测到的图像中灰度值、颜色或者纹理不连续及突变的区域的像素面积；P_a为叶片局部表面在图像中所占的像素面积；

基于图像的叶片裂纹检测与识别分为三个步骤：

第一步，对图像的进行预处理，包括图像灰度化、图像去噪和边缘检测，其作用是通过加工、整理及分析处理所获得图像信息，寻找出图像中反映叶片轮廓与裂纹的纹理；

第二步，叶片轮廓提取与图像中的叶片局部图像分割，准确定位叶片的局部图像；

第三步，在叶片局部图像区域对裂纹的分类识别；首先，提取裂纹的投影特征，得出横纹与纵纹的投影规律；然后，利用形态学中的开运算和闭运算，去除边缘检测中的小颗粒噪声及毛刺，便于提取裂纹图像的几何特征；最后，提取裂纹骨架，并计算裂纹的几何特征，几何特征包括长度或宽度。