CN111311555A - 大型智能临时看台安全性检测系统 - Google Patents

Abstract

本申请属于公众安全技术领域，特别是涉及一种大型智能临时看台安全性检测系统。大型临时看台结构是由大量构件搭建而成，传统针对临时看台结构的质量检测，例如裂纹与构件的初弯曲，多是通过人工观察，不仅效率低下，检测质量也难以保证。本申请提供了一种大型智能临时看台安全性检测系统，所述系统包括构件标识子系统、远程图像传输子系统和裂纹与初弯曲识别子系统；所述构件标识子系统用于记录构件信息，所述远程图像传输子系统用于实时获取关于构件所需信息，所述裂纹与初弯曲识别子系统用于获取每个节点的裂纹信息和构件的初弯曲程度。全面精准地对结构构件依次检测，为结构整体搭建质量提供保证，提高临时看台安全性。

Description

大型智能临时看台安全性检测系统

技术领域

本申请属于公众安全技术领域，特别是涉及一种大型智能临时看台安全性检测系统。

背景技术

大型智能临时看台是促进文体事业发展，丰富人民精神文化生活，全面提升健康素质的重要平台。随着物质生活水平的极大提高，人民群众对文化需求越来越迫切，相应临时性演出、赛事不断，而诸如临时看台等针对演出与赛事搭建的各种文体设施的需求也越来越大；另一方面，相对于永久性看台结构，临时看台可以快速搭建与拆卸，对场地的要求较低，其组成构件可循环利用，大大降低了使用成本。再者，临时看台多由构件搭建而成，其形式十分灵活，能够满足各种不同类型演出与赛事的特殊要求。发展临时看台技术，既能满足于可持续发展的理念，又有文化市场的广泛需求，具有非常广阔的应用前景。

虽然临时看台已在社会上取得广泛应用，但针对此类结构国内尚无统一的规范指导设计搭建，加之该类结构构件多次利用，给结构安全带来巨大隐患。若要在保证临时看台经济性的同时，进一步提高结构安全性，提升观众的“观赏”体验，就需要采用新型的检测技术，对服役前结构进行全面检测，保证每个构件的质量，提前发现结构中存在的安全隐患，做好应急措施。

大型临时看台结构是由大量构件搭建而成，传统针对临时看台结构的质量检测，例如裂纹与构件的初弯曲，多是通过人工观察，不仅效率低下，检测质量也难以保证。

发明内容

1.要解决的技术问题

基于大型临时看台结构是由大量构件搭建而成，传统针对临时看台结构的质量检测，例如裂纹与构件的初弯曲，多是通过人工观察，不仅效率低下，检测质量也难以保证的问题，本申请提供了一种大型智能临时看台安全性检测系统。

2.技术方案

为了达到上述的目的，本申请提供了一种大型智能临时看台安全性检测系统，所述系统包括构件标识子系统、远程图像传输子系统和裂纹与初弯曲识别子系统；

所述构件标识子系统用于记录构件信息，所述远程图像传输子系统用于实时获取关于构件所需信息，所述裂纹与初弯曲识别子系统用于获取每个节点的裂纹信息和构件的初弯曲程度。

本申请提供的另一种实施方式为：所述构件标识子系统包括构件处理模块和数据库信息存储模块，所述构件处理模块用于嵌入构件信息，所述数据库信息存储模块用于存储嵌入的构件信息；

所述远程图像传输子系统包括小型无人机，所述小型无人机用于实时采集构件图像后获取所需信息；

所述裂纹与初弯曲识别子系统包括节点裂纹识别模块和构件初弯曲识别模块，所述节点裂纹识别模块用于获取每个节点的裂纹数量、裂纹大小和裂纹形状，所述构件初弯曲识别模块用于获取构件若干点的三维坐标后获取构件的初弯曲程度。

本申请提供的另一种实施方式为：所述节点裂纹信息和构件初弯曲程度存储于所述数据库信息存储模块。

本申请提供的另一种实施方式为：所述构件处理模块包括金属激光打标机，所述金属激光打标机用于在构件及构件节点处表面打出标识二维码，所述二维码中嵌入的信息包括构件材料属性、构件几何尺寸、构件编号、构件节点材料属性、构件节点几何尺寸和构件节点编号。

本申请提供的另一种实施方式为：所述小型无人机底部具有若干相机，所述相机周围设置有若干光源点，所述小型无人机包括路线控制子模块和远程传输与控制子模块。

本申请提供的另一种实施方式为：所述相机为高分辨率工业相机，所述相机具有无线微波数字图像传输单元。

本申请提供的另一种实施方式为：所述路线控制子模块中嵌有临时看台结构三维模型，所述路线控制子模块用于自动规划飞行路线，避免产生碰撞。

本申请提供的另一种实施方式为：所述数据库信息存储模块记录的信息还包括构件使用次数信息、裂纹发展趋势信息和构件初弯曲增长趋势信息。

本申请提供的另一种实施方式为：所述小型无人机获取构件图像后，对所述构件图像进行滤波降噪、图像拼接、图像分割、裂纹提取、三维重建，然后通过所述节点裂纹识别模块获取每个节点的裂纹数量、裂纹大小和裂纹形状。

本申请提供的另一种实施方式为：所述小型无人机获取构件图像后，对所述构件图像进行图像匹配与三维重建获取构件从顶端至末端若干点的三维坐标，再获取构件的初弯曲程度。

3.有益效果

与现有技术相比，本申请提供的一种大型智能临时看台安全性检测系统的有益效果在于：

本申请提供的大型智能临时看台安全性检测系统，针对构件搭建的大型临时看台，通过构件标识子系统记录构件信息，远程图像传输子系统实时获取关于构件所需信息，裂纹与初弯曲识别子系统获取每个节点的裂纹信息和构件的初弯曲程度。全面精准地对结构构件依次检测，为结构整体搭建质量提供保证，提高临时看台安全性。

本申请提供的大型智能临时看台安全性检测系统，首先利用金属激光打码技术对节点和构件标识，然后将远程图像传输应用于双目立体视觉系统，开发基于无人机技术的临时看台几何缺陷检测设备，采用非接触式图像识别测量技术，对节点裂纹，构件初弯曲进行全面检测。最后，建立大型临时看台构件信息数据库，实现构件信息的统一管理，实现应对突发状况的快速响应。全面精准地对结构构件依次检测，为结构整体搭建质量提供保证，提高临时看台安全性。

附图说明

图1是本申请的构件结构示意图；

图2是本申请的构件横杆结构示意图；

图3是本申请的节点裂纹识别原理示意图；

图4是本申请的初弯曲程度识别原理示意图；

图5是大型智能临时看台安全性检测系统原理示意图；

图6是本申请的大型临时看台结构信息数据库构建流程示意图；

图7是本申请的小型无人机结构示意图。

图中：1-构件标识子系统、2-远程图像传输子系统、3-裂纹与初弯曲识别子系统、4-构件处理模块、5-数据库信息存储模块、6-小型无人机、7-节点裂纹识别模块、8-构件初弯曲识别模块、9-金属激光打标机、10-相机、11-光源点、12-路线控制子模块、13-远程传输与控制子模块、14-斜杆节点二维码、15-横杆节点二维码、16-立杆节点二维码、17-横杆二维码。

具体实施方式

在下文中，将参考附图对本申请的具体实施例进行详细地描述，依照这些详细的描述，所属领域技术人员能够清楚地理解本申请，并能够实施本申请。在不违背本申请原理的情况下，各个不同的实施例中的特征可以进行组合以获得新的实施方式，或者替代某些实施例中的某些特征，获得其它优选的实施方式。

张正友博士于1998年在论文："A Flexible New Technique fro CameraCalibration"提出了基于单平面棋盘格的相机标定方法。该方法介于传统的标定方法和自标定方法之间，使用简单实用性强，有以下优点：

不需要额外的器材，一张打印的棋盘格即可。

标定简单，相机和标定板可以任意放置。

标定的精度高。

在张氏标定法中，用于标定的棋盘格是三维场景中的一个平面Π，其在成像平面的像是另一个平面π，知道了两个平面的对应点的坐标，就可以求解得到两个平面的单应矩阵H。其中，标定的棋盘格是特制的，其角点的坐标是已知的；图像中的角点，可以通过角点提取算法得到，这样就可以得到棋盘平面Π和图像平面π的单应矩阵H。

参见图1～7，本申请提供一种大型智能临时看台安全性检测系统，所述系统包括构件标识子系统1、远程图像传输子系统2和裂纹与初弯曲识别子系统3；

所述构件标识子系统1用于记录构件信息，所述远程图像传输子系统2用于实时获取关于构件所需信息，所述裂纹与初弯曲识别子系统3用于获取每个节点的裂纹信息和构件的初弯曲程度。

进一步地，所述构件标识子系统1包括构件处理模块4和数据库信息存储模块5，所述构件处理模块4用于嵌入构件信息，所述数据库信息存储模块5用于存储嵌入的构件信息；

所述远程图像传输子系统2包括小型无人机6，所述小型无人机6用于实时采集构件图像后获取所需信息；

所述裂纹与初弯曲识别子系统3包括节点裂纹识别模块7和构件初弯曲识别模块8，所述节点裂纹识别模块7用于获取每个节点的裂纹数量、裂纹大小和裂纹形状，所述构件初弯曲识别模块8用于获取构件若干点的三维坐标后获取构件的初弯曲程度。

进一步地，所述节点裂纹信息和构件初弯曲程度存储于所述数据库信息存储模块5。

进一步地，所述构件处理模块4包括金属激光打标机9，所述金属激光打标机9用于在构件及构件节点处表面打出标识二维码，所述二维码中嵌入的信息包括构件材料属性、构件几何尺寸、构件编号、构件节点材料属性、构件节点几何尺寸和构件节点编号。

作为可以反复使用的构件，一旦构件被租赁使用时，也能通过二维码识别，快速获取构件的属性，并将二维码识别信息，以及后来的检测数据写入MySQL workbench，便能实现结构中每个构件与其本身属性信息一一对应。

进一步地，所述小型无人机6底部具有若干相机10，所述相机10周围设置有若干光源点11，所述小型无人机6包括路线控制子模块12和远程传输与控制子模块13。

基于双目立体视觉原理，通过相机10获取构件图像，再通过图像处理技术，获取所需信息。

进一步地，所述相机10为高分辨率工业相机，所述相机10具有无线微波数字图像传输单元。

进一步地，所述路线控制子模块12中嵌有临时看台结构三维模型，所述路线控制子模块 12用于自动规划飞行路线，避免产生碰撞。

进一步地，所述数据库信息存储模块5记录的信息还包括构件使用次数信息、裂纹发展趋势信息和构件初弯曲增长趋势信息。

进一步地，所述小型无人机6获取构件图像后，对所述构件图像进行滤波降噪、图像拼接、图像分割、裂纹提取、三维重建，然后通过所述节点裂纹识别模块3获取每个节点的裂纹数量、裂纹大小和裂纹形状。

该技术针对节点裂纹，将由此小型无人机6获取的节点和构件图像进行滤波降噪、图像拼接、图像分割、裂纹提取，三维重建等技术，统计每个节点的裂纹数量、大小、形状，分别存储至已编号节点的数据库信息存储模块5中，为结构安全性评价提供支持。针对构件初弯曲，主要是通过图像匹配与三维重建技术获取构件从顶端至末端若干点的三维坐标，再通过进一步数据处理获取构件的初弯曲程度，通过改进算法，提高了图像的处理效率与识别精度。与此同时，数据库信息存储模块5还会记录构件的使用次数，裂纹发展趋势，初弯曲增长趋势，为构件的加工制作，使用周转次数的规定提供依据。

进一步地，所述小型无人机6获取构件图像后，对所述构件图像进行图像匹配与三维重建获取构件从顶端至末端若干点的三维坐标，再通过进一步数据处理获取构件的初弯曲程度。

本申请中采用体积较小且能够精准悬停的小型无人机6，并在该小型无人机6底部安装两个高分辨率工业相机。为了实现图像的实时传输，在原有工业相机的基础上扩展无线传输功能。本申请中采用无线微波数字图像传输单元来实现图像的实时传输，并在工业相机周围设置泛光光源点11来保证图像的清晰度。由于临时看台结构构件众多，内部空间狭小，所述小型无人机6飞行时易产生碰撞，不易控制。此处在该小型无人机6控制程序中，嵌入临时看台结构三维模型，在结构外设置起飞点，然后按照模型数据自动规划飞行路线，避免产生碰撞。在每次图像采集前，都需要对此小型无人机6检测设备进行相机标定来确定相机参数，本申请采用改进的张氏标定法，实现相机标定的自动化处理。

在实际使用过程中，操纵此小型无人机6飞至已搭建好的大型临时看台起飞点处，然后导入临时看台结构三维模型，识别节点与构件，自动规划线路，然后进行图像采集，并通过无线传输将图像传至控制中心，通过二维码识别及图像处理技术，获取构件与节点编号，节点裂纹缺陷信息，构件初弯曲信息，构件使用次数，然后一并存储至所述数据库信息存储模块5。

实施例

构件标识子系统1

针对大型临时看台的支承体系，结构构件主要包含立杆、横杆、斜杆，每种构件都有不同的几何尺寸，每个构件都包含构件与节点两部分，因此需要对节点和构件分别编号。

采用L、H、X分别代表立杆、横杆、斜杆，构件的编号规则为“字母-长度-序号”，比如序号为01的1.5m横杆的构件编号为“H-1.5-01”，节点编号规则是在构件编号的基础上，增加字母A、B、C(如果有)，如上述横杆的A号节点编号为“H-1.5-01-A”。除构件编号外，在构件标识二维码中，还包含构件材质、直径、厚度等信息。

首先通过二维码中所应包含的信息生成二维码，然后通过金属激光打标机9将二维码刻在构件上，深度为1mm。采用此种方法，能够有效避免二维码在构件使用过程中发生磨损以致无法识别的情况出现。图1显示了节点与构件标识二维码的位置，斜杆节点二维码14位于锥形管外部，构件左右侧，方向与构件平行；横杆节点二维码15位于构件左右侧；立杆节点二维码16位于两个U形耳中间的下部，便于图像采集。对于三类构件，构件二维码都位于构件的中间位置，以横杆为例，15为节点二维码，17为构件二维码。

远程图像传输子系统2采用该小型无人机6，相机10镜头采用定焦镜头，分辨率为2976 ×3968，传感器类型为CMOS，尺寸为22.5mm×15mm。路线控制子模块12是将结构三维模型嵌入飞行控制程序中，自动识别构件与节点，并基于此，自动规划飞行线路。远程传输与控制子模块13是在原数据传输的基础上，增加了相机10的控制功能，使得当相机10对准构件或节点时，能够手动控制图像采集的时间点，能够与该小型无人机6飞行控制相结合，通过不断微调该小型无人机6方位来获取高辨识度的图像，避免了出现大量无效图像，提高图像采集效率。采用无线微波数字图像传输单元来实现图像的实时传输，提高传输效率。位于相机10上方的光源点11由12个LED光珠构成。此处在该小型无人机6的基础上，增加泛光光源点11，目的是为待采集图像区域提供均匀光照，光源的强弱能够根据图像质量进行调整。

该小型无人机6设备开启后，首先在控制中心进行相机10标定，即对着标定板从多方位多角度拍摄15张图像，然后操控该小型无人机6至临时看台结构起飞点处。根据导入的结构三维模型，规划飞行线路。为便于图像分类，首先进行节点的图像采集，当相机10对准节点后，根据环境状况调整光源强弱，使得图像清晰，然后采集图像。待节点图像采集完毕，进行构件的图像采集。鉴于该小型无人机6基于双目立体视觉原理，无需考虑构件的弯曲方向，只需将相机10对准构件带有二维码的一侧，便于构件识别。

裂纹与初弯曲识别子系统3包含裂纹识别，构件初弯曲识别，大型临时看台结构信息数据库构建三个方面。

裂纹识别的流程如图3所示。图像获取后，首先是二维码的识别，获取节点编号信息。然后进行图像预处理，主要是灰度化、滤波等。预处理完成后，进行节点区域确定，这里根据节点的几何形状、裂纹的纹理、灰度强度、颜色等图像信息把图像划分成若干个互不相交的子区域，把包含节点的区域从背景图像中分离出来。在目标区域确定后，进行初步种子点搜索，然后根据裂纹特征，剔除伪种子点，进而根据裂纹区域的生长规则和终止条件，进行区域生长。通过两个相机采集的左右图像都需要进行上述的图像处理，区域生长完成后，便能得到裂纹在图像中的像素坐标，然后基于双目立体视觉原理，通过三维重建，考虑镜头畸变的影响，获取裂纹区域包围点的三维坐标，实现裂纹的还原，并进一步根据坐标数据计算裂纹的长度、宽度、面积等几何信息。

对于构件初弯曲，图像处理流程如图4所示。与节点裂纹识别类似，仍然需要对原始图像进行预处理，对构件大致区域识别，然后识别构件端部二维码角点以确定整个构件的准确区域。最后进行所有二维码角点识别(对于斜杆与横杆，包含两个节点二维码与一个构件二维码，对于立杆，包含一个构件二维码与所有包含其中的节点二维码)，并根据角点信息得到二维码中心点位置。相比于节点裂纹识别，此处无需提取大量特征点，计算效率将大大提高。待左右图像二维码中心像素坐标确定后，通过三维重建，得到二维码中心笛卡尔坐标，然后通过坐标计算构件初弯曲值。

图6为大型临时看台结构信息数据库构建流程示意图。本申请采用MySQLworkbench 进行数据库建模与管理，MySQL workbench是专为MySQL设计的数据库建模工具，具有模型建立、可视化设计、数据库管理等一系列功能。

图像获取完成后，首先进行构件识别，即通过识别节点二维码与构件二维码获取节点与构件的编号信息与相关属性，直接将信息写入所述数据库信息存储模块5。对于节点图像，获取裂纹信息后，根据节点编号与使用日期将信息写入数据库相应位置，主要包含裂纹个数、长度和宽度。对于构件初弯曲，将检测点偏移值写入该数据库信息存储模块5。在记录信息的同时，将构件使用次数同步记录。最后，根据统计得到的裂纹信息与构件初弯曲信息，对结构整体进行安全性评价。

本申请提供的大型智能临时看台安全性检测系统，首先利用金属激光打码技术对节点和构件标识，然后将远程图像传输应用于双目立体视觉系统，开发基于无人机技术的临时看台几何缺陷检测设备，采用非接触式图像识别测量技术，对节点裂纹，构件初弯曲进行全面检测。最后，建立大型临时看台构件信息数据库，实现构件信息的统一管理，实现应对突发状况的快速响应。全面精准地对结构构件依次检测，为结构整体搭建质量提供保证，提高临时看台安全性。

图中所述杆件即为文中所述构件。

尽管在上文中参考特定的实施例对本申请进行了描述，但是所属领域技术人员应当理解，在本申请公开的原理和范围内，可以针对本申请公开的配置和细节做出许多修改。本申请的保护范围由所附的权利要求来确定，并且权利要求意在涵盖权利要求中技术特征的等同物文字意义或范围所包含的全部修改。

Claims (10)

1.一种大型智能临时看台安全性检测系统，其特征在于：所述系统包括构件标识子系统、远程图像传输子系统和裂纹与初弯曲识别子系统；

所述构件标识子系统用于记录构件信息，所述远程图像传输子系统用于实时获取关于构件所需信息，所述裂纹与初弯曲识别子系统用于获取每个节点的裂纹信息和构件的初弯曲程度。

2.如权利要求1所述的大型智能临时看台安全性检测系统，其特征在于：所述构件标识子系统包括构件处理模块和数据库信息存储模块，所述构件处理模块用于嵌入构件信息，所述数据库信息存储模块用于存储嵌入的构件信息；

所述远程图像传输子系统包括小型无人机，所述小型无人机用于实时采集构件图像后获取所需信息；

所述裂纹与初弯曲识别子系统包括节点裂纹识别模块和构件初弯曲识别模块，所述节点裂纹识别模块用于获取每个节点的裂纹数量、裂纹大小和裂纹形状，所述构件初弯曲识别模块用于获取构件若干点的三维坐标后获取构件的初弯曲程度。

3.如权利要求2所述的大型智能临时看台安全性检测系统，其特征在于：所述节点裂纹信息和构件初弯曲程度存储于所述数据库信息存储模块。

4.如权利要求1所述的大型智能临时看台安全性检测系统，其特征在于：所述构件处理模块包括金属激光打标机，所述金属激光打标机用于在构件及构件节点处表面打出标识二维码，所述二维码中嵌入的信息包括构件材料属性、构件几何尺寸、构件编号、构件节点材料属性、构件节点几何尺寸和构件节点编号。

5.如权利要求4所述的大型智能临时看台安全性检测系统，其特征在于：所述小型无人机底部具有若干相机，所述相机周围设置有若干光源点，所述小型无人机包括路线控制子模块和远程传输与控制子模块。

6.如权利要求5所述的大型智能临时看台安全性检测系统，其特征在于：所述相机为高分辨率工业相机，所述相机具有无线微波数字图像传输单元。

7.如权利要求5所述的大型智能临时看台安全性检测系统，其特征在于：所述路线控制子模块中嵌有临时看台结构三维模型，所述路线控制子模块用于自动规划飞行路线，避免产生碰撞。

8.如权利要求2～7中任一项所述的大型智能临时看台安全性检测系统，其特征在于：所述数据库信息存储模块记录的信息还包括构件使用次数信息、裂纹发展趋势信息和构件初弯曲增长趋势信息。

9.如权利要求8所述的大型智能临时看台安全性检测系统，其特征在于：所述小型无人机获取构件图像后，对所述构件图像进行滤波降噪、图像拼接、图像分割、裂纹提取、三维重建，然后通过所述节点裂纹识别模块获取每个节点的裂纹数量、裂纹大小和裂纹形状。

10.如权利要求8所述的大型智能临时看台安全性检测系统，其特征在于：所述小型无人机获取构件图像后，对所述构件图像进行图像匹配与三维重建获取构件从顶端至末端若干点的三维坐标，再获取构件的初弯曲程度。

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