本实用新型涉及一种智能充电的风电场扇叶表面缺陷检测的装置，属于风力发电技术领域。
背景技术：
就风力发电机组的组成来看，叶片是其中非常重要的一部分。从运行来说，风能不能被有效地捕捉往往依赖于叶片是不是具有良好的空气动力学外形及其他优越性能；从成本来说，整个风电机组将近二十种零部件的总装机成本中，叶片占据了23.3％，超过五分之一、接近四分之一的巨大比例。叶片因其工作环境的影响，需要具有高强度、高硬度、低密度以及较长的使用寿命等优良特点的材料制造。
尽管人们在叶片的材料上下了很多功夫，从先前的木质叶片进化到钢梁玻璃纤维蒙皮叶片(玻璃钢叶片)、复合材料叶片甚至是最先进的新型复合材料叶片，但依然无法使风机叶片远离表面缺陷。因为叶片无论处于加工、运输、安装还是工作状态，均会产生各种各样的表面缺陷损伤(如胶衣开裂、砂眼空洞、裂纹等)，叶片小的缺陷如果没有及时发现并进行专业修复，将导致裂纹延伸、大面积开裂，严重时，甚至会导致叶片断裂事故的发生，由此给风场业主带来重大经济损失。
目前现行的风机叶片表面缺陷检测方法除了人工检测外，还有无人机检测，然而采用无人机检测，虽然可以节省人力、物理，提高检测效率。但是由于风力发电叶片大都处于偏僻复杂、自然灾害发生率高的海导、滩涂或山涧，而无人机达到采用蓄电池供电，工作一段时间就要返回充电，续航能力较低，大大降低了无人机巡检的工作效率。如何能够不增加无人机飞行器的蓄电负担，又能有效解决其续航能力是本领域急需解决的技术问题。
技术实现要素：
本实用新型所要解决的技术问题是提供一种可以智能充电的用于风电场扇叶表面缺陷检测的装置。
为了解决上述技术问题，本实用新型提供了一种智能充电的风电场扇叶表面缺陷检测的装置，包括无人机巡检单元，上位机单元和充电平台，所述无人机巡检单元和上位机单元通过无线连接，所述上位机单元与所述充电平台之间通过无线连接，所述无人机巡检单元与充电平台之间通过电连接；
所述无人机巡检单元包括无人机，所述无人机上设置有视觉定位模块、数据传输模块、图像信息传输模块、测距模块、云台相机、定位模块、定高模块、电源模块、电量检测模块；所述电源模块用于为无人机各部件提供电源，所述电量检测模块用于实时检测电源模块的电池电量；
所述充电平台包括太阳能电池板组件、风力发电组件、蓄电池和智能开关模块；所述智能开关模块包括光感应模块、超声波测距模块和开关控制器，所述太阳能电池板组件、风力发电组件和蓄电池分别通过开关控制器与电源模块电连接；所述光感应模块、超声测距模块分别与开关控制器无线连接，用于控制电源模块的充电方式。
进一步地，所述云台相机为双镜头云台相机，所述双镜头云台相机用于采集扇叶立体图像；所述双镜头云台相机通过图像信息传输模块与上位机单元连接；所述视觉定位模块、测距模块、定位模块、定高模块通过数据传输模块与上位机单元连接。
进一步地，所述上位机单元包括诊断单元，所述诊断单元包括图像库模块，缺陷诊断模块，信息传输模块；所述图像库模块用于存储无人机巡检单元传回的图像；所述缺陷诊断模块用于对无人机巡检单元传回的图像进行缺陷分析处理，形成缺陷检测报告；所述信息传输模块用于将缺陷检测报告和对应的缺陷图像通过无线传输至上位机单元。
进一步地，所述上位机单元还包括控制中心和数据分析模块；所述控制中心用于接受诊断单元发出的缺陷检测报告和缺陷图像，并通过无线数据传输至远端运营管理平台；所述控制中心还用于对无人机巡检单元发出巡检指令；所述数据分析模块用于分析诊断单元生成的缺陷检测报告和缺陷图像，判断易出现的缺陷区域与缺陷周期。
进一步地，所述定位模块为GPS导航模块或北斗导航模块或格洛纳斯导航模块。
进一步地，所述定高模块为气压计定高模块。
进一步地，所述测距模块为超声波测距模块。
进一步地，所述云台相机为三轴增稳高清云台相机。
本实用新型与现有技术相比具有如下优点：
(1)本实用新型所述智能充电的风电场扇叶表面缺陷检测的装置，通过采用无人机进行系统对扇叶表面进行缺陷检测，其具有机动性高的优点，在空中飞行可以不受地面障碍物等的限制自由移动，针对风电场面积辽阔，地形起伏、环境恶劣等特点，可以及时检测出叶片表面小的缺陷损伤(如擦痕、斑点等)并进行专业修复，这样即可有效降低发展成严重损伤 (如裂缝、砂眼等)而导致风机故障停机的概率，从而大幅度的减少风能能源损失，提高发电量。无人机巡检过程中，电量检测模块实时检测电源模块的电池电量，当发现电池电量不足时，及时返航至充电平台。无人机在充电平台充电时，当天气晴朗，光感应模块发出感应信号，控制开关控制器使太阳能电池板组件对电源模块进行充电，当天气阴沉，太阳能电池板组件无法对电源模块进行充电时，光感应模块发出感应信号，控制开关控制器使蓄电池与电源模块电连接，对无人机进行充电。同时太阳能电池板组件、风力发电组件还与蓄电池连接，在超声测距模块检测到无人机没有停靠在充电平台时，太阳能电池板组件、风力发电组件可以直接对蓄电池进行充电，以保证不论天气状态如何，均可以对无人机提供电能。
(2)本实用新型所述智能充电的风电场扇叶表面缺陷检测的装置，通过设定航线预定模块和电量检测模块，通过预先设定好的航线，可以使巡检人员实时控制飞行，进行巡检任务；通过设置电量检测模块，可以实时检测电池电量，若电量低于报警值，定位模块记下当前位置并向上位机传输电量不足提示信息，无人机自动飞回起飞点，更换电池后，开启巡检任务无人机自动飞向定位模块记下的位置继续执行巡检任务，具有高效检测的优点；此外，上位机单元设置数据分析模块，其可以根据诊断单元生成的缺陷检测报告和缺陷图像，结合大数据分析，判断出易出现缺陷区域和缺陷周期，这样可以有效的对易出现缺陷的位置进行有效检测，可以进一步提高维修效率，节约大量的维修成本。
附图说明
图1为本实用新型所述风电场扇叶表面缺陷检测的装置示意图；
图2为本实用新型所述无人机巡检单元示意图；
图3为本实用新型所述上位机单元示意图；
图4为本实用新型所述充电平台示意图。
附图标记说明：
1.无人机巡检单元；2.上位机单元；3.充电平台；101.无人机；102.视觉定位模块；103. 数据传输模块；104.图像信息传输模块；105.测距模块；106.云台相机；107.定位模块；108. 定高模块；109.电源模块；110.电量检测模块；201.诊断单元；202.图像库模块；203.缺陷诊断模块；204.信息传输模块；205.控制中心；206.数据分析模块；301.太阳能电池板组件；302. 风力发电组件；303.蓄电池；304智能开关模块；305.光感应模块；306.超声波测距模块；307. 开关控制器。
具体实施方式
以下结合实施例，对本实用新型作进一步具体描述，但不局限于此。
本实施例所述智能充电的风电场扇叶表面缺陷检测的装置，如图1所示，包括无人机巡检单元1，上位机单元2和充电平台3，所述无人机巡检单元1、和上位机单元2通过无线连接，所述上位机单元2与所述充电平台3之间通过无线连接，所述无人机巡检单元1与充电平台3之间通过电连接；
如图2所示，所述无人机巡检单元1包括无人机101，所述无人机上承载有视觉定位模块102、数据传输模块103、图像信息传输模块104、测距模块105、云台相机106、定位模块107、定高模块108、电源模块109、电量检测模块110；所述电源模块用于为无人机各部件提供电源，所述电量检测模块用于实时检测电源模块的电池电量。
本实施方式中，所述云台相机106优选为三轴增稳高清双镜头云台相机，采用所述三轴增稳高清双镜头云台相机可以采集扇叶立体图像，并将立体图像信息通过图像信息传输模块104传回至上位机单元2。本实施方式中所述图像信息传输模块104优选采用 RC832S+TS832收发一体模块。
本实施方式中，所述视觉定位模块102、测距模块105、定位模块107、定高模块108通过数据传输模块103与上位机单元2连接；其中所述数据传输模块103采用3DRobotics 数据传输模块，具有传输距离远，传输速度快的优点。所述测距单元105采用KS109收发一体超声波测距模块，用于检测云台相机与被拍摄扇叶的距离，同时，测距模块105对缺陷边缘的距离测量，实现缺陷位置和面积的计算。所述定位模块107可以选择GPS导航模块、北斗导航模块或格洛纳斯导航模块中的任意一种，本实施方式中优选为GPS导航模块，其用于获取扇叶的位置。所述定高模块108选择为气压计定高模块，所述定高模块用于测量无人机的飞行高度，传至上位机单元，上位机单元根据获得的测距模块的数值，通过控制中心调整无人机的飞行高度，使其能够获得最佳的拍照位置。
如图3所示，本实施方式中，所述上位机单元2包括诊断单元201，所述诊断单元201包括图像库模块202，缺陷诊断模块203，信息传输模块204。
所述图像库模块202用于存储无人机巡检单元传回的图像。
所述缺陷诊断模块203用于对无人机巡检单元1传回的图像进行缺陷分析处理，形成缺陷检测报告；本实施方式中所述缺陷诊断模块应用frangi vesselness筛选器技术将风机叶片图像中的缺陷增强，使缺陷明显化；利用双边滤波技术降低在图像获取过程中受到各种噪声对图像造成的失真，进而影响判断结果，利用meanshift技术对缺陷目标进行追踪，最后应用svm分类器技术在大数据的基础下对缺陷图像进行识别分类，最终生成含缺陷类型和大小叶片缺陷检测报告。
所述信息传输模块204用于将缺陷检测报告和对应的缺陷图像通过无线传输至上位机单元。
进一步优选，如图3所示，所述上位机单元2还包括控制中心205和数据分析模块206；所述控制中心205用于接受诊断单元201发出的缺陷检测报告和缺陷图像，并通过无线数据传输至远端运营管理平台；所述控制中心205还用于对无人机巡检单元1发出巡检指令；所述数据分析模块206用于分析诊断单元201生成的缺陷检测报告和缺陷图像，判断易出现的缺陷区域与缺陷周期。
如图4所示，本实施方式中，所述充电平台3包括太阳能电池板组件301、风力发电组件302、蓄电池303和智能开关模块304；所述智能开关模块304包括光感应模块305、超声波测距模块306和开关控制器307，所述太阳能电池板组件301、风力发电组件302和蓄电池303分别通过开关控制器307与电源模块109电连接；所述光感应模块305、超声波测距模块306与开关控制器307无线连接，用于控制电源模块109的充电方式。具体地，无人机巡检过程中，电量检测模块实时检测电源模块的电池电量，当发现电池电量不足时，及时返航至充电平台。无人机在充电平台充电时，当天气晴朗，光感应模块发出感应信号，控制开关控制器使太阳能电池板组件对电源模块进行充电，当天气阴沉，太阳能电池板组件无法对电源模块进行充电时，光感应模块发出感应信号，控制开关控制器使蓄电池与电源模块电连接，对无人机进行充电。同时，太阳能电池板组件、风力发电组件还与蓄电池连接，在超声测距模块检测到无人机没有停靠在充电平台时，太阳能电池板组件、风力发电组件可以直接对蓄电池进行充电，从而不论天气状态如何，均可以对无人机提供电能。
上述实施方式在使用时，具体包括如下步骤：
(1)航线设定。通过上位机单元3预先对无人机设定巡检航线，该航线可长时间保存于无人机飞行控制器中。
(2)任务启动。巡检人员在当地上位机单元一键开启巡检任务，无人机通过数据传模块接收任务开启指令，通过GPS按预先设定好的航线或者巡检人员实时控制飞行，进行巡检任务。
(3)飞行巡检图像采集。在保证安全飞行的前提下，控制无人机飞行至距风机组适当的位置，通过高清双镜头云台相机，变焦放大立体扇叶图像，寻找类似缺陷的痕迹，发现后使图像放大到最大倍数，连续拍摄并将立体图像信息通过图像信息传输模块传回至上位机单元的图像库模块进行储存，将视觉定位模块、测距模块、定位模块、定稿模块获取的位置信息通过数据传输模块传回上位机单元，依次重复上述过程。电量检测模块实时检测无人机电源模块的电池电量，若电量低于报警值，GPS导航模块记下当前位置并向上位机单元传输电量不足提示信息，无人机自动飞回充电平台进行充电，当天气晴朗，光感应模块发出感应信号，控制开关控制器使太阳能电池板组件对电源模块进行充电，当天气阴沉，太阳能电池板组件无法对电源模块进行充电时，光感应模块发出感应信号，控制开关控制器使蓄电池与电源模块电连接，对无人机进行充电。同时太阳能电池板组件、风力发电组件还与蓄电池连接，在超声测距模块检测到无人机没有停靠在充电平台时，太阳能电池板组件、风力发电组件可以直接对蓄电池进行充电，以保证不论天气状态如何，均可以对无人机提供电能。无人机电源模块充电完毕后，开启巡检任务，无人机自动飞向原GPS导航模块计下的位置继续执行巡检任务；无人机将飞行信息(飞行速度，飞行高度，经纬度，距扇叶表面距离，电池电量)通过数据传输模块以无线传输方式传回上位机，以便工作人员随时监测飞行状况和记录缺陷位置。
(4)风机扇叶缺陷自动诊断。上位机单元中的诊断单元对图像文件进行分析处理，应用frangi vesselness筛选器技术将风机叶片图像中的缺陷增强，使缺陷明显化；利用双边滤波技术降低在图像获取过程中受到各种噪声对图像造成的失真，进而影响判断结果，利用meanshift技术对缺陷目标进行追踪，最后应用svm分类器技术在大数据的基础下对缺陷图像进行识别分类，最终生成含缺陷类型和大小叶片缺陷检测报告，所述信息传输模块将缺陷检测报告和对应的缺陷图像通过无线传输至上位机单元的控制中心。
(5)巡检结果反馈。上位机单元的控制中心将缺陷报告及对应缺陷图像通过无线网络传输给远端运维管理平台，管理人员依据巡检结果下达检修任务，对缺陷进行及时维修，最大程度减少电能损失；同时，数据分析模块对无人机获取的海量数据进行挖掘分析，对易出现缺陷区域以及缺陷周期等做出有效分析和预测。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举，而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本实用新型创造权利要求的保护范围之中。