一种高耸结构外观检测装置
阅读：627发布：2023-03-01
专利汇可以提供一种高耸结构外观检测装置专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本实用新型公开了一种高耸结构外观检测装置，包括三 脚架 和采集平台，采集平台包括第一 框架 和第二框架，第一框架通过竖直设置的 转轴 与所述三脚架顶部连接，且第一框架可绕所转轴轴向旋转，第二框架两侧各通过一根转动轴与第一框架两侧连接，且第二框架能以两根转动轴的连线为中 心轴 旋转；第二框架上安装有相机和镜头，且相机中心 水 平线与所述两根转动轴处于同一平面。本实用新型结构简单，无需使用 脚手架 ，升降车和吊索等机械设备，使用本实用新型的装置，可以避免高空作业存在的安全隐患。，下面是一种高耸结构外观检测装置专利的具体信息内容。
一种高耸结构外观检测装置
技术领域
[0001] 本实用新型涉及一种高耸结构外观检测装置。
背景技术
[0002] 高耸结构物如桥梁塔、电站冷却塔、烟筒、高楼、纪念塔等，受到外因(载荷、气候环境、水文地质)、内因(设计、建造和材料的缺陷)和日常管理疏忽等多种影响，不可避免出现各种病害和缺陷。而结构表面的形态通常最能直观地反应其健康状态，因此对结构物开裂、锈蚀及破损等病理特征的跟踪检查，是研究和判断结构物的健康状态和演化规律的重要方法。
[0003] 目前高耸构结构物的缺陷检测通常需要人工高空作业，需要使用脚手架，升降车和吊索等机械设备。通过采用测宽仪器或读数显微镜寻找缺陷，对其进行量测和手工记录。这种传统方法不仅费时费力，而且造成很多缺陷检测遗漏，更无法对缺陷进行准确测量和定位，且高空作业存在安全隐患。
实用新型内容
实用新型内容
[0004] 本实用新型所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种高耸结构外观检测装置。
[0005] 为解决上述技术问题，本实用新型所采用的技术方案是：一种高耸结构外观检测装置，包括三脚架和采集平台，所述采集平台包括第一框架和第二框架，所述第一框架通过竖直设置的转轴与所述三脚架顶部连接，且所述第一框架可绕所转轴轴向旋转，所述第二框架两侧各通过一根转动轴与所述第一框架两侧连接，且所述第二框架能以两根转动轴的连线为中心轴旋转；所述第二框架上安装有相机和镜头，且所述相机中心水平线与所述两根转动轴处于同一平面。
[0006] 所述镜头焦距为100mm以上。
[0008] 图1是本实用新型提供的基于高清全景图像的高耸结构物外观检测系统的流程图；
[0009] 图2是本实用新型提供的采集平台的设备仪器图；
[0010] 图3是本实用新型拍摄区域矩阵模式分区图；
[0011] 其中，A：拍摄区域分区；B：相邻图像水平重叠区域；C：相邻图像竖直重叠区域；
[0012] 图4(1)是CAD图；图4(2)是配准前的图像。
具体实施方式
[0013] 下面结合附图对本实用新型进行详细的说明。
[0014] (1)高清图像采集平台
[0015] 图像采集平台包括三脚架4和采集平台，所述采集平台包括第一框架6和第二框架1，所述第一框架6通过竖直设置的转轴8与所述三脚架4顶部连接，且所述第一框架6可绕所转轴8轴向旋转，所述第二框架1两侧各通过一根转动轴7与所述第一框架6两侧连接，且所述第二框架1能以两根转动轴7的连线为中心轴旋转；所述第二框架1上安装有相机2和镜头
3，且所述相机2中心水平线与所述两根转动轴7处于同一平面。
3，且所述相机2中心水平线与所述两根转动轴7处于同一平面。
[0016] 高清图像采集平台主要作用是：首先根据相机传感器尺寸、镜头焦距参数、图像重叠率，计算出单幅图像拍摄范围；然后自动将目标结构物进行矩阵模式分区(如图3所示)，并计算出每个分区的两个转动角度(竖向和水平向)；最后通过空间转动框架系统实现竖向和水平轴转动，以达到分区拍摄的目的，并记录每张图像的两个转动角度，为后一步骤的图像拼接提供矩阵式的位置数据。
[0018] 拍摄起始/终点位置AS(x,y)/AE(x,y)，x是横向转轴转动的角度，y是竖向转轴转动的角度；图像重叠率ol(≥25％)；镜头焦距f、相机变焦系数coef、焦距倍增器mx和相机单幅图像拍摄区域范围fov。
[0019] 具体计算步骤如下：
[0020] a)确定相机单幅图像拍摄区域范围fov，fov由式(1)求得。
[0021] fov＝360÷PI×arctan(36÷cf÷(2×f×m)) (1)
[0022] b)确定fov后，根据式(2)、(3)确定拍摄区域的行(row)列(col)值对拍摄区域分区；
[0023] row＝((AE_y-AS_y+fov)-ol×fov)/(fov×(1-ol)+1； (2)
[0024] col＝((AE_x-AS_x+fov)-ol×fov)/(fov×(1-ol)+1； (3)
[0025] c)根据式(4)、(5)计算横、竖转轴单位转动角度x_angle,y_angle。
[0026] x_angle＝(AE_x-AS_x)/(col-1) (4)
[0027] y_angle＝(AE_y-AS_y)/(row-1) (5)
[0028] d)依据以上步骤可以求得转轴拍摄每一幅图像的移动位置，按照行列排列，可以得到一个位置矩阵M。M中任意位置(i,j)处的转轴转动位置可由式(6)求得。
[0029] M[i,j]＝{AS_y+i×y_angle,AS_x+j×x_angle} (6)
[0031] 软件控制系统可以预设相机的快门、光圈和感光度值，还可控制对焦位置，实现转动框架系统和拍摄系统联动，达到自动控制目的，即框架系统转动到位后，立即按照事先定义相机参数进行自动拍摄，图像自动储存，存储完成后框架系统自动转动到下一个分区位置进行拍摄，直至完成整个高耸结构物的图像采集。
[0032] (2)图像拼接处理
[0033] 高清图像采集平台分区拍摄多张图像文件，这些图像是由在一个固定位置上的相机以不同角度拍摄到的一系列图像，这些图像只有轻微的运动视差，根据拍摄角度和重叠区域阈值将这些图像文件整理成为矩阵式图像序列，如图3所示。具体的拼接如下所示：
[0034] a)由上述平台采集得到的位置矩阵M对同行元素M[i-1,j]和M[i,j]或同列元素M[i,j-1]和M[i,j]确定待拼接的相邻两张图像文件P1和P2；其中，i,j≥2；
[0035] b)根据重叠率ol，若P1和P2同行，则分别在P1的左侧选取长为P1长度、宽为w1的重叠区域I1，在P2的右侧选取长为P2的长度、宽为w2的重叠区域I2；若P1和P2同列，则分别在P1的下侧选取长为w1、宽为P1的宽度的重叠区域I1，在P2的上侧选取长为w2、宽为P2的宽度的重叠区域I2；确定拼接对象，w1、w2均大于ol；
[0036] c)对I1和I2进行高斯平滑处理以后，采用Surf算子进行特征点提取，I1和I2对应的特征点集为f1和f2。
[0038] e)由于相机镜头拍摄的角度不同，使得拍摄到的相邻两幅图像中的景物会出现几何形变，因此需要I1和I2进行对齐。根据c)中求得特征点计算对应的几何变换Homography矩阵。采用式(7)完成图像对齐。
[0039]
[0040] f)I1和I2对齐后，采用加权平均的方法对I1和I2进行融合，加权平均公式如式(8)所示，I(x,y)是(x,y)处的像素值，w是重叠区域的宽度。I1和I2的宽度相同，因此直接采用像素均值进行融合，然后对融合后的区域进行直方图均衡处理，消除拼接缝。
[0041]
[0042] (3)图形配准处理
[0043] 上一步骤完成了高清图片的拼接工作，高清的结构物全景图像已经建立起来。接下来就是高清图像的配准工作，其目的是：对高清全景图像进行裁剪和校准，使得图像中结构物与相应的CAD矢量图坐标、尺寸相一致，即将结构物图像配准到CAD图形之中。
[0044] 配准的方法是通过坐标变化将图像中的每个像素变换到CAD坐标系中对应的坐标位置，使得图像变成与地图类似具备几何坐标和尺寸信息的图像文件。其具体步骤如下：
[0045] a)将上述高清图图形进行灰度化、均衡化和二值化处理，获取图像中结构物的边界位置信息。
[0046] b)全景图像中的结构物与其实际形状和尺寸有偏差，如图4(1)和图4(2)所示，图形配准的目的就是将图像数据进行几何变换，实现与CAD图形一一对应。将图像中结构物边界坐标与CAD图中结构物边界坐标一一对应，通过双线性变化，来为图像中每个像素确定正确的坐标位置(x,y)，图4(1)和图4(2)的双线映射关系如下：
[0047]
[0048] c)将A和A’、B和B’等相应4个点分别带入式(9)，即可求出上述a-h的8个系数。
[0049] e)通过上述变换后，实现每个像素的坐标与实际CAD图纸坐标一一对应，完成图像与CAD图纸配准。
[0050] (4)数据库系统
[0051] 图形进行配准后，由矢量CAD文件确定了图形文件像素大小。并根据像素尺寸和像素个数确定缺陷的长度、宽度和面积。完成配准后的图像可以采用地图集的方式对结构物外观的缺陷进行标记和量测。并将这些缺陷数据如：位置、长度、宽度和面积记录到数据库之中，形成缺陷信息数据库。
[0052] 在配准后的图形文件之中，对缺陷分类标注和编号，测量其位置和尺寸。通过对数据进行分析和统计，得到能反映结构物健康状态的缺陷信息数据库。
[0053] 为反应结构健康状态的演化规律，在缺陷数据库中可以将不同时间检测结果进行对比分析，研究和判断结构物健康状态。为高耸结构物的管养和维护提供科学、全面的数据。
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