(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111665676.9 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 北京科技大 学 地址 100083 北京市海淀区学院路3 0号 (72)发明人 张勇军　王兆辉　肖雄　李小占　 李骏　张飞　郝春辉　 (74)专利代理 机构 北京市广友专利事务所有限 责任公司 1 1237 代理人 张仲波　付忠林 (51)Int.Cl. G06V 10/22(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 30/262(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 20/40(2022.01) (54)发明名称 一种用于风电叶片涂胶过程的视觉定位方 法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种用于风电叶片涂胶过程 的视觉定位方法及装置， 该方法包括： 按照预设 间隔均匀拍摄风电叶片各涂胶路径上各涂胶位 置的图像， 得到涂胶路径关键帧图像， 以此构建 涂胶路径关键帧图像库； 其中， 在涂胶路径关键 帧图像库中， 每一关键帧图像分别绑定有风电叶 片的对应涂胶区域的位置信息； 在涂胶过程中， 实时采集当前涂胶区域图像； 将采集到的当前涂 胶区域图像与所述涂胶路径关键帧图像库中的 每一关键帧图像 分别进行匹配， 将匹配成功的关 键帧图像所对应的位置信息作为当前涂胶区域 图像所对应的位置信息， 以实现风电叶片涂胶过 程的视觉定位。 本发明可有效实现涂胶过程的精 确定位。 权利要求书3页 说明书9页 附图4页 CN 114373069 A 2022.04.19 CN 114373069 A 1.一种用于风电叶片涂胶过程的视 觉定位方法， 其特 征在于， 包括： 按照预设间隔均匀拍摄风电叶片各涂胶路径上各涂胶位置的图像， 得到涂胶路径关键 帧图像， 以此构建涂胶路径关键帧图像库； 其中， 在所述涂胶路径关键帧图像库中， 每一关 键帧图像分别绑定有风电叶片的对应涂胶区域的位置信息， 所述位置信息为当前关键帧图 像中的涂胶区域与涂胶设备间的相对位置； 在涂胶过程中， 实时采集当前涂胶区域图像； 将采集到的当前涂胶区域图像与所述涂胶路径关键帧图像库中的每一关键帧图像分 别进行匹配， 将匹配成功的关键帧图像所对应的位置信息作为当前涂胶区域图像所对应的 位置信息， 以实现风电叶片涂胶过程的视 觉定位。 2.如权利要求1所述的用于风电叶片涂胶过程的视觉定位方法， 其特征在于， 所述按照 预设间隔均匀拍摄风电叶片各涂胶路径上各涂胶位置的图像， 得到涂胶路径关键 帧图像， 以此构建涂胶路径关键帧图像库， 包括： 在涂胶设备 上安装高清工业摄 像头； 使所述涂胶设备按照预设速度沿涂胶路径行驶； 使用所述高清工业摄像头进行所有涂胶区域和涂胶位置的图像采集， 按预设间隔均匀 拍摄风电叶片各涂胶路径上各点位的图像， 然后进行关键帧提取， 得到涂胶路径关键帧图 像， 并将得到的关键帧图像导入涂胶路径关键帧图像库。 3.如权利要求1所述的用于风电叶片涂胶过程的视觉定位方法， 其特征在于， 在构建出 涂胶路径关键帧图像库后， 所述方法还 包括： 对所述涂胶路径关键帧图像库中的各关键帧图像进行特征提取并进行特征整合， 根据 特征整合得到的特 征簇构造一张虚拟图像， 并形成视 觉单词词典； 基于所述视觉单词词典， 用词典向量表征所述涂胶 路径关键帧图像库中的每一关键帧 图像， 得到所述涂胶路径关键帧图像库中的各关键帧图像的词典向量； 相应地， 所述将采集到的当前涂胶区域图像与 所述涂胶路径关键帧图像库中的每一关 键帧图像分别进行匹配， 包括： 对当前涂胶区域图像进行特征提取， 并将提取到的特征点与 所述虚拟图像的特征簇进 行匹配， 根据匹配结果得到当前涂胶区域图像的词典向量； 计算当前涂胶区域图像的词典向量与所述涂胶路径关键帧图像库中的每一关键帧图 像的词典向量之间的相似度， 并判定相似度最高且相似度大于预设阈值的关键帧图像与当 前涂胶区域图像匹配成功。 4.如权利要求3所述的用于风电叶片涂胶过程的视觉定位方法， 其特征在于， 对所述涂 胶路径关键帧图像库中的各关键帧图像进 行特征提取并进 行特征整合， 根据特征整合得到 的特征簇构造一张虚拟图像并形成视 觉单词词典， 包括： 对所述涂胶路径关键帧图像库中的每一关键帧图像分别进行特征提取及特征描述， 得 到所述涂胶路径关键帧图像库中的所有关键帧图像的所有特 征点； 将提取到的所有特征点进行整合， 合并相近的特征点， 得到K个特征簇， 将所得到的K个 特征簇作为K个视 觉基础单词， 组成视 觉单词词典； 引入虚拟图像， 所述虚拟图像包括K个特征簇， 由得到的K个视觉基础单词作为所述虚 拟图像的K个特 征簇的描述；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114373069 A 2基于所述视觉单词词典， 用词典向量表征所述涂胶 路径关键帧图像库中的每一关键帧 图像， 得到 涂胶路径关键帧图像库中的各关键帧图像的词典向量， 包括： 计算每一视 觉基础单词的权 重， 生成单词权 重向量W＝[w1,w2,…,wK]； wi＝log10(N/ni) 其中， wi表示第i个视觉基础单词di的权重， i＝1,2, …,K； N表示所述涂胶路径关键帧 图 像库中的关键帧图像的数量， ni表示含有di的关键帧图像数量； 统计各关键帧图像中各视觉基础单词出现的次数， 并分别乘以对应视觉基础单词的权 重， 生成每一关键帧图像对应的K维词典向量V＝[v1,v2,…,vK]； vi＝ki*ωi 其中， ki表示第i个视 觉基础单词di在当前关键帧图像中出现的次数。 5.如权利要求3所述的用于风电叶片涂胶过程的视觉定位方法， 其特征在于， 在将提取 到的特征点与所述虚拟图像的特征簇进 行匹配时， 所述方法还包括： 进 行匹配修正、 过滤错 误匹配， 以提高匹配正确率。 6.如权利要求4所述的用于风电叶片涂胶过程的视觉定位方法， 其特征在于， 对当前涂 胶区域图像进行特征提取， 并将提取到的特征点与所述虚拟图像的特征簇进行匹配， 根据 匹配结果得到当前涂胶区域图像的词典向量， 包括： 对当前涂胶区域图像进行 特征提取； 将当前涂胶区域图像的特 征点与所述虚拟图像的特 征簇进行匹配； 将匹配结果乘以相应的视觉基础单词的权重， 得到当前涂胶区域图像的各个单词表征 ui， 组成当前涂胶区域图像的词典向量U＝[u1,u2,…,uK]， 以词典向量U作为当前涂胶区域 图像的视 觉单词表征 结果； 其中， ui的表达式为： ui＝xi*wi 其中， xi表示当前涂胶区域图像的第i个特征点与所述虚拟图像的第i个特征簇之间的 匹配结果； 匹配成功， 则xi取1； 匹配失败， 则xi取0。 7.如权利要求3所述的用于风电叶片涂胶过程的视觉定位方法， 其特征在于， 所述计算 当前涂胶区域图像的词典向量与所述涂胶路径关键 帧图像库中的每一关键 帧图像的词典 向量之间的相似度， 包括： 采用词频与逆向文件频率加权的算法计算当前涂胶区域图像的词典向量和与所述涂 胶路径关键帧图像库中的各关键帧图像的词典向量间的相似度。 8.如权利要求1 ‑7任一项所述的用于风电叶片涂胶过程的视觉定位方法， 其特征在于， 所述方法还 包括： 利用安装在风电叶片涂胶车间顶棚的激光投影装置， 将标识字符按预设间隔投射在风 电叶片涂胶路径上， 以标注涂胶区域及涂胶位置； 其中， 所述激光投影装置的数量为多个， 多个激光投影装置间隔预设距离安装在风电叶片上 方。 9.一种用于风电叶片涂胶过程的视 觉定位装置， 其特 征在于， 包括： 图像采集模块， 用于按照预设间隔均匀拍摄风电叶片各涂胶路径上各涂胶位置的图 像， 得到涂胶路径关键帧图像； 关键图像库模块， 用于存储所述图像采集模块所采集的涂胶路径关键帧图像， 以构建 涂胶路径关键帧图像库； 其中， 在所述涂胶路径关键帧图像库中， 每一关键帧图像 分别绑定权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114373069 A 3