CN111608423A - 一种古建筑修复支撑系统及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明属于施工设备技术领域，公开了一种古建筑修复支撑系统及装置，底座上连接有电动伸缩杆，电动伸缩杆上方连接有支撑盘，支撑盘上方连接有压力传感器，不同电动伸缩杆之间通过挡板连接的连接杆进行连接；底座和挡板之间连接有转轴，转轴一体化连接有连接杆；连接杆包括连接前杆和连接后杆，连接后杆上均匀设置有固定孔，连接前杆上方设置有固定螺栓；支撑盘下方设置有连接孔，连接孔与电动伸缩杆的上杆套接。本发明设置的电动伸缩杆可以实现单独伸缩控制，可对不同类型的古建筑进行修复支撑；并且压力传感器可以监测支撑装置对古建筑的支撑力，保证各个部位的支持力一致，杜绝单一支撑杆支撑力过大引起的对古建筑的损害。

Description

一种古建筑修复支撑系统及装置
技术领域
本发明属于施工设备技术领域，尤其涉及一种古建筑修复支撑系统及装置。
背景技术
目前，古建筑是指具有历史意义的建国之前的民用建筑和公共建筑；在大兴土木的现在，我们要用发展的眼光来看待以及保护古代建筑及其蕴含的文化特质；做到既让古代建筑文化保存于世，也让古代文化遗产产生现代价值。
古建筑容易在基础、台基、地坪、墙体、木构架、屋面瓦作、木基层、油漆地仗等部位产生损坏，基础容易发生沉降和破碎，台基容易产生阶沿石松动、移位，墙体会有裂缝、倾斜，木构架会出现劈裂、折断、弯垂、腐朽等损坏，这些损坏在修复过程中，都需要不同高度的支撑。
现有的古建筑修复支撑装置通过单一的直上直下进行支撑，不能针对不同高度的结构实现支撑，并且装置在进行支撑时，无法对支撑点压力进行检测，不能对古建筑修复提供依据。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的古建筑修复支撑装置通过单一的直上直下进行支撑，不能针对不同高度的结构实现支撑，并且装置在进行支撑时，无法对支撑点压力进行检测，不能对古建筑修复提供依据。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种古建筑修复支撑系统及装置。
本发明是这样实现的，一种古建筑修复支撑系统包括：
图像采集模块，与中央控制模块连接，用于通过工业相机对古建筑的轮廓图像进行采集；
图像处理模块，与中央控制模块连接，用于对采集的古建筑的轮廓图像进行预处理，并进行图像分割；
形变判断模块，与中央控制模块连接，用于将预处理后的轮廓图像与预设的无形变图像进行对比，判断轮廓图像的形变状态；
支撑模块，与中央控制模块连接，用于通过多个支撑盘对古建筑内侧顶部进行承托支撑；
压力检测模块，与中央控制模块连接，用于通过压力传感器对古建筑的支撑力进行监测；
无线传输模块，与中央控制模块连接，用于通过无线信号收发器对压力传感器监测的压力进行传输到移动终端；
距离测量模块，与中央控制模块连接，用于通过红外线距离测量器对古建筑的高度和宽度进行测量；
高度调节模块，与中央控制模块连接，用于通过电动伸缩杆进行伸缩对支撑盘的高度进行调节；
水平角度检测模块，与中央控制模块连接，用于通过倾角传感器对支撑模块的水平性进行检测；
中央控制模块，与图像采集模块、图像处理模块、形变判断模块、支撑模块、压力检测模块、无线传输模块、距离测量模块、高度调节模块、水平角度检测模块连接，用于通过内置程序或者接收外部移动终端信号对采集的古建筑轮廓图像进行处理分析，判断古建筑的形变角度，控制支撑模块对古建筑进行均匀受力支撑，并且控制各压力检测模块对监测的压力实时记录。
进一步，所述古建筑修复支撑系统还包括有：
电源模块，与各模块连接，用于为各模块的正常运行提供电力支持；
显示模块，与中央控制模块连接，用于显示各压力传感器监测到的压力值及所设定的标准值。
进一步，所述图像处理模块包括：
图像预处理单元，用于对采集的古建筑初始轮廓图像进行滤波处理、图像灰度处理、图像平滑处理、图像锐化处理以及边缘检测处理，得到经过预处理后的古建筑图像；
图像分割单元，用于将经过预处理后的古建筑图像进行分割处理。
进一步，所述图像分割单元具体包括：
(1)按照设定的图像尺寸调整比例将古建筑的轮廓图像的像素降低到400×600；
(2)采用OTSU算法对轮廓图像进行全局分割阈值估计，得到优选全局分割阈值，对优选全局分割阈值进行调整，使用调整后的优选全局分割阈值对轮廓图像进行分割，获得含有古建筑形变特征区域的分割图像，将该分割图像平均划分为4个子图像；
(3)采用OTSU算法对子图像进行局部分割阈值估计，获得各子图像的优选局部分割阈值；
(4)对不同的子图像使用不同的分割阈值进行分割，定义子图像的分割阈值的计算公式为：
Figure BDA0002475461580000031
式中，Ui为第i个子图像的分割阈值，θi为第i个子图像的优选局部分割阈值，W表示整个轮廓图像的灰度方差，Wi表示第i个子图像的灰度方差，ηi表示第i个子图像的灰度均值，η表示整个轮廓图像的灰度均值，B为设定的权重因子，0＜B＜0.2；
(5)抽取各子图像分割得到的古建筑形变特征区域的坐标，并按设定的图像尺寸调整比例将古建筑形变特征区域坐标还原到原始图像坐标；
(6)拼接各子图像分割得到的古建筑形变特征区域，结束当前古建筑图像的分割。
进一步，所述形变判断模块包括：
样本训练单元，用于采集原始图像并保存，同时对原始图像样本进行训练；
定位单元，用于确定定位核，根据定位核搜索、匹配、对准，确定每个检测区；所述定位核为原始图像中反差明显的区域；
学习单元，用于根据训练集中原始图像的检测区的结构特征、图像常见变化，经过整理找到共同特征、过滤畸变特征、并融合常见变化，形成子空间；
重构图像生成单元：将采集到的轮廓图像数据投影至线性子空间中，保留轮廓图像中与子空间相关的特征，去掉不相关特征后，将投影后的数据重构至实时图像的原空间中得到重构图像；
比对单元，用于将采集的轮廓图像与重构图像进行对比，得到差异图像；将差异图像与预存的阈值进行比较，判断实时图像是否有缺陷。
进一步，所述样本训练单元采用的具体步骤为：
1)采集原始图像并保存；
2)对原始图像样本进行线性子空间提取，线性子空间为一组包含有l个n维的训练样本，训练样本集为其中l为原始图像样本个数，n为原始图像的像素数，线性子空间的维数为k；
3)利用下面公式计算原始图像样本均值μ：
Figure BDA0002475461580000041
4)利用下面公式计算协方差矩阵C：
Figure BDA0002475461580000042
5)进行特征分解，求解特征值特征向量，并保留前k个特征向量Uk和对应的特征值Uk’[U,Λ]＝eig(lC)。
本发明的另一目的在于提供一种古建筑修复支撑装置，所述古建筑修复支撑装置设置有：
底座；
所述底座上连接有电动伸缩杆，所述电动伸缩杆上方连接有支撑盘，所述支撑盘上方连接有压力传感器，不同电动伸缩杆之间通过挡板连接的连接杆进行连接，所述支撑盘侧面嵌装有倾角传感器；
所述电动伸缩杆、压力传感器和倾角传感器分别通过连接线路与外部控制系统连接。
进一步，底座和挡板之间连接有转轴，转轴一体化连接有连接杆。
进一步，连接杆包括连接前杆和连接后杆，连接后杆上均匀设置有固定孔，连接前杆上方设置有固定螺栓。
进一步，支撑盘下方设置有连接孔，连接孔与电动伸缩杆的上杆套接。
进一步，本发明古建筑修复支撑装置进一步还包括：
压力检测模块，与中央控制模块连接，用于通过压力传感器对古建筑的支撑力进行监测；
无线传输模块，与中央控制模块连接，用于通过无线信号收发器对压力传感器监测的压力进行传输到移动终端；
支撑模块，与中央控制模块连接，用于通过驱动电机对不同的电动伸缩杆进行伸缩控制；
中央控制模块，与压力检测模块、无线传输模块、支撑模块连接，用于通过内置程序或者接收外部移动终端信号控制支撑模块进行电动伸缩杆的伸缩进而实现古建筑的均匀受力支撑，并且控制各压力检测模块对监测的压力实时记录，当监测到的压力达到标准值时，控制停止支撑模块的伸缩。
进一步，本发明古建筑修复支撑装置进一步还包括：
电源模块，与各模块连接，用于为各模块的正常运行提供电力支持；
显示模块，与中央控制模块连接，用于显示各压力传感器监测到的压力值及所设定的标准值。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：
(1)本发明设置的电动伸缩杆可以实现单独伸缩控制，可对不同类型的古建筑进行修复支撑；并且压力传感器可以监测支撑装置对古建筑的支撑力，保证各个部位的支持力一致，杜绝单一支撑杆支撑力过大引起的对古建筑的损害。
(2)本发明设置的转轴可使支撑装置呈现不同角度的菱形，提高了支撑装置的适用性。
(3)本发明可根据实际古建筑的形状对连接杆进行机械伸缩，以提高支撑装置的适用性。
(4)本发明设置的连接孔可使支撑盘与电动伸缩杆直接安装拆卸方便，便于更换适用。
(5)本发明采用智能控制可以实现不同电动伸缩杆的均匀伸缩，避免古建筑单一部件受力造成损伤。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的古建筑修复支撑装置结构示意图；
图2是本发明实施例提供的连接杆连接结构示意图；
图3是本发明实施例提供的连接杆结构示意图；
图4是本发明实施例提供的支撑盘结构示意图；
图5是本发明实施例提供的古建筑修复支撑系统结构框图；
图中：1、底座；2、电动伸缩杆；3、支撑盘；4、压力传感器；5、挡板；6、连接杆；7、转轴；8、连接前杆；9、连接后杆；10、固定孔；11、固定螺栓；12、连接孔；13、倾角传感器。
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。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种古建筑修复支撑装置，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，底座1上连接有电动伸缩杆2，电动伸缩杆2上方连接有支撑盘3，支撑盘3上方连接有压力传感器4，不同电动伸缩杆2之间通过挡板5连接的连接杆6进行连接。支撑盘3侧面嵌装有倾角传感器13；电动伸缩杆、压力传感器和倾角传感器分别通过连接线路与外部控制系统连接。
其中，底座1内部设置有驱动电机，用于实现电动伸缩杆2的伸缩。
其中，不同的电动伸缩杆2的高度可以进行单独控制。
本发明设置的电动伸缩杆2可以实现单独伸缩控制，可对不同类型的古建筑进行修复支撑；并且压力传感器4可以监测支撑装置对古建筑的支撑力，保证各个部位的支持力一致，杜绝单一支撑杆支撑力过大引起的对古建筑的损害。
如图2所示，底座1和挡板5之间连接有转轴7，转轴7一体化连接有连接杆6。
其中，转轴7可进行自由活动，从而带动不同电动伸缩杆2的相对位置变化。
本发明设置的转轴7可使支撑装置呈现不同角度的菱形，提高了支撑装置的适用性。
如图3所示，连接杆6包括连接前杆8和连接后杆9，连接后杆9上均匀设置有固定孔10，连接前杆8上方设置有固定螺栓11。
其中，连接前杆8和连接后杆9之间可进行伸缩，并且使用固定螺栓11进行定位固定。
本发明可根据实际古建筑的形状对连接杆6进行机械伸缩，以提高支撑装置的适用性。
如图4所示，支撑盘3下方设置有连接孔12，连接孔12与电动伸缩杆2的上杆套接。
本发明设置的连接孔12可使支撑盘3与电动伸缩杆2直接安装拆卸方便，便于更换适用。
如图5所示，本发明实施例提供的古建筑修复支撑系统包括：
图像采集模块，与中央控制模块连接，用于通过工业相机对古建筑的轮廓图像进行采集；
图像处理模块，与中央控制模块连接，用于对采集的古建筑的轮廓图像进行预处理，并进行图像分割；
形变判断模块，与中央控制模块连接，用于将预处理后的轮廓图像与预设的无形变图像进行对比，判断轮廓图像的形变状态；
支撑模块，与中央控制模块连接，用于通过多个支撑盘对古建筑内侧顶部进行承托支撑；
压力检测模块，与中央控制模块连接，用于通过压力传感器对古建筑的支撑力进行监测；
无线传输模块，与中央控制模块连接，用于通过无线信号收发器对压力传感器监测的压力进行传输到移动终端；
距离测量模块，与中央控制模块连接，用于通过红外线距离测量器对古建筑的高度和宽度进行测量；
高度调节模块，与中央控制模块连接，用于通过电动伸缩杆进行伸缩对支撑盘的高度进行调节；
水平角度检测模块，与中央控制模块连接，用于通过倾角传感器对支撑模块的水平性进行检测；
中央控制模块，与图像采集模块、图像处理模块、形变判断模块、支撑模块、压力检测模块、无线传输模块、距离测量模块、高度调节模块、水平角度检测模块连接，用于通过内置程序或者接收外部移动终端信号对采集的古建筑轮廓图像进行处理分析，判断古建筑的形变角度，控制支撑模块对古建筑进行均匀受力支撑，并且控制各压力检测模块对监测的压力实时记录。
本发明实施例提供的古建筑修复支撑系统还包括有：
电源模块，与各模块连接，用于为各模块的正常运行提供电力支持；
显示模块，与中央控制模块连接，用于显示各压力传感器监测到的压力值及所设定的标准值。
本发明实施例提供的图像处理模块包括：
图像预处理单元，用于对采集的古建筑初始轮廓图像进行滤波处理、图像灰度处理、图像平滑处理、图像锐化处理以及边缘检测处理，得到经过预处理后的古建筑图像；
图像分割单元，用于将经过预处理后的古建筑图像进行分割处理。
本发明实施例提供的图像分割单元具体包括：
(1)按照设定的图像尺寸调整比例将古建筑的轮廓图像的像素降低到400×600；
(2)采用OTSU算法对轮廓图像进行全局分割阈值估计，得到优选全局分割阈值，对优选全局分割阈值进行调整，使用调整后的优选全局分割阈值对轮廓图像进行分割，获得含有古建筑形变特征区域的分割图像，将该分割图像平均划分为4个子图像；
(3)采用OTSU算法对子图像进行局部分割阈值估计，获得各子图像的优选局部分割阈值；
(4)对不同的子图像使用不同的分割阈值进行分割，定义子图像的分割阈值的计算公式为：
Figure BDA0002475461580000091
式中，Ui为第i个子图像的分割阈值，θi为第i个子图像的优选局部分割阈值，W表示整个轮廓图像的灰度方差，Wi表示第i个子图像的灰度方差，ηi表示第i个子图像的灰度均值，η表示整个轮廓图像的灰度均值，B为设定的权重因子，0＜B＜0.2；
(5)抽取各子图像分割得到的古建筑形变特征区域的坐标，并按设定的图像尺寸调整比例将古建筑形变特征区域坐标还原到原始图像坐标；
(6)拼接各子图像分割得到的古建筑形变特征区域，结束当前古建筑图像的分割。
本发明实施例提供的形变判断模块包括：
样本训练单元，用于采集原始图像并保存，同时对原始图像样本进行训练；
定位单元，用于确定定位核，根据定位核搜索、匹配、对准，确定每个检测区；所述定位核为原始图像中反差明显的区域；
学习单元，用于根据训练集中原始图像的检测区的结构特征、图像常见变化，经过整理找到共同特征、过滤畸变特征、并融合常见变化，形成子空间；
重构图像生成单元：将采集到的轮廓图像数据投影至线性子空间中，保留轮廓图像中与子空间相关的特征，去掉不相关特征后，将投影后的数据重构至实时图像的原空间中得到重构图像；
比对单元，用于将采集的轮廓图像与重构图像进行对比，得到差异图像；将差异图像与预存的阈值进行比较，判断实时图像是否有缺陷。
本发明实施例提供的样本训练单元采用的具体步骤为：
1)采集原始图像并保存；
2)对原始图像样本进行线性子空间提取，线性子空间为一组包含有l个n维的训练样本，训练样本集为其中l为原始图像样本个数，n为原始图像的像素数，线性子空间的维数为k；
3)利用下面公式计算原始图像样本均值μ：
Figure BDA0002475461580000101
4)利用下面公式计算协方差矩阵C：
Figure BDA0002475461580000102
5)进行特征分解，求解特征值特征向量，并保留前k个特征向量Uk和对应的特征值Uk’[U,Λ]＝eig(lC)。
在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上；术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”、“前端”、“后端”、“头部”、“尾部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，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，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种古建筑修复支撑系统，其特征在于，所述古建筑修复支撑系统包括：
图像采集模块，与中央控制模块连接，用于通过工业相机对古建筑的轮廓图像进行采集；
图像处理模块，与中央控制模块连接，用于对采集的古建筑的轮廓图像进行预处理，并进行图像分割；
形变判断模块，与中央控制模块连接，用于将预处理后的轮廓图像与预设的无形变图像进行对比，判断轮廓图像的形变状态；
支撑模块，与中央控制模块连接，用于通过多个支撑盘对古建筑内侧顶部进行承托支撑；
压力检测模块，与中央控制模块连接，用于通过压力传感器对古建筑的支撑力进行监测；
无线传输模块，与中央控制模块连接，用于通过无线信号收发器对压力传感器监测的压力进行传输到移动终端；
距离测量模块，与中央控制模块连接，用于通过红外线距离测量器对古建筑的高度和宽度进行测量；
高度调节模块，与中央控制模块连接，用于通过电动伸缩杆进行伸缩对支撑盘的高度进行调节；
水平角度检测模块，与中央控制模块连接，用于通过倾角传感器对支撑模块的水平性进行检测；
中央控制模块，与图像采集模块、图像处理模块、形变判断模块、支撑模块、压力检测模块、无线传输模块、距离测量模块、高度调节模块、水平角度检测模块连接，用于通过内置程序或者接收外部移动终端信号对采集的古建筑轮廓图像进行处理分析，判断古建筑的形变角度，控制支撑模块对古建筑进行均匀受力支撑，并且控制各压力检测模块对监测的压力实时记录。
2.如权利要求1所述的古建筑修复支撑系统，其特征在于，所述古建筑修复支撑系统还包括有：
电源模块，与各模块连接，用于为各模块的正常运行提供电力支持；
显示模块，与中央控制模块连接，用于显示各压力传感器监测到的压力值及所设定的标准值。
3.如权利要求1所述的古建筑修复支撑系统，其特征在于，所述图像处理模块包括：
图像预处理单元，用于对采集的古建筑初始轮廓图像进行滤波处理、图像灰度处理、图像平滑处理、图像锐化处理以及边缘检测处理，得到经过预处理后的古建筑图像；
图像分割单元，用于将经过预处理后的古建筑图像进行分割处理。
4.如权利要求3所述的古建筑修复支撑系统，其特征在于，所述图像分割单元具体包括：
(1)按照设定的图像尺寸调整比例将古建筑的轮廓图像的像素降低到400×600；
(2)采用OTSU算法对轮廓图像进行全局分割阈值估计，得到优选全局分割阈值，对优选全局分割阈值进行调整，使用调整后的优选全局分割阈值对轮廓图像进行分割，获得含有古建筑形变特征区域的分割图像，将该分割图像平均划分为4个子图像；
(3)采用OTSU算法对子图像进行局部分割阈值估计，获得各子图像的优选局部分割阈值；
(4)对不同的子图像使用不同的分割阈值进行分割，定义子图像的分割阈值的计算公式为：
Figure FDA0002475461570000021
式中，Ui为第i个子图像的分割阈值，θi为第i个子图像的优选局部分割阈值，W表示整个轮廓图像的灰度方差，Wi表示第i个子图像的灰度方差，ηi表示第i个子图像的灰度均值，η表示整个轮廓图像的灰度均值，B为设定的权重因子，0＜B＜0.2；
(5)抽取各子图像分割得到的古建筑形变特征区域的坐标，并按设定的图像尺寸调整比例将古建筑形变特征区域坐标还原到原始图像坐标；
(6)拼接各子图像分割得到的古建筑形变特征区域，结束当前古建筑图像的分割。
5.如权利要求1所述的古建筑修复支撑系统，其特征在于，所述形变判断模块包括：
样本训练单元，用于采集原始图像并保存，同时对原始图像样本进行训练；
定位单元，用于确定定位核，根据定位核搜索、匹配、对准，确定每个检测区；所述定位核为原始图像中反差明显的区域；
学习单元，用于根据训练集中原始图像的检测区的结构特征、图像常见变化，经过整理找到共同特征、过滤畸变特征、并融合常见变化，形成子空间；
重构图像生成单元：将采集到的轮廓图像数据投影至线性子空间中，保留轮廓图像中与子空间相关的特征，去掉不相关特征后，将投影后的数据重构至实时图像的原空间中得到重构图像；
比对单元，用于将采集的轮廓图像与重构图像进行对比，得到差异图像；将差异图像与预存的阈值进行比较，判断实时图像是否有缺陷。
6.如权利要求5所述的古建筑修复支撑系统，其特征在于，所述样本训练单元采用的具体步骤为：
1)采集原始图像并保存；
2)对原始图像样本进行线性子空间提取，线性子空间为一组包含有l个n维的训练样本，训练样本集为其中l为原始图像样本个数，n为原始图像的像素数，线性子空间的维数为k；
3)利用下面公式计算原始图像样本均值μ：
Figure FDA0002475461570000031
4)利用下面公式计算协方差矩阵C：
Figure FDA0002475461570000032
5)进行特征分解，求解特征值特征向量，并保留前k个特征向量Uk和对应的特征值Uk’[U,Λ]＝eig(lC)。
7.一种基于如权利要求1-6任意一项所述的古建筑修复支撑系统的古建筑修复支撑装置，其特征在于，所述古建筑修复支撑装置设置有：
底座；
所述底座上连接有电动伸缩杆，所述电动伸缩杆上方连接有支撑盘，所述支撑盘上方连接有压力传感器，不同电动伸缩杆之间通过挡板连接的连接杆进行连接，所述支撑盘侧面嵌装有倾角传感器；
所述电动伸缩杆、压力传感器和倾角传感器分别通过连接线路与外部控制系统连接。
8.如权利要求7所述的古建筑修复支撑装置，其特征在于，所述底座和挡板之间连接有转轴，转轴一体化连接有连接杆。
9.如权利要求7所述的古建筑修复支撑装置，其特征在于，所述连接杆包括连接前杆和连接后杆，连接后杆上均匀设置有固定孔，连接前杆上方设置有固定螺栓。
10.如权利要求7所述的古建筑修复支撑装置，其特征在于，所述支撑盘下方设置有连接孔，连接孔与电动伸缩杆的上杆套接。
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