一种海上风电桩叶片图像采集与缺陷检测的方法

专利主权项内容

1.一种海上风电桩叶片图像采集与缺陷检测的方法，其特征在于，采用无人艇拍摄点定位，动态规划无人艇采集叶片图像巡航路径，设定相机云台拍摄参数，拍摄叶片分段大尺寸图像及图像文件按编码规则自动命名存储，对叶片分段大尺寸图像进行缺陷检测同时缺陷图像文件按编码规则自动命名存储，可视化展示已标注缺陷区域的叶片图像，运用与服务器端相连接的web端和无人艇数据采集端的相关信息，所述web端包括风电桩基础信息模块、无人艇数据采集规划模块及叶片缺陷检测与可视化模块；所述无人艇数据采集端包括智能无人艇平台风电桩叶片外观图像拍摄与传输模块；所述服务器端包括叶片图像库以及模型算法库；并包括以下步骤：步骤a)依据web端风电桩基础信息模块，利用无人艇数据采集规划模块，计算无人艇拍摄定点位置、巡航路径相关信息并获取相机云台参数包括相机最大焦距，将无人艇的拍摄点位置信息、巡航路径及相机云台参数传输至无人艇智能平台，以用于无人艇数据采集模块的后续操作，其中，web端风电桩基础信息模块包括风电桩编号、风电桩型号、风电桩位置、风电桩高度、叶片参数以及气象水文参数信息，叶片参数具体包括叶片长度、叶片朝向及叶片转速，气象水文参数包括天气情况、日光照射方向及海流参数；步骤b)智能无人艇平台按照步骤a)中导入的巡检路径和拍摄点位置信息，引导无人艇到达系统设定的拍摄点位置，并利用步骤a)中导入到无人艇数据采集模块中拍摄参数，完成相机云台在指定拍摄点分段拍摄的参数设置，包括相机朝向、云台仰角、相机焦距和拍摄频率的设置；步骤c)依据步骤b)所得相机云台拍摄参数，相机采用3段式分段拍摄方式连续采集风电桩叶片的大尺寸图像，同时实现图像文件按编码规则的自动命名与存储，分段拍摄叶片图像可以确保采集到的叶片图像具有足够的尺寸，以便于后续叶片缺陷检测模型能够有效识别叶片中存在的缺陷，图像文件按编码规则命名与存储既可以避免图像拼接算法所带来的复杂计算，又可以确保每个叶片在3个分段上都能有效采集，并有效确保采集到的图像与风电桩编号的一一对应；步骤d)利用Web端叶片缺陷检测模块，采用YOLOX网络逐一检测步骤c)采集的所有叶片图像，并对存在缺陷的图像文件按照缺陷文件命名编码规则进行命名后存储于缺陷图像文件库，借助于YOLOX网络，完成大尺寸叶片外观图像缺陷的发现、缺陷部位的标注以及缺陷类型的分类，并依据缺陷图像文件命名编码规则，利用解码推理规则推导出缺陷叶片与风电桩之间的对应关系，实现缺陷叶片原始图像、缺陷部位标注图像、叶片缺陷类型、叶片所属风电桩编号以及缺陷所在叶片分段信息，并在缺陷图像文件库中自动存储；步骤e)依据步骤d)检测到的缺陷图像及存储于缺陷文件库的记录信息，利用web端叶片缺陷可视化模块，可视化展示已标注缺陷区域的叶片图像、缺陷所处部位、缺陷类型及缺陷叶片所属风电桩的编号。