申请/专利权人：西安交通大学;东方电气集团东方汽轮机有限公司

申请日：2024-02-26

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117805123A

主分类号：G01N21/88

分类号：G01N21/88;G01N35/00;G06T7/00;G06N3/0455;G06N3/0464;G06T17/00;G06T7/80

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种燃气轮机叶片表面损伤的智能检测方法，包括：一、搭建叶片损伤图像自动化采集装置并采集叶片表面损伤图像；二、构建叶片表面损伤检测网络模型并训练；三、待检测燃气轮机叶片三维模型的建立；四、外部参数矩阵的获取；五、待检测燃气轮机叶片表面损伤的三维可视化。本发明方法步骤简单，将待检测燃气轮机叶片图像输入训练好的编码器‑解码器结构损伤检测网络模型，得到检测后叶片二值化图像，并基于检测后叶片二值化图像对燃气轮机叶片表面损伤进行三维可视化，减少人工参与，提高了燃气轮机叶片表面损伤检测效率并能够直观显示损伤。

主权项：1.一种燃气轮机叶片表面损伤的智能检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、搭建叶片损伤图像自动化采集装置并采集叶片表面损伤图像：步骤101、搭建叶片损伤图像自动化采集装置；其中，所述叶片损伤图像自动化采集装置包括试验台（7）、设置在试验台（7）顶面中部的提升台（7-1）和设置在提升台（7-1）上的五轴机械臂（5），以及设置在试验台（7）的左侧顶面（7-2）上的平面板（8）和设置在试验台（7）的右侧顶面（7-3）上的控制箱（6），所述控制箱（6）中设置有控制器（6-1）以及与控制器（6-1）连接的通信模块（6-2），所述控制器（6-1）通过通信模块（6-2）与计算机（9）连接，所述五轴机械臂（5）的基座安装在提升台（7-1）上，所述五轴机械臂（5）的末端设置有相机（2），所述相机（2）上套设有环形补光灯（3），所述五轴机械臂（5）和相机（2）均由控制器（6-1）控制；步骤102、将燃气轮机叶片（4）放置在平面板（8）上，并在平面板（8）上位于燃气轮机叶片（4）的叶根的四周放置橡胶块；其中，燃气轮机叶片（4）的叶根贴合平面板（8），燃气轮机叶片（4）的叶顶朝上；步骤103、控制器（6-1）控制五轴机械臂（5）带动相机（2）对燃气轮机叶片的前面进行拍摄采集，获取多张燃气轮机叶片前面损伤图像，并通过通信模块（6-2）发送至计算机（9）；步骤104、控制器（6-1）控制五轴机械臂（5）带动相机（2）调节，以对燃气轮机叶片的后面进行拍摄采集，获取多张燃气轮机叶片后面损伤图像，并通过通信模块（6-2）发送至计算机（9）；步骤105、计算机（9）将接收到的多张燃气轮机叶片前面损伤图像和多张燃气轮机叶片后面损伤图像记作燃气轮机叶片图像；步骤二、构建叶片表面损伤检测网络模型并训练：步骤201、采用计算机对每张燃气轮机叶片图像进行一次裁剪，得到一次裁剪后包含损伤的叶片图像；并将一次裁剪后包含损伤的叶片图像进行二次裁剪，得到多张二次裁剪后包含损伤的叶片图像；步骤202、采用计算机将每张二次裁剪后包含损伤的叶片图像进行仿射变换，得到仿射变换后包含损伤的叶片图像；步骤203、采用计算机将多张二次裁剪后包含损伤的叶片图像和多张仿射变换后包含损伤的叶片图像均记作预处理后叶片损伤图像，并采用labelme标注工具对预处理后叶片损伤图像的损伤区域进行标注，得到标注后叶片损伤图像；其中，标注后叶片损伤图像中标注损伤区域中各个像素点的标签为1，其它像素点的标签为0；步骤204、多次重复步骤201至步骤203，得到多张预处理后叶片损伤图像和对应的标注后叶片损伤图像并形成训练集；步骤205、采用计算机构建编码器-解码器结构损伤检测网络模型；其中，所述编码器-解码器结构损伤检测网络模型包括编码器网络模型和解码器网络模型，所述编码器网络模型包括第一卷积层、第二卷积层、第一池化层、第三卷积层、第四卷积层、第二池化层、第五卷积层、第六卷积层、第七卷积层、第三池化层、第八卷积层、第九卷积层、第十卷积层、第四池化层、第十一卷积层、第十二卷积层、第十三卷积层、第五池化层；所述解码器网络模型包括上采样层一、卷积层一、卷积层二、卷积层三、上采样层二、卷积层四、卷积层五、卷积层六、上采样层三、卷积层七、卷积层八、卷积层九、上采样层四、卷积层十、卷积层十一、上采样层五、卷积层十二、卷积层十三和Softmax层；步骤206、采用计算机通过训练集中预处理后叶片损伤图像和对应的标注后叶片损伤图像对编码器-解码器结构损伤检测网络模型进行训练，得到训练好的编码器-解码器结构损伤检测网络模型；步骤三、待检测燃气轮机叶片三维模型的建立：将待检测燃气轮机叶片放置在平面板（8）上，采用手持式激光3D扫描仪对待检测燃气轮机叶片进行扫描，并将扫描到的燃气轮机叶片点云无线传输至计算机（9），计算机（9）利用GeomagicWrap软件对燃气轮机叶片点云进行处理，生成燃气轮机叶片三维几何模型；其中，燃气轮机叶片三维几何模型的坐标系记作叶片坐标系；步骤四、外部参数矩阵的获取：步骤401、采用张氏标定法，获取相机（2）的内部参数矩阵；步骤402、将待检测燃气轮机叶片移开，并将标定板（1）放置在平面板（8）上，控制器（6-1）控制五轴机械臂（5）带动相机（2）对标定板进行拍摄采集，获取N张标定板图像，并通过通信模块（6-2）发送至计算机（9）；其中，采用计算机将第张标定板图像对应的五轴机械臂（5）末端中心的三维空间位置和姿态位置分别记作和，分别表示拍摄第张标定板图像时五轴机械臂（5）末端中心在机械臂末端坐标系下的X坐标、Y坐标和Z坐标，分别表示拍摄第张标定板图像时五轴机械臂（5）末端绕机械臂末端坐标系中X轴的旋转角度、Y轴的旋转角度和Z轴的旋转角度；和N均为正整数，且；步骤403、采用计算机根据，得到第个平移向量；根据，得到第个旋转矩阵；并根据，得到第张标定板图像拍摄时机械臂末端相对机械臂基座的位姿矩阵；步骤404、采用计算机将第张标定板图像输入Opencv中，并利用Opencv中的findChessboardCorners函数和cornerSubPix函数获取角点亚像素坐标，并将角点亚像素坐标输入，利用Opencv中的solvpnp函数获取拍摄第张标定板图像时标定板坐标系到相机坐标系的转换矩阵；步骤405、采用计算机将N张标定板图像对应的和联立构建方程组，并采用最小二乘法求解，得到机械臂末端坐标系到相机坐标系的转换矩阵；其中，表示第张标定板图像拍摄时机械臂末端相对机械臂基座的位姿矩阵，表示拍摄第张标定板图像时标定板坐标系到相机坐标系的转换矩阵，且；步骤406、将待检测燃气轮机叶片放置在平面板（8）上，按照步骤102至步骤105的方法，得到张待检测燃气轮机叶片局部图像；步骤407、采用计算机从张待检测燃气轮机叶片局部图像中存在特征点的张待检测燃气轮机叶片局部图像中分别选择一个特征点，得到个特征点；其中，将第个特征点在像素坐标系下的二维坐标记作；并从燃气轮机叶片三维几何模型中获取第个特征点在叶片坐标系下的三维坐标并记作；其中，和均为正整数，且小于等于，表示第个特征点在叶片坐标系下的X坐标、Y坐标、Z坐标，为正整数，且，表示第个特征点在像素坐标系下的横坐标、纵坐标；步骤408、采用计算机将个特征点对应的二维坐标和三维坐标联立构建方程组；并采用最小二乘法求解，得到叶片相对于机械臂基座的位姿向量；其中，表示第个特征点对应的待检测燃气轮机叶片局部图像拍摄时机械臂末端相对机械臂基座的位姿矩阵，；且旋转矩阵，平移向量，表示叶片坐标系相对机械臂基座坐标系绕其X轴旋转的角度，表示叶片坐标系相对机械臂基座坐标系绕其Y轴旋转的角度，表示叶片坐标系相对机械臂基座坐标系绕其Z轴旋转的角度，表示叶片坐标系相对机械臂基座坐标系在其X轴上的平移量，表示叶片坐标系相对机械臂基座坐标系在其Y轴上的平移量，表示叶片坐标系相对机械臂基座坐标系在其Z轴上的平移量；步骤409、采用计算机根据公式，得到第张待检测燃气轮机叶片局部图像的外部参数矩阵；其中，表示第张待检测燃气轮机叶片局部图像拍摄时机械臂末端相对机械臂基座的位姿矩阵；为正整数，且；步骤五、待检测燃气轮机叶片表面损伤的三维可视化：步骤501、采用计算机按照步骤201的方法对第张待检测燃气轮机叶片局部图像进行裁剪，得到多张待检测燃气轮机叶片图像，并将每张待检测燃气轮机叶片图像输入训练好的编码器-解码器结构损伤检测网络模型进行检测，得到每张待检测燃气轮机叶片图像对应的特征检测图；将每张特征检测图中的概率值和设定阈值进行比较，如果概率值大于设定阈值，则该概率值的像素位置对应的待检测燃气轮机叶片图像中的像素位置处的像素值为1，且该像素位置处标记为损伤；否则，该概率值的像素位置对应的待检测燃气轮机叶片图像中的像素位置处的像素值为0，且该像素位置处为背景，则得到检测后叶片二值化图像；步骤502、多次重复步骤501，得到多张待检测燃气轮机叶片图像对应的多张检测后叶片二值化图像；其中，检测后叶片二值化图像中像素值是1的区域标记为损伤区域；步骤503、采用计算机利用OpenGL平台，根据检测后叶片二值化图像在燃气轮机叶片三维几何模型上标记损伤并生成带损伤区域叶片的三维模型，完成待检测燃气轮机叶片表面损伤的三维可视化。

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