CN116399884A - 一种箱梁内部病害的自主扫描检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种箱梁内部病害的自主扫描检测方法，包括：选取履带式的行走组件，并在行走组件上构建包含动力层、控制层、感知层的多层框架式主体结构，得到自主扫描检测装置，设置UWB无线定位基站；利用自主扫描检测装置的感知层协同UWB无线定位基站进行行走路径规划；通过自主扫描检测装置遍历规划的行走路径，通过感知层获取箱梁内部的壁面图像；对获取的箱梁内部区域的壁面图像进行特征提取，将含有病害特征的壁面图像进行标记并发送至用户端。与现有技术相比，本发明仅需远程监控就可实现箱梁内部病害的自主扫描检测，显著提升了检测效率，并能够输出带有位置标记的病害图像，便于后续的针对性集中病害修复。
Description
技术领域
本发明涉及桥梁病害检测技术领域，尤其是涉及一种箱梁内部病害的自主扫描检测方法。
背景技术
箱梁是桥梁工程中梁的一种，内部为空心状，上部两侧有翼缘，类似箱子，因而得名，分单箱、多箱等。箱梁是应用于许多桥梁的重要结构，对于箱梁内部病害情况等信息的获取对于桥梁的管理与养护有十分重要的意义。
目前，大型钢箱梁的检测，主要依靠人工目视检测。目视检测效率低，效果差，且难以及时发现所有的病害情况；而小型混凝土箱梁，人通常难以进入，箱梁内的环境也非常恶劣，检测成本极高，内部病害难以被检测出来。
以此，亟需研发一种可以实现箱梁内部病害的自主扫描检测方法，解决人工检测的效率问题、安全问题和成本问题。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种箱梁内部病害的自主扫描检测方法，仅需远程监控就可实现箱梁内部病害的自主扫描检测，用户端可以实现多个装置的同时操控，显著提升了检测效率，避免了检测人员的进入困难，并能够输出带有位置标记的病害图像，便于后续的针对性集中病害修复。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
本发明的目的是提供一种箱梁内部病害的自主扫描检测方法，包括：
S1：选取履带式的行走组件，并在行走组件上构建包含动力层、控制层、感知层的多层框架式主体结构，得到自主扫描检测装置，并在待检测的箱梁内部区域的四角分别设置UWB无线定位基站；
S2：通过自主扫描检测装置驶入箱梁内部区域中，利用自主扫描检测装置的感知层协同UWB无线定位基站进行行走路径规划；
S3：通过自主扫描检测装置遍历规划的行走路径，通过感知层获取箱梁内部的壁面图像；
S4：对获取的箱梁内部区域的壁面图像进行特征提取，将含有病害特征的壁面图像进行标记并发送至用户端。
进一步地，S1中，所述选取行走组件时，基于待检测的箱梁内部区域的入口情况、空间大小尺寸选择合适尺寸的行走组件；
所述行走组件为匹配有履带轮、编码电机的小车；
所述履带轮上设有惯性测量单元，用于获取行走组件步行距离、加速度、角加速度信息。
进一步地，S1中，所述多层框架式主体结构的尺寸与所述行走组件的尺寸匹配。
进一步地，S1中，所述多层框架式主体结构中：
所述动力层包括与所述编码电机电连接的蓄电池；
所述控制层包括与用户端通信连接的微型电脑、与所述微型电脑电连接的单片机、与所述微型电脑电连接的云台模块；
所述单片机与所述编码电机电连接，以此实现自主扫描检测装置按照规划好的路线位移；
所述惯性测量单元与所述单片机电连接，以此对行走组件的行进速度进行控制；
所述云台模块与所述用户端通信连接。
进一步地，S1中，所述多层框架式主体结构中：所述感知层包括与所述微型电脑电连接的激光雷达、深度相机、UWB模块。
进一步地，S1中，所述感知层还包括电动旋转支架和设于所述电动旋转支架上的工业摄像机，所述工业摄像机能够的获取箱梁壁面的图像信息；
所述电动旋转支架的高度与箱梁内部区域的入口情况、空间大小尺寸相匹配。
进一步地，S1中，所述动力层、控制层、感知层自下而上依次设置。
进一步地，S2中，通过感知层中UWB模块与UWB无线定位基站的配合，使得自主扫描检测装置在待检测的箱梁内部区域中遍历式行走一遍，在此过程中通过所述激光雷达和深度相机分别对待检测的箱梁内部区域进行融合建图。
进一步地，S2中，所述融合建图的过程中，微型电脑实时比对所述激光雷达和深度相机获得的点云特征，对两者偏差超过阈值的位置进行标记，并通过UWB模块获取该位置的坐标位置信息，微型电脑指令单片机进一步控制行走组件在位置反复巡航，直到激光雷达和深度相机获得的点云特征之间的差距小于预设阈值，则保存此时的点云信息。
进一步地，S2中，所述行走路径规划过程中，微型电脑基于建好的地图和设定的目标间距，确定行走路径与单侧箱梁壁面之间的距离d，当工业摄像机通过电动旋转支架旋转朝向至另一侧的箱梁壁面时，路径与该侧箱梁壁面之间的距离保持为d不变。
与现有技术相比，本发明具有以下技术优势：
本技术方案将通过行走组件上集成含动力层、控制层、感知层的多层框架式主体结构，得到自主扫描检测装置，以此作为进行箱梁内部病害的自主扫描检测主体，并将该自主扫描检测主体置于待检测区域内进行路径规划和病害获取，以此仅需远程监控就可实现箱梁内部病害的自主扫描检测，用户端可以实现多个装置的同时操控，显著提升了检测效率，避免了检测人员的进入困难，降低了实施成本，并能够输出带有位置标记的病害图像，便于后续的针对性集中病害修复。
附图说明
图1为本技术方案中箱梁内部病害的自主扫描检测装置的正结构示意图；
图2为本技术方案中箱梁内部病害的自主扫描检测装置的侧视结构示意图。
图中：1为红外线测距器，2为工业摄像机，3为云台模块，4为UWB模块，5为激光雷达，6为深度相机，7为微型电脑，8为单片机，9为编码电机，10为履带轮。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本技术方案中如未明确说明的部件型号、材料名称、连接结构、控制方法、算法等特征，均视为现有技术中公开的常见技术特征。
实施例1
本发明中箱梁内部病害的自主扫描检测方法，包括：
S1：选取履带式的行走组件，并在行走组件上构建包含动力层、控制层、感知层的多层框架式主体结构，得到自主扫描检测装置，并在待检测的箱梁内部区域的四角分别设置UWB无线定位基站。
选取行走组件时，基于待检测的箱梁内部区域的入口情况、空间大小尺寸选择合适尺寸的行走组件；所述行走组件为匹配有履带轮10、编码电机9的小车，差速器用于小车的转弯，参见图1和图2。履带轮10上设有惯性测量单元，用于获取行走组件步行距离、加速度、角加速度信息。多层框架式主体结构的尺寸与所述行走组件的尺寸匹配。编码电机7的数量不做限定，可以根据驱动的需要进行具体设计，参见图1和图2。
多层框架式主体结构中：动力层包括与所述编码电机9电连接的蓄电池；控制层包括与用户端通信连接的微型电脑7、与所述微型电脑7电连接的单片机8、与所述微型电脑7电连接的云台模块3；单片机8与所述编码电机9电连接，以此控制自主扫描检测装置按照规划好的路线位移，其中单侧编码电机9独立驱动当侧履带轮，以此通过差速的形式实现转向；惯性测量单元与所述单片机8电连接，以此对行走组件的行进速度进行控制。
云台模块3与用户端通信连接。云台模块3包括无线通信模块，无线通信模块5G射频天线与外部的用户端实现信号交互。
感知层包括与所述微型电脑7电连接的激光雷达5、深度相机6、UWB模块4。感知层还包括电动旋转支架和设于所述电动旋转支架上的工业摄像机2，所述工业摄像机2能够的获取箱梁壁面的图像信息。UWB模块4为UWB标签，用于与角落的UWB基站进行交互计算，实现位置坐标的确定，此处的4点定位算法为现有技术，在此不再赘述。
电动旋转支架的高度与箱梁内部区域的入口情况、空间大小尺寸相匹配。电动旋转支架由舵机控制其转向，舵机与微型电脑7电连接，以此在完成单侧壁面的拍摄后，可以旋转实现另一侧的壁面的拍摄。
动力层、控制层、感知层自下而上依次设置。
S2：通过自主扫描检测装置驶入箱梁内部区域中，利用自主扫描检测装置的感知层协同UWB无线定位基站进行行走路径规划。通过感知层中UWB模块4与UWB无线定位基站的配合，使得自主扫描检测装置在待检测的箱梁内部区域中遍历式行走一遍，在此过程中通过所述激光雷达5和深度相机6分别对待检测的箱梁内部区域进行融合建图。
融合建图的过程中，微型电脑7实时比对所述激光雷达5和深度相机6获得的点云特征，对两者偏差超过阈值的位置进行标记，并通过UWB模块获取该位置的坐标位置信息，微型电脑7指令单片机8进一步控制行走组件在位置反复巡航，直到激光雷达5和深度相机6获得的点云特征之间的差距小于预设阈值，则保存此时的点云信息，以此进行建图。点云特征之间的差距判断为采用现有特征对比算法实现，在此不再赘述。
行走路径规划过程中，微型电脑7基于建好的地图和设定的目标间距，确定行走路径与单侧箱梁壁面之间的距离d，当工业摄像机2通过电动旋转支架旋转朝向至另一侧的箱梁壁面时，路径中与该侧箱梁壁面之间的距离保持为d不变。
S3：通过自主扫描检测装置遍历规划的行走路径，通过感知层获取箱梁内部的壁面图像。
在扫描的过程中，用户可实时查看拍摄图像信息，也可以实时查看装置运动信息，以随时确保装置状态的正常，用户也可以通过用户端操纵装置去特定点完成对特定的角度的具体放大倍数的拍摄，来完成特定特征的抓取。
工业摄像机2一侧匹配有红外线测距器1，用于确定工业摄像机2与水平方向的夹角，即通过红外线测距器1获得的距离与UWB模块4获取的坐标位置进行对比，以此计算出倾角，用于后续图像校正的参数。
S4：对获取的箱梁内部区域的壁面图像进行特征提取，将含有病害特征的壁面图像进行标记并发送至用户端。
本技术方案中微型电脑7为小型PC或树莓派，其中的ROM中预加载有简单的特征提取算法，如HOG特征提取算法。以此对图像中的缺陷进行初步的提取，结合标注的坐标位置，实现现场的快速病害位置确定。
云台模块3与用户端通信连接。云台模块3用于将微型电脑7初步处理的图片信息全部发送至用户端，用户端可以基于匹配有高性能显卡和CPU的主机对图片进行进一步处理或重新处理，以此发现出更加细微的病害特征，高性能主机上具体采用的特征识别算法可以采用对算力要求更高的现有主流算法完成，如深度神经网络。
用户端的高性能主机对于上传的图片会自动调用已经训练好的深度学习模型，对图片进行语义分割，输出带有病害标记的图片，并自动进行病害长度、宽度、面积等相关参数的计算。
上述的对实施例的描述是为便于该技术领域的普通技术人员能理解和使用发明。熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对这些实施例做出各种修改，并把在此说明的一般原理应用到其他实施例中而不必经过创造性的劳动。因此，本发明不限于上述实施例，本领域技术人员根据本发明的揭示，不脱离本发明范畴所做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种箱梁内部病害的自主扫描检测方法，其特征在于，包括：
S1：选取履带式的行走组件，并在行走组件上构建包含动力层、控制层、感知层的多层框架式主体结构，得到自主扫描检测装置，并在待检测的箱梁内部区域的四角分别设置UWB无线定位基站；
S2：通过自主扫描检测装置驶入箱梁内部区域中，利用自主扫描检测装置的感知层协同UWB无线定位基站进行行走路径规划；
S3：通过自主扫描检测装置遍历规划的行走路径，通过感知层获取箱梁内部的壁面图像；
S4：对获取的箱梁内部区域的壁面图像进行特征提取，将含有病害特征的壁面图像进行标记并发送至用户端。
2.根据权利要求1所述的一种箱梁内部病害的自主扫描检测方法，其特征在于，所述的S1中，所述选取行走组件时，基于待检测的箱梁内部区域的入口情况、空间大小尺寸选择合适尺寸的行走组件；
所述行走组件为匹配有履带轮(10)、编码电机(9)的小车；
所述履带轮(10)上设有惯性测量单元，用于获取行走组件步行距离、加速度、角加速度信息。
3.根据权利要求1所述的一种箱梁内部病害的自主扫描检测方法，其特征在于，S1中，所述多层框架式主体结构的尺寸与所述行走组件的尺寸匹配。
4.根据权利要求2所述的一种箱梁内部病害的自主扫描检测方法，其特征在于，S1中，所述多层框架式主体结构中：
所述动力层包括与所述编码电机(9)电连接的蓄电池；
所述控制层包括与用户端通信连接的微型电脑(7)、与所述微型电脑(7)电连接的单片机(8)、与所述微型电脑(7)电连接的云台模块(3)；
所述单片机(8)与所述编码电机(9)电连接，以此实现自主扫描检测装置按照目标路线位移；
所述惯性测量单元与所述单片机(8)电连接，以此对行走组件的行进速度进行控制；
所述云台模块(3)与所述用户端通信连接。
5.根据权利要求4所述的一种箱梁内部病害的自主扫描检测方法，其特征在于，S1中，所述多层框架式主体结构中：所述感知层包括与所述微型电脑(7)电连接的激光雷达(5)、深度相机(6)、UWB模块(4)。
6.根据权利要求5所述的一种箱梁内部病害的自主扫描检测方法，其特征在于，S1中，所述感知层还包括电动旋转支架和设于所述电动旋转支架上的工业摄像机(2)，所述工业摄像机(2)能够获取箱梁壁面的图像信息；
所述电动旋转支架的高度与箱梁内部区域的入口情况、空间大小尺寸相匹配。
7.根据权利要求1所述的一种箱梁内部病害的自主扫描检测方法，其特征在于，S1中，所述动力层、控制层、感知层自下而上依次设置。
8.根据权利要求6所述的一种箱梁内部病害的自主扫描检测方法，其特征在于，S2中，通过感知层中UWB模块(4)与UWB无线定位基站的配合，使得自主扫描检测装置在待检测的箱梁内部区域中遍历式行走一遍，在此过程中通过所述激光雷达(5)和深度相机(6)分别对待检测的箱梁内部区域进行融合建图。
9.根据权利要求8所述的一种箱梁内部病害的自主扫描检测方法，其特征在于，S2中，所述融合建图的过程中，微型电脑(7)实时比对所述激光雷达(5)和深度相机(6)获得的点云特征，对两者偏差超过阈值的位置进行标记，并通过UWB模块获取该位置的坐标位置信息，微型电脑(7)指令单片机(8)进一步控制行走组件在位置反复巡航，直到激光雷达(5)和深度相机(6)获得的点云特征之间的差距小于预设阈值，则保存此时的点云信息。
10.根据权利要求6所述的一种箱梁内部病害的自主扫描检测方法，其特征在于，S2中，所述行走路径规划过程中，微型电脑(7)基于建好的地图和设定的目标间距，确定行走路径与单侧箱梁壁面之间的距离，当工业摄像机(2)通过电动旋转支架旋转朝向至另一侧的箱梁壁面时，路径与该侧箱梁壁面之间的距离保持不变。
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| CN116988377A (zh) * | 2023-08-09 | 2023-11-03 | 广东省公路建设有限公司湾区特大桥养护技术中心 | 一种桥梁钢箱梁内表观病害检测机器人及方法 |
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| CN116988377A (zh) * | 2023-08-09 | 2023-11-03 | 广东省公路建设有限公司湾区特大桥养护技术中心 | 一种桥梁钢箱梁内表观病害检测机器人及方法 |
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