CN111103297A - 一种建筑外墙面层质量的非接触式检测方法及其检测系统 - Google Patents

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CN111103297A CN202010064715.9A CN202010064715A CN111103297A CN 111103297 A CN111103297 A CN 111103297A CN 202010064715 A CN202010064715 A CN 202010064715A CN 111103297 A CN111103297 A CN 111103297A
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Abstract

本发明涉及的是建筑物检测设备技术领域，尤其涉及一种建筑外墙面层质量的非接触式检测方法，具体涉及建筑外墙面层空鼓尺寸、裂缝长度、冷热桥尺寸、脱落尺寸的非接触式检测方法，本发明还涉及一种建筑外墙面层质量的非接触式检测系统。一种建筑外墙面层质量的非接触式检测系统，其特征在于，由无人机、无人机遥控器、数据测量控制处理装置组成；所述数据测量控制处理装置安装于无人机上，所述数据测量控制处理装置包括遥测模块、地面人机交互模块、自稳测控模块、以及设置于无人机内的图像视频存储模块及图像无线传输模块一；所述无人机搭载数据测量控制处理装置由无人机遥控器进行地面遥控或者按照预设方案对建筑物任意高度的外墙面层进行检测。

Description

一种建筑外墙面层质量的非接触式检测方法及其检测系统
技术领域
本发明涉及的是建筑物检测设备技术领域，尤其涉及一种建筑外墙面层质量的非接触式检测方法，具体涉及建筑外墙面层空鼓尺寸、裂缝长度、冷热桥尺寸、脱落尺寸的非接触式检测方法，本发明还涉及一种建筑外墙面层质量的非接触式检测系统。
背景技术
建筑外墙面层（包括面砖饰面层、保温层、抹灰层等位于建筑外墙主体室外侧的构造层，以下统称面层）因施工质量、材料质量、气候条件、生物侵蚀等原因，在使用过程中会出现空鼓、开裂、冷热桥等质量问题，此类面层质量问题会降低建筑的整体节能效果，严重会导致面层脱落，危机人民生命财产安全。因此，对外墙面层的空鼓尺寸、裂缝长度、冷热桥尺寸、脱落尺寸进行准确的检测和评估，对建筑节能、安全防治等具有非常重要的意义。
目前的建筑外墙面层质量检测主要有面层现场拉拔试验、敲击法、红外热成像法等方法。其中现场拉拔试验为破坏性检测，而敲击法受限于实施范围，因此只能在建筑外立面的局部开展，其检测结果难以全面地代表整体面层质量。而常规手持红外热像仪拍摄分析法虽然能对建筑外墙面层进行普测，但是受拍摄角度、墙面热反射等原因，无法准确地对外墙面层质量问题进行判断。同时该方法仅能对外墙面质量问题进行定性检测，无法对面层空鼓尺寸、裂缝长度、冷热桥尺寸、脱落尺寸等进行定量分析。当前在非接触式测量方面应用较广的是基于测距和测角的尺寸测量技术，即通过对目标两端分别进行距离测量，并同时测量两次测距的夹角，运用余弦定理可获取目标两端点间长度，该方法操作简单，但是由于测量结果再现性较差，根据检测结果无法准确还原外墙面层质量问题所在位置，且对于空鼓、冷热桥等不可见缺陷的检测存在非常大的难度。
针对上述技术方案的缺陷，文献号为CN106501316A的发明专利申请公开了一种将红外测温仪、十字激光打线器、摄像头安装于无人机上的检测装置及相应的实施方法，该技术方案相对于敲击法及拉拔试验在一定程度上扩大了检查范围，但该技术方案未涉及如裂缝长度、温度异常部位尺寸等的质量问题的定量检测；
文献号为CN107202793A的发明专利申请公开了一种将红外热像仪、照相机安装于无人机上的检测装置及相应的实施方法，该技术方案实现了建筑外墙面层质量问题的普查，但该方法要求红外热像仪平视正对待检测面，然而实际操作中，无法对红外热像仪是否正对检测面进行判断。而且，该技术方案未涉及如裂缝长度、温度异常部位尺寸等的质量问题定量检测；
文献号为CN102914261B的属于光电一体化技术领域的发明专利，公开了一种由激光测距仪、红外热像仪、数据处理系统组成的装置及相应的实施方法，该技术方案实现了热目标的非接触式尺寸测量，该技术方案主要依据相似三角形特性测量有形热目标的切面尺寸与面积，当拍摄镜头光轴与待测平面不垂直时，将产生测量误差，无法准确测量目标的实际尺寸。
发明内容
本发明目的是针对上述不足之处提供一种建筑外墙面层质量的非接触式检测方法及其检测系统，针对外墙面层空鼓、裂缝、冷热桥、脱落等进行定位及定量检测，为建筑外墙面层质量问题的判断及评估提供更为准确的数据依据。
为实现上述目的，本发明提出如下技术方案：一种建筑外墙面层质量的非接触式检测系统，本技术方案的检测原理为对目标平面进行水平拍摄，并测量拍摄距离以及拍摄光学轴与目标平面的水平角，通过读取拍摄画面中目标物尺寸的大小，经三角变换后得到目标物的实际尺寸。本技术方案的实施过程为：利用本发明的一种建筑外墙面层质量的非接触式检测系统对建筑外墙面层进行全面拍摄。所述一种建筑外墙面层质量的非接触式检测系统实时测量拍摄距离以及拍摄光学轴与建筑外墙面层的水平角，通过微处理器按本发明中的算法实时计算比例系数。检测人员在现场或者后期读取拍摄画面中外墙面层空鼓、裂缝、冷热桥、脱落等质量问题的标尺读数，按本发明中的算法计算即可得到外墙面层空鼓、裂缝、冷热桥、脱落等质量问题的实际尺寸。本发明的技术方案考虑了拍摄角度对测量结果的影响，并对影响因子进行控制，提高了检测结果的准确性。
一种建筑外墙面层质量的非接触式检测方法及其检测系统是采取以下技术方案实现：
一种建筑外墙面层质量的非接触式检测系统由无人机、无人机遥控器、数据测量控制处理装置组成。所述数据测量控制处理装置安装于无人机上，数据测量控制处理装置包括遥测模块、地面人机交互模块、自稳测控模块、以及设置于无人机内的图像视频存储模块及图像无线传输模块一。
所述无人机搭载测控系统由无人机遥控器进行地面遥控或者按照预设方案对建筑物任意高度的外墙面层进行检测。
所述自稳测控模块包括自稳云台、旋转角传感器、红外热成像仪、可见光摄像头、激光测距仪、数据测控处理模块。
所述旋转角传感器安装于所述自稳云台的Z轴方向。所述红外热成像仪、可见光摄像头、激光测距仪为光学同轴设置。所述数据测控处理模块安装于所述红外热成像仪背离镜头一面。
所述红外热成像仪、可见光摄像头、激光测距仪分别连入数据测控处理模块。所述数据测控模块还与图像视频存储模块、旋转角传感器、遥测模块相连接。所述遥测模块还与图像视频存储模块相连接，并与地面人机交互模块进行无线通讯。所述图像视频存储模块还与图像无线传输模块一相连接并与地面人机交互模块进行无线通讯。
所述数据测控处理模块由随屏显示发生器、随屏显示发生器、微处理器一、气压高度传感器、加速度垂直角传感器组成。
所述遥测模块由随屏显示发生器三、微处理器二、加速度垂直角传感器、遥控信号解析微处理器、无线传输模块组成。
所述地面人机交互模块由图像无线传输模块二、显示器、无线传输模块、遥控信号编码微处理器、键盘组成。
所述无人机搭载遥测模块、自稳测控模块、图像视频存储模块及图像无线传输模块一。由无人机遥控器进行地面遥控或者按照预设方案对建筑物任意高度的外墙面层进行检测。
所述一种建筑外墙面层质量的非接触式检测方法是一种建筑外墙面层空鼓尺寸、裂缝长度、冷热桥尺寸、脱落尺寸等质量问题的非接触式检测方法，其步骤如下：
1.搭建数据测量控制处理装置时，将红外热成像仪、可见光摄像头、激光测距仪光学同轴设置，并将红外热成像仪、可见光摄像头、激光测距仪与数据测控处理模块的对应端口相连。系统启动后，无人机搭载遥测模块、自稳测控模块、图像视频存储模块及图像无线传输模块一，由无人机遥控器遥控或者按照预设方案对建筑外墙面层进行拍摄。
2.设置于所述自稳测控模块的红外热成像仪、可见光摄像头、激光测距仪连续拍摄建筑外墙面层并测量拍摄距离。图像及距离数据传输至数据测控处理模块。进一步的，在拍摄过程中，镜头的垂直角通过设置于数据测控处理模块内的加速度垂直角传感器一进行监测，监测数据经由微处理器一处理后通过随屏显示发生器及随屏显示发生器分别叠加于红外热成像及可见光画面，由地面检测人员分析控制，以确保水平拍摄。进一步的，Z轴的垂直角通过设置于遥测模块内的加速度垂直角传感器二进行监测，监测数据经由微处理器二处理后通过随屏显示发生器三叠加于红外热成像画面，由地面检测人员分析控制，以确保Z轴垂直于水平面。
3.在数据测控处理模块中，随屏显示发生器及随屏显示发生器分别对目标平面的红外热成像图及可见光图进行标尺叠加处理。微处理器一将距离数据解析后传输至随屏显示发生器及随屏显示发生器分别叠加于红外热成像及可见光画面。与此同时，气压高度传感器实时检测系统当前的高度，高度数据传输至所述微处理器一解析后由随屏显示发生器及随屏显示发生器分别叠加于红外热成像及可见光画面。经过数据叠加处理后的视频传输至遥测模块及图像视频存储模块后，再由图像无线传输模块一实时发送至地面人机交互模块。
4.当无人机上升/下降高度差达到预设值或者地面人机交互模块发出检测的遥控指令时，微处理器一开始执行单次检测。此时处理器执行镜头光学轴与目标平面的水平角α角的测量程序（所述测量程序将被进一步说明），α角测量完毕后读取拍摄距离D，并分别计算红外热像图及可见光图像中的目标物比例系数，随后将比例系数及无人机飞行高度传输至随屏显示发生器及随屏显示发生器分别叠加于红外热成像及可见光画面。随后，所述微处理器一向红外热成像仪及遥测模块发送保存指令，继而由遥测模块向图像视频存储模块发送保存指令，所述图像视频存储模块将叠加有数据的画面以图片或者视频的形式进行保存。与此同时，叠加有数据的画面经由图像无线传输模块一向地面人机交互模块发送实时画面。至此单次检测结束。若所拍摄图像的测量α角不满足误差控制要求，则由检测人员调整无人机方位后，通过地面人机交互模块再次发出检测指令。
5.检测人员实时通过地面人机交互模块显示画面的标尺读数、比例系数、测量误差控制因子对外墙面层空鼓尺寸、裂缝长度、冷热桥尺寸、脱落尺寸等质量问题进行定量测量。也可以后期读取所述图像视频存储模块内保存的图片及所述红外热成像仪内保存的目标平面温度场分布文件对检测结果进一步分析。
本发明的建筑外墙面层质量的非接触式的检测方法及其检测系统，结合无人机、光学成像、激光测距，运用图像叠加技术和三角变换原理，实现高层建筑外墙面层空鼓尺寸、裂缝长度、冷热桥尺寸、脱落尺寸等质量问题的非接触式定量检测。较现有其它技术方案，本发明技术方案提出了建筑外墙面层空鼓尺寸、裂缝长度、冷热桥尺寸、脱落尺寸等的具体算法，并对测量误差控制因子进行分析和控制，提高了测量准确度，从而为建筑外墙面层质量的评估提供数据依据。对建筑节能、安全防治等具有非常重要的意义。
附图说明
以下将结合附图对本发明作进一步说明：
图1是本发明建筑外墙面层质量的非接触式检测系统示意图；
图2是本发明建筑外墙面层质量的非接触式检测系统的分解图；
图3是本发明的自稳测控模块分解图；
图4是本发明的数据测量控制处理装置结构图；
图5是本发明的数据测控处理模块结构图；
图6是本发明的遥测模块结构图；
图7是本发明的地面人机交互模块结构图；
图8是本发明的数据测控处理流程图；
图9是本发明的目标尺寸计算原理图；
图10是本发明的拍摄角α测量原理图；
图11是本发明的墙建筑外墙面层质量检测场景图；
图12时本发明的墙建筑外墙面层质量检测结果输出图。
图中：1、遥测模块，2、无人机，3、地面人机交互模块，4、自稳测控模块，5、无人机遥控器，6、旋转角传感器，7、红外热成像仪，8、可见光摄像头，9、激光测距仪，10、自稳云台，11、自稳云台的Z轴，12、自稳云台的X轴，13、自稳云台的Y轴，14、数据测控处理模块，15、图像无线传输模块一，16、图像视频存储模块，17、随屏显示发生器一，18、随屏显示发生器二，19、微处理器一，20、加速度垂直角传感器一，21、加速度垂直角传感器二，22、随屏显示发生器三，23、微处理器二，24、无线传输模块一，25、遥控信号解析微处理器，26、图像无线传输模块二，27、无线传输模块二，28、遥控信号编码微处理器，29、气压高度传感器，30、建筑外墙，31、建筑外墙面层裂缝，32、建筑外墙面层脱落，33、检测输出结果图标尺X轴，34、检测输出结果图标尺Y轴，35、检测输出结果图瞄准框，36、检测输出结果图中的拍摄高度，37、检测输出结果图中的自稳云台的Z轴（11）的竖直角，38、检测输出结果图中的自稳云台的Y轴（13）竖直角，39、检测输出结果图中的拍摄角度α，40、检测输出结果图中的拍摄距离D，41、检测输出结果图中的比例系数K，42、检测输出结果图中的瞄准框（35）对应的目标物的实际边长。
具体实施方式
参照附图1-12，所述一种建筑外墙面层质量的非接触式检测系统由无人机（2）、无人机遥控器（5）、数据测量控制处理装置组成。所述测控系统安装于无人机（2）上，数据测量控制处理装置包括遥测模块（1）、地面人机交互模块（3）、自稳测控模块（4）、以及设置于无人机（2）内的图像视频存储模块(16)及图像无线传输模块一(15)。
所述无人机（2）搭载数据测量控制处理装置由无人机遥控器（5）进行地面遥控或者按照预设方案对建筑物任意高度的外墙面层进行检测。
所述自稳测控模块（4）包括自稳云台（10）、旋转角传感器（6）、红外热成像仪（7）、可见光摄像头（8）、激光测距仪（9）、数据测控处理模块（14）。
所述旋转角传感器（6）安装于所述自稳云台（10）的Z轴方向（11）。所述红外热成像仪（7）、可见光摄像头（8）、激光测距仪（9）为光学同轴设置。所述数据测控处理模块（14）安装于所述红外热成像仪（7）背离镜头一面。
所述红外热成像仪（7）、可见光摄像头（8）、激光测距仪（9）分别连入数据测控处理模块（14）。所述数据测控模块（14）还与图像视频存储模块（16）、旋转角传感器（6）、遥测模块（1）相连接。所述遥测模块（1）还与图像视频存储模块（16）相连接，并与地面人机交互模块（3）进行无线通讯。所述图像视频存储模块还与图像无线传输模块一（15）相连接并与地面人机交互模块（3）进行无线通讯。
所述数据测控处理模块（14）由随屏显示发生器（17）、随屏显示发生器（18）、微处理器一（19）、气压高度传感器（29）、加速度垂直角传感器（20）组成。
所述遥测模块由随屏显示发生器三（22）、微处理器二（23）、加速度垂直角传感器（21）、遥控信号解析微处理器（25）、无线传输模块(24)组成。
所述地面人机交互模块由图像无线传输模块二（26）、显示器、无线传输模块（27）、遥控信号编码微处理器（28）、键盘组成。
所述无人机（2）搭载遥测模块（1）、自稳测控模块（4）、图像视频存储模块(16)及图像无线传输模块一(15)。由无人机遥控器（5）进行地面遥控或者按照预设方案对建筑物任意高度的外墙面层进行检测。
所述无人机遥控器（5）采用FUTABA16SZ型无人机遥控器。
所述旋转角传感器（6）采用AS5600磁编码器。所述红外热成像仪（7）采用FLIR VUEPRO红外热成像仪。可见光摄像头（8）采用700线PAL/NTSC双模摄像头。所述激光测距仪（9）采用得科L10激光雷达。所述自稳云台（10）采用飞宇FLIR VUE专用云台。
所述图像无线传输模块一（15）采用飞翼FOXEER ClearTX 图传发射器 5.8G。所述图像视频存储模块（16）采用润科AHD双路录像拍照模块。所述随屏显示发生器一（17）采用AT6457随屏显示发生器。所述随屏显示发生器二（18）采用AT6457随屏显示发生器。所述微处理器一（19）采用MEGA328P微处理器。所述加速度垂直角传感器一(20)采用LSM303加速度垂直角传感器。所述加速度垂直角传感器二(21)采用LSM303加速度垂直角传感器。所述随屏显示发生器三（22）采用AT6457随屏显示发生器。所述微处理器二（23）采用MEGA328P微处理器。所述无线传输模块一（24）采用RF24L01无线传输模块。所述遥控信号解析微处理器（25）采用STC15W401AS遥控信号解析微处理器。所述图像无线传输模块二（26）采用5.8G图传接收机。所述无线传输模块二（27）采用RF24L01无线传输模块。所述遥控信号编码微处理器（28）采用STC12C5A60S2遥控信号编码微处理器。所述气压高度传感器（29）采用BMP280气压高度传感器。
所述一种建筑外墙面层质量的非接触式检测方法是一种建筑外墙面层空鼓尺寸、裂缝长度、冷热桥尺寸、脱落尺寸等质量问题的非接触式检测方法，其步骤如下：
1.搭建数据测量控制处理装置时，将红外热成像仪（7）、可见光摄像头（8）、激光测距仪（9）光学同轴设置，并将红外热成像仪（7）、可见光摄像头（8）、激光测距仪（9）与数据测控处理模块（14）的对应端口相连。系统启动后，无人机（2）搭载遥测模块（1）、自稳测控模块（4）、图像视频存储模块(16)及图像无线传输模块一(15)，由无人机遥控器（5）遥控或者按照预设方案对建筑外墙面层进行拍摄。
2.设置于所述自稳测控模块（4）的红外热成像仪（7）、可见光摄像头（8）、激光测距仪（9）连续拍摄建筑外墙面层并测量拍摄距离。图像及距离数据传输至数据测控处理模块（14），如图4所示。进一步的，在拍摄过程中，镜头的垂直角通过设置于数据测控处理模块（14）内的加速度垂直角传感器一（20）进行监测，监测数据经由微处理器一（19）处理后通过随屏显示发生器（17）及随屏显示发生器（18）分别叠加于红外热成像及可见光画面，由地面检测人员分析控制，以确保水平拍摄。进一步的，Z轴（11）的垂直角通过设置于遥测模块（1）内的加速度垂直角传感器二（21）进行监测，监测数据经由微处理器二（23）处理后通过随屏显示发生器三（22）叠加于红外热成像画面，由地面检测人员分析控制，以确保Z轴（11）垂直于水平面。
3.在数据测控处理模块（14）中，随屏显示发生器（17）及随屏显示发生器（18）分别对目标平面的红外热成像图及可见光图进行标尺叠加处理。微处理器一（19）将距离数据解析后传输至随屏显示发生器（17）及随屏显示发生器（18）分别叠加于红外热成像及可见光画面。与此同时，气压高度传感器（29）实时检测系统当前高度，高度数据传输至所述微处理器一（19）解析后由随屏显示发生器（17）及随屏显示发生器（18）分别叠加于红外热成像及可见光画面。经过数据叠加处理后的视频传输至遥测模块（1）及图像视频存储模块（16）后，再由图像无线传输模块一（15）实时发送至地面人机交互模块（3）。
4.当无人机（2）上升/下降高度差达到预设值或者地面人机交互模块（3）发出检测的遥控指令时，微处理器一（19）开始执行单次检测。此时处理器（19）执行镜头光学轴与目标平面的水平角α角的测量程序（所述测量程序将被进一步说明），α角测量完毕后读取拍摄距离D，并分别计算红外热像图及可见光图像中的目标物比例系数，随后将比例系数及无人机飞行高度传输至随屏显示发生器（17）及随屏显示发生器（18）分别叠加于红外热成像及可见光画面。随后，所述微处理器一（19）向红外热成像仪（7）及遥测模块（1）发送保存指令，继而由遥测模块（1）向图像视频存储模块（16）发送保存指令，所述图像视频存储模块（16）将叠加有数据的画面以图片或者视频的形式进行保存。与此同时，叠加有数据的画面经由图像无线传输模块一（15）向地面人机交互模块（3）发送实时画面。至此单次检测结束。若所拍摄图像的测量α角不满足误差控制要求，则由检测人员调整无人机方位后，通过地面人机交互模块（3）再次发出检测指令。
5.检测人员实时通过地面人机交互模块（3）显示画面的标尺读数、比例系数、测量误差控制因子对外墙面层空鼓尺寸、裂缝长度、冷热桥尺寸、脱落尺寸等质量问题进行定量测量。也可以后期读取所述图像视频存储模块（16）内保存的图片及所述红外热成像仪（7）内保存的目标平面温度场分布文件对检测结果进一步分析。
进一步的，所述步骤 3 中的对目标平面的红外热成像图及可见光图进行标尺叠加处理是利用随屏显示发生器在视频数据流中的每一帧叠加一个预设的标尺画面，用于计量目标的比例尺寸n。
进一步的，所述步骤 4 中地面人机交互模块（3）发出检测的遥控指令是指检测人员由地面人机交互模块（3）上设置的键盘输入检测指令传输至所述地面人机交互模块（3）上设置的遥控信号编码微处理器（28）进行编码，再传输至所述地面人机交互模块（3）上设置的无线传输模块（27），无线传输至遥测模块（1）解析后再传输至所述数据测控处理模块（14）内设置的微处理器一（19）。
进一步的，所述步骤 4 中镜头光学轴与目标平面的水平角α测量程序为：α角经间接测量原理如图10所示。单次检测被触发时，微处理器一（19）记录下镜头当前方位作为初始方位，随后向自稳云台（10）发出指令，使镜头水平偏转一定角度，之后激光测距仪（9）测量镜头到辅助测距点C 1 的距离oC 1 ，并通过安装于所述自稳云台（10）Z轴方向（11）的旋转角传感器（6）由初始方位及当前方位计算偏转角γ 1 。然后微处理器一（19）向自稳云台（10）发出指令，使镜头水平偏转反向偏转一个较小的角度，此时激光测距仪（9）测量镜头到辅助测距点C 2 的距离oC 2 ，并通过安装于所述自稳云台（10）Z轴方向（11）的旋转角传感器（6）由初始方位及当前方位计算偏转角γ 2 ，如此循环测量直至镜头反向偏转至所述初始方位。由此得到一系列的oC i 及γ i ，并通过公式
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
计算α i （i=1，2，3…）最终α取一系列α i 值的算数平均值。其中：α角为测量误差控制因子，其使用方法将被进一步说明，q i p为中拍摄点p到垂足q i （i=1，2，3…）的距离，oC i 为镜头到辅助测距点C i （i=1，2，3…）的距离，D为镜头到拍摄点p的距离，γ i 为初始方位到辅助测距方位的偏转角，详见图10拍摄角α测量原理图。
进一步的，所述步骤 4 中算法根据三角变换原理如图9所示，根据相似三角形原理有
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
其中：D为透镜中心到拍摄目标的距离、d为透镜中心到感光元件的距离即焦距、l为拍摄目标在感光元件上成像的尺寸，A’B’为图9目标尺寸计算原理图中点A’到点B’的长度。先设：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
，其中n为目标物成像的叠加标尺读数或目标物在光感元件上所占的像素个数，在图9中
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE007
、κ为单位标尺读数对应感光元件上像的实际大小或感光元件上单个像素的实际宽度或高度，再设：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
则有：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
。再根据三角变换有
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE013
，进一步换算得：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
，则有：
Figure DEST_PATH_IMAGE016
。其中：AB为目标尺寸、D为激光测距距离，n A’p 、 n B’p 为目标物的叠加标尺读数或者像素数量如图9所示、Ratio为通过标定得到并保存于微处理器一（19）的EEPROM内的镜头系数、α为镜头光学轴与目标平面的水平角为技术方案中的测量误差控制因子、Ap为图9目标尺寸计算原理图中点A到点p的距离、Bp为图9目标尺寸计算原理图中点B到点p的距离、A’p为图9目标尺寸计算原理图中点A’到点p的距离、B’p为图9目标尺寸计算原理图中点B’到点p的距离。优选的，令
Figure DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
，进一步变换公式得：
Figure DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
。由上式可知，当α趋近于90°时，Δ1，Δ2的极限值
Figure DEST_PATH_IMAGE021
，
Figure DEST_PATH_IMAGE022
，故只要调整拍摄方位，使镜头光学轴与目标平面的水平角α控制在90°周围的一定范围内，Δ1，Δ2就可以控制在一个足够小的值。此时，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
，从而简化计算过程，并保证较高的测量准确度。
进一步的，所述Ratio值对某一特定的定焦镜头而言为一个固定值，不同的定焦镜头其Ratio各不相同。在此装置中，镜头 Ratio值通过标定得出。标定过程为：在不同距离垂直拍摄已知尺寸的平面目标物并计算得到一系列Ratio i 值，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
其中，n i 为第i次拍摄时已知尺寸目标物的标尺读数，L i 为第i次拍摄时已知尺寸目标物的实际尺寸，D i 为第i次拍摄时的拍摄距离，D i 应覆盖实际应用中的预估距离。最终Ratio值取Ratio i 的算术平均值
Figure DEST_PATH_IMAGE025
。红外热成像仪和可见光摄像头的Ratio值分别标定，并保存于微处理器一（19）的存储器EEPROM内。
实施例
如图1-12所示，本发明所涉及的测量系统包括无人机（2）、无人机遥控器（5）、安装于所述无人机（2）上的数据测量控制处理装置。进一步的，所述数据测量控制处理装置包括遥测模块（1）、地面人机交互模块（3）、自稳测控模块（4）、以及设置于无人机（2）内的图像视频存储模块(16)及图像无线传输模块一(15)。
所述无人机（2）搭载数据测量控制处理装置由无人机遥控器（5）进行地面遥控或者按照预设方案对建筑物任意高度的外墙面层进行检测。
进一步的，所述自稳测控模块（4）包括自稳云台（10）、旋转角传感器（6）、红外热成像仪（7）、可见光摄像头（8）、激光测距仪（9）、数据测控处理模块（14）。
进一步的，所述旋转角传感器（6）安装于所述自稳云台（10）的Z轴方向（11）。进一步的，所述红外热成像仪（7）、可见光摄像头（8）、激光测距仪（9）为光学同轴设置。进一步的，所述数据测控处理模块（14）安装于所述红外热成像仪（7）背离镜头一面。
进一步的，所述红外热成像仪（7）、可见光摄像头（8）、激光测距仪（9）分别连入数据测控处理模块（14）。所述数据测控模块（14）还与图像视频存储模块（16）、旋转角传感器（6）、遥测模块（1）相连接。所述遥测模块（1）还与图像视频存储模块（16）相连接，并与地面人机交互模块（3）进行无线通讯。所述图像视频存储模块还与图像无线传输模块一（15）相连接并与地面人机交互模块（3）进行无线通讯。
进一步的，所述数据测控处理模块（14）由随屏显示发生器（17）、随屏显示发生器（18）、微处理器一（19）、气压高度传感器（29）、加速度垂直角传感器（20）组成。
进一步的，所述遥测模块由随屏显示发生器三（22）、微处理器二（23）、加速度垂直角传感器（21）、遥控信号解析微处理器（25）、无线传输模块(24)组成。
进一步的，所述地面人机交互模块由图像无线传输模块二（26）、显示器、无线传输模块（27）、遥控信号编码微处理器（28）、键盘组成。
本发明的建筑外墙面层空鼓尺寸、裂缝长度、冷热桥尺寸、脱落尺寸等质量问题的非接触式检测的具体实施步骤如下：
1.搭建数据测量控制处理装置时，将红外热成像仪（7）、可见光摄像头（8）、激光测距仪（9）光学同轴设置，并将红外热成像仪（7）、可见光摄像头（8）、激光测距仪（9）与数据测控处理模块（14）的对应端口相连。系统启动后，无人机（2）搭载遥测模块（1）、自稳测控模块（4）、图像视频存储模块(16)及图像无线传输模块一(15)，由无人机遥控器（5）遥控或者按照预设方案对建筑外墙面层进行拍摄。
2.设置于所述自稳测控模块（4）的红外热成像仪（7）、可见光摄像头（8）、激光测距仪（9）连续拍摄建筑外墙面层并测量拍摄距离。图像及距离数据传输至数据测控处理模块（14），如图4所示。进一步的，在拍摄过程中，镜头的垂直角通过设置于数据测控处理模块（14）内的加速度垂直角传感器一（20）进行监测，监测数据经由微处理器一（19）处理后通过随屏显示发生器（17）及随屏显示发生器（18）分别叠加于红外热成像及可见光画面，由地面检测人员分析控制，以确保水平拍摄。进一步的，Z轴（11）的垂直角通过设置于遥测模块（1）内的加速度垂直角传感器二（21）进行监测，监测数据经由微处理器二（23）处理后通过随屏显示发生器三（22）叠加于红外热成像画面，由地面检测人员分析控制，以确保Z轴（11）垂直于水平面。
3.在数据测控处理模块（14）中，随屏显示发生器（17）及随屏显示发生器（18）分别对目标平面的红外热成像图及可见光图进行标尺叠加处理。微处理器一（19）将距离数据解析后传输至随屏显示发生器（17）及随屏显示发生器（18）分别叠加于红外热成像及可见光画面。与此同时，气压高度传感器（29）实时检测系统当前高度，高度数据传输至所述微处理器一（19）解析后由随屏显示发生器（17）及随屏显示发生器（18）分别叠加于红外热成像及可见光画面。经过数据叠加处理后的视频传输至遥测模块（1）及图像视频存储模块（16）后，再由图像无线传输模块一（15）实时发送至地面人机交互模块（3）。
4.当无人机（2）上升/下降高度差达到预设值或者地面人机交互模块（3）发出检测的遥控指令时，微处理器一（19）开始执行单次检测。此时处理器（19）执行镜头光学轴与目标平面的水平角α角的测量程序（所述测量程序将被进一步说明），α角测量完毕后读取拍摄距离D，并分别计算红外热像图及可见光图像中的目标物比例系数，随后将比例系数及无人机飞行高度传输至随屏显示发生器（17）及随屏显示发生器（18）分别叠加于红外热成像及可见光画面。随后，所述微处理器一（19）向红外热成像仪（7）及遥测模块（1）发送保存指令，继而由遥测模块（1）向图像视频存储模块（16）发送保存指令，所述图像视频存储模块（16）将叠加有数据的画面以图片或者视频的形式进行保存。与此同时，叠加有数据的画面经由图像无线传输模块一（15）向地面人机交互模块（3）发送实时画面。至此单次检测结束。若所拍摄图像的测量α角不满足误差控制要求，则由检测人员调整无人机方位后，通过地面人机交互模块（3）再次发出检测指令。
5.检测人员实时通过地面人机交互模块（3）显示画面的标尺读数、比例系数、测量误差控制因子对外墙面层空鼓尺寸、裂缝长度、冷热桥尺寸、脱落尺寸等质量问题进行定量测量。也可以后期读取所述图像视频存储模块（16）内保存的图片及所述红外热成像仪（7）内保存的目标平面温度场分布文件对检测结果进一步分析。
进一步的，所述步骤 3 中的对目标平面的红外热成像图及可见光图进行标尺叠加处理是利用随屏显示发生器在视频数据流中的每一帧叠加一个预设的标尺画面，用于计量目标的比例尺寸n。
进一步的，所述步骤 4 中地面人机交互模块（3）发出检测的遥控指令是指检测人员由地面人机交互模块（3）上设置的键盘输入检测指令传输至所述地面人机交互模块（3）上设置的遥控信号编码微处理器（28）进行编码，再传输至所述地面人机交互模块（3）上设置的无线传输模块（27），无线传输至遥测模块（1）解析后再传输至所述数据测控处理模块（14）内设置的微处理器一（19）。
进一步的，所述步骤 4 中镜头光学轴与目标平面的水平角α测量程序为：α角经间接测量原理如图10所示。单次检测被触发时，微处理器一（19）记录下镜头当前方位作为初始方位，随后向自稳云台（10）发出指令，使镜头水平偏转一定角度，之后激光测距仪（9）测量镜头到辅助测距点C 1 的距离oC 1 ，并通过安装于所述自稳云台（10）Z轴方向（11）的旋转角传感器（6）由初始方位及当前方位计算偏转角γ 1 。然后微处理器一（19）向自稳云台（10）发出指令，使镜头水平偏转反向偏转一个较小的角度，此时激光测距仪（9）测量镜头到辅助测距点C 2 的距离oC 2 ，并通过安装于所述自稳云台（10）Z轴方向（11）的旋转角传感器（6）由初始方位及当前方位计算偏转角γ 2 ，如此循环测量直至镜头反向偏转至所述初始方位。由此得到一系列的oC i 及γ i ，并通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
计算α i （i=1，2，3…）最终α取一系列α i 值的算数平均值。其中：α角为测量误差控制因子，其使用方法将被进一步说明，q i p为中拍摄点p到垂足q i （i=1，2，3…）的距离，oC i 为镜头到辅助测距点C i （i=1，2，3…）的距离，D为镜头到拍摄点p的距离，γ i 为初始方位到辅助测距方位的偏转角，详见图10拍摄角α测量原理图。
进一步的，所述步骤 4 中算法根据三角变换原理如图9所示，根据相似三角形原理有
Figure DEST_PATH_IMAGE030
其中：D为透镜中心到拍摄目标的距离、d为透镜中心到感光元件的距离即焦距、l为拍摄目标在感光元件上成像的尺寸，A’B’为图9目标尺寸计算原理图中点A’到点B’的长度。先设：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
，其中n为目标物成像的叠加标尺读数或目标物在光感元件上所占的像素个数，在图9中
Figure DEST_PATH_IMAGE032
、κ为单位标尺读数对应感光元件上像的实际大小或感光元件上单个像素的实际宽度或高度，再设：
Figure DEST_PATH_IMAGE033
则有：
Figure DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure DEST_PATH_IMAGE035
，
Figure DEST_PATH_IMAGE036
。再根据三角变换有
Figure DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
，进一步换算得：
Figure DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure DEST_PATH_IMAGE040
，则有：
Figure DEST_PATH_IMAGE041
。其中：AB为目标尺寸、D为激光测距距离，n A’p 、 n B’p 为目标物的叠加标尺读数或者像素数量如图9所示、Ratio为通过标定得到并保存于微处理器一（19）的EEPROM内的镜头系数、α为镜头光学轴与目标平面的水平角为技术方案中的测量误差控制因子、Ap为图9目标尺寸计算原理图中点A到点p的距离、Bp为图9目标尺寸计算原理图中点B到点p的距离、A’p为图9目标尺寸计算原理图中点A’到点p的距离、B’p为图9目标尺寸计算原理图中点B’到点p的距离。优选的，令
Figure DEST_PATH_IMAGE042
，
Figure DEST_PATH_IMAGE043
，进一步变换公式得：
Figure DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure DEST_PATH_IMAGE045
。由上式可知，当α趋近于90°时，极限
Figure DEST_PATH_IMAGE046
，故只要根据测量得到的α角调整拍摄方位，使镜头光学轴与目标平面的水平角α控制在90°周围的可接受范围内，Δ1，Δ2就可以控制在一个可接受的值以内。此时，
Figure DEST_PATH_IMAGE047
，在具体实施过程中，微处理器一（19）计算比例系数
Figure DEST_PATH_IMAGE048
，并将计算结果通过随屏显示发生器（17）及随屏显示发生器（18）分别叠加于红外热成像及可见光画面，从而简化计算过程，且具有较高的测量准确度。
进一步的，所述Ratio值对某一特定的定焦镜头而言为一个固定值，不同的定焦镜头其Ratio各不相同。在此装置中，镜头 Ratio值通过标定得出。标定过程为：在不同距离垂直拍摄已知尺寸的平面目标物并计算得到一系列Ratio i 值，
Figure DEST_PATH_IMAGE049
其中，n i 为第i次拍摄时已知尺寸目标物的标尺读数，L i 为第i次拍摄时已知尺寸目标物的实际尺寸，D i 为第i次拍摄时的拍摄距离，D i 应覆盖实际应用中的预估距离。最终Ratio值取Ratio i 的算术平均值
Figure 594128DEST_PATH_IMAGE050
。红外热成像仪和可见光摄像头的Ratio值分别标定，并保存于微处理器一（19）的存储器EEPROM内。
以墙建筑外墙面层质量检测场景为例进行说明如图11。系统启动后，无人机（2）搭载遥测模块（1）、自稳测控模块（4）、置于无人机（2）内的图像视频存储模块(16)及图像无线传输模块一(15)，由无人机遥控器（5）遥控或者按照预设方案对存在面层裂缝（31）和面层脱落（32）的建筑外墙（30）进行拍摄，拍摄画面实时传输至地面人机交互模块（3）。当无人机（2）上升/下降高度差达到预设值或者地面人机交互模块（3）发出检测的遥控指令时，系统开始检测，检测结果实时传输至地面人机交互模块（3）。
检测输出结果图包括：标尺X轴（33），标尺Y轴（34），瞄准框（35），拍摄高度（36），自稳云台的Z轴（11）的竖直角（37），自稳云台的Y轴（13）的竖直角（38），拍摄角度α（39），拍摄距离D（40），比例系数K（41），瞄准框（35）对应的目标物的实际边长（42），如图12。
在适当的拍摄方位，自稳云台的Z轴（11）的竖直角（37），自稳云台的Y轴（13）的竖直角（38）满足要求且测量误差控制因子拍摄角度α（39）满足误差控制要求时，地面检测人员读取建筑外墙面层脱落（32）的标尺X轴（33）标尺Y轴（34），乘以比例系数K（41），即可得到建筑外墙面层脱落（32）在长度方向和高度方向的实际尺寸。
优选的，若调整无人机至适当的拍摄方位和距离，使瞄准框（35）边界刚好对应目标物边界，可通过瞄准框（35）对应的目标物的实际边长（42）直接读取目标物的长或高的尺寸。

Claims (10)

1.一种建筑外墙面层质量的非接触式检测系统，其特征在于，由无人机、无人机遥控器、数据测量控制处理装置组成；
所述数据测量控制处理装置安装于无人机上，所述数据测量控制处理装置包括遥测模块、地面人机交互模块、自稳测控模块、以及设置于无人机内的图像视频存储模块及图像无线传输模块一；
所述无人机搭载数据测量控制处理装置由无人机遥控器进行地面遥控或者按照预设方案对建筑物任意高度的外墙面层进行检测。
2.根据权利要求1所述的一种建筑外墙面层质量的非接触式检测系统，其特征在于，所述自稳测控模块包括自稳云台、旋转角传感器、红外热成像仪、可见光摄像头、激光测距仪、数据测控处理模块；
所述旋转角传感器安装于所述自稳云台的Z轴方向，所述红外热成像仪、可见光摄像头、激光测距仪为光学同轴设置，所述数据测控处理模块安装于所述红外热成像仪背离镜头一面；
所述红外热成像仪、可见光摄像头、激光测距仪分别连入数据测控处理模块；所述数据测控模块还与图像视频存储模块、旋转角传感器、遥测模块相连接，所述遥测模块还与图像视频存储模块相连接，并与地面人机交互模块进行无线通讯；所述图像视频存储模块还与图像无线传输模块一相连接并与地面人机交互模块进行无线通讯；
所述数据测控处理模块由随屏显示发生器、随屏显示发生器、微处理器一、气压高度传感器、加速度垂直角传感器组成。
3.根据权利要求1所述的一种建筑外墙面层质量的非接触式检测系统，其特征在于，所述遥测模块由随屏显示发生器三、微处理器二、加速度垂直角传感器、遥控信号解析微处理器、无线传输模块组成。
4.根据权利要求1所述的一种建筑外墙面层质量的非接触式检测系统，其特征在于，所述地面人机交互模块由图像无线传输模块二、显示器、无线传输模块、遥控信号编码微处理器、键盘组成。
5.一种建筑外墙面层质量的非接触式检测方法，其特征在于，是一种建筑外墙面层空鼓尺寸、裂缝长度、冷热桥尺寸、脱落尺寸质量问题的非接触式检测方法，其步骤如下：
（1）搭建数据测量控制处理装置时，将红外热成像仪、可见光摄像头、激光测距仪光学同轴设置，并将红外热成像仪、可见光摄像头、激光测距仪与数据测控处理模块的对应端口相连，系统启动后，无人机搭载遥测模块、自稳测控模块、图像视频存储模块及图像无线传输模块一，由无人机遥控器遥控或者按照预设方案对建筑外墙面层进行拍摄；
（2）设置于所述自稳测控模块的红外热成像仪、可见光摄像头、激光测距仪连续拍摄建筑外墙面层并测量拍摄距离，图像及距离数据传输至数据测控处理模块；进一步的，在拍摄过程中，镜头的垂直角通过设置于数据测控处理模块内的加速度垂直角传感器一进行监测，监测数据经由微处理器一处理后通过随屏显示发生器及随屏显示发生器分别叠加于红外热成像及可见光画面，由地面检测人员分析控制，以确保水平拍摄；进一步的，Z轴的垂直角通过设置于遥测模块内的加速度垂直角传感器二进行监测，监测数据经由微处理器二处理后通过随屏显示发生器三叠加于红外热成像画面，由地面检测人员分析控制，以确保Z轴垂直于水平面；
（3）在数据测控处理模块中，随屏显示发生器及随屏显示发生器分别对目标平面的红外热成像图及可见光图进行标尺叠加处理，微处理器一将距离数据解析后传输至随屏显示发生器及随屏显示发生器分别叠加于红外热成像及可见光画面，与此同时，气压高度传感器实时检测系统当前的高度，高度数据传输至所述微处理器一解析后由随屏显示发生器及随屏显示发生器分别叠加于红外热成像及可见光画面，经过数据叠加处理后的视频传输至遥测模块及图像视频存储模块后，再由图像无线传输模块一实时发送至地面人机交互模块；
（4）当无人机上升/下降高度差达到预设值或者地面人机交互模块发出检测的遥控指令时，微处理器一开始执行单次检测，此时处理器执行镜头光学轴与目标平面的水平角α角的测量程序，α角测量完毕后读取拍摄距离D，并分别计算红外热像图及可见光图像中的目标物比例系数，随后将比例系数及无人机飞行高度传输至随屏显示发生器及随屏显示发生器分别叠加于红外热成像及可见光画面；随后，所述微处理器一向红外热成像仪及遥测模块发送保存指令，继而由遥测模块向图像视频存储模块发送保存指令，所述图像视频存储模块将叠加有数据的画面以图片或者视频的形式进行保存；与此同时，叠加有数据的画面经由图像无线传输模块一向地面人机交互模块发送实时画面；至此单次检测结束；若所拍摄图像的测量α角不满足误差控制要求，则由检测人员调整无人机方位后，通过地面人机交互模块再次发出检测指令；
（5）检测人员实时通过地面人机交互模块显示画面的标尺读数、比例系数、测量误差控制因子对外墙面层空鼓尺寸、裂缝长度、冷热桥尺寸、脱落尺寸质量问题进行定量测量；也可以后期读取所述图像视频存储模块内保存的图片及所述红外热成像仪内保存的目标平面温度场分布文件对检测结果进一步分析。
6.根据权利要求5所述的一种建筑外墙面层质量的非接触式检测方法，其特征在于，所述步骤 （3） 中的对目标平面的红外热成像图及可见光图进行标尺叠加处理是利用随屏显示发生器在视频数据流中的每一帧叠加一个预设的标尺画面，用于计量目标的比例尺寸n。
7.根据权利要求5所述的一种建筑外墙面层质量的非接触式检测方法，其特征在于，所述步骤 （4） 中地面人机交互模块发出检测的遥控指令是指检测人员由地面人机交互模块上设置的键盘输入检测指令传输至所述地面人机交互模块上设置的遥控信号编码微处理器进行编码，再传输至所述地面人机交互模块上设置的无线传输模块，无线传输至遥测模块解析后再传输至所述数据测控处理模块内设置的微处理器一。
8.根据权利要求5所述的一种建筑外墙面层质量的非接触式检测方法，其特征在于，所述步骤（ 4 ）中镜头光学轴与目标平面的水平角α测量程序为：单次检测被触发时，微处理器一记录下镜头当前方位作为初始方位，随后向自稳云台发出指令，使镜头水平偏转一定角度，之后激光测距仪测量镜头到辅助测距点C 1 的距离oC 1 ，并通过安装于所述自稳云台Z轴方向的旋转角传感器由初始方位及当前方位计算偏转角γ 1 ，然后微处理器一向自稳云台发出指令，使镜头水平偏转反向偏转一个较小的角度，此时激光测距仪测量镜头到辅助测距点C 2 的距离oC 2 ，并通过安装于所述自稳云台Z轴方向的旋转角传感器由初始方位及当前方位计算偏转角γ 2 ，如此循环测量直至镜头反向偏转至所述初始方位；由此得到一系列的oC i 及γ i ，并通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
计算α i （i=1，2，3…）最终α取一系列α i 值的算数平均值，其中：α角为测量误差控制因子，其使用方法将被进一步说明，q i p为中拍摄点p到垂足q i （i=1，2，3…）的距离， oC i 为镜头到辅助测距点C i （i=1，2，3…）的距离，D为镜头到拍摄点p的距离，γ i 为初始方位到辅助测距方位的偏转角。
9.根据权利要求5所述的一种建筑外墙面层质量的非接触式检测方法，其特征在于，所述步骤 （4）中根据相似三角形原理有
Figure DEST_PATH_IMAGE005
其中：D为透镜中心到拍摄目标的距离、d为透镜中心到感光元件的距离即焦距、l为拍摄目标在感光元件上成像的尺寸，A’B’为目标尺寸计算原理图中点A’到点B’的长度；先设：
Figure DEST_PATH_IMAGE006
，其中n为目标物成像的叠加标尺读数或目标物在光感元件上所占的像素个数，在图9中
Figure DEST_PATH_IMAGE007
、κ为单位标尺读数对应感光元件上像的实际大小或感光元件上单个像素的实际宽度或高度，再设：
Figure DEST_PATH_IMAGE008
则有：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
。
10.根据权利要求6所述的一种建筑外墙面层质量的非接触式检测方法，其特征在于，所述Ratio值对某一特定的定焦镜头而言为一个固定值，不同的定焦镜头其Ratio各不相同，在此装置中，镜头 Ratio值通过标定得出，标定过程为：在不同距离垂直拍摄已知尺寸的平面目标物并计算得到一系列Ratio i 值，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
其中，n i 为第i次拍摄时已知尺寸目标物的标尺读数，L i 为第i次拍摄时已知尺寸目标物的实际尺寸，D i 为第i次拍摄时的拍摄距离，D i 应覆盖实际应用中的预估距离，最终Ratio值取Ratio i 的算术平均值
Figure DEST_PATH_IMAGE013
，红外热成像仪和可见光摄像头的Ratio值分别标定，并保存于微处理器一的存储器EEPROM内所述Ratio值对某一特定的定焦镜头而言为一个固定值，不同的定焦镜头其Ratio各不相同，在此装置中，镜头 Ratio值通过标定得出，标定过程为：在不同距离垂直拍摄已知尺寸的平面目标物并计算得到一系列Ratio i 值，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
其中，n i 为第i次拍摄时已知尺寸目标物的标尺读数，L i 为第i次拍摄时已知尺寸目标物的实际尺寸，D i 为第i次拍摄时的拍摄距离，D i 应覆盖实际应用中的预估距离；最终Ratio值取Ratio i 的算术平均值
Figure 907585DEST_PATH_IMAGE013
，红外热成像仪和可见光摄像头的Ratio值分别标定，并保存于微处理器一的存储器EEPROM内。
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