CN111168694A - 基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别系统和方法，系统包括：机器人运行模块、物联传感模块和智能处理显示模块；机器人运行模块包括设置轨道子系统、行进子系统、动力子系统、通讯子系统和定位子系统；物联传感模块包括设置在建筑结构内的监测点处的数据采集子系统、图像采集子系统、设备检测子系统和数据传输子系统；智能处理显示模块包括区块链网络系统和部署在区块链网络系统中的健康监测智能合约；智能处理显示模块用于对数据进行处理、分析，并生成预警信息。本发明采用智能机器人巡检结合区块链网络处理分析数据的方式，极大地节省了人力物力，有助于监测工作的完成。
Description
技术领域
本发明涉及建筑结构损伤识别的技术领域，更具体地，涉及基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别系统和方法。
背景技术
建筑物如桥梁、隧道等，在使用过程中往往会产生衬砌裂损、衬砌腐蚀、隧道冻害、震害、火灾、洞内通风不良和照明质量不高等危害，这些危害不仅常常导致隧道内事故的发生，还对隧道的安全、舒适、正常运营产生了巨大影响和威胁。
目前，建筑结构的运行维护还只停留在以人工静态检查为主的阶段。工作环境较为艰苦，速度慢、效率低、占用线路时间长，加上有些问题靠人工无法快速识别判断等因素使得人工维护成为制约机电设备运行时效性的一大重点和难点。此外，人工检测需由具备相关专业知识及受过严格培训的工程师来完成，相较主要依托维护人员个人经验，获得的数据也往往缺乏准确性和客观性
随着感知、计算、控制等技术的迭代升级和图像识别、自然语音处理、深度认知学习等人工智能技术在机器人领域的深入应用，机器人领域的服务化趋势日益显著。如今机器人在各行各业的广泛应用，给交通问题的解决带来了希望和曙光，通过“机器换人”的思潮，机器人在交通领域展现出独特价值。若能将集多种前沿科技于一身的机器人应用在高速公路行业，必定能大大提升高速公路行业的整体运营效率和服务水平。
因此，现有技术中亟需能够采用“机器换人”的方式来对桥梁、隧道等建筑结构漏水、塌陷、裂纹等损伤进行识别和预警的技术方案。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明提供了利用机器人的智能感知功能来实现由机器人对桥梁、隧道等建筑结构的漏水、塌陷、裂纹进行智能识别和预警的基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别系统和方法。
为实现上述目的，本发明通过下述技术方案予以实现：
基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别系统，由系统本体构成，其特征是，所述系统本体包括：机器人运行模块、物联传感模块和智能处理显示模块，
所述机器人运行模块包括设置轨道子系统、行进子系统、动力子系统、通讯子系统和定位子系统；
所述轨道子系统包括设置在建筑结构内的巡检轨道；所述行进子系统包括沿所述巡检轨道行进的机器人；所述动力子系统包括为所述机器人提供动力的动力装置；所述通讯子系统包括设置在所述机器人上的无线通讯装置；所述定位子系统包括设置在所述机器人上的GPS定位系统；
所述物联传感模块包括设置在建筑结构内的监测点处的数据采集子系统、图像采集子系统、设备检测子系统和数据传输子系统；
所述数据采集子系统包括设置在所述机器人上的传感器；所述图像采集子系统包括设置在所述机器人上的数字摄像头；所述设备检测子系统包括设置在所述机器人上的用于检测隧道内风机是否正常运转的风速风向检测仪；所述数据传输子系统用于将所述传感器、所述数字摄像头和所述设备检测子系统上传的数据进行集中存储，并进行预处理，然后传输到智能处理显示模块；
所述智能处理显示模块包括区块链网络系统和部署在所述区块链网络系统中的健康监测智能合约，所述区块链网络系统由多个彼此互相连接的节点组成；所述智能处理显示模块用于对数据进行处理、分析，判断建筑结构的性能，并生成预警信息。
所述数据传输子系统包括本地网关，所述本地网关分别与所述传感器、所述数字摄像头、所述设备检测子系统、所述机器人运行模块以及所述智能处理显示模块无线连接；
所述本地网关用于将传感器、数字摄像头和所述设备检测子系统采集的数据通过无线传输装置上传至智能处理显示模块。
所述传感器包括位移传感器、加速度传感器、温度传感器、湿度传感器和应力应变传感器，所述设备检测子系统包括设置在所述机器人上的用于检测隧道内风机是否正常运转的风速风向检测仪。
所述机器人沿所述巡检轨道行进的速度为1-4m/s。
所述节点为计算机。
所述动力装置为电池或电机。
本发明还包含如下的技术方案：
基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别方法，包括以下步骤：
(一)动力子系统为机器人提供动力，使机器人沿巡检轨道行进，通过机器人上的无线通讯装置和GPS定位系统实时定位机器人的位置；
(二)当机器人行进到巡检轨道上预设的监测点时，启动物联传感模块，将传感器、数字摄像头和所述设备检测子系统采集的数据，通过无线传输装置上传至数据传输子系统，数据传输子系统将原始数据进行集中存储，并进行预处理，然后通过无线传输装置传输到智能处理显示模块；
(三)通过节点上的客户端触发部署在区块链网络系统中的健康监测智能合约，数据进行处理、分析，判断建筑结构的安全状况，并生成预警信息。
所述数据传输子系统包括本地网关，所述本地网关分别与所述传感器、所述数字摄像头、所述设备检测子系统、所述机器人运行模块以及所述智能处理显示模块无线连接；
在步骤(二)中，所述本地网关将传感器、数字摄像头和所述设备检测子系统采集的数据通过无线传输装置上传至智能处理显示模块。
所述传感器包括位移传感器、加速度传感器、温度传感器、湿度传感器和应力应变传感器。
所述机器人沿所述巡检轨道行进的速度为1-4m/s。
本发明与现有技术相比的有益效果是：
1)漏水、塌陷、裂纹等事关桥梁、隧道等建筑物的安全，采用智能机器人巡检结合区块链网络处理分析数据的方式，极大地节省了人力物力，有助于监测工作的完成。
2)在机器人上安装多种传感器和数字摄像头来监控建筑结构的漏水、塌陷、裂纹，并控制机器人沿巡检轨道行进，可以有效的提高巡检的频率和巡检精度。
附图说明
图1是基本发明的系统图。
具体实施方式
如图1所示的基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别系统，由系统本体构成，系统本体包括：机器人运行模块、物联传感模块和智能处理显示模块。
机器人运行模块包括设置轨道子系统、行进子系统、动力子系统、通讯子系统和定位子系统。
轨道子系统包括设置在建筑结构内的巡检轨道；行进子系统包括沿巡检轨道行进的机器人；动力子系统包括为机器人提供动力的动力装置，动力装置可以采用机器人内置的电池或与机器人相连接的电机；通讯子系统包括设置在机器人上的无线通讯装置；定位子系统包括设置在机器人上的GPS定位系统。
物联传感模块包括设置在建筑结构内的监测点处的数据采集子系统、图像采集子系统、设备检测子系统和数据传输子系统。
数据采集子系统包括设置在机器人上的传感器；图像采集子系统包括设置在机器人上的数字摄像头；所述设备检测子系统包括设置在所述机器人上的用于检测隧道内风机是否正常运转的风速风向检测仪；数据传输子系统用于将传感器、数字摄像头和设备检测子系统上传的数据进行集中存储，并进行预处理，然后传输到智能处理显示模块；数据传输子系统包括本地网关，本地网关分别与传感器、数字摄像头、设备检测子系统、机器人运行模块以及智能处理显示模块无线连接；本地网关用于将传感器和数字摄像头和设备检测子系统采集的数据，通过无线传输装置上传至智能处理显示模块。
传感器包括位移传感器、加速度传感器、温度传感器、湿度传感器和应力应变传感器，所述设备检测子系统包括设置在所述机器人上的用于检测隧道内风机是否正常运转的风速风向检测仪。
预处理是将原始数据进行一些降噪(去除干扰)工作，因为在实际监测过程中，可能存在环境噪音的影响，或者一些由于电压不稳定或传感器调试等原因产生的过大或过小的，甚至相差很多数量级的数据，预处理就是剔除这些无效数据(即坏值)。预处理可以通过现有软件和降噪算法处理，从而将原始数据处理成有效的可以用来分析建筑结构损伤情况的数据，如应力、变形、挠度、温度和湿度等。
智能处理显示模块包括区块链网络系统和部署在区块链网络系统中的健康监测智能合约，区块链网络系统由多个彼此互相连接的节点组成，在本实施例中，每个节点就是一台计算机。智能处理显示模块用于对数据进行处理、分析，并生成预警信息。
机器人沿巡检轨道行进的速度为1-4m/s，在本实施例中，机器人沿巡检轨道行进的速度为2m/s。
狭义上理解，区块链技术是一种按照时间顺序将数据区块连接起来组合成特定数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的去中心化共享账本。广义上理解，区块链技术是利用加密链式区块结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用智能合约来编程和操作数据的一种全新去中心化基础架构与分布式计算范式。
数据分析模块包括区块链网络系统和部署在区块链网络系统中的健康监测智能合约，区块链网络系统由多个彼此互相连接的节点组成。每个节点都是一台计算机，健康监测智能合约为用于实现健康监测功能的算法和程序。区块链网络系统中部署(相当于安装)了健康监测智能合约，可以监测权限验证，实时查看结构物健康状况，调用损伤识别合约，以及打包、验证、广播新区块。
智能合约就是各个算法、程序，用来实现健康监测的一些功能，如对监测权限进行验证，对数据进行分析，生成预警信息等。首先基于计算机语言编写，调试，完成后，对代码进行编译，将编译完的代码输入客户端控制台命令窗口中，点击运行后，生成区块链网络中一个虚拟的账户，该账户中存储了智能合约的代码。每一个合约都有自己专属的一个虚拟账户，这样该智能合约就被永久部署在了区块链网络系统之中。区块链网络系统中的每一台计算机相当于区块链网络系统中的一个节点，监测者可以通过自己的计算机，登入客户端，启动节点加入区块链网络中，通过储存这个合约的虚拟账户地址信息调用该合约，实现合约中功能。部署健康监测智能合约即将各个用于验证监测权限、分析数据进行分析及生成预警信息等的算法和程序安装在各个节点上，与各个节点共同完成数据分析。
基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别方法，包括以下步骤：
(一)动力子系统为机器人提供动力，使机器人沿巡检轨道以2m/s的速度行进，通过机器人上的无线通讯装置和GPS定位系统实时定位机器人的位置；
(二)当机器人行进到巡检轨道上预设的监测点时，启动物联传感模块，将传感器、数字摄像头和设备检测子系统采集的数据，通过无线传输装置上传至本地网关，本地网关将传感器、数字摄像头和设备检测子系统采集的数据集中存储，并进行预处理，然后通过无线传输装置传输到智能处理显示模块；
(三)通过节点上的客户端触发部署在区块链网络系统中的健康监测智能合约，对数据进行进一步的智能分析，从而给出判断结构安全的指标，通过之前的深度学习，系统对建筑结构的安全作出判断，如安全状况不达标，则发出预警信息。
例如，安装在机器人上的湿度传感器将隧道内监测点的湿度值上传到本地网关中，本地网关将原始湿度数据存储并预处理，去除坏值，并上传至区块链网络系统中。由于区块链网络系统对之前存储在本地网关中的历史湿度信息进行了深度学习，产生了湿度的预设值，各个节点的客户端保持登入状态，不断地自动触发健康监测智能合约，根据预制的一系列算法和程序，将刚刚上传的湿度测量值和预设值进行比较。如果超出预设值，则说明隧道内的漏水情况已经超出隧道安全允许的范围，隧道的安全状况不达标；同时，区块链网络系统向各个节点发出预警信息，预警信息可以采用语音播报、警笛、短信通知等形式。
以上所述的仅是本发明的优选实施方式，但本发明并不局限于上述的具体实施方式，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别系统，由系统本体构成，其特征是，所述系统本体包括：机器人运行模块、物联传感模块和智能处理显示模块，
所述机器人运行模块包括设置轨道子系统、行进子系统、动力子系统、通讯子系统和定位子系统；
所述轨道子系统包括设置在建筑结构内的巡检轨道；所述行进子系统包括沿所述巡检轨道行进的机器人；所述动力子系统包括为所述机器人提供动力的动力装置；所述通讯子系统包括设置在所述机器人上的无线通讯装置；所述定位子系统包括设置在所述机器人上的GPS定位系统；
所述物联传感模块包括设置在建筑结构内的监测点处的数据采集子系统、图像采集子系统、设备检测子系统和数据传输子系统；
所述数据采集子系统包括设置在所述机器人上的传感器；所述图像采集子系统包括设置在所述机器人上的数字摄像头；所述设备检测子系统包括设置在所述机器人上的用于检测隧道内风机是否正常运转的风速风向检测仪；所述数据传输子系统用于将所述传感器、所述数字摄像头和所述设备检测子系统上传的数据进行集中存储，并进行预处理，然后传输到智能处理显示模块；
所述智能处理显示模块包括区块链网络系统和部署在所述区块链网络系统中的健康监测智能合约，所述区块链网络系统由多个彼此互相连接的节点组成；所述智能处理显示模块用于对数据进行处理、分析，判断建筑结构的性能，并生成预警信息。
2.根据权利要求1所述的基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别系统，其特征是，
所述数据传输子系统包括本地网关，所述本地网关分别与所述传感器、所述数字摄像头、所述设备检测子系统、所述机器人运行模块以及所述智能处理显示模块无线连接；
所述本地网关用于将传感器、数字摄像头和所述设备检测子系统采集的数据通过无线传输装置上传至智能处理显示模块。
3.根据权利要求2所述的基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别系统，其特征是，
所述传感器包括位移传感器、加速度传感器、温度传感器、湿度传感器和应力应变传感器。
4.根据权利要求1所述的基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别系统，其特征是，所述机器人沿所述巡检轨道行进的速度为1-4m/s。
5.根据权利要求1所述的基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别系统，其特征是，所述节点为计算机。
6.根据权利要求1所述的基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别系统，其特征是，所述动力装置为电池或电机。
7.基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别方法，其特征是，包括以下步骤：
(一)动力子系统为机器人提供动力，使机器人沿巡检轨道行进，通过机器人上的无线通讯装置和GPS定位系统实时定位机器人的位置；
(二)当机器人行进到巡检轨道上预设的监测点时，启动物联传感模块，将传感器、数字摄像头和所述设备检测子系统采集的数据，通过无线传输装置上传至数据传输子系统，数据传输子系统将原始数据进行集中存储，并进行预处理，然后通过无线传输装置传输到智能处理显示模块；
(三)通过节点上的客户端触发部署在区块链网络系统中的健康监测智能合约，数据进行处理、分析，判断建筑结构的安全状况，并生成预警信息。
8.根据权利要求7所述的基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别方法，其特征是，
所述数据传输子系统包括本地网关，所述本地网关分别与所述传感器、所述数字摄像头、所述设备检测子系统、所述机器人运行模块以及所述智能处理显示模块无线连接；
在步骤(二)中，所述本地网关将传感器、所述数字摄像头和所述设备检测子系统采集的数据通过无线传输装置上传至智能处理显示模块。
9.根据权利要求8所述的基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别方法，其特征是，
所述传感器包括位移传感器、加速度传感器、温度传感器、湿度传感器和应力应变传感器，所述设备检测子系统包括设置在所述机器人上的用于检测隧道内风机是否正常运转的风速风向检测仪。
10.根据权利要求7所述的基于机器人视觉识别的隧道结构健康智能识别方法，其特征是，所述机器人沿所述巡检轨道行进的速度为1-4m/s。
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