(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211298522.5 (22)申请日 2022.10.24 (71)申请人 北京汉飞航空科技有限公司 地址 101307 北京市顺 义区张镇大街28号 (72)发明人 孙跃飞　冯雷涛　王晨阳　 (74)专利代理 机构 北京鼎德宝 专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 11823 专利代理师 牟炳彦 (51)Int.Cl. G01N 25/72(2006.01) G01M 13/00(2019.01) G06T 7/00(2017.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种涡轮叶片基于六点定位的特征测量方 法 (57)摘要 本发明公开一种涡轮叶片基于六点定位的 特征测量方法， 应用于信息处理领域； 解决的技 术问题是涡 轮叶片测量， 采用的技术方案是基于 六点定位的特征测量方法， 包 括 （S1） 基于六点定 位在涡轮叶片的底部、 上风高压侧和下风高压侧 设置六个热成像摄像机； （S2） 通过热成像技术对 涡轮叶片进行室外采集， 六个热成像摄像机采集 六种原始涡 轮叶片热像图； （S3） 采用改进型深度 学习算法进行数据预处理， 得到一次处理涡轮叶 片热像图； （S4） 采用阈值判断的区域指导算法建 立特征判定条件函数对一次处理涡轮叶片热像 图进行特征判定， 得到涡轮叶片的特征参数； 本 发明能够从多个点位测量涡轮叶片的破损情况 且高精度地完成测量工作。 权利要求书3页 说明书10页 附图4页 CN 115372412 A 2022.11.22 CN 115372412 A 1.一种涡轮叶片基于六点定位的特 征测量方法， 步骤 包括： （S1） 用户观察风力涡轮发电机周边环境， 根据涡轮叶片的底部、 上风高压侧和下风高 压侧设置六个热成像 摄像机； （S2） 热成像摄像机通过热成像技术对涡轮叶片进行室外采集， 六个热成像摄像机采集 六种原始涡轮叶片热像图； （S3） 输入采集原始涡轮叶片热像图并采用改进型深度学习算法进行数据 预处理， 得到 一次处理涡轮叶片热像图； （S4） 计算机处理中心接收一 次处理涡轮叶片热像图， 采用阈值判断的区域指导算法建 立特征判定条件函数对一次处理涡轮叶片热像图进行特征判定， 得到涡轮叶片的特征参 数。 2.根据权利要求1所述的一种涡轮叶片基于六点定位的特征测量方法， 其特征在于： 所 述六个热成像 摄像机采用六点定位的方法； 所述方法包括： 首先在涡轮叶片的底部前侧与后侧三十米处放置第 一热成像摄像机与 第二热成像 摄像机； 假设穿过第 一热成像摄像机与第 二热成像摄像机的线作为垂直线， 则垂直线向西平移 六十米出为涡轮叶片的下风高压侧， 平移得到下风高压侧上的两台热成像摄像机为第三热 成像摄像机与第四热成像 摄像机； 垂直线向东平移六十米出为涡轮叶片的上风高压侧， 平移得到上风高压侧上的两 台热 成像摄像机为第五热成像 摄像机与第六 热成像摄像机； 六台热成像 摄像机定位在涡轮叶片的周边六点， 同时对涡轮叶片进行室外采集。 3.根据权利要求2所述的一种涡轮叶片基于六点定位的特 征测量方法， 其特 征在于： 所述第一热成像 摄像机与第二热成像 摄像机定位接收来自涡轮叶片的低水平热辐射； 所述低水平热辐射是由于涡轮自叶片旋转运动的重力作用 在涡轮叶片材料上的应力 的热弹性。 4.根据权利要求2所述的一种涡轮叶片基于六点定位的特征测量方法， 其特征在于： 所 述第三热成像摄像机与第四热成像摄像机定位接 收来自涡轮叶片的下风低压侧表面良好 视图， 在三到四个视频帧中具有相对低的角度变化 率。 5.根据权利要求1所述的一种涡轮叶片基于六点定位的特征测量方法， 其特征在于： 所 述采用改进型深度学习算法进行数据预处理， 根据涡轮叶片热像图数据得到准约束函数， 如公式 （1） 所示： （1） 式 （1） 中， G表示改进型深度学习算法的准约束函数， bi表示改进型深度学习算法的数 码，i表示涡轮叶片热像图数据 序号，n表示涡轮叶片热像图数据总数； 在数据预处理中， 改进型深度 学习算法的约束函数能够有 效筛选涡轮叶片热像图数据 的可用性， 但对于离散型区别较大的涡轮叶片热像图数据需要通过正切函数tanh( x)进行 计算， 如公式 （2） 所示：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115372412 A 2（2） 式 （2） 中， x’表示离散化涡轮叶片热像图数据， 通过数据指数变换， 得到离散涡轮叶片 热像图数据的正切关系， 通过变换对离散数据与1进 行比较， 从而完成涡轮叶片热像图数据 的初步筛 选； 对筛选之后的样本数据进行临界计算， 得到涡轮叶片热像图数据的临界函数如公式 （3） 所示： （3） 式 （3） 中， 表示涡轮叶片热像图数据临界值函数， 表示临界函数曲线增长的速 率； 临界函数与离散数据的正切函数相似， 两者 都是对自变量的指数运算， 都是通过与数字 1进行比较得 出一次处 理涡轮叶片热像图。 6.根据权利要求1所述的一种涡轮叶片基于六点定位的特征测量方法， 其特征在于： 所 述阈值判断的区域指导 算法步骤 包括： （S41） 阈值判断的区域指导算法对一次处理涡轮叶片热像图进行函数转化， 如公式 （4） 所示： （4） 式 （4） 中， H表示一次处理涡轮叶片热像图录入算法标准， 表示收录的一次处理涡 轮叶片热像图数据函数， 表示录入一次处 理涡轮叶片热像图偏差； （S42） 通过对录入的一次处理涡轮叶片热像图数据进行规律化调整， 使一次处理涡轮 叶片热像图数据满足 阈值判断的区域指导算法运算标准， 进而完成 阈值判定， 如公式 （5） 所 示： （5） 式 （5） 中， 表示一次处理涡轮叶片热像图数据调整方式， r表示阈值判断的区域 指导算法编程图像变量， R表示实数集， 表示横向调整量， 表示纵向调整量； 调整之后的 一次处理涡轮叶片热像图能够被阈值判断的区域指导算法程序识别， 通过阈值判断的区域 指导算法编程方式判定涡轮叶片的特 征参数， 判定条件如公式 （6） 所示：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115372412 A 3