基于无人机的一体化桥梁检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于无人机的一体化桥梁检测方法，属于无人机桥梁检测技术领域，包括步骤一：无人机A采集被检测桥体及周边地形环境数据，并将数据回传至地面综合信息处理控制系统；步骤二：3D坐标建模系统生成桥体及周边地形环境的3D坐标模型；步骤三：无人机巡航路径规划系统建立无人机B的自主巡航路径，并发送至无人机B；步骤四：无人机B执行自主巡航路径对桥体进行图像采集并回传；步骤五：桥面缺陷检测及标注系统识别桥面的缺陷部分并计算缺陷部分的缺陷程度，并做出标记；步骤六：桥梁质量检测报告生成系统自动生成桥梁质量检测报告。本发明专利技术实现桥梁检测过程的全自动化，大幅提高检测效率，提高检测质量。

Integrated bridge detection method based on UAV

The invention relates to an integrated bridge detection method based on UAV, which belongs to the field of UAV bridge detection technology, including steps 1: UAV A collects the data of bridge body and surrounding terrain environment, and transmits the data back to the ground integrated information processing control system; step 2: 3D coordinate modeling system generates 3D coordinate model of bridge body and surrounding terrain environment; step 3: The UAV cruise path planning system establishes the autonomous cruise path of UAV B and sends it to UAV B; Step 4: UAV B executes the autonomous cruise path to collect and transmit the image of bridge body; Step 5: The bridge deck defect detection and labeling system identifies the defect part of bridge deck and calculates the defect degree of the defect part, and makes the labeling; Step 6: Bridge quality detection report. The system automatically generates the bridge quality inspection report. The invention realizes the full automation of the bridge detection process, greatly improves the detection efficiency and improves the detection quality.

【技术实现步骤摘要】
基于无人机的一体化桥梁检测方法
本专利技术涉及一种基于无人机的一体化桥梁检测方法，属于无人机桥梁检测

技术介绍
近年来，随着我国基础设施建设的快速发展，众多基础设施建设投入使用，也由此带来了在基础设施维护方面巨大的市场空间。针对桥梁方面，据统计，我国现役桥梁总数超过百万，而有40％的桥梁服役年限超过25年，属于“老龄化”阶段，需要投入较大桥梁后期检测维护精力。传统桥梁检测是通过人工检测或检测车检测的方式。人工检测存在难度系数高，资金投入大，存在检测盲区，检测人员安全性难以保障，效率低，人力投入大等问题；检测车检测存在难度系数高，资金投入大，存在检测盲区，适用性较为局限，效率低等问题。两种方法均不能满足日益增长的桥梁检测维护需求。现有流行的远程无人机桥梁外观检测方式是通过人工控制无人机进行桥梁表面的拍摄检测，一般由两名专业技术人员分别控制机身运动、检测摄像两部分进行飞行和数据采集，采集数据实时显示在地面站监控屏幕上，检测人员根据监控判断是否存在病害。该方法可有效降低人工检测及检测车检测的部分不足，但仍然存在以下问题：第一，无人机桥梁检测对无人机飞手水平要求高，在一些复杂地形环境中极易出现坠机事件，造成检测成本增加，检测效果降低的问题；第二，现有无人机桥梁检测图像质量不均匀，对桥梁缺乏整体性能结构参数指标，造成对桥梁破损程度的误判断；第三，在一些复杂环境下对桥梁检测极易出现检测盲区，造成检测漏洞。
技术实现思路
根据以上现有技术的不足，本专利技术提供一种基于无人机的一体化桥梁检测方法，实现桥梁检测过程的全自动化，消除检测盲区，同时有效降低检测成本，提高检测质量。本专利技术所述的基于无人机的一体化桥梁检测方法，包括无人机A、无人机B、地面综合信息处理控制系统，地面综合信息处理控制系统包括3D坐标建模系统、无人机巡航路径规划系统、桥面缺陷检测及标注系统、桥梁质量检测报告生成系统，包括以下步骤：步骤一：无人机A采集被检测桥体及周边地形环境数据，并将数据回传至地面综合信息处理控制系统；步骤二：地面综合信息处理控制系统的3D坐标建模系统根据回传数据生成桥体及周边地形环境的3D坐标模型；步骤三：地面综合信息处理控制系统的无人机巡航路径规划系统根据桥体及周边地形环境的3D坐标模型，建立无人机B的自主巡航路径，并将指令发送至无人机B；步骤四：无人机B执行自主巡航路径对桥体进行图像采集，并将采集信息回传至地面综合信息处理控制系统；步骤五：地面综合信息处理控制系统的桥面缺陷检测及标注系统根据无人机B回传的桥面图像，匹配3D坐标模型，运用识别算法识别桥面的缺陷部分并计算缺陷部分的缺陷程度，并在3D坐标模型中标记出缺陷部分及缺陷程度指标；步骤六：地面综合信息处理控制系统的桥梁质量检测报告生成系统自动生成桥梁质量检测报告。无人机A完成对被检测桥体和周边地形环境数据的初次采集，建立3D坐标模型，其后无人机B自动采集数据，地面综合信息处理控制系统自动检测缺陷并标注，然后自动生成桥梁质量检测报告，整体实现自动化过程，大幅提高了桥梁的检测效率，降低人工成本，同时通过指标检测桥梁的缺陷程度，降低了缺陷的误判率，提高检测质量。所述的步骤一中，无人机A采用倾斜摄影采集被检测桥体及周边地形环境数据，无人机A回传数据包括倾斜摄影图像模型及各点GPS位置坐标，倾斜摄影通过从一个垂直、四个倾斜、五个不同的视角同步采集影像，获取到丰富的桥梁顶面及侧视的高分辨率纹理数据，保证了桥梁模型的精度。所述的无人机B搭载飞行控制系统，飞行控制系统包括姿态感知控制系统、GPS导航系统：姿态感知控制系统包括加速度计、陀螺仪、位置传感器，加速度计、陀螺仪构成惯性导航系统，用于对飞行姿态进行测量；位置传感器则用于测量飞机高度和航向信息；GPS导航系统用于根据飞机当前的GPS坐标信息和接收到的目标点坐标信息，确定飞机飞行方向和速度以及镜头朝向。所述的无人机B还搭载通讯控制系统，通讯控制系统包含指令通讯系统、图像处理传输系统：指令通讯系统包括无线数传电台和GPRS无线模块，用于与地面综合信息处理控制系统保持联系；图像处理传输系统包含视频处理模块与数字图传模块。因为需要较高的实时性，因而采用900MHz无线数传电台。电台接收机通过串口与飞行控制器联系，将接收到的指令发送给飞行控制系统，并将飞行控制系统解析飞机姿态信息和地理位置信息回传给地面综合信息处理控制系统。当数传电台收到干扰时，可通过GPRS无线模块进行数据传输，保障无人机与地面综合信息处理控制系统的联系。视频处理模块使用专用数字信号处理芯片对采集的视频进行电子增稳处理，增稳后的数字图像通过数字图传模块传送到地面综合信息处理控制系统。所述的无人机B搭载云台控制系统，用于摄像机角度控制，当飞机处于倾斜状态时云台能保持摄像机的水平稳定，消除抖动，同时也可根据地面站控制指令，实时调整角度。云台姿态信息由互相垂直的y轴、p轴、r轴角度数据确定，其转动分别由三台电机控制，摄像机镜头实际朝向由云台姿态坐标信息和桥梁坐标信息计算确定。所述的步骤五中，桥面缺陷识别及标记包括以下步骤：1)载入图像文件；2)直方图均衡化，通过累积函数对灰度值进行调整，增强对比度；3)中值滤波去噪，把载入图像的值用该点的一个领域中各点值的中值代换，消除孤立噪声点；4)二值化处理，将图像上的像素点的灰度值设置为0或255；5)二值图像滤波，在保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制；6)裂缝识别，将载入图片的其他无关因素通过计算机的处理进行隐藏，直观显示出裂缝的位置；7)裂缝标记，用可视化方框对裂缝进行标记。所述的步骤五中，桥梁缺陷检测类别包括：桥面裂缝检测，桥底裂缝、麻面及露筋检测；保护设施的断裂及锈蚀检测，桥台错位、裂缝、麻面及露筋检测；桥墩裂缝、麻面、露筋及垂直度检测，能够全面分析桥梁缺陷种类。所述的步骤六中，桥梁质量检测报告生成系统根据缺陷部分及缺陷程度指标，对比系统中桥梁原始结构参数及标准桥梁缺陷程度指标，计算得出危害程度指标，然后自动生成桥梁质量检测报告。所述的桥梁质量检测报告内容包括：桥梁原始结构数据、检测标准、检测内容、检测结果、缺陷图片及缺陷程度指标标注、缺陷成因分析、检测结论。所述的无人机B设有超声波模块和三向视觉定位模块，三向视觉定位模块第一向安装于无人机前部，用于定位并反馈无人机距桥梁立柱的相对位置；第二向安装于无人机上部，用于在无人机巡航检测过程中定位并反馈无人机距桥底或桥台的相对位置；第三向安装于无人机下部，用于在无人机巡航检测过程中定位并反馈无人机距地面或水平面的相对位置。除了常规的超声波模块以外，在无人机前、后、左、右、上、下等各方向上进行障碍识别，而识别的机制分为两个部分，分别是超声波和机器视觉。也就是说，除了常规的超声波模块以外，各方向还专门放置了摄像头用于获取视觉图像，然后直接传输到机载的处理器进行计算处理。当在进行桥底桥梁检测时，光照条件一般不太好，而超声波与机器视觉共同作用，基本可以在任何照度下对多种材质进行良好的识别，从而对无人机在桥底下的飞行提供更好的指导，识别的有效范围和精度可以显著提升。同时，超声波模块和视觉定位模块功能除了避障之外还可以进行精确定位以确定gps数据信息。与现有技术相比，本专利技术具有的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于无人机的一体化桥梁检测方法，其特征在于，包括无人机A、无人机B、地面综合信息处理控制系统，地面综合信息处理控制系统包括3D坐标建模系统、无人机巡航路径规划系统、桥面缺陷检测及标注系统、桥梁质量检测报告生成系统，包括以下步骤：步骤一：无人机A采集被检测桥体及周边地形环境数据，并将数据回传至地面综合信息处理控制系统；步骤二：地面综合信息处理控制系统的3D坐标建模系统根据回传数据生成桥体及周边地形环境的3D坐标模型；步骤三：地面综合信息处理控制系统的无人机巡航路径规划系统根据桥体及周边地形环境的3D坐标模型，建立无人机B的自主巡航路径，并将指令发送至无人机B；步骤四：无人机B执行自主巡航路径对桥体进行图像采集，并将采集信息回传至地面综合信息处理控制系统；步骤五：地面综合信息处理控制系统的桥面缺陷检测及标注系统根据无人机B回传的桥面图像，匹配3D坐标模型，运用识别算法识别桥面的缺陷部分并计算缺陷部分的缺陷程度，并在3D坐标模型中标记出缺陷部分及缺陷程度指标；步骤六：地面综合信息处理控制系统的桥梁质量检测报告生成系统自动生成桥梁质量检测报告。

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的一体化桥梁检测方法，其特征在于，包括无人机A、无人机B、地面综合信息处理控制系统，地面综合信息处理控制系统包括3D坐标建模系统、无人机巡航路径规划系统、桥面缺陷检测及标注系统、桥梁质量检测报告生成系统，包括以下步骤：步骤一：无人机A采集被检测桥体及周边地形环境数据，并将数据回传至地面综合信息处理控制系统；步骤二：地面综合信息处理控制系统的3D坐标建模系统根据回传数据生成桥体及周边地形环境的3D坐标模型；步骤三：地面综合信息处理控制系统的无人机巡航路径规划系统根据桥体及周边地形环境的3D坐标模型，建立无人机B的自主巡航路径，并将指令发送至无人机B；步骤四：无人机B执行自主巡航路径对桥体进行图像采集，并将采集信息回传至地面综合信息处理控制系统；步骤五：地面综合信息处理控制系统的桥面缺陷检测及标注系统根据无人机B回传的桥面图像，匹配3D坐标模型，运用识别算法识别桥面的缺陷部分并计算缺陷部分的缺陷程度，并在3D坐标模型中标记出缺陷部分及缺陷程度指标；步骤六：地面综合信息处理控制系统的桥梁质量检测报告生成系统自动生成桥梁质量检测报告。2.根据权利要求1所述的基于无人机的一体化桥梁检测方法，其特征在于，所述的步骤一中，无人机A采用倾斜摄影采集被检测桥体及周边地形环境数据，无人机A回传数据包括倾斜摄影图像模型及各点GPS位置坐标。3.根据权利要求1所述的基于无人机的一体化桥梁检测方法，其特征在于，所述的无人机B搭载飞行控制系统，飞行控制系统包括姿态感知控制系统、GPS导航系统：姿态感知控制系统包括加速度计、陀螺仪、位置传感器，加速度计、陀螺仪构成惯性导航系统，用于对飞行姿态进行测量；位置传感器用于测量飞机高度和航向信息；GPS导航系统用于根据飞机当前的GPS坐标信息和接收到的目标点坐标信息，确定飞机飞行方向和速度。4.根据权利要求1或3所述的基于无人机的一体化桥梁检测方法，其特征在于，所述的无人机B搭载通讯控制系统，通讯控制系统包含指令通讯系统、图像处理传输系统：指令通讯系统包括无线数传电台和GPRS无线模块，用于与地面综合信息处理控制系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：任成昊，郭俊财，邵金菊，张宇馨，赵凯，王天逸，孙一凡，
申请(专利权)人：山东理工大学，淄博哇呦创飞智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37