融合Hough直线检测和Grab-cut的风机叶片自适应分割方法

完整的边缘信息对风力发电机叶片的边缘缺陷检测至关重要,但由于户外采集的风机叶片图像背景复杂多样,现有图像分割算法的分割精度不足,无法保证边缘缺陷的完整性。因此,提出一种基于图像边缘特征与颜色信息的自适应图像分割方法实现风机叶片边缘检测。首先,使用Hough直线检测初步定位叶片直线边缘;然后,在目标区域应用基于Otus阈值分割和形态学运算的Grab-cut算法,实现叶片图像的自适应分割。采用无人机采集多个场景的图像作为测试样本,对分割方法与其他方法进行定性和定量对比分析。结果表明,该方法能自适应且准确地实现风机叶片图像分割,并保留边缘缺陷的完整性,其边缘覆盖率(0.971 7)和边界位移误差(3.040 3)指标均优于其他方法,对风机叶片的边缘缺陷检测具有重大潜在应用价值。     

基于无人机与人工智能的风机叶片全自主巡检

风机叶片传统人工巡检工作强度大、耗时费力、检测主观性强、无法检测叶片内部缺陷。基于人工智能技术和深度学习算法,通过无人机搭载边缘计算终端、高清相机、热像仪等设备,研究无人机自主飞控算法和双光融合多类型混合缺陷检测定位算法,实现了15～30 min内完成风机叶片多类型混合内外部缺陷快速、高效和智能化检测。基于无人机与人工智能的风机叶片全自主巡检可弥补传统手段的不足,大幅度提高巡检效率,降低风场安全事故隐患。     

基于机翼变形的新型电力巡线固定翼无人机的研制

针对目前输电线路巡检无人机不能兼具高速、低阻力、大航程全线快速普查,以及在故障疑似地段进行低速、低空精细巡查功能的问题,研制了一种可实现机翼变形的新型油动电力巡线固定翼无人机及输电线路巡检系统,以提高巡线效率。新型无人机以固定翼无人机为载体,携带影像采集设备进行航拍巡视,搜索、定位、采集线路缺陷和隐患的影像数据;根据线路杆塔的GPS坐标信息,预设航迹点进行全自主飞行巡检,并可实时显示机载影像;以实时传回的机载影像为操作指导,在线路的重点巡检地段进行无人机机翼变形,实现低速、低空精细巡查,飞行航时长达3 h,可用于开展地面起伏相对较小的山区、平原地区的日常巡线和大面积电力线路灾情的监控工作。     

基于深度学习和无人机图像的架空线路缺陷巡检综述

架空输电线路巡检是电网运维工作的一项重要内容,运维人员利用无人机进行线路巡视检测已成为电力巡检工作中的重要手段。本研究首先概述了无人机巡检任务中人机协同作业系统以及无人机智能自主作业系统的架构;其次,分析了当前架空输电线路缺陷巡检领域数据集状况以及数据扩增技术;然后,综述了基于深度学习的无人机图像缺陷检测典型方法以及评价指标,并对比总结了各种方法的优缺点;随后,讨论了无人机图像视觉检测方法中图像采集规范、数据集形式、缺陷检测算法专业化应用等对架空线路缺陷检测效果,指出了图像检测指标和类别定义在电力巡检专业化领域中的不足;最后,探讨了基于深度学习的无人机图像缺陷巡检任务的未来发展方向。     

基于无人机低空摄影技术的架空输电线路智能巡检方法

传统的巡检方法计算误差大,巡检效果差,为此研究基于无人机低空摄影技术的架空输电线路智能巡检方法。采用无人机作为图像数据采集设备,调节对应的飞行参数。将无人机的飞行高度与图像采集点的有效操作距离进行匹配,并获得其电力系统的图像。将图像进行预处理,消除图像因为光线误差等导致的干扰问题。合理选择无人机拍摄图像,根据具体的精度要求对图像进行加密处理,使得图像结构能够完成保存。通过端到端的方式对架空输电线路进行整体图像提取。运用GPS采集地理坐标并转换为空间坐标,获得不同线段的端点位置,计算端点间距离得到检测结果。实验结果表明,小组5计算距离与实际距离一致,能够准确识别出地物边界,误差为0%,能够准确判断地物安全距离,提升巡检效果。     

中能公司利用无人机监测风机叶片取得良效

<正>8月下旬,为降低叶片巡检工作强度,提高检测效率,中能公司联合无人机电力巡检专业服务商,在麒麟山风电场进行了风机叶片无人机检测试点应用,成功实现了6台机组叶片检测,取得良好成效。本次检测使用无人机对典型风机叶片进行高清拍照和高清视频拍摄,从叶片底端至顶端概况巡查,后沿每片扇叶以20米距离近距飞行拍摄,最后对重点区域和可疑区域进行详查,并对无人机巡检数据,     

架空输电线路无人机巡视技术研究

应用无人机技术开展架空输电线路巡视,可以有效提高架空输电线路的巡视效率。介绍了精细巡视、日常巡视、通道巡视三种无人机巡视模式,给出了无人机精细巡视的流程和内容,并对无人机操控信号的传输、图像的处理与传输进行了分析。通过研究和应用架空输电线路无人机巡视技术,可以提高架空输电线路的运行安全性和稳定性。     

风力发电机叶片防冰的数值计算模型及现场试验研究

风力发电机叶片覆冰严重影响着寒冷地区风电场的安全稳定运行,采用电加热防冰技术可以有效地防止覆冰事故的发生。该文对风力发电机叶片防冰的物理过程进行分析,在此基础上建立风力发电机叶片防冰的数值计算模型:利用k-w SST湍流模型求解叶片周围的空气流场,通过Eulerian方法获得过冷却水滴的运动轨迹及碰撞情况,基于Messinger控制体思想建立叶片表面的质量守恒和热平衡方程。此外,为了验证该数值模型的有效性,该文还在自然覆冰试验站进行风机发电机叶片防冰的现场试验研究。结果表明:所建立的风力发电机叶片防冰数值计算模型能够有效地模拟叶片防冰过程,仿真得到的防冰区域表面温度与试验结果较为吻合。反之,在给定的覆冰气象参数和叶片目标温度条件下,该模型能够有效地预测所需的防冰功率大小,为风机发电机叶片防冰系统的设计与运行提供帮助。     

架空输电线路无人机远程自主巡检关键技术研究和应用

输电线路无人机巡检已经得到广泛研究和应用。目前的无人机巡检作业中,无论是人工手控巡检还是软件程控巡检,都需要作业人员始终在野外操作并进行大量干预,而且巡检数据不能及时传回处理。针对这些不足,原国网江西赣西供电公司通过研发无人值守技术、远程自主精准降落技术和人工智能图像识别技术等关键技术,构建了无人机远程自主巡检系统,实现了输电线路巡视、数据传输处理分析全过程无人自主化。     

无人机在电力线路巡视中的应用

随着无人机技术的飞速发展,无人机在远程遥控、续航时间、飞行品质上有了明显的突破,从而为其在电力作业中的应用提供了良好的发展前景。探讨了无人机在电力线路巡视中的选型原则、巡检模式,概括了电力线路巡检作业中无人直升机和固定翼机应用特点,同时对无人机飞行方式、通信链路系统中继模式、无人机巡检模式进行了深入探讨。对无人机巡检模式的讨论侧重各种不同巡检模式的应用特点及应用特性分析,为不同情况下无人机巡检中继方式的选择提供指导。     

小型无人机在电力线路巡检中的技术应用

在电力线路巡检中采用无人机巡检技术,可准确直观反映出线路的实际运行情况,增强线路的巡视效率,降低运行人员的劳动强度,提高工作效率。为此,就小型无人机在电力线路巡检中的应用进行分析,阐述了电力线路巡检模式现状,对比了小型固定翼无人机巡检方案与小型多旋翼无人机巡检方案,探讨了小型无人机巡检系统的关键技术。     

输电线路无人机巡检应用与展望

从巡视时间、质量、频次分析了无人机巡检相对于人工巡检的优点,结合巡检经验阐述了无人机常用机型特点、巡检材料准备、飞行注意事项,列举了无人机在输电线路巡检中的几类应用,最后对无人机巡检技术的研究方向进行了展望。     

无人机红外自主巡检方法研究与应用

无人机用于电力线路巡检可提高巡检效率和精度,节约运营成本。通过在无人机上搭载激光测距雷达和红外成像设备组成了输电线路巡检系统的硬件设备,在快速扩展随机树计算基础上开发了雷达避障算法,采用直方图均衡化的方法对系统红外图像进行处理,并在Android操作系统上开发了无人机巡检控制系统。应用结果表明,无人机在巡检时能够自动规避线路障碍,同时通过巡检影像能够清晰地看到线路缺陷, 证明了该巡检方法的有效性和可行性。     

倾斜摄影技术在无人机电力巡检设计中的应用

主要探究倾斜摄影技术在无人机电力巡检系统中的应用.通过无人机搭载倾斜摄影相机,对输电线路及其周边设备的图像信息进行采集并传输到地面站,以便分析数据、构建三维模型、促进故障排查,有效提高电力巡检判断准确性,为电力传输提供安全保障.     

基于机器视觉的输电线路无人机激光清障方法研究

针对传统输电线路无人机清障方法对故障点定位不准确的问题,研究基于机器视觉的输电线路无人机激光 清障方法.利用AI技术对输电线路图像提取特征值,无人机在巡检过程中运用机器视觉技术搜寻对应坐标点;近邻 图像像素取平均值构成模板,对故障线路特征图像进行滤波、降噪处理;通过蚂蚁运算得到无人机巡检的起始点和终 止点,规划无人机激光清障工作路径.测试结果表明该方法的搜寻故障点与实际故障点的误差值为零,精准定位故障 点,实现输电线路无人机对故障物的有效清除.     

英国开发出新型潮汐发电机

南安普敦大学最近开发出一种新型潮汐发电机 ,其外形就像竖立在海水中的风力发电机。该发电机的抗海水侵蚀技术由英国北海油田开发 ,发电机叶片设计采用旋桨叶片相似的技术 ,虽然叶片大小只相当于风力发电机的 1 /3,但产生的电力却是风力发电机的 3倍。与风力发电相比 ,海洋潮汐的变化小 ,可产生较为稳定的电力。另外 ,潮汐发电机不会破坏周围的自然景观 ;旋转较慢的叶片也不会对鱼和其他海洋动物造成伤害。虽然还有一些技术难题需要解决 ,如发电机旋转时 ,叶片后面形成的低压区会产生气泡 ,导致发电机震动和叶片损伤 ;海水中的杂物和海藻流…     

配电网架空线路无人机自主巡检技术分析

为提高雄安新区配电网架空线路运行可靠性,研究了无人机自主巡检技术,开发了配电网架空线路无人机智能巡检平台。针对水区、工地、农田等巡视人员难以到达的区域开展无人机自主巡检,采用基于关键坐标点的路径规划算法对配电网线路进行规划,保证无人机自主巡检的精确性。通过搭载高清摄像头、红外热像仪等提升无人机巡检感知能力,可及时发现异物、鸟窝、发热等缺陷,提高配电网架空线路巡视效率。     

输电线路巡检无人机高精度云台设计与实现

随着无人机技术的发展,以无人机作为载体的输电线路巡检系统应运而生,然而,在无人机的飞行过程中,无法避免机身的抖动,这将影响图像采集单元采集的图像信息,本文在输电线路巡检这一应用背景下,设计了无人机云台控制系统的电机驱动单元与主控制器的硬件部分,针对电机驱动单元,采用永磁同步电机矢量控制算法为云台系统提供了精确的角度控制,最后根据云台姿态传感器,采用运动补偿算法去除图像抖动,实际应用表明,该云台系统控制精度达到0.04°,能满足输电线路巡检图像采集的需求。     

风力发电机主要种类及应用技术浅析

目前投入商业运行的并网风力发电机组可分为定桨定速型和变桨变速型两大类,主要采用笼式异步发电机、双馈异步发电机和永磁同步发电机三种发电机。常见的风力发电机结构主要由塔架、轮毂、桨叶、主轴、变速箱、发电机、变频器、偏航系统、液压系统和电气控制等组成,不同类型的机组在结构上有所不同,在工作原理上也存在着一定的差异。笔者就几种风机的结构、原理和特点进行综合分析,以使读者对风力发电机有一个较为全面的认识。     

无人机倾斜摄影测220kV输电线路树障的研究

在输电线路的巡检方案中引入无人机携带相关巡视设备,弥补了传统人工巡检方案的不足,解决了输电线路通道可见性的问题.随着无人机从搭载普通摄影设备到搭载LiDAR技术的发展,采用无人机倾斜摄影技术对输电线路的巡检得到广泛运用.阐述了无人机倾斜摄影技术的原理,通过对广东地区某200 kV输电线路进行采集摄影、数据处理、形成点云三维模型,生成报告,与实测数据进行比对.结果表明,无人机倾斜摄影技术对输电线路的巡检效率高、树障检测误差小、精度高.