重庆都宸工业技术有限公司魏立获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆都宸工业技术有限公司申请的专利用于识别风机叶片缺陷的视觉音频多模态监测系统及方法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:CN121049272B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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:202511562807.9,技术领域涉及:G01N21/88;该发明授权用于识别风机叶片缺陷的视觉音频多模态监测系统及方法是由魏立;邓泽勇;葛玉兰;张兵;钟文楷;唐郡艺;王松设计研发完成,并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于识别风机叶片缺陷的视觉音频多模态监测系统及方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种用于识别风机叶片缺陷的视觉音频多模态监测系统及方法,全景视频监测机构能够获取当前风力发电机的叶片的背面全景图像以及风力发电机的周围环境图像;在全景视频监测机构上设置叶根拾音器以及在风力发电机的塔筒上设置叶尖拾音器,能够获取风力发电机的叶尖段音频和叶根段音频。首先通过全景视频监测机构识别当前天气情况下的环境能见度,再根据环境能见度执行不同的实时监测策略,不仅使叶片缺陷监测不再受限于天气环境的制约,提高了应用场景,而且无论在高能见度环境下,还是在低能见度环境下,通过视觉和音频相互验证的方式能够极大可能地降低误报风险,大幅提高了叶片表面缺陷识别的准确度。
本发明授权用于识别风机叶片缺陷的视觉音频多模态监测系统及方法在权利要求书中公布了:1.一种采用视觉音频多模态监测系统进行的视觉音频多模态监测方法,其特征在于,所述视觉音频多模态监测系统包括安装在风力发电机的机舱上的两用监测设备以及多个等高地均匀分布在风力发电机的塔筒上的叶尖拾音器,各叶尖拾音器的拾音方向均沿水平方向朝向远离塔筒中心线的方向,从而在空间上构成一个叶尖环形拾音面,所述两用监测设备包括固定安装在机舱上的设备底座以及均安装在设备底座上的全景视频监测机构和叶根拾音器,所述全景视频监测机构用于采集风力发电机的叶片背面从叶根到叶尖的全景图像,所述叶根拾音器的拾音方向平行于机舱的朝向,从而在水平方向上构成一根叶根拾音线;当风力发电机的各个叶片同步转动时,各个叶片的叶尖均经过叶尖环形拾音面,各个叶片的叶根均经过叶根拾音线; 所述视觉音频多模态监测方法按照以下步骤进行: S1、全景视频监测机构识别当前天气情况下的环境能见度是否高于设定值:是,进入步骤S2;否,进入步骤S3; S2、执行高能见度实时监测,按照以下步骤进行: S21、全景视频监测机构采集叶片背面从叶根到叶尖的全景图像; S22、利用图像识别算法处理全景图像,判断叶片是否存在缺陷:是,确定缺陷的类型和位置后进入步骤S23;否,返回步骤S1; S23、判断缺陷的位置靠近叶尖环形拾音面还是叶根拾音线:若靠近叶尖环形拾音面,则进入步骤S24;若靠近叶根拾音线,则进入步骤S25; S24、根据机舱的朝向确定与叶片距离最近的一个叶尖拾音器,利用声纹识别算法处理该叶尖拾音器采集的音频,并判断叶片靠近叶尖一段是否存在缺陷:是,确定缺陷的类型后进入步骤S26;否,记录日志,并等待供人工复核,然后返回步骤S1; S25、利用声纹识别算法处理叶根拾音器采集的音频,判断叶片靠近叶根一段是否存在缺陷:是,确定缺陷的类型后进入步骤S26;否,记录日志,并等待供人工复核,然后返回步骤S1; S26、判断通过音频识别的缺陷类型是否与步骤S22中通过全景图像识别的缺陷类型一致:是,向维保中心发出包含缺陷类型和位置的报警信息,然后返回步骤S1;否,记录日志,并等待供人工复核,然后返回步骤S1; S3、执行低能见度实时监测,按照以下步骤进行: S31、根据机舱的朝向确定与叶片距离最近的一个叶尖拾音器,并通过该叶尖拾音器采集得到叶尖段音频,同时通过叶根拾音器采集得到叶根段音频; S32、视觉音频多模态监测系统识别当前天气类型:若为风沙或雨雪天气,则进入步骤S33;若为雷电天气,则进入步骤S34;若为其它天气,则进入步骤S3; S33、利用谱减法和自适应滤波法处理叶尖段音频和叶根段音频,抑制叶尖段音频和叶根段音频中的风噪和或雨噪,然后进入步骤S35; S34、利用剔除算法处理叶尖段音频和叶根段音频,剔除雷声后进入步骤S35; S35、利用声纹识别算法处理叶尖段音频和叶根段音频,判断叶片是否存在缺陷:是,确定缺陷的类型和位置后,向维保中心发出包含缺陷类型和位置的风险提示信息,并将叶片标记为高危待复查,然后进入步骤S36;否,返回步骤S1; S36、全景视频监测机构识别当前天气情况下的环境能见度是否高于设定值:是,进入步骤S2;否,重复步骤S36。
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