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龙图腾网获悉中山大学申请的专利风力发电机叶片检测方法、系统、装置及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119471718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411627912.1，技术领域涉及：G01S17/89；该发明授权风力发电机叶片检测方法、系统、装置及存储介质是由吕熙敏;施一川;郑皓文;余皓文设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本风力发电机叶片检测方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了风力发电机叶片检测方法、系统、装置及存储介质，通过无人机搭载的激光雷达获取目标叶片的第一点云数据；对第一点云数据执行平面拟合和栅格地图转换，得到拟合平面和栅格地图；对栅格地图进行扫描查询，得到多个叶片占用点，对叶片占用点进行聚类，得到叶片位置；根据叶片位置确定轮毂位置，根据轮毂位置和叶片位置得到叶片角度；根据拟合平面和轮毂位置更新无人机的轨道运动轨迹，返回通过无人机搭载的激光雷达获取目标叶片的第一点云数据这一步骤，直至当前得到叶片角度和上一轮得到叶片角度符合预设的收敛条件。本发明提高了风力发电机叶片角度检测的准确性，也提高了风力发电机叶片图像的质量，可应用于机器视觉技术领域。

本发明授权风力发电机叶片检测方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种风力发电机叶片检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过无人机搭载的激光雷达获取目标叶片的第一点云数据； 对所述第一点云数据执行平面拟合和栅格地图转换，得到拟合平面和栅格地图； 对所述栅格地图进行扫描查询，得到多个叶片占用点，并对所述叶片占用点进行聚类，得到叶片位置； 根据所述叶片位置确定轮毂位置，并根据所述轮毂位置和所述叶片位置得到叶片角度； 根据所述拟合平面和所述轮毂位置更新所述无人机的轨道运动轨迹，并返回通过无人机搭载的激光雷达获取目标叶片的第一点云数据这一步骤，直至当前得到叶片角度和上一轮得到叶片角度符合预设的收敛条件，将当前得到的叶片角度作为目标叶片角度输出； 所述无人机还搭载有云台相机，所述风力发电机叶片检测方法还包括以下步骤： 通过所述激光雷达获取所述目标叶片的第二点云数据； 对所述第二点云数据进行直线拟合，得到叶片所在直线，并根据无人机位置和所述叶片所在直线确定检测目标空间坐标； 根据所述检测目标空间坐标调整所述云台相机的拍摄角度，并根据所述检测目标空间坐标确定对应的检测目标图像坐标； 设置所述云台相机的曝光值，通过所述云台相机获取所述目标叶片的图像数据； 将所述图像数据转换为灰度图像，并根据所述检测目标图像坐标在所述灰度图像中确定目标圆形区域； 确定所述目标圆形区域的平均灰度值，根据所述平均灰度值调整所述云台相机的曝光值，并返回通过所述云台相机获取所述目标叶片的图像数据这一步骤，直至所述平均灰度值满足预设的阈值范围，将当前拍摄得到所述图像数据作为目标叶片图像数据输出。

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