CN106841215A - 基于互联网土木工程结构表现缺陷评定双ccd检测系统 - Google Patents

基于互联网土木工程结构表现缺陷评定双ccd检测系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于互联网土木工程结构表现缺陷评定双CCD检测系统，包括外部设备、单片机控制器和云端服务器，外部设备通过GPRS网络分别与云端服务器和无线射频收发模块连接；单片机控制器的输入端分别与第一图像采集模块、第二图像采集模块、第一水平角检测模块、第一俯仰角检测模块、第二水平角检测模块、第二俯仰角检测模块、GPS定位模块和电源模块的输出端电性连接；第一图像采集模块的输入端与第一CCD相机的输出端电性连接；第二图像采集模块的输入端与第二CCD相机的输出端电性连接，该发明的有益效果是智能化程度高，外部设备通过互联网控制检测系统，云端服务器实时对采集数据分析处理并反馈分析结果至外部设备。

Description

基于互联网土木工程结构表现缺陷评定双CCD检测系统
技术领域
本发明属于土木工程结构缺陷检测技术领域，尤其涉及一种基于互联网土木工程结构表现缺陷评定双CCD检测系统。
背景技术
由于外部环境的变化以及人为失误的影响，土木工程结构在服役过程中会出现各种不同程度的损伤，而混凝土结构的缺陷大多始发于或显露于结构表面，如裂缝、孔洞、腐蚀坑、凹槽等，使整体结构的安全性、完整性及可使役性降低，影响结构的正常使用。这些缺陷的存在严重地威胁着结构的安全可靠性，可能导致结构失稳或强度破坏，严重甚至影响工程的正常运行和效益的发挥。为了保证安全生产，因此必须定期对结构进行检测和安全评估。土木工程结构表观缺陷传统的检测方法主要靠目测，由检测人员进行肉眼观察或探摸。这样目测只能大概估计裂缝的尺寸范围，而不能得到精确的结果；而且，由于自身条件的限制，使目测方法具有检测能力有限、检测可靠性低、检测时间长、费用高等缺点。为了提高检测效率与精度，降低劳动强度，节省检测费用，人们一直都在探索更有效的检测手段和方法。CCD检测成像技术作为一种重要的无损检测手段，具有速度快、非接触、操作简单等优点，在许多领域内发挥了巨大作用，在土木工程领域将为结构表观缺陷的检测提供一种新的技术支持。而采用双CCD检测系统不但可评定土木工程结构表观缺陷的面内尺寸，还可实现缺陷尺寸的离面深度测量，能够更好地满足工程检测的实际需求。但是目前的双CCD检测系统在操作的过程中智能化程度较低，不能够及时的给出准确的检测评估报告，且操作过程容易受到人为因素的影响，检测数据无法及时有效的保存。
发明内容
本发明为解决公知技术中存在的技术问题而提供一种智能化程度高，外部设备可通过互联网控制的，检测数据能实时存储以及分析处理的一种基于互联网土木工程结构表现缺陷评定双CCD检测系统。
本发明为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是：基于互联网土木工程结构表现缺陷评定双CCD检测系统，包括外部设备、单片机控制器和云端服务器，所述外部设备通过GPRS网络分别与云端服务器和无线射频收发模块连接；所述单片机控制器的输入端分别与第一图像采集模块、第二图像采集模块、第一水平角检测模块、第一俯仰角检测模块、第二水平角检测模块、第二俯仰角检测模块、GPS定位模块和电源模块的输出端电性连接；所述单片机控制器分别与无线射频收发模块、数据存储模块和数据库模块电性连接；所述云端服务器通过GPRS网络与无线射频收发模块连接；所述第一图像采集模块的输入端与第一CCD相机的输出端电性连接；所述第二图像采集模块的输入端与第二CCD相机的输出端电性连接；
所述第一水平角检测模块和第一俯仰角检测模块均设置在第一CCD相机上；
所述第二水平角检测模块和第二俯仰角检测模块均设置在第二CCD相机上；
所述GPS定位模块设置在固定第一CCD相机和第二CCD相机的支架上；
所述外部设备为手机、电脑具有网络连接功能的电子产品。
进一步，所述单片机控制器设置有混合矩阵列向量和跳频频率估算模块，所述混合矩阵列向量和跳频频率估算模块的估算方法包括：
第一步，在p(p＝0，1，2，…P-1)时刻，对表示的频率值进行聚类，得到的聚类中心个数表示p时刻存在的载频个数，个聚类中心则表示载频的大小，分别用表示；
第二步，对每一采样时刻p(p＝0，1，2，…P-1)，利用聚类算法对进行聚类，同样可得到个聚类中心，用表示；
第三步，对所有求均值并取整，得到源信号个数的估计即
第四步，找出的时刻，用ph表示，对每一段连续取值的ph求中值，用表示第l段相连ph的中值，则表示第l个频率跳变时刻的估计；
第五步，根据第二步中估计得到的以及第四步中估计得到的频率跳变时刻估计出每一跳对应的个混合矩阵列向量具体公式为：
这里表示第l跳对应的个混合矩阵列向量估计值；
第六步，估计每一跳对应的载频频率，用表示第l跳对应的个频率估计值，计算公式如下：
进一步，所述单片机控制器采用离散函数模型：
式中：u(0)为初始信号，μ为混沌参数，ν为分数阶阶数，n为信号长度，j表示第j步迭代，α(μ,ν,j,n)为离散积分核，u(n)为第n步信号，n和N设置为800，m为1,L,N的整数。
进一步，所述单片机控制器采用分数阶离散微积分的函数模型为：
式中，a为初始点，0＜ν＜1为分数阶阶数，t＝a+1-ν,a+2-ν,...，Δu(s)＝u(s+1)-u(s)，Γ为伽马函数；
所述经典的Logistic方程定义为：
进一步，所述单片机控制器计算数字调制信号的分数低阶模糊函数按以下进行：
接收信号y(t)表示为：
y(t)＝x(t)+n(t)；
其中，x(t)为数字调制信号，n(t)为标准SαS分布的脉冲噪声；MASK和MPSK调制，x(t)的解析形式表示为：
其中，N为采样点数，an为发送的信息符号，在MASK信号中，an＝0，1，2，…，M-1，M为调制阶数，在MPSK信号中，an＝ej2πε/M，ε＝0,1,2,…,M-1，g(t)表示矩形成型脉冲，Tb表示符号周期，fc表示载波频率，载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数。
进一步，所述第一图像采集模块和第二图像采集模块信噪比计算模块，所述信噪比计算公式为：均方根误差计算公式：信号泄漏下降沿幅值损失计算公式为：式中x(i)为拟合泄漏音波信号幅值，单位kPa，为滤波后的伪泄漏音波信号幅值，单位kPa，minx(i)为拟合泄漏音波信号下降沿幅值极小值，单位kPa，为滤波后的伪泄漏音波信号下降沿幅值极小值，单位kPa。
本发明提供的基于互联网土木工程结构表现缺陷评定双CCD检测系统，外部设备通过GPRS网络可对单片机控制器直接控制，便于远程操作，云端服务器可对所采集的数据实时的分析保存并给出评估报告，通过GPRS网络可将评估报告传输至外部设备，与传统技术相比，极大地提高了工作效率，且多个检测装置实时检测各部位数据，避免了人为操作失误现象的出现，提高了检测的准确率。
附图说明
图1是本发明实施例提供基于互联网的土木工程结构表现缺陷评定双CCD检测系统结构示意图。
图中：1、外部设备；2、单片机控制器；3、云端服务器；4、GPRS网络；5、无线射频收发模块；6、第一图像采集模块；7、第二图像采集模块；8、第一水平角检测模块；9、第一俯仰角检测模块；10、第二水平角检测模块；11、第二俯仰角检测模块；12、GPS定位模块；13、电源模块；14、数据存储模块；15、数据库模块；16、第一CCD相机；17、第二CCD相机。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合图1对本发明的结构作详细的描述。
本发明实施例提供的基于互联网土木工程结构表现缺陷评定双CCD检测系统包括外部设备、单片机控制器和云端服务器，所述外部设备通过GPRS网络分别与云端服务器和无线射频收发模块连接；所述单片机控制器的输入端分别与第一图像采集模块、第二图像采集模块、第一水平角检测模块、第一俯仰角检测模块、第二水平角检测模块、第二俯仰角检测模块、GPS定位模块和电源模块的输出端电性连接；所述单片机控制器分别与无线射频收发模块、数据存储模块和数据库模块电性连接；所述云端服务器通过GPRS网络与无线射频收发模块连接；所述第一图像采集模块的输入端与第一CCD相机的输出端电性连接；所述第二图像采集模块的输入端与第二CCD相机的输出端电性连接。
进一步，所述第一水平角检测模块和第一俯仰角检测模块均设置在第一CCD相机上。
进一步，所述第二水平角检测模块和第二俯仰角检测模块均设置在第二CCD相机上。
进一步，所述GPS定位模块设置在固定第一CCD相机和第二CCD相机的支架上。
进一步，所述外部设备为手机、电脑等具有网络连接功能的电子产品。
进一步，所述单片机控制器设置有混合矩阵列向量和跳频频率估算模块，所述混合矩阵列向量和跳频频率估算模块的估算方法包括：
第一步，在p(p＝0，1，2，…P-1)时刻，对表示的频率值进行聚类，得到的聚类中心个数表示p时刻存在的载频个数，个聚类中心则表示载频的大小，分别用表示；
第二步，对每一采样时刻p(p＝0，1，2，…P-1)，利用聚类算法对进行聚类，同样可得到个聚类中心，用表示；
第三步，对所有求均值并取整，得到源信号个数的估计即
第四步，找出的时刻，用ph表示，对每一段连续取值的ph求中值，用表示第l段相连ph的中值，则表示第l个频率跳变时刻的估计；
第五步，根据第二步中估计得到的以及第四步中估计得到的频率跳变时刻估计出每一跳对应的个混合矩阵列向量具体公式为：
这里表示第l跳对应的个混合矩阵列向量估计值；
第六步，估计每一跳对应的载频频率，用表示第l跳对应的个频率估计值，计算公式如下：
进一步，所述单片机控制器采用离散函数模型：
式中：u(0)为初始信号，μ为混沌参数，ν为分数阶阶数，n为信号长度，j表示第j步迭代，α(μ,ν,j,n)为离散积分核，u(n)为第n步信号，n和N设置为800，m为1,L,N的整数。
进一步，所述单片机控制器采用分数阶离散微积分的函数模型为：
式中，a为初始点，0＜ν＜1为分数阶阶数，t＝a+1-ν,a+2-ν,...，Δu(s)＝u(s+1)-u(s)，Γ为伽马函数；
所述经典的Logistic方程定义为：
进一步，所述单片机控制器计算数字调制信号的分数低阶模糊函数按以下进行：
接收信号y(t)表示为：
y(t)＝x(t)+n(t)；
其中，x(t)为数字调制信号，n(t)为标准SαS分布的脉冲噪声；MASK和MPSK调制，x(t)的解析形式表示为：
其中，N为采样点数，an为发送的信息符号，在MASK信号中，an＝0，1，2，…，M-1，M为调制阶数，在MPSK信号中，an＝ej2πε/M，ε＝0,1,2,…,M-1，g(t)表示矩形成型脉冲，Tb表示符号周期，fc表示载波频率，载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数。
进一步，所述第一图像采集模块和第二图像采集模块信噪比计算模块，所述信噪比计算公式为：均方根误差计算公式：信号泄漏下降沿幅值损失计算公式为：式中x(i)为拟合泄漏音波信号幅值，单位kPa，为滤波后的伪泄漏音波信号幅值，单位kPa，minx(i)为拟合泄漏音波信号下降沿幅值极小值，单位kPa，为滤波后的伪泄漏音波信号下降沿幅值极小值，单位kPa。
工作原理：该基于互联网的土木工程结构表现缺陷评定双CCD检测系统，外部设备通过GPRS网络直接控制单片机控制器，第一CCD相机和第二CCD相机拍摄的图像分别经过第一图像采集模块和第二图像采集模块反馈给单片机控制器，且第一水平角检测模块、第一俯仰角检测模块、第二水平角检测模块和第二俯仰角检测模块所检测的数据同步反馈给单片机控制器，单片机控制器通过GPRS网络与云端服务器建立连接，将所采集到的数据传输至云端服务器，云端服务器对采集数据进行分析并存储，并将分析结果通过GPRS网络反馈给外部设备，外部设备可实时的查看检测评估报告，GPS定位模块可对检测系统的工作位置定位并生成记录，整个系统智能化程度较高，避免了人为失误现象的发生，提高了检测的准确率。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于互联网土木工程结构表现缺陷评定双CCD检测系统，包括外部设备、单片机控制器和云端服务器，其特征在于：所述外部设备通过GPRS网络分别与云端服务器和无线射频收发模块连接；所述单片机控制器的输入端分别与第一图像采集模块、第二图像采集模块、第一水平角检测模块、第一俯仰角检测模块、第二水平角检测模块、第二俯仰角检测模块、GPS定位模块和电源模块的输出端电性连接；所述单片机控制器分别与无线射频收发模块、数据存储模块和数据库模块电性连接；所述云端服务器通过GPRS网络与无线射频收发模块连接；所述第一图像采集模块的输入端与第一CCD相机的输出端电性连接；所述第二图像采集模块的输入端与第二CCD相机的输出端电性连接；
所述第一水平角检测模块和第一俯仰角检测模块均设置在第一CCD相机上；
所述第二水平角检测模块和第二俯仰角检测模块均设置在第二CCD相机上；
所述GPS定位模块设置在固定第一CCD相机和第二CCD相机的支架上；
所述外部设备为手机、电脑具有网络连接功能的电子产品。
2.如权利要求1所述的基于互联网土木工程结构表现缺陷评定双CCD检测系统，其特征在于，所述单片机控制器设置有混合矩阵列向量和跳频频率估算模块，所述混合矩阵列向量和跳频频率估算模块的估算方法包括：
第一步，在p(p＝0，1，2，…P-1)时刻，对表示的频率值进行聚类，得到的聚类中心个数表示p时刻存在的载频个数，个聚类中心则表示载频的大小，分别用表示；
第二步，对每一采样时刻p(p＝0，1，2，…P-1)，利用聚类算法对进行聚类，同样可得到个聚类中心，用表示；
第三步，对所有求均值并取整，得到源信号个数的估计即
N ^ = r o u n d ( 1 p Σ p = 0 P - 1 N ^ p ) ;
第四步，找出的时刻，用ph表示，对每一段连续取值的ph求中值，用表示第l段相连ph的中值，则表示第l个频率跳变时刻的估计；
第五步，根据第二步中估计得到的以及第四步中估计得到的频率跳变时刻估计出每一跳对应的个混合矩阵列向量具体公式为：
a ^ n ( l ) = 1 p ‾ h ( 1 ) · Σ p = 1 , p ≠ p h p ‾ h ( 1 ) b n , p 0 l = 1 , 1 p ‾ h ( l ) - p ‾ h ( l - 1 ) · Σ p = p ‾ h ( l - 1 ) + 1 , p ≠ p h p ‾ h ( l ) b n , p 0 l > 1 , , n = 1 , 2 , ... , N ^
这里表示第l跳对应的个混合矩阵列向量估计值；
第六步，估计每一跳对应的载频频率，用表示第l跳对应的个频率估计值，计算公式如下：
f ^ c , n ( l ) = 1 p ‾ h ( 1 ) · Σ p = 1 , p ≠ p h p ‾ h ( 1 ) f o n ( p ) l = 1 , 1 p ‾ h ( l ) - p ‾ h ( l - 1 ) · Σ p = p ‾ h ( l - 1 ) + 1 , p ≠ p h p ‾ h ( l ) f o n ( p ) l > 1 , , n = 1 , 2 , ... , N ^ .
3.如权利要求1所述的基于互联网土木工程结构表现缺陷评定双CCD检测系统，其特征在于，所述单片机控制器采用离散函数模型：
u ( n ) = u ( 0 ) + Σ j = 1 n α ( μ , v , j , n ) u ( j - 1 ) ( 1 - u ( j - 1 ) ) ;
式中：u(0)为初始信号，μ为混沌参数，ν为分数阶阶数，n为信号长度，j表示第j步迭代，α(μ,ν,j,n)为离散积分核，u(n)为第n步信号，n和N设置为800，m为1,L,N的整数。
4.如权利要求1所述的基于互联网土木工程结构表现缺陷评定双CCD检测系统，其特征在于，所述单片机控制器采用分数阶离散微积分的函数模型为：
Δ a v C u ( t ) = 1 Γ ( 1 - v ) Σ s = a t - 1 + v ( t - s - 1 ) ( - v ) Δ u ( s ) ;
式中，a为初始点，0＜ν＜1为分数阶阶数，t＝a+1-ν,a+2-ν,...，Δu(s)＝u(s+1)-u(s)，Γ为伽马函数；
所述经典的Logistic方程定义为：
d u d t = K u ( t ) ( 1 - u ( t ) ) .
5.如权利要求1所述的基于互联网土木工程结构表现缺陷评定双CCD检测系统，其特征在于，所述单片机控制器计算数字调制信号的分数低阶模糊函数按以下进行：
接收信号y(t)表示为：
y(t)＝x(t)+n(t)；
其中，x(t)为数字调制信号，n(t)为标准SαS分布的脉冲噪声；MASK和MPSK调制，x(t)的解析形式表示为：
其中，N为采样点数，an为发送的信息符号，在MASK信号中，an＝0，1，2，…，M-1，M为调制阶数，在MPSK信号中，an＝ej2πε/M，ε＝0,1,2,…,M-1，g(t)表示矩形成型脉冲，Tb表示符号周期，fc表示载波频率，载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数。
6.如权利要求1所述的基于互联网土木工程结构表现缺陷评定双CCD检测系统，其特征在于，所述第一图像采集模块和第二图像采集模块信噪比计算模块，所述信噪比计算公式为：均方根误差计算公式：信号泄漏下降沿幅值损失计算公式为：式中x(i)为拟合泄漏音波信号幅值，单位kPa，为滤波后的伪泄漏音波信号幅值，单位kPa，minx(i)为拟合泄漏音波信号下降沿幅值极小值，单位kPa，为滤波后的伪泄漏音波信号下降沿幅值极小值，单位kPa。
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