CN109459437A - 基于高精度定位的多旋翼无人机输电杆塔缺陷识别方法 - Google Patents

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赵光俊
王汝英
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李君海
刘畅
于婷
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Abstract

一种基于高精度定位的多旋翼无人机输电杆塔缺陷识别方法,包括如下步骤:①在输电杆塔巡视区域塔身处喷涂定位点;②在地表稳定区域标定控制点并测量控制点坐标;③在控制点处架设地基增强定位基准站;④配置多旋翼无人机悬停三维坐标及镜头方向并启动;⑤无人机在固定位置悬停并通过定位点校准拍摄方向,拍摄N张照片并编号;⑥巡检工作开展时,重复3~5操作进行复拍图像获取;⑦将复拍的N张照片分别与标准照片通过定位点进行校正;⑧使用图像识别程序遍历对应照片重叠相幅部分的像素点;⑨将像素差异超出阈值的区域进行标定;⑩判断标定部分的是否为杆塔缺陷或缺陷预警。本发明可提前发现设备缺陷,提升巡检工作的精细化、标准化程度。

Description

基于高精度定位的多旋翼无人机输电杆塔缺陷识别方法
技术领域
本发明属于电力设备检测技术领域,尤其涉及基于无人机和图像识别的输电杆塔巡检领域。
背景技术
对输电杆塔的巡检是输电线路日常运维工作的重要组成部分,近年来,多旋翼无人机以其巡视精细度高的优势已成为输电线路精细化巡检的重要手段。但目前仍主要依靠人员手动操作无人机开展巡检,受人员操作经验、技能水平、环境突变等因素影响较大,存在巡检效率低、稳定性差等问题,同时由于巡检路径、拍摄位置等差异,导致巡检拍摄的影像差异较大。虽然目前已有无人机装置具备定点飞行、拍摄的功能,但受制于悬停精度,影像的拍摄角度和质量得不到保证,无法获取相幅高度一致的影像用于自动化处理。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种基于高精度定位的多旋翼无人机输电杆塔缺陷识别方法,该方法利用地基增强定位基准站和目标杆塔标记定位点极大提高了多旋翼无人机的悬停精度和拍摄图像的图幅精度,保证了复拍图像的高度一致。利用图幅定位点精确校正复拍图像使得自动化缺陷识别的精确性可实现稳定提升,从根本上提升输电杆塔无人机巡检效率、效益和质量,减轻输电运检人员劳动强度。
如上构思,本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的:一种基于高精度定位的多旋翼无人机输电杆塔缺陷识别方法,其特征在于:包括如下步骤:
①在输电杆塔巡视区域塔身处喷涂定位点;
②在地表稳定区域标定控制点并测量控制点坐标;
③在控制点处架设地基增强定位基准站;
④配置多旋翼无人机悬停三维坐标及镜头方向并启动;
⑤无人机在固定位置悬停并通过定位点校准拍摄方向,拍摄N张照片并编号;
⑥巡检工作开展时,重复3~5操作进行复拍图像获取;
⑦将复拍的N张照片分别与标准照片通过定位点进行校正;
⑧使用图像识别程序遍历对应照片重叠相幅部分的像素点;
⑨将像素差异超出阈值的区域进行标定;
⑩判断标定部分的是否为杆塔缺陷或缺陷预警。
上述步骤①输电杆塔巡视区域包括输电杆塔底部基础部位、铭牌部位和塔头部位,且在它们的杆塔塔身的巡视视角围喷涂三个定位点。
上述步骤②用钢钉标定控制点并通过联测确定控制点坐标。
上述步骤③在控制点处对中并架设地基增强定位基准站。
上述步骤④选择带有RTK的多旋翼无人机,连接定位基准站并配置N个悬停点的三维坐标,旋转镜头方向对准杆塔并启动。
上述三个定位点所确定的图幅形状为正方形,定位点所围成的方形应覆盖巡视部件的80%。
本发明的优点和积极效果是:
1、本发明通过搭载高精度定位装置的多旋翼无人机连接地基增强基准站辅以杆塔上的定位点实现高精度的杆塔巡视区域影像获取,提高了巡检数据获取的标准化程度和自动化程度,提升了工作效率。
2、本发明通过高精度影像的精细化对比实现了像素级缺陷的排查及输电杆塔风险的预测,有效的提高了输电杆塔巡检的精细化程度,排除人为因素对工作质量造成的干扰。
3、本发明基于机载RTK装置辅以高精度定位基准站实现无人机悬停位置高精度控制,同时基于三个定位点实现相机的拍摄方向校准及对焦。
三个定位点在实现数据获取定位的同时,作为内业图像纠偏控制点实现图像的精准校正。
4、本发明所述方法仅对比定位点区域内重叠的图像像素信息,避免误判的同时减少了计算量,提高了识别效率。
5、本发明所述方法不仅可发现杆塔缺陷特征,还可记录杆塔特征变化,如螺母的松动、塔材的变形,在缺陷表征前进行预防和处理。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
以下将结合附图和实施例来对本发明的技术方案作进一步的详细描述,但是应当知道,这些附图仅是为解释目的而设计的,因此不作为本发明范围的限定。此外,除非特别指出,这些附图仅意在概念性地说明此处描述的结构构造,而不必要依比例进行绘制。
下面就结合图1来具体说明本发明。
一种基于高精度定位的多旋翼无人机输电杆塔缺陷识别方法,包括如下步骤:
1、在输电杆塔底部基础部位、铭牌部位、塔头部位的杆塔塔身巡视视角围喷涂三个定位点;
在杆塔塔身喷涂三个白色定位点,三个定位点所确定的图幅形状为正方形,定位点所围成的方形应覆盖巡视部件的80%左右。
2、在杆塔附近岩石或硬质路面等地表稳定区域用钢钉标定控制点并通过联测确定控制点坐标;
以统一的坐标***确定基准站的绝对位置旨在统一多次复拍时多旋翼无人机能够保持与杆塔的位置关系一致。
3、在控制点处对中并架设地基增强定位基准站;
将地基增强定位基准站对中旨在固定每次飞行时基准站的位置以固定多旋翼无人机的悬停位置,也可在稳定地质区将基准站固定架设以减少人工重复架设基准站,实现巡检工作自动化开展。
4、选择带有RTK的多旋翼无人机,连接定位基准站并配置N个悬停点的三维坐标,旋转镜头方向对准杆塔并启动;
RTK需与无人机飞控进行集成以实现定位的位置信息能够指导无人机飞行的目标位置。
5、无人机在固定位置悬停并通过定位点校准拍摄方向,拍摄N张照片并编号(初次照片作为标准照片,完成标准图像获取);
在杆塔状态正常时进行标准数据获取,以为后期长时间内自动化的巡检工作提供参考依据。
6、巡检工作开展时,重复3~5操作进行复拍图像获取;
3~5为日常巡检工作的图像获取阶段,1、2两点为基础准备工作,在日常巡检工作时无需开展。
7、将复拍的N张照片分别与标准照片通过定位点进行校正,确保对应设备区域像素点基本重叠;
由于定位点在目标物的位置是绝对固定的,因此,可以此定位点进行多次复拍图像的校正,以使得多次复拍同一位置的杆塔设备影像重叠,从而实现像素级的差异比对,达到发现细小缺陷的目的。
8、使用图像识别程序遍历对应照片重叠相幅部分的像素点;
9、将像素差异超出阈值的区域进行标定;
10、根据标定部分的设备影像变化判断是否为杆塔缺陷或缺陷预警。
本发明利用地基增强定位基准站和目标杆塔标记定位点极大提高了多旋翼无人机的悬停精度和拍摄图像的图幅精度,保证了复拍图像的高度一致。利用图幅定位点精确校正复拍图像使得自动化缺陷识别的精确性可实现稳定提升。本发明帮助输电线路巡检人员提升输电杆塔巡检工作的精细化程度,从而有效地提升了输电线路巡检效率、减轻了输电运检人员的劳动强度、有效地预防了输电杆塔缺陷的发生,为主动消缺提供重要的预警。
以上实施例对本发明进行了详细说明,但所述内容仅为本发明的较佳实施例,不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等,均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (6)

1.一种基于高精度定位的多旋翼无人机输电杆塔缺陷识别方法,其特征在于:包括如下步骤:
①在输电杆塔巡视区域塔身处喷涂定位点;
②在地表稳定区域标定控制点并测量控制点坐标;
③在控制点处架设地基增强定位基准站;
④配置多旋翼无人机悬停三维坐标及镜头方向并启动;
⑤无人机在固定位置悬停并通过定位点校准拍摄方向,拍摄N张照片并编号;
⑥巡检工作开展时,重复3~5操作进行复拍图像获取;
⑦将复拍的N张照片分别与标准照片通过定位点进行校正;
⑧使用图像识别程序遍历对应照片重叠相幅部分的像素点;
⑨将像素差异超出阈值的区域进行标定;
⑩判断标定部分的是否为杆塔缺陷或缺陷预警。
2.根据权利要求1所述的基于高精度定位的多旋翼无人机输电杆塔缺陷识别方法,其特征在于:上述步骤①输电杆塔巡视区域包括输电杆塔底部基础部位、铭牌部位和塔头部位,且在它们的杆塔塔身的巡视视角围喷涂三个定位点。
3.根据权利要求1所述的基于高精度定位的多旋翼无人机输电杆塔缺陷识别方法,其特征在于:上述步骤②用钢钉标定控制点并通过联测确定控制点坐标。
4.根据权利要求1所述的基于高精度定位的多旋翼无人机输电杆塔缺陷识别方法,其特征在于:上述步骤③在控制点处对中并架设地基增强定位基准站。
5.根据权利要求1所述的基于高精度定位的多旋翼无人机输电杆塔缺陷识别方法,其特征在于:上述步骤④选择带有RTK的多旋翼无人机,连接定位基准站并配置N个悬停点的三维坐标,旋转镜头方向对准杆塔并启动。
6.根据权利要求2所述的基于高精度定位的多旋翼无人机输电杆塔缺陷识别方法,其特征在于:上述三个定位点所确定的图幅形状为正方形,定位点所围成的方形应覆盖巡视部件的80%。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110850872A (zh) * 2019-10-31 2020-02-28 深圳市优必选科技股份有限公司 机器人巡检方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN111256702A (zh) * 2020-04-27 2020-06-09 天津市普迅电力信息技术有限公司 一种电力杆塔巡检用无人机自主巡检方法
CN112269398A (zh) * 2020-11-04 2021-01-26 国网福建省电力有限公司漳州供电公司 一种变电站无人机自主巡检***
CN113064438A (zh) * 2021-03-31 2021-07-02 中国计量大学 一种巡检机器人及其控制装置和巡检方法
CN114047779A (zh) * 2021-10-22 2022-02-15 贵州电网有限责任公司 一种基于无人机巡检的缺陷追踪方法及***
CN114489102A (zh) * 2022-01-19 2022-05-13 上海复亚智能科技有限公司 一种电力杆塔自巡检方法、装置、无人机及存储介质
CN115565118A (zh) * 2022-12-07 2023-01-03 南方电网数字电网研究院有限公司 一种输电线路交叉跨越点单挂点单串的识别方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101346623A (zh) * 2005-12-26 2009-01-14 株式会社尼康 根据图像分析进行缺陷检查的缺陷检查装置
CN102510011A (zh) * 2011-10-24 2012-06-20 华北电力大学 基于微型多旋翼无人直升机的电力杆塔智能巡检方法
KR101309098B1 (ko) * 2013-04-09 2013-09-25 (주)엠투랩 무인 비행체 기반 송전 시스템 검사 장치 및 이를 이용한 송전 시스템 검사 시스템
CN103454556A (zh) * 2013-08-09 2013-12-18 国家电网公司 一种具有3d扫描功能的巡检装置及其检测方法
CN104298248A (zh) * 2014-10-08 2015-01-21 南京航空航天大学 旋翼无人机精确视觉定位定向方法
US9439092B1 (en) * 2015-07-27 2016-09-06 Sprint Communications Company L.P. Detection of component fault at cell towers
CN107729808A (zh) * 2017-09-08 2018-02-23 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种用于输电线路无人机巡检的图像智能采集***及方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101346623A (zh) * 2005-12-26 2009-01-14 株式会社尼康 根据图像分析进行缺陷检查的缺陷检查装置
CN102510011A (zh) * 2011-10-24 2012-06-20 华北电力大学 基于微型多旋翼无人直升机的电力杆塔智能巡检方法
KR101309098B1 (ko) * 2013-04-09 2013-09-25 (주)엠투랩 무인 비행체 기반 송전 시스템 검사 장치 및 이를 이용한 송전 시스템 검사 시스템
CN103454556A (zh) * 2013-08-09 2013-12-18 国家电网公司 一种具有3d扫描功能的巡检装置及其检测方法
CN104298248A (zh) * 2014-10-08 2015-01-21 南京航空航天大学 旋翼无人机精确视觉定位定向方法
US9439092B1 (en) * 2015-07-27 2016-09-06 Sprint Communications Company L.P. Detection of component fault at cell towers
CN107729808A (zh) * 2017-09-08 2018-02-23 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种用于输电线路无人机巡检的图像智能采集***及方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
彭向阳: "无人机激光扫描作业杆塔位置提取算法", 《电网技术》 *
焦明连: "《测绘技术在城市建设中的应用》", 31 December 2016, 中国矿业大学出版社 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110850872A (zh) * 2019-10-31 2020-02-28 深圳市优必选科技股份有限公司 机器人巡检方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN111256702A (zh) * 2020-04-27 2020-06-09 天津市普迅电力信息技术有限公司 一种电力杆塔巡检用无人机自主巡检方法
CN112269398A (zh) * 2020-11-04 2021-01-26 国网福建省电力有限公司漳州供电公司 一种变电站无人机自主巡检***
CN112269398B (zh) * 2020-11-04 2024-03-15 国网福建省电力有限公司漳州供电公司 一种变电站无人机自主巡检***
CN113064438A (zh) * 2021-03-31 2021-07-02 中国计量大学 一种巡检机器人及其控制装置和巡检方法
CN114047779A (zh) * 2021-10-22 2022-02-15 贵州电网有限责任公司 一种基于无人机巡检的缺陷追踪方法及***
CN114489102A (zh) * 2022-01-19 2022-05-13 上海复亚智能科技有限公司 一种电力杆塔自巡检方法、装置、无人机及存储介质
CN115565118A (zh) * 2022-12-07 2023-01-03 南方电网数字电网研究院有限公司 一种输电线路交叉跨越点单挂点单串的识别方法

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