CN112816053A - 一种船舶设备的非接触式振动信息检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种船舶设备的非接触式振动信息检测方法及系统，其通过在待监测船舶设备四周分别依次设置四个高速立体视觉装置，利用高速立体视觉装置及对应的旋转矩阵、平移矩阵和内部标定参数进行待监测船舶设备的振动监测，以获取与多个振动点一一对应的位置数据和振动数据，并形成振动点数据集合；利用各个高速立体视觉装置之间的相对位置及获取的振动点的位置数据判断各个高速立体视觉装置之间是否存在共同振动点，对共同振动点的多个振动数据进行融合以得到融合后的振动数据，利用共同振动点的融合数据更新振动点的数据集合；利用更新后的振动点的数据集合进行待监测船舶设备的运行状态判断，以提高非接触振动信息测量过程中对振动信息采集的准确性。
Description
技术领域
本发明属于图像识别技术领域，具体涉及一种船舶设备的非接触式振动信息检测方法及系统。
背景技术
船舶大型机电设备的运行状态，直接关系到船舶工业系统的经济效益和安全稳定。为判断大型机电设备的运行健康状态，出现了一系列健康状态检测方法。对于振动设备，一类方法是通过在设备安装基脚放置振动传感器，通过测量振动设备基脚的振动信息，实现对大型设备健康状态的检测。放置振动传感器的方法，是一种接触式测量方法，且需要在设备基脚位置专门打孔安装，每个振动测量点都需要单独的振动传感器，并铺设信号电缆，当需采样多个振动点时，整个测量系统繁琐复杂，且难以对设备机身进行振动检测。
图像测量是一种非接触式测量方法，在相机镜头视野内，可同时捕捉测量多个振动点，可不局限于船舶振动设备的基脚位置。目前，已有较多的工作对大型结构体如钢梁、混凝土建筑，开展形变测量，也有通过直接图像测量，或干涉投影方法，对结构体振动情况进行测量。但这些图像振动测量，多得到的是二维信息，缺少振动位置的三维立体信息，且这些图像振动测量方法，多是对线或面的振动位移进行测量，缺乏同时对多个振动点的立体视觉测量。同时，船舶振动设备振动信息检测，由于空间与条件限制，不便于在设备机体或基脚布设安装孔，也需尽量减少多振动测点传感器的多电缆安装方式。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种船舶设备的非接触式振动信息检测方法及系统，以提高非接触振动信息测量过程中对振动信息采集的准确性。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种船舶设备的非接触式振动信息检测方法，该方法包括：
在待监测船舶设备四周分别依次设置四个高速立体视觉装置，高速立体视觉装置包括位于同一水平面的两台单目高速相机和分别与两台相机连接的数据处理模块，获取高速立体视觉装置的旋转矩阵、平移矩阵和内部标定参数并存入对应的数据处理模块；
利用高速立体视觉装置及对应的旋转矩阵、平移矩阵和内部标定参数进行待监测船舶设备的振动监测，以获取与多个振动点一一对应的位置数据和振动数据，并形成振动点数据集合；
利用各个高速立体视觉装置之间的相对位置及获取的振动点的位置数据判断各个高速立体视觉装置之间是否存在共同振动点，对共同振动点的多个振动数据进行融合以得到融合后的振动数据，利用共同振动点的融合数据更新振动点的数据集合；
利用更新后的振动点的数据集合进行待监测船舶设备的运行状态判断。
作为本发明的进一步改进，内部标定参数包括每个相机的焦距、中心点坐标和镜头畸变参数。
作为本发明的进一步改进，利用被测振动信号的频率确定所述高速立体视觉装置的帧率。
作为本发明的进一步改进，选取待监测船舶设备的机身部位图像区域及与外部设备管路连接部位的图像区域作为关注区域。
作为本发明的进一步改进，利用高速立体视觉装置及对应的旋转矩阵、平移矩阵和内部标定参数进行待监测船舶设备的振动监测包括：
通过特征点检测算法自动检测，针对关注区域在自动检测的特征点进行特征点的匹配；
或者，在初始帧手动选择关注区域和特征点，后续采用跟踪算法保持对指定关注位置的持续振动测量。
作为本发明的进一步改进，利用更新后的振动点的数据集合进行待监测船舶设备的运行状态判断包括：
对检测到的振动点三维信息数据，利用数据分析算法区分是否偏离正常状态数据，进而判断设备的运行健康状态。
作为本发明的进一步改进，利用更新后的振动点的数据集合进行待监测船舶设备的运行状态判断还包括：
计算每一帧下每一个特征点的位移、加速度信息，对应预设时间段内的一批图像帧计算结果，以获得每一个特征点的位移变化序列、加速度变化序列；
获取已知设备外表面各典型区域在正常工作与异常情况下的位移、加速度变化数据，以生成相关典型特征数据序列；
将每一个特征点的检测结果序列，与相关典型特征数据序列进行聚类对比分析，以判断每一个特种点偏向哪种工况的概率大小，进而加权分析全部特种点工况，进行获得设备的正常或异常判断。
为实现上述目的，按照本发明的另一个方面，提供了一种船舶设备的非接触式振动信息检测系统，该系统包括：
位于待监测船舶设备四周依次分布的四个高速立体视觉装置，高速立体视觉装置包括位于同一水平面的两台单目高速相机和分别与两台相机连接的数据处理模块，数据处理模块用于获取并缓存对应的高速立体视觉装置的旋转矩阵、平移矩阵和内部标定参数；
振动点数据获取模块，用于利用高速立体视觉装置及对应的旋转矩阵、平移矩阵和内部标定参数进行待监测船舶设备的振动监测，以获取与多个振动点一一对应的位置数据和振动数据，并形成振动点数据集合；
振动点数据融合模块，用于利用高速立体视觉装置之间的相对位置及其获取的振动点的位置数据判断各个高速立体视觉装置之间是否存在共同振动点，对共同振动点的多个振动数据进行融合以得到融合后的振动数据，利用共同振动点的融合数据更新振动点的数据集合；
振动状态判断模块，用于利用更新后的振动点的数据集合进行待监测船舶设备的运行状态判断。
作为本发明的进一步改进，振动状态判断模块利用更新后的振动点的数据集合进行待监测船舶设备的运行状态判断包括：
对检测到的振动点三维信息数据，利用数据分析算法区分是否偏离正常状态数据，进而判断设备的运行健康状态。
作为本发明的进一步改进，振动状态判断模块利用更新后的振动点的数据集合进行待监测船舶设备的运行状态判断还包括：
计算每一帧下每一个特征点的位移、加速度信息，对应预设时间段内的一批图像帧计算结果，以获得每一个特征点的位移变化序列、加速度变化序列；
获取已知设备外表面各典型区域在正常工作与异常情况下的位移、加速度变化数据，以生成相关典型特征数据序列；
将每一个特征点的检测结果序列，与相关典型特征数据序列进行聚类对比分析，以判断每一个特种点偏向哪种工况的概率大小，进而加权分析全部特种点工况，进行获得设备的正常或异常判断。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
本发明的一种船舶设备的非接触式振动信息检测方法及系统，采用非接触振动信息测量方法，提出在大型复杂振动设备的振动信息检测中采用立体视觉高速成像方法；同时为提高振动信息的准确性，采用四套立体视觉装置，对多个视觉装置得到关键的设备外轮廓振动信息进行求平均计算，在不采用外部辅助光的情况下，利用自动检测的特征点并通过帧间匹配实现三维信息重建。
附图说明
图1为本发明技术方案的高速立体视觉装置的结构示意图；
图2为本发明技术方案的一种船舶设备的非接触式振动信息检测系统的结构示意图。
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，以下结合附图及实施例，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。
此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。下面结合具体实施方式对本发明进一步详细说明。
在一个实施例中，提供了一种船舶设备的非接触式振动信息检测方法，具体包括如下步骤：
在待监测船舶设备四周分别依次设置四个高速立体视觉装置，该高速立体视觉装置包括位于同一水平面的两台单目高速相机和分别与两台相机连接的数据处理模块，获取该高速立体视觉装置的旋转矩阵、平移矩阵和内部标定参数并存入对应的数据处理模块；
图1为本发明技术方案的高速立体视觉装置的结构示意图。作为一个示例，如图1所示，两台单目高速相机放置于同一水平面并保持等高，两两间距以10～20cm为宜，每台相机通过高速数据线与计算服务器互联，构成一套立体视觉高速成像装置，分别对各单台相机进行内部标定参数的离线标定，例如可以利用已知尺寸的棋盘格和张正友标定法，获得每个相机的焦距、中心点坐标、镜头畸变参数等，在线标定各立体视觉高速成像系统，获得相机间的相互旋转矩阵和平移矩阵；作为另一个示例，可以利用已知尺寸的棋盘格和张正友标定法，同样可以在线进行高速立体视觉装置的外部参数标定，通过获得每台相机的外部参数，即相对某一参考世界坐标的旋转、平移情况，获得同一高速立体视觉装置的两个相机间的相互旋转矩阵和平移矩阵。
优选的，高速立体视觉装置的帧率，根据被测振动信号的频率来定，在满足采样定理基础上，为保证振动信息丰富度，成像系统帧率取不低于12倍被测频率，以典型振动设备200Hz为例，可取高速成像系统帧率为2400帧。
利用高速立体视觉装置及对应的旋转矩阵、平移矩阵和内部标定参数进行待监测船舶设备的振动监测，以获取与多个振动点一一对应的位置数据和振动数据，并形成振动点数据集合；
作为一个示例，振动监测过程中，优选待监测船舶设备的机身部位图像区域及与外部设备管路连接部位的图像区域作为关注区域或感兴趣区域，关注区域或感兴趣区域，可以在初始帧手动选择，也可以通过图像识别与分割算法，自动选择关注区域或感兴趣区域；
在振动点的检测过程中，振动点的检测，对于设备表面特征点丰富的情况，可通过特征点检测算法(如ORB特征点检测算法)自动检测，针对关注区域在自动检测的特征点中筛选特征质量好，帧间点匹配性好的特征点，作为后续振动测量的点；对于设备特征点不丰富或需要专门指定的情况，可在初始帧手动选择关注区域和特征点，后续采用跟踪算法(如KLT光流跟踪)，保持对指定关注位置的持续振动测量。
利用高速立体视觉装置之间的相对位置及其获取的振动点的位置数据判断各个高速立体视觉装置之间是否存在共同振动点，对共同振动点的多个振动数据进行融合以得到融合后的振动数据，利用共同振动点的融合数据更新振动点的数据集合；
作为一个示例，对于多个高速立体视觉装置来说，在待监测船舶设备轮廓位置存在共有观测点，可以采用ORB特征点检测与描述方法，由于ORB特征描述子具有较高的平移、旋转和缩放不变性，同时，A、B、C、D四套装置的相对位姿是已知的，因此不同装置观测图像的旋转角可有较高的先验准确值，可用于进一步筛选正确匹配的共有观测特征点；由多视几何算法，可对高速立体视觉系统获得的一系列振动点进行三维重建，分别获得立体视觉装置A观测的振动点三维信息
立体视觉装置B观测的振动点三维信息
装置C观测的振动点三维信息
装置D观测的振动点三维信息
判断立体视觉装置A、B、C、D间存在是否共有观测振动点，如果存在，对于同一个共有观测振动点共有n个立体视觉装置得到观测值，一般来说这些点多位于振动设备外部轮廓位置，包含较多设备振动信息，对这类共有观测振动点，其三维信息取n个立体视觉装置计算结果的平均值
当然取平均值仅为一个示例，还可以利用其他加权平均的方式对多个检测结果进行数据融合得到共有观测振动点的震动数据，利用共有观测振动点更新后的融合数据替换原振动点三维信息，以得到更新后的振动点数据集合。
利用更新后的振动点的数据集合进行待监测船舶设备的运行状态判断。作为一个示例，对检测到的振动点三维信息数据，利用数据分析算法，如采用模式分类算法，区分是否偏离正常状态数据，可判断设备的运行健康状态。计算每帧情况下每一个特征点的位移、加速度信息，对应一段时间的一批图像帧计算结果，可以获得每一个特征点的位移变化序列、加速度变化序列。根据经验，已知设备外表面各典型区域，在正常工作与异常情况下的位移、加速度变化情况，有相关典型特征数据序列。将每一个特征点的检测结果序列，与经验的正常工作、异常工作序列进行聚类对比分析，可判断每一个特种点偏向哪种工况的概率大小，最终可加权分析全部特种点工况，获得设备的正常或异常判断，获得设备的运行健康状态评判。
图2为本发明技术方案的一种船舶设备的非接触式振动信息检测系统的结构示意图。如图2所示，一种船舶设备的非接触式振动信息检测系统，该系统包括：
位于待监测船舶设备四周依次分布的四个高速立体视觉装置，该高速立体视觉装置包括位于同一水平面的两台单目高速相机和分别与两台相机连接的数据处理模块，数据处理模块用于获取并缓存该高速立体视觉装置的旋转矩阵、平移矩阵和内部标定参数；
振动点数据获取模块，用于利用高速立体视觉装置及对应的旋转矩阵、平移矩阵和内部标定参数进行待监测船舶设备的振动监测，以获取与多个振动点一一对应的位置数据和振动数据，并形成振动点数据集合；
振动点数据融合模块，用于利用高速立体视觉装置之间的相对位置及其获取的振动点的位置数据判断各个高速立体视觉装置之间是否存在共同振动点，对共同振动点的多个振动数据进行融合以得到融合后的振动数据，利用共同振动点的融合数据更新振动点的数据集合；
振动状态判断模块，用于利用更新后的振动点的数据集合进行待监测船舶设备的运行状态判断。本发明的上述系统的实现原理、技术效果与上述挖掘方法类似，此处不再赘述。
与上述挖掘方法相对应地，本发明还公开了一种计算机可读介质，其存储有可由终端设备执行的计算机程序，当程序在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述船舶设备的非接触式振动信息检测方法的步骤。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random AccessMemory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。
与上述挖掘方法相对应地，本发明还公开了一种终端设备，包括至少一个处理单元、以及至少一个存储单元，其中，存储单元存储有计算机程序，当程序被处理单元执行时，使得处理单元执行上述船舶设备的非接触式振动信息检测方法的步骤。该终端设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该终端设备的处理器用于提供计算和控制能力。该终端设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该终端设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现上述基于深度学习的物理电路图识别方法。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种船舶设备的非接触式振动信息检测方法，其特征在于，该方法包括：
在待监测船舶设备四周分别依次设置四个高速立体视觉装置，所述高速立体视觉装置包括位于同一水平面的两台单目高速相机和分别与两台相机连接的数据处理模块，获取所述高速立体视觉装置的旋转矩阵、平移矩阵和内部标定参数并存入对应的数据处理模块；
利用所述高速立体视觉装置及对应的旋转矩阵、平移矩阵和内部标定参数进行待监测船舶设备的振动监测，以获取与多个振动点一一对应的位置数据和振动数据，并形成振动点数据集合；
利用各个高速立体视觉装置之间的相对位置及获取的振动点的位置数据判断各个高速立体视觉装置之间是否存在共同振动点，对共同振动点的多个振动数据进行融合以得到融合后的振动数据，利用共同振动点的融合数据更新振动点的数据集合；
利用更新后的振动点的数据集合进行待监测船舶设备的运行状态判断。
2.根据权利要求1所述的一种船舶设备的非接触式振动信息检测方法，其中，所述内部标定参数包括每个相机的焦距、中心点坐标和镜头畸变参数。
3.根据权利要求1所述的一种船舶设备的非接触式振动信息检测方法，其中，利用被测振动信号的频率确定所述高速立体视觉装置的帧率。
4.根据权利要求1所述的一种船舶设备的非接触式振动信息检测方法，其中，选取待监测船舶设备的机身部位图像区域及与外部设备管路连接部位的图像区域作为关注区域。
5.根据权利要求1所述的一种船舶设备的非接触式振动信息检测方法，其中，利用所述高速立体视觉装置及对应的旋转矩阵、平移矩阵和内部标定参数进行待监测船舶设备的振动监测包括：
通过特征点检测算法自动检测，针对关注区域在自动检测的特征点进行特征点的匹配；
或者，在初始帧手动选择关注区域和特征点，后续采用跟踪算法保持对指定关注位置的持续振动测量。
6.根据权利要求1所述的一种船舶设备的非接触式振动信息检测方法，其中，利用更新后的振动点的数据集合进行待监测船舶设备的运行状态判断包括：
对检测到的振动点三维信息数据，利用数据分析算法区分是否偏离正常状态数据，进而判断设备的运行健康状态。
7.根据权利要求6所述的一种船舶设备的非接触式振动信息检测方法，其中，利用更新后的振动点的数据集合进行待监测船舶设备的运行状态判断还包括：
计算每一帧下每一个特征点的位移、加速度信息，对应预设时间段内的一批图像帧计算结果，以获得每一个特征点的位移变化序列、加速度变化序列；
获取已知设备外表面各典型区域在正常工作与异常情况下的位移、加速度变化数据，以生成相关典型特征数据序列；
将每一个特征点的检测结果序列，与相关典型特征数据序列进行聚类对比分析，以判断每一个特种点偏向哪种工况的概率大小，进而加权分析全部特种点工况，进行获得设备的正常或异常判断。
8.一种船舶设备的非接触式振动信息检测系统，其特征在于，该系统包括：
位于待监测船舶设备四周依次分布的四个高速立体视觉装置，所述高速立体视觉装置包括位于同一水平面的两台单目高速相机和分别与两台相机连接的数据处理模块，所述数据处理模块用于获取并缓存对应的高速立体视觉装置的旋转矩阵、平移矩阵和内部标定参数；
振动点数据获取模块，用于利用高速立体视觉装置及对应的旋转矩阵、平移矩阵和内部标定参数进行待监测船舶设备的振动监测，以获取与多个振动点一一对应的位置数据和振动数据，并形成振动点数据集合；
振动点数据融合模块，用于利用高速立体视觉装置之间的相对位置及其获取的振动点的位置数据判断各个高速立体视觉装置之间是否存在共同振动点，对共同振动点的多个振动数据进行融合以得到融合后的振动数据，利用共同振动点的融合数据更新振动点的数据集合；
振动状态判断模块，用于利用更新后的振动点的数据集合进行待监测船舶设备的运行状态判断。
9.根据权利要求8所述的一种船舶设备的非接触式振动信息检测系统，其中，所述振动状态判断模块利用更新后的振动点的数据集合进行待监测船舶设备的运行状态判断包括：
对检测到的振动点三维信息数据，利用数据分析算法区分是否偏离正常状态数据，进而判断设备的运行健康状态。
10.根据权利要求9所述的一种船舶设备的非接触式振动信息检测系统，其中，所述振动状态判断模块利用更新后的振动点的数据集合进行待监测船舶设备的运行状态判断还包括：
计算每一帧下每一个特征点的位移、加速度信息，对应预设时间段内的一批图像帧计算结果，以获得每一个特征点的位移变化序列、加速度变化序列；
获取已知设备外表面各典型区域在正常工作与异常情况下的位移、加速度变化数据，以生成相关典型特征数据序列；
将每一个特征点的检测结果序列，与相关典型特征数据序列进行聚类对比分析，以判断每一个特种点偏向哪种工况的概率大小，进而加权分析全部特种点工况，进行获得设备的正常或异常判断。
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