CN108490030B - 基于无人机红外热成像的建筑围护结构热工性能检测方法 - Google Patents

基于无人机红外热成像的建筑围护结构热工性能检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于无人机红外热成像的建筑围护结构热工性能检测方法，包括确定路线、拍摄红外热像图、获取空间坐标信息、温度范围划分、图像拼接、数据权重计算、人机交互、分析评价等步骤；本发明提供的方法将原始红外热图像划分成温度区间图像，有利于检测人员更直观的观测出温度差异，将无人机航拍与虚拟现实技术相结合，使检测和评价方法更加智能化、人性化和直观化，检测结果更加准确。

Description

基于无人机红外热成像的建筑围护结构热工性能检测方法
技术领域
本发明涉及一种检测方法，特别涉及一种基于无人机红外热成像的建筑围护结构热工性能检测方法。
背景技术
随着人们的生活水平逐渐提高，建筑能耗占总建筑耗能的比例也逐渐提高，解决建筑能耗问题的关键即是建筑节能。因此，近年来各地相继出台了绿色建筑或节能建筑等建筑围护结构的评价标准，基于建筑节能理念的新型节能建筑得到广泛推广。虽然在建筑物设计阶段依据了节能标准进行设计，但施工阶段因受各种现场环境的影响，并不能完全做到建成建筑的各项环节都符合设计的节能标准。对建成建筑以及建筑围护结构热工性能检测与评价不仅是技术难点、研究重点，同时也是更快推广节能型建筑的重要举措。
无人机建筑红外热像技术目前主要应用于建筑节能质量检测方面，因其远程、全面、非接触的特性受到广泛关注，可准确完整的对建筑进行检测，业主可以根据建筑红外热像检测结果，及时发现缺陷，针对性的进行修复。
目前各机构的实验室对建筑门窗及墙体等建筑构件的热工性能检测技术现已成熟，但运用传统的检测方法在对建成建筑进行检测时，如公布号CN101078699A的发明专利公开的围护结构整体隔热性能的检测方法中，检测仪器简单，测量结果缺少说服力，而且测试方法具有很大主观性和限制性；公布号CN 102636313A的发明专利公开的基于红外热成像图像处理的渗漏源检测装置中，测试条件严格，费时费力，流程繁琐；公布号CN103196565A的发明专利公开的基于红外热图的建筑室内节能检测点标记方法中，介绍了建筑室内红外温度区间图像的分析，但仍没有提出具体的一种整体建筑红外热像检测方法。
目前在建筑红外热成像检测领域还没有可以应用于实际的完整的建筑围护结构热工性能检测评价方法或系统。
发明内容
本发明的目的是解决现阶段缺少对整体建筑围护结构热工性能检测评价的方法或系统的问题，提供的一种基于无人机红外热成像的建筑围护结构热工性能检测方法。
本发明提供的基于无人机红外热成像的建筑围护结构热工性能检测方法，包括以下步骤：
(1)确定路线：确定本次需要评价的建筑物地理位置及外围尺寸，同时对建筑物周边环境进行勘察，确定本次无人机航拍具体路线，无人机航拍云台搭载红外线热成像仪、定位系统和无线传输系统，由地面控制人员遥控起飞，沿设计路线飞行；
(2)拍摄红外热像图：由无人机航拍云台搭载的红外线热成像仪扫描待测建筑，拍摄待测建筑外部红外热像图，并获取所拍摄建筑物红外热像图每个像素点的温度信息，同时通过无线传输系统将红外热像图和相关信息传回上位机进行储存备用；
(3)获取空间坐标信息：由无人机航拍云台搭载的定位系统获取无人机的实时位置以及三维姿态，并将相关信息实时传回上位机，由上位机建立空间坐标系，结合无人机传回的图像确定待测建筑物的空间坐标信息，建立建筑物空间模型；
(4)温度范围划分：首先按照所获取的建筑物红外热像图每个像素点的温度选定基点温度区间，然后将上述步骤得到的红外热像图按照基点温度区间范围划分成数个温度区间，并将每个不同范围的温度区间用不同深度的颜色表示，形成温度区间图像；
(5)图像拼接：将上述步骤得到的待测建筑的多角度温度区间图像经过去噪、增强处理，利用HARRIS算子提取特征点，用RANSEC算法去除错误匹配，基于特征点的匹配，进行温度区间图像拼接形成待测建筑整体温度区间图像；
(6)数据权重计算：根据上述步骤得到的待测建筑整体温度区间图像计算建筑外表面的热工缺陷程度、传热系数误差率和气密性，并储存在数据库中；
(7)人机交互：将上述步骤生成的建筑整体温度区间图像与建筑的三维空间坐标进行叠加，相关数据以文字形式标注在图像相应位置，生成可在VR虚拟现实设备上显示的3D格式图像，传输到VR眼镜中，通过佩戴VR眼镜观测建筑整体情况，操控无人机飞行；
(8)分析评价：对比数据库中的测量数据与现行绿色建筑评价标准规定，依据实际建筑对被动式建筑、既有建筑、装配式建筑等不同类型建筑的围护结构热工性能情况作出专项分析评价，生成相应的检测报告。
步骤(3)中所述的定位系统包括GPS定位系统和IMU模块，其中GPS定位系统用来接收GPS卫星传送的无人机实时位置数据，IMU模块测量无人机所在位置的三维姿态。
步骤(4)中所述的温度范围划分具体包括：设红外热像图上最高温度TM，最低温度TN，依据检测环境条件以及当地情况，选定确切无热工性能缺陷某区域所测温度区间范围[TM0，TN0]，测量多次无热工性能缺陷区域温度范围，并取平均值[TAM0，TANO],TNO＜＜TAN0＜TAM0＜＜TM0，以[TAM0，TAN0]区间为基点温度区间，并在[TM，TN]范围内，按照基点温度区间差值，划分若干等差温度子区间，并将不同温度区间用不同深浅颜色来表示，形成新的温度区间图像，区间长度5-10℃，区间个数3-7个为宜。
步骤(6)中所述的建筑外表面热工缺陷程度计算方法如下：利用步骤(4)划分后的温度区间图像上相对面积比值Δ指标评价建筑外表面的热工缺陷程度：
Figure BDA0001613360870000041
式中，Δ为建筑检测表面缺陷图像面积与整体图像面积的比值，Ai为检测出第i处缺陷面积(m2)，A为待检测建筑表面总面积(m2)，其中，Δ所代表的建筑检测表面缺陷图像面积与整体图像面积的比值在计算中用温度区间图像像素点数的比值来代替，相应的Ai为温度区间图像显示的缺陷区域的像素点数，A为温度区间图像全部像素点数，所述的缺陷区域即该区域温度范围低于待测建筑表面标准温度。
步骤(6)中所述的传热系数误差率：
Figure BDA0001613360870000042
其中，Ka为待测建筑设计时的理论传热系数，Kb为实际传热系数，依据传热学公式
Figure BDA0001613360870000043
其中，qb为平均热流密度，
Figure BDA0001613360870000044
ti为温度区间图像每个像素点的温度，ni为相同温度像素点的数目，n为总的像素点数，t0为墙内表面温度，∝为对流换热系数，tb为墙内测得温度，tw为墙外测得温度。
步骤(6)中所述的气密性计算方法如下：
确定划分的温度区间图像某待测区域最高温度Ta,最低温度Tb，平均温度T0，对比最高温度Ta或最低温度Tb与平均温度T0的差值ΔT，即为气密性参考值。
步骤(8)中所述的分析评价方法如下表：
Figure BDA0001613360870000051
本发明中所述的无人机航拍云台、红外线热成像仪、无线传输系统、GPS定位系统和IMU模块以及VR眼镜均为现有设备，因此具体结构不在此赘述；HARRIS算子和RANSEC算法属于现有算法，具体过程不在此赘述。
本发明的有益效果：
1.本发明提供的方法，针对建筑或不同房间不同的功能需求，将原始红外热图像划分成温度区间图像，即将零散碎片化、分解不明显的色彩图像划分为等差的、分界明显、色彩差异大的图像，有利于检测人员更直观的观测出温度差异，可通过图像颜色区间直观对建筑物进行节能分析评价。
2.本发明提供的方法，较所用设备或技术更为成熟，且易于操作和推广，采用无人机搭载红外线热成像仪和定位系统，对建筑物整体围护结构或高层某建筑构件进行检测评价，实现了非接触式测评，不需要通过人工反复多次架设测量仪器，节省大量人力物力，能快速、整体反映建筑物热工性能；不受人为因素或建筑本身等主观因素的影响，建立红外数据库进行整理分析，通过数据直接显示，客观真实。
3.本发明提供的方法将无人机航拍与虚拟现实技术相结合，改变传统的检测和评价方法，将图像与数据相结合同时提供给观测者，观测者可以对照图像结合数据进行分析评价，使检测和评价方法更加智能化、人性化和直观化，检测结果更加准确。
附图说明
图1为本发明整体流程示意图。
图2为本发明图像处理过程示意图。
具体实施方式
请参阅图1-图2所示：
本发明提供的基于无人机红外热成像的建筑围护结构热工性能检测方法，包括以下步骤：
(1)确定路线：确定本次需要评价的建筑物地理位置及外围尺寸，同时对建筑物周边环境进行勘察，确定本次无人机航拍具体路线，无人机航拍云台搭载红外线热成像仪、定位系统和无线传输系统，由地面控制人员遥控起飞，沿设计路线飞行，无线传输系统可采用WiFi、2G、3G、4G等无线信号进行数据传输；
(2)拍摄红外热像图：由无人机航拍云台搭载的红外线热成像仪扫描待测建筑，拍摄待测建筑外部红外热像图，并获取所拍摄建筑物红外热像图每个像素点的温度信息，同时通过无线传输系统将红外热像图和相关信息传回上位机，所述的上位机可以为台式电脑、笔记本电脑、平板电脑等终端设备；
(3)获取空间坐标信息：由无人机航拍云台搭载的定位系统获取无人机的实时位置以及三维姿态，并将相关信息实时传回上位机，由上位机建立空间坐标系，结合无人机传回的图像确定待测建筑物的空间坐标信息，建立建筑物空间模型；
(4)温度范围划分：首先按照所获取的建筑物红外热像图每个像素点的温度选定基点温度区间，然后将上述步骤得到的红外热像图按照基点温度区间范围划分成数个温度区间，并将每个不同范围的温度区间用不同深度的颜色表示，形成温度区间图像；
(5)图像拼接：将上述步骤得到的待测建筑的多角度温度区间图像经过去噪、增强处理，利用HARRIS算子提取特征点，用RANSEC算法去除错误匹配，基于特征点的匹配，进行温度区间图像拼接形成待测建筑整体温度区间图像；
(6)数据权重计算：根据上述步骤得到的待测建筑整体温度区间图像计算建筑外表面的热工缺陷程度、传热系数误差率和气密性，并储存在数据库中；
(7)人机交互：将上述步骤生成的建筑整体温度区间图像与建筑的三维空间坐标进行叠加，相关数据以文字形式标注在图像相应位置，生成可在VR虚拟现实设备上显示的3D格式图像，传输到VR眼镜中，通过佩戴VR眼镜观测建筑整体情况，操控无人机飞行；
(8)分析评价：对比数据库中的测量数据与现行绿色建筑评价标准规定，依据实际建筑对被动式建筑、既有建筑、装配式建筑等不同类型建筑的围护结构热工性能情况作出专项分析评价，生成相应的检测报告。
步骤(3)中所述的定位系统包括GPS定位系统和IMU模块，其中GPS定位系统用来接收GPS卫星传送的无人机实时位置数据，IMU模块测量无人机所在位置的三维姿态。
步骤(4)中所述的温度范围划分具体包括：设红外热像图上最高温度TM，最低温度TN，依据检测环境条件以及当地情况，选定确切无热工性能缺陷某区域所测温度区间范围[TM0，TN0]，测量多次无热工性能缺陷区域温度范围，并取平均值[TAM0，TAN0],TN0＜＜TAN0＜TAM0＜＜TM0，以[TAM0，TANO]区间为基点温度区间，并在[TM，TN]范围内，按照基点温度区间差值，划分若干等差温度子区间，并将不同温度区间用不同深浅颜色来表示，形成新的温度区间图像，区间长度5-10℃，区间个数3-7个为宜。
实施例：设红外热像图上最高温度29.8℃，最低温度0℃，依据检测环境条件以及当地情况，选定确切无热工性能缺陷某区域所测温度区间范围10℃-15℃，测量多次无热工性能缺陷区域温度范围，并取平均值10℃-15℃，以10℃-15℃区间为基点温度区间，并在29.8℃-0℃范围内，按照基点温度区间差值，划分成0℃-5℃、5℃-10℃、10℃-15℃、15℃-20℃、20℃-25℃、25℃-30℃，并将不同温度区间用不同深浅颜色来表示。
步骤(6)中所述的建筑外表面热工缺陷程度计算方法如下：利用步骤(4)划分后的温度区间图像上相对面积比值Δ指标评价建筑外表面的热工缺陷程度：
Figure BDA0001613360870000081
式中，Δ为建筑检测表面缺陷图像面积与整体图像面积的比值，Ai为检测出第j处缺陷面积(m2)，A为待检测建筑表面总面积(m2)，其中，Δ所代表的建筑检测表面缺陷图像面积与整体图像面积的比值在计算中用温度区间图像像素点数的比值来代替，相应的Ai为温度区间图像显示的缺陷区域的像素点数，A为温度区间图像全部像素点数，所述的缺陷区域即该区域温度范围低于待测建筑表面标准温度。
步骤(6)中所述的传热系数误差率：
Figure BDA0001613360870000082
其中，Ka为待测建筑设计时的理论传热系数，Kb为实际传热系数，依据传热学公式
Figure BDA0001613360870000091
其中，qb为平均热流密度，
Figure BDA0001613360870000092
ti为温度区间图像每个像素点的温度，ni为相同温度像素点的数目，n为总的像素点数，t0为墙内表面温度，∝为对流换热系数，tb为墙内测得温度，tw为墙外测得温度。
步骤(6)中所述的气密性计算方法如下：
确定划分的温度区间图像某待测区域最高温度Ta,最低温度Tb，平均温度T0，对比最高温度Ta或最低温度Tb与平均温度T0的差值ΔT，即为气密性参考值，对比最低或最高温度与平均温度的差值ΔT相差4℃之内认为合格。
实施例：温度区间图像划分某区域的最低温度为-0.4℃，最高温度9.7℃，平均温度1.5℃，则9.7℃温度附近区域存在气密性问题；某区域最低温度12℃，最高温度19℃，平均温度15℃，则说明气密性合格。
步骤(8)中所述的分析评价方法如下表：
Figure BDA0001613360870000093

Claims (4)

1.一种基于无人机红外热成像的建筑围护结构热工性能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）确定路线：确定本次需要评价的建筑物地理位置及外围尺寸，同时对建筑物周边环境进行勘察，确定本次无人机航拍具体路线，无人机航拍云台搭载红外线热成像仪、定位系统和无线传输系统，由地面控制人员遥控起飞，沿设计路线飞行；
（2）拍摄红外热像图：由无人机航拍云台搭载的红外线热成像仪扫描待测建筑，拍摄待测建筑外部红外热像图，并获取所拍摄建筑物红外热像图每个像素点的温度信息，同时通过无线传输系统将红外热像图和相关信息传回上位机；
（3）获取空间坐标信息：由无人机航拍云台搭载的定位系统获取无人机的实时位置以及三维姿态，并将相关信息实时传回上位机，由上位机建立空间坐标系，结合无人机传回的图像确定待测建筑物的空间坐标信息，建立建筑物空间模型；
（4）温度范围划分：首先按照所获取的建筑物红外热像图每个像素点的温度选定基点温度区间，具体包括：设红外热像图上最高温度
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，最低温度
Figure 919273DEST_PATH_IMAGE002
，依据检测环境条件以及当地情况，选定确切无热工性能缺陷某区域所测温度区间范围
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，测量多次无热工性能缺陷区域温度范围，并取平均值
Figure 804052DEST_PATH_IMAGE004
，以
Figure DEST_PATH_IMAGE005
区间为基点温度区间，并在
Figure 133402DEST_PATH_IMAGE006
范围内，将上述步骤得到的红外热像图按照基点温度区间范围划分成数个等差温度区间，并将每个不同范围的温度区间用不同深度的颜色表示，形成温度区间图像；
（5）图像拼接：将上述步骤得到的待测建筑的多角度温度区间图像经过去噪、增强处理，利用HARRIS算子提取特征点，用RANSEC算法去除错误匹配，基于特征点的匹配，进行温度区间图像拼接形成待测建筑整体温度区间图像；
（6）数据权重计算：根据上述步骤得到的待测建筑整体温度区间图像计算建筑外表面的热工缺陷程度、传热系数误差率和气密性，并储存在数据库中；所述的建筑外表面热工缺陷程度计算方法如下：利用步骤（4）划分后的温度区间图像上相对面积比值
Figure 129040DEST_PATH_IMAGE008
指标评价建筑外表面的热工缺陷程度：
Figure 329077DEST_PATH_IMAGE010
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为建筑检测表面缺陷图像面积与整体图像面积的比值，
Figure 650337DEST_PATH_IMAGE012
为检测出第i处缺陷面积（m2），A为待检测建筑表面总面积（m2），其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
所代表的建筑检测表面缺陷图像面积与整体图像面积的比值在计算中用温度区间图像像素点数的比值来代替，相应的
Figure 201404DEST_PATH_IMAGE012
为温度区间图像显示的缺陷区域的像素点数，A为温度区间图像全部像素点数，所述的缺陷区域即该区域温度范围低于待测建筑表面标准温度；
所述的传热系数误差率：
Figure DEST_PATH_IMAGE015
其中
Figure 733DEST_PATH_IMAGE016
为待测建筑设计时的理论传热系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为实际传热系数，依据传热学公式
Figure 586435DEST_PATH_IMAGE018
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为平均热流密度，
Figure 78596DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
为温度区间图像每个像素点的温度，
Figure 376679DEST_PATH_IMAGE022
为相同温度像素点的数目，n为总的像素点数，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
为墙内表面温度，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
为对流换热系数，
Figure 714120DEST_PATH_IMAGE026
为墙内测得温度，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
为墙外测得温度；
所述的气密性计算方法如下：
确定划分的温度区间图像某待测区域最高温度
Figure 685487DEST_PATH_IMAGE028
,最低温度
Figure DEST_PATH_IMAGE029
，平均温度
Figure 82970DEST_PATH_IMAGE030
，对比最高温度
Figure 546313DEST_PATH_IMAGE028
或最低温度
Figure 156286DEST_PATH_IMAGE029
与平均温度
Figure 451001DEST_PATH_IMAGE030
的差值
Figure DEST_PATH_IMAGE031
，即为气密性参考值；
（7）人机交互：将上述步骤生成的建筑整体温度区间图像与建筑的三维空间坐标进行叠加，相关数据以文字形式标注在图像相应位置，生成可在VR虚拟现实设备上显示的3D格式图像，传输到VR眼镜中，通过佩戴VR眼镜观测建筑整体情况，操控无人机飞行；
（8）分析评价：对比数据库中的测量数据与现行绿色建筑评价标准规定，依据实际建筑对被动式建筑、既有建筑、装配式建筑等不同类型建筑的围护结构热工性能情况作出专项分析评价，生成相应的检测报告。
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机红外热成像的建筑围护结构热工性能检测方法，其特征在于：步骤（3）中所述的定位系统包括GPS定位系统和IMU模块，其中GPS定位系统用来接收GPS卫星传送的无人机实时位置数据，IMU模块测量无人机所在位置的三维姿态。
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机红外热成像的建筑围护结构热工性能检测方法，其特征在于：步骤（4）中所述的等差温度子区间长度5-10℃，区间个数3-7个。
4.根据权利要求1所述的一种基于无人机红外热成像的建筑围护结构热工性能检测方法，其特征在于：步骤（8）中所述的分析评价方法如下表：
Figure DEST_PATH_IMAGE033
。
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