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申请/专利权人：山东华蔚电力技术有限公司

摘要：本发明涉及风力发电机巡检技术领域，尤其涉及一种无人机风机叶片自动巡检的风机定向方法。其包括以下步骤：S1、利用风机偏航信息使无人机到达初始全景图采集点；S2、采用Yolov5神经网络对实时采集到的图片进行特征提取；S201、用训练好的Yolov5模型检测无人机实时拍摄到的图片。本发明公开的无人机风机叶片自动巡检的风机定向方法，基于Yolov5模型对风机桨叶、轮毂等部位进行特征提取，根据提取到的特征点计算单应性矩阵并将其分解，得到无人机偏移量，对无人机位姿进行修正，从而使无人机正对风机并进行全景图采集，利用全景图以及无人机的位姿对桨叶叶尖进行三维空间定位，整体可以对风机桨叶进行精准定位，定位误差较小。

主权项：1.一种无人机风机叶片自动巡检的风机定向方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用风机偏航信息使无人机到达初始全景图采集点；S2、采用Yolov5神经网络对实时采集到的图片进行特征提取；S201、用训练好的Yolov5模型检测无人机实时拍摄到的图片，在像素坐标系下分别将检测到的轮毂、桨叶、风机整体以及风机立柱特征矩形框的坐标、矩形框的中心坐标以及面积提取出来；S202、判断检测到的桨叶中心坐标以及轮毂中心坐标是否在风机矩形框的上、下、左、右边界内，在边界内挑选矩形框面积最大的轮毂以及面积前三大值的桨叶；S203、挑选出来的轮毂中心坐标记为uf,νf，桨叶叶尖坐标记为ui,νi,i＝1,2,3,将桨叶叶尖坐标带入椭圆方程，如下： 由最小二乘法解出椭圆的两个轴长m和n，以像素坐标系下椭圆的纵轴长为半径，轮毂中心为圆心，计算圆的方程；S204、分别做椭圆、圆的外接矩形，并取矩形四个顶点作为特征点：椭圆外接矩形的四个特征点坐标为圆外接矩形的四个特征点坐标为S3、根据特征点的像素坐标求解并分解单应性矩阵，得到无人机的运动方向和运动量，其中运动量记为um；S4、基于混合式视觉伺服的修正器对无人机位姿进行调整，使无人机到达正对风机的位置，再对风机进行全景图采集，其中修正器包括xy设定值修正器、z设定值修正器和设定值解算器；S5、根据全景图以及无人机此时的位姿对风机桨叶进行精准定位。

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