一种风机姿态的智能检测方法以及电子设备技术

本发明专利技术提供了一种风机姿态的智能检测方法以及电子设备，该方法包括：将所述风机叶片点云进行拟合，得到第一叶片投影平面；将所述第一叶片投影平面的骨架进行平移，并且根据平移后的骨架得到第二叶片投影平面；基于所述第二叶片投影平面得到风机的姿态参数。解决了现有技术中风机姿态参数检测准确度差的技术问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
一种风机姿态的智能检测方法以及电子设备


[0001]本专利技术涉及风机智能检测，尤其是涉及一种风机姿态的智能检测方法以及电子设备。

技术介绍

[0002]在控制无人机对风机进行巡检时，需要得到风机的姿态参数才能生成航线，比如风机的偏航角等。
[0003]现有技术中，往往通过无人机的录像功能，对叶片尖端点进行跟踪，在无人机盘旋过程中，当两个叶尖重合的时候认为此时云台的朝向和风机偏航面法向量垂直，进而得到风机偏航角。此种方式可实施性很低，因为录像本身存在运动模糊，且叶尖点具体在哪个像素还是某一团像素的集合无法严格定义，实际操作过程中的测量偏差会很大，因而导致风机姿态参数的检测精准性较低。
[0004]有鉴于此，提出本专利技术。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种风机姿态的智能检测方法以及电子设备，以解决现有技术中风机姿态参数检测准确度差的技术问题。
[0006]根据本专利技术的第一方面，提供了一种风机姿态的智能检测方法，所述方法包括：获取到风机叶片点云；将所述风机叶片点云进行拟合，得到第一叶片投影平面；将所述第一叶片投影平面的骨架进行平移，并且根据平移后的骨架得到第二叶片投影平面；基于所述第二叶片投影平面得到风机的姿态参数。
[0007]进一步地，根据平移后的骨架得到第二叶片投影平面，包括：将所述第一叶片投影平面的骨架沿所述第一叶片投影平面的法向量正方向平移，直至所述骨架完全脱离所述风机叶片点云；确定投影到骨架中的风机叶片点云中的目标叶片点云；将所述目标叶片点云进行拟合，得到第二叶片投影平面。
[0008]进一步地，获取到风机叶片点云包括：获取到风机点云模型，基于所述风机点云模型确定风机塔筒中心点的精确坐标；基于所述风机塔筒中心点的精确坐标进行风机塔筒分离，从而得到风机叶片点云。
[0009]进一步地，基于所述风机点云模型确定风机塔筒中心点的精确坐标，包括：将所述风机点云模型进行切分处理，得到多段点云；根据所述多段点云确定风机塔筒中心点的精确坐标。
[0010]进一步地，根据所述多段点云确定风机塔筒中心点的精确坐标，包括：将所述多段点云分别投影至平面形成多个平面二值图像；将所述多个平面二值图像进行累加，形成累加图；根据输入的风机塔筒最大直径以及最小直径构建卷积核；通过所述卷积核对所述累加图进行二维卷积运算，得到卷积结果，其中，所述卷积结果中包括多个坐标；从所述多个坐标中确认所述风机塔筒中心点的精确坐标。
[0011]进一步地，基于所述风机塔筒中心点的精确坐标进行风机塔筒分离，从而得到风机叶片点云，包括：以所述风机塔筒中心点的精确坐标为中心，输入的风机塔筒的最大直径为边长构建正方形区域；根据所述正方形区域的横纵坐标范围对所述风机点云模型进行塔筒去除，以得到剩下的点云集合；根据风机塔筒的方向生成直线将所述剩下的点云集合分成两部分点云；将两部分点云中点云数量较多的部分点云确定为风机叶片点云。
[0012]进一步地，基于所述第二叶片投影平面得到风机的姿态参数，包括：基于所述第二叶片投影平面的法向量方向得到风机的偏航角以及俯仰角。
[0013]进一步地，基于所述第二叶片投影平面得到风机的姿态参数，包括：提取所述第二叶片投影平面的多个叶片的多个子骨架；对每个子骨架进行直线检测，得到每个子骨架上的多条线段；对所述多条线段形成的多条直线采用最小二乘法求解得到风机轮毂中心点的位置，其中，所述轮毂中心点距离多条直线的距离的和最小。
[0014]进一步地，在得到风机轮毂中心点的位置之后，所述方法包括：从所述每个子骨架上分别筛选得到距离所述轮毂中心点距离最远的线段的端点，每个子骨架对应于一个端点；将所述轮毂中心点与每个子骨架的端点分别进行连线，并且从多个连线与风机竖直方向形成的多个夹角中确定风机叶片当前的转角。
[0015]根据本专利技术的第二方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机指令，所述计算机指令在由所述处理器执行时导致上述任一项方法被执行。
[0016]本专利技术提供了一种风机姿态的智能检测方法以及电子设备，该方法包括：将所述风机叶片点云进行拟合，得到第一叶片投影平面；将所述第一叶片投影平面的骨架进行平移，并且根据平移后的骨架得到第二叶片投影平面；基于所述第二叶片投影平面得到风机的姿态参数。解决了现有技术中风机姿态参数检测准确度差的技术问题。解决了现有技术中风机姿态参数检测准确度差的技术问题。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本专利技术提供的风机姿态的智能检测方法的流程图；
[0019]图2是风机叶片点云的示意图；
[0020]图3是拟合后的第一叶片投影平面与三个风机叶片点云的关系的示意图；
[0021]图4是骨架平移之后的效果图。
具体实施方式
[0022]为了使本专利技术的上述以及其他特征和优点更加清楚，下面结合附图进一步描述本专利技术。应当理解，本文给出的具体实施例是出于向本领域技术人员解释的目的，仅是示例性的，而非限制性的。
[0023]在以下描述中，阐述了许多具体细节以提供对本专利技术的透彻理解。然而，对于本领
域普通技术人员来说，明显的是，不需要采用具体细节来实践本专利技术。在其他情况下，未详细描述众所周知的步骤或操作，以避免模糊本专利技术。
[0024]实施例一
[0025]本专利技术提供了一种风机姿态的智能检测方法，风机为风机发电机，图1是方法的流程图，该方法包括：
[0026]步骤S11，获取到风机叶片点云。
[0027]具体的，本方案可以由无人机的控制器或者其它具有数据处理的设备作为本方案的方法的执行主体，风机叶片点云的示意图可以如图2所示，在图2中包括了风机的三个叶片的点云，上述风机叶片点云可以为无人机飞至风机上方采用机载激光雷通过摄影的方式得到。
[0028]步骤S13，将所述风机叶片点云进行拟合，得到第一叶片投影平面。
[0029]具体的，本方案可以将风机叶片点云先进行粗拟合，并且将风机叶片点云投影到二维平面，形成第一叶片投影平面(通过三个叶片点云拟合得到的平面)，即第一叶片投影平面是根据风机叶片点云粗拟合得到，图3是拟合后的第一叶片投影平面与三个风机叶片点云的关系的示意图，在图3中既包括了拟合之后投影形成的第一叶片投影平面，又包括了三个风机叶片点云，这里需要说明的是，结合图3，在进行粗拟合之后，第一叶片投影平面并没有均匀位于叶片点云之中即所有的叶片点并非处在同一平面上，这是因为风机叶片点云本身是一个不规则的“结构体”，通过对整个结构体进行拟合的方式找到的平面必然存在一些倾斜偏移等问题，因此此时得到的第一叶片投影平面和叶片实际所在平面仍有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风机姿态的智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取到风机叶片点云；将所述风机叶片点云进行拟合，得到第一叶片投影平面；将所述第一叶片投影平面的骨架进行平移，并且根据平移后的骨架得到第二叶片投影平面；基于所述第二叶片投影平面得到风机的姿态参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据平移后的骨架得到第二叶片投影平面，包括：将所述第一叶片投影平面的骨架沿所述第一叶片投影平面的法向量正方向平移，直至所述骨架完全脱离所述风机叶片点云；确定投影到骨架中的风机叶片点云中的目标叶片点云；将所述目标叶片点云进行拟合，得到第二叶片投影平面。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取到风机叶片点云包括：获取到风机点云模型，基于所述风机点云模型确定风机塔筒中心点的精确坐标；基于所述风机塔筒中心点的精确坐标进行风机塔筒分离，从而得到风机叶片点云。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述风机点云模型确定风机塔筒中心点的精确坐标，包括：将所述风机点云模型进行切分处理，得到多段点云；根据所述多段点云确定风机塔筒中心点的精确坐标。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述多段点云确定风机塔筒中心点的精确坐标，包括：将所述多段点云分别投影至平面形成多个平面二值图像；将所述多个平面二值图像进行累加，形成累加图；根据输入的风机塔筒最大直径以及最小直径构建卷积核；通过所述卷积核对所述累加图进行二维卷积运算，得到卷积结果，其中，所述卷积结果中包括多个坐标；从所述多个坐标中确认所述风机塔筒中心点的精确坐标。6.根据权利要求3所述的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：严超，司泽，李志轩，王峰，唐东明，刘珂，
申请(专利权)人：无锡海纳智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：