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一种风机叶片图像采集及缺陷检测系统

赵春溢 郭洪涛 郭涛 梁国 荆海城

赵春溢, 郭洪涛, 郭涛, 梁国, 荆海城. 一种风机叶片图像采集及缺陷检测系统[J]. 红外技术, 2020, 42(12): 1203-1210.
引用本文: 赵春溢, 郭洪涛, 郭涛, 梁国, 荆海城. 一种风机叶片图像采集及缺陷检测系统[J]. 红外技术, 2020, 42(12): 1203-1210.
ZHAO Chunyi, GUO Hongtao, GUO Tao, LIANG Guo, JING Haicheng. Defect Detection System Based on UAV Images for Wind Turbine Blades[J]. INFRARED TECHNOLOGY, 2020, 42(12): 1203-1210.
Citation: ZHAO Chunyi, GUO Hongtao, GUO Tao, LIANG Guo, JING Haicheng. Defect Detection System Based on UAV Images for Wind Turbine Blades[J]. INFRARED TECHNOLOGY, 2020, 42(12): 1203-1210.

一种风机叶片图像采集及缺陷检测系统

详细信息
    作者简介:

    赵春溢(1970-),男,学士学位,高级工程师,主要研究方向火电及新能源技术管理,E-mail:sshsdsfyj@126.com

    通讯作者:

    荆海城(1973-),男,学士学位,高级工程师,主要研究方向为新能源技术管理。E-mail:smart_3d@126.com

  • 中图分类号: TP391

Defect Detection System Based on UAV Images for Wind Turbine Blades

  • 摘要: 本文针对目前风机叶片人工检测工作量大、效率低、缺陷检测准确率不高的问题,提出并设计了一种基于无人机图像的缺陷自动化检测系统。本文介绍了系统的图像采集系统、采集方法、缺陷检测原理及检测效果:系统以无人机为飞行载体实现了(风机叶片的)自动巡检,从而提高了巡检效率,降低了人工的工作量;通过图像分割及缺陷检测算法设计实现了缺陷可疑区域的自动检测;可见光加红外光双光融合提高了叶片缺陷自动识别的准确性。经过多次现场测试验证,本系统可以精确、快速地实现鼓包,裂纹和褶皱等缺陷的自动识别与检测。
  • 图  1  图像采集系统组成结构图

    Figure  1.  Image acquisition system composition structure diagram

    图  2  DJI经纬M600 PRO

    Figure  2.  DJI M600 PRO

    图  3  叶片位置

    Figure  3.  The position of the blade

    图  4  自动巡检路线(正视图、右视图、俯视图)

    Figure  4.  Automatic routing(front view, right view, top view)

    图  5  巡检任务流程图

    Figure  5.  Patrol task flow chart

    图  6  无人机自动巡检现场

    Figure  6.  UAV automatic inspection site

    图  7  可见光与红外示例图像

    Figure  7.  Image of visible and infrared sample

    图  8  可见光与红外图像融合效果

    Figure  8.  Fusion result of visible light and infrared image

    图  9  分割效果图

    Figure  9.  Segmentation effect picture

    图  10  可疑缺陷提取流程图

    Figure  10.  Suspicious defect extraction flow chart

    图  11  图像分块示意图

    Figure  11.  Image block diagram

    图  12  增强效果对比

    Figure  12.  Contrast of enhancement effect

    图  13  可见光图像缺陷检测效果图

    Figure  13.  Defect detection effect of visible light image

    图  14  可见光与红外对应缺陷

    Figure  14.  Visible and infrared corresponding defects

    表  1  可见光机芯参数表

    Table  1.   Parameters of visible light module

    Parameters Value
    Pixels 5280×3956
    CMOS 4"/3"
    Frame ratio 16:9
    下载: 导出CSV

    表  2  红外光机芯参数表

    Table  2.   Parameters of infrared light module

    Parameters Value
    Wavelength range 7.5-14 μm
    Pixels 640×480
    Temperature range 0℃-150℃
    Measurement accuracy 2℃
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-04-04
  • 修回日期:  2020-05-18
  • 刊出日期:  2020-12-26

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