本發(fā)明屬于無人機檢測，具體涉及一種基于無人機跟蹤的風(fēng)電葉片檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著對氣候變化和環(huán)境污染的關(guān)注日益增加，風(fēng)能作為一種清潔、環(huán)保的能源形式備受青睞，將風(fēng)能通過風(fēng)電發(fā)電機轉(zhuǎn)化為電能是常見的能源轉(zhuǎn)化方式之一。風(fēng)能技術(shù)在過去幾十年中取得了巨大進(jìn)步，風(fēng)能技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展使得風(fēng)電發(fā)電成本持續(xù)下降，與傳統(tǒng)能源相比更具競爭力，成本下降主要歸因于風(fēng)電渦輪機的技術(shù)改進(jìn)、制造效率的提高以及規(guī)?；a(chǎn)的優(yōu)勢。為了充分利用風(fēng)電資源，越來越多的風(fēng)電發(fā)電機建立了起來。

2、對于風(fēng)電發(fā)電來說，風(fēng)電葉片是風(fēng)電發(fā)電系統(tǒng)中的核心組成部分，直接影響到風(fēng)電發(fā)電的效率和可靠性，因此，保證風(fēng)電葉片的正常運行在風(fēng)電發(fā)電時極其重要。風(fēng)電葉片的因為工作的特殊性需要長期暴露在外部，很容易遭到腐蝕和破壞，如果不及時發(fā)現(xiàn)損壞的葉片并對其進(jìn)行修復(fù)，很難保證風(fēng)電發(fā)電系統(tǒng)運行安全，因此風(fēng)電葉片的巡檢是風(fēng)電發(fā)電過程中的重要一環(huán)。目前現(xiàn)有的風(fēng)電葉片的巡檢方式主要以人工為主，需要首先將風(fēng)電機組停機然后進(jìn)行人工檢查，這種方式無疑會大大降低風(fēng)電發(fā)電的效率，無法確保全面檢測風(fēng)電葉片，并且該方式不能實時檢測風(fēng)電葉片的狀態(tài)，另外頻繁的開關(guān)機操作也會對風(fēng)電發(fā)電機組的壽命造成影響。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，本發(fā)明提供了一種基于無人機跟蹤的風(fēng)電葉片檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。

2、本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

3、一種基于無人機跟蹤的風(fēng)電葉片檢測方法，所述風(fēng)電葉片檢測方法的實施包括以下步驟：

4、s1：預(yù)設(shè)風(fēng)電葉片檢測初始信息，所述風(fēng)電葉片檢測初始信息包括風(fēng)電葉片初始信息和無人機初始信息；

5、s2：預(yù)設(shè)無人機工作點，無人機基于所述風(fēng)電葉片檢測初始信息移動至所述無人機工作點并獲取無人機工作距離；

6、s3：無人機通過風(fēng)電葉片檢測裝置對風(fēng)電葉片進(jìn)行風(fēng)電葉片目標(biāo)識別并獲取目標(biāo)風(fēng)電葉片圖像，所述風(fēng)電葉片目標(biāo)識別通過yolov8目標(biāo)檢測算法實現(xiàn)；

7、s4：基于所述目標(biāo)風(fēng)電葉片圖像通過改進(jìn)路徑生成法生成無人機跟蹤路徑；

8、s5：無人機基于ppo算法按照所述無人機跟蹤路徑進(jìn)行風(fēng)電葉片缺陷檢測。

9、優(yōu)選的，所述風(fēng)電葉片初始信息具體包括風(fēng)電葉片轉(zhuǎn)速和風(fēng)電葉片旋轉(zhuǎn)中心位置，所述無人機初始信息包括無人機初始位置和檢測初始距離，所述無人機初始位置為風(fēng)電葉片旋轉(zhuǎn)中心位置的正前方，所述檢測初始距離為所述風(fēng)電葉片旋轉(zhuǎn)中心位置與所述無人機初始位置的距離。

10、優(yōu)選的，所述無人機工作距離為所述無人機工作點與所述風(fēng)電葉片旋轉(zhuǎn)中心位置的距離，無人機搭載所述風(fēng)電葉片檢測裝置，所述風(fēng)電葉片檢測裝置包括激光雷達(dá)和工業(yè)相機，所述激光雷達(dá)用于獲取所述無人機工作距離。

11、優(yōu)選的，所述步驟s4具體包括：

12、s401：通過canny邊緣檢測算法檢測所述目標(biāo)風(fēng)電葉片圖像的風(fēng)電葉片邊緣并獲取目標(biāo)風(fēng)電葉片邊界圖；

13、s402：基于所述目標(biāo)風(fēng)電葉片邊界圖生成所述無人機跟蹤路徑。

14、優(yōu)選的，所述步驟s402具體包括：

15、s402-1：提取所述目標(biāo)風(fēng)電葉片邊界圖的特殊邊界點，所述特殊邊界點為單個風(fēng)電葉片頂端點，所述特殊邊界點包括第一特殊邊界點、第二特殊邊界點、第三特殊邊界點；

16、s402-2：連接所述特殊邊界點獲取特殊邊界點多邊形，隨機選取所述特殊邊界點多邊形的兩條邊做中線獲取多邊形中線，通過所述多邊形中線的交點獲取目標(biāo)風(fēng)電葉片邊界圖重心；

17、s402-3：獲取風(fēng)電葉片檢測路徑集合，所述風(fēng)電葉片檢測路徑集合包括第一風(fēng)電葉片檢測路徑、第二風(fēng)電葉片檢測路徑、第三風(fēng)電葉片檢測路徑、第四風(fēng)電葉片檢測路徑，所述第一風(fēng)電葉片檢測路徑為由所述目標(biāo)風(fēng)電葉片邊界圖重心連接至所述第一特殊邊界點的帶方向路徑，所述第二風(fēng)電葉片檢測路徑為由所述第一特殊邊界點連接至所述第二特殊邊界點的帶方向路徑，所述第三風(fēng)電葉片檢測路徑為由所述第二特殊邊界點連接至所述目標(biāo)風(fēng)電葉片邊界圖重心的帶方向路徑，所述第四風(fēng)電葉片檢測路徑為由所述目標(biāo)風(fēng)電葉片邊界圖重心連接至所述第三特殊邊界點的帶方向路徑，通過所述風(fēng)電葉片檢測路徑集合獲取所述無人機跟蹤路徑。

18、優(yōu)選的，所述步驟s5具體包括：

19、s501：離散所述無人機跟蹤路徑獲取距離相等的n個無人機跟蹤路徑離散點；

20、s502：無人機以所述目標(biāo)風(fēng)電葉片邊界圖重心為檢測起點，根據(jù)ppo算法遍歷所述無人機跟蹤路徑離散點；

21、s503：無人機基于simple?net缺陷檢測算法進(jìn)行所述風(fēng)電葉片缺陷檢測。

22、優(yōu)選的，所述步驟s502具體包括：

23、s502-1：預(yù)設(shè)拍攝周期，通過所述工業(yè)相機按照所述拍攝周期獲取風(fēng)電葉片圖像集，所述風(fēng)電葉片圖像集為風(fēng)電葉片圖像的集合；

24、s502-2：獲取所述風(fēng)電葉片圖像的風(fēng)電葉片圖像中心點，預(yù)設(shè)離散點距離閾值并獲取目標(biāo)距離，所述目標(biāo)距離為所述風(fēng)電葉片圖像中心點和所述無人機跟蹤路徑離散點的距離，當(dāng)所述目標(biāo)距離小于等于所述離散點距離閾值時，設(shè)定所述無人機跟蹤路徑離散點為下一目標(biāo)點，所述下一目標(biāo)點為無人機下一步到達(dá)的所述無人機跟蹤路徑離散點；

25、s502-3：基于所述ppo算法遍歷所述無人機跟蹤路徑離散點，獲取最小離散距離，所述最小離散距離為無人機與最近的所述無人機跟蹤路徑離散點間距離，獲取算法輸入狀態(tài)，所述算法輸入狀態(tài)為所述ppo算法在t時刻的輸入狀態(tài)，所述算法輸入狀態(tài)包括工作距離差值、所述目標(biāo)距離、離散點方位、離散點距離、所述風(fēng)電葉片轉(zhuǎn)速，所述工作距離差值為所述無人機工作距離和理想無人機工作距離的差值，所述離散點方位為所述無人機跟蹤路徑離散點位于所述風(fēng)電葉片圖像的風(fēng)電葉片圖像中心點的方位，所述離散點距離為所述無人機跟蹤路徑離散點與所述目標(biāo)風(fēng)電葉片邊界圖重心的距離，所述算法輸入狀態(tài)的表達(dá)式為：

26、st＝(dist，dist，θt，δt，ω)

27、dist＝min(radart)-δd

28、

29、

30、其中，st為算法輸入狀態(tài)，dist為工作距離差值，dist為目標(biāo)距離，θt為離散點方位，δt為離散點距離，ω為風(fēng)電葉片轉(zhuǎn)速，min(radart)為最小離散距離，δd為無人機工作距離，xj為特殊邊界點橫坐標(biāo)，yj為特殊邊界點縱坐標(biāo)，xi為無人機跟蹤路徑離散點橫坐標(biāo)，yi為無人機跟蹤路徑離散點縱坐標(biāo)，x0為目標(biāo)風(fēng)電葉片邊界圖重心橫坐標(biāo)，y0為目標(biāo)風(fēng)電葉片邊界圖重心縱坐標(biāo)；

31、s502-4：獲取所述ppo算法的獎勵值，基于所述獎勵值輸出無人機跟蹤路徑調(diào)整信息，所述無人機跟蹤路徑調(diào)整信息包括無人機跟蹤路徑無需調(diào)整信息、無人機跟蹤路徑異常信息、無人機跟蹤路徑需要調(diào)整信息，所述獎勵值的表達(dá)式為：

32、

33、其中，rt為獎勵值，dist為工作距離差值，ε為離散點距離閾值，tanh為雙曲正切，dist為目標(biāo)距離，θt為離散點方位，min(radart)為最小離散距離，δd為無人機工作距離；

34、判斷所述獎勵值，當(dāng)所述獎勵值為100時，反饋所述無人機跟蹤路徑無需調(diào)整信息；

35、當(dāng)所述獎勵值在開區(qū)間(-100,100)時，反饋所述無人機跟蹤路徑異常信息給一終端；

36、當(dāng)所述獎勵值為-100時，反饋所述無人機跟蹤路徑需要調(diào)整信息，無人機自動調(diào)整所述無人機跟蹤路徑。

37、一種基于無人機跟蹤的風(fēng)電葉片檢測裝置，用于執(zhí)行上述所述的風(fēng)電葉片檢測方法，其特征在于，包括初始化模塊、目標(biāo)識別模塊、路徑生成模塊、缺陷檢測模塊；

38、所述初始化模塊用于預(yù)設(shè)風(fēng)電葉片檢測初始信息，所述風(fēng)電葉片檢測初始信息包括風(fēng)電葉片初始信息和無人機初始信息，預(yù)設(shè)無人機工作點，無人機基于所述風(fēng)電葉片檢測初始信息移動至所述無人機工作點并獲取無人機工作距離；

39、所述目標(biāo)識別模塊用于無人機通過風(fēng)電葉片檢測裝置對風(fēng)電葉片進(jìn)行風(fēng)電葉片目標(biāo)識別并獲取目標(biāo)風(fēng)電葉片圖像，所述風(fēng)電葉片目標(biāo)識別通過yolov8目標(biāo)檢測算法實現(xiàn)；

40、所述路徑生成模塊用于基于所述目標(biāo)風(fēng)電葉片圖像通過改進(jìn)路徑生成法生成無人機跟蹤路徑；

41、所述缺陷檢測模塊用于無人機基于ppo算法按照所述無人機跟蹤路徑進(jìn)行風(fēng)電葉片缺陷檢測。

42、一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)上述所述的風(fēng)電葉片檢測方法。

43、一種包含計算機可執(zhí)行指令的存儲介質(zhì)，所述計算機可執(zhí)行指令在由計算機處理器執(zhí)行時用于執(zhí)行上述所述的風(fēng)電葉片檢測方法。

44、本發(fā)明的有益效果為：

45、(1)通過無人機進(jìn)行風(fēng)電葉片缺陷檢測，無需將風(fēng)電機組停機，顯著提升風(fēng)電發(fā)電的效率，減少頻繁的開關(guān)機操作對風(fēng)電發(fā)電機組的壽命造成影響，且實現(xiàn)智能化檢測，確保全面、實時的檢測風(fēng)電葉片，節(jié)省人力、提升檢測的工作效率，同時顯著降低了因為檢測人員的工作經(jīng)驗不足或粗心而造成的誤判風(fēng)險；

46、(2)通過基于目標(biāo)風(fēng)電葉片邊界圖生成無人機跟蹤路徑，對于無人機的追蹤路線進(jìn)行了全面設(shè)計，保證對風(fēng)電葉片的所有區(qū)域進(jìn)行缺陷檢測；

47、(3)基于ppo算法按照無人機跟蹤路徑進(jìn)行風(fēng)電葉片缺陷檢測，無需建立復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，具有更好的泛化能力和魯棒性；

48、(4)基于獎勵值輸出無人機跟蹤路徑調(diào)整信息，及時調(diào)整無人機的檢測路徑，避免無人機偏航造成檢測誤差甚至造成風(fēng)電葉片損壞的嚴(yán)重后果；

49、(5)設(shè)定無人機工作距離，保證無人機搭載的工業(yè)相機不會因為距離風(fēng)電葉片太遠(yuǎn)導(dǎo)致圖像不清晰進(jìn)而影響風(fēng)電葉片缺陷檢測成功率，也不會因為距離風(fēng)電葉片太近導(dǎo)致圖像缺失。