本发明专利技术涉及桥梁检测技术领域，且公开了一种桥梁工程用的桥梁缺陷检测设备，包括二维云台、机械臂和车体，所述车体包括轮胎和底盘，所述底盘的下方共安装有四个所述轮胎，所述底盘的上方设有所述二维云台，所述二维云台包括舵机一号和步进电机，所述舵机一号固定于所述底盘的上表面中部，且所述舵机一号的上表面固定连接有所述步进电机，所述步进电机的一侧设有所述机械臂；采用OpenCV+CNN卷积神经网络作为视觉识别系统的算法对桥梁底部进行检测，实现桥梁底部图像的自动采集及表面裂缝形状、位置的动态检测，识别桥体危害特性特征，对目标进行筛选，排除干扰因素，提取有效数据，对桥梁底部的裂缝进行识别，增强识别准确率。增强识别准确率。增强识别准确率。
【技术实现步骤摘要】
一种桥梁工程用的桥梁缺陷检测设备及缺陷识别方法
[0001]本专利技术涉及桥梁检测
，具体为一种桥梁工程用的桥梁缺陷检测设备及缺陷识别方法。
技术介绍
[0002]桥梁是跨越江河湖海、深沟峡谷等障碍的人工构筑物，是交通设施互联互通的关键节点和枢纽工程，是国民经济发展和社会生活安全的重要保障。一旦桥梁出现重大问题，将直接影响交通路网的畅通，防碍人民生活出行，并对我国国防战略产生重大安全隐患。
[0003]桥梁反复承受着车轮的磨损、冲击，遭受暴雨、洪水、风沙、冰雪、日晒、冻融等自然因素的侵蚀破坏，部分建筑材料的性质随着使用时间的增长会发生衰变，导致桥梁老龄化问题突出。早期建桥时期设计和施工达不到应有的要求，加上近几年我国交通和重型汽车数量的不断快速增长，导致服役条件恶化，桥梁安全事故呈日益增多趋势。
[0004]近现代一些企业、科研院所逐渐研发一些针对桥梁的智能检测技术，这些检测技术可以实现对桥梁表观病害的快速非接触式无损检测，但在实际应用中，仍有许多不足尚需进一步解决。调研目前市面上已研制出的检测系统，可以得出以下结论：
[0005](1)、从系统的自动化程度上看，车辆和检测装置的运动全部由人工控制，操作难度大，作业速度缓慢，往往需要重复检测，效率低下；
[0006](2)、从系统的检测精度来看，多数的检测系统精度并不能满足现实需求，不可能达到或接近现实需求的精度要求，作业速度、效率也远不及人工。
技术实现思路
[0007](一)解决的技术问题
[0008]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种桥梁工程用的桥梁缺陷检测设备及缺陷识别方法，解决了上述
技术介绍
中提出的问题。
[0009](二)技术方案
[0010]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种桥梁工程用的桥梁缺陷检测设备，包括二维云台、机械臂和车体，所述车体包括轮胎和底盘，所述底盘的下方共安装有四个所述轮胎，所述底盘的上方设有所述二维云台，所述二维云台包括舵机一号和步进电机，所述舵机一号固定于所述底盘的上表面中部，且所述舵机一号的上表面固定连接有所述步进电机，所述步进电机的一侧设有所述机械臂，所述机械臂包括第一支撑杆、舵机二号、第二支撑杆、舵机三号和第三支撑杆，所述步进电机的输出轴通过联轴器固定连接有所述第一支撑杆，所述第一支撑杆的一侧安装有所述舵机二号，所述舵机二号的一侧安装有所述第二支撑杆，所述第二支撑杆的一侧安装有所述舵机三号，所述舵机三号的一侧安装有所述第三支撑杆，所述第三支撑杆的一端固定连接有摄像头，所述底盘的上表面安装有树莓派、GPS模块、上位机、主控芯片、ESP8266模块、STM32芯片、WiFi模块、12V电源供电模块和信息采集模块，桥梁检测设备由所述12V电源供电模块供电，将12V电压降压并稳压至5V和
7.5V，其中5V电源供电给所述主控芯片和所述树莓派，7.5V电压供电给所述舵机一号、所述舵机二号和所述舵机三号，12V电压供电给四个直流减速电机组成的所述车体，所述信息采集模块引入基于卷积神经网络的图像处理算法对目标进行筛选有效数据，通过图像灰度化，增加对比度，Canny边缘检测，用形态学连接临近裂缝，找出所有连通域，删除非裂缝噪点区域，对每个连通域提取骨架，测量长度和宽度等手段建立完善的桥体危害监测系统，基于图像形态的裂纹病害提取与测量应用的主要步骤有三个：图像拼接，基于形态的裂缝提取和裂缝测量计算，所述GPS模块可以向上位机实时发送动态位置，所述STM32芯片控制所述车体和所述机械臂的运动，通过所述WiFi模块与所述上位机连接，实现远程控制桥梁检测设备的功能，所述树莓派连接所述摄像头，将采集到的图片数据进行图像处理并分析，最后将数据传送至所述上位机上。
[0011]优选的，所述车体整体大小在400*300mm。
[0012]优选的，所述机械臂采用逆解算算法优化路径，所述机械臂由所述二维云台控制旋转方向，所述舵机二号、所述舵机三号转动270
°
，所述舵机一号转动360
°
，所述第一支撑杆、所述第二支撑杆和所述第三支撑杆采用圆柱形碳纤维结构。
[0013]优选的，所述STM32芯片与所述ESP8266模块互联，使得远程操控桥梁检测设备得以实现，并且可以灵活控制机器人到达指定地点。
[0014]优选的，桥梁检测设备运用opencv图像处理技术识别桥体。
[0015]优选的，所述摄像头上一体成型有补光灯。
[0016]一种桥梁工程用的桥梁缺陷识别方法，包括以下步骤：
[0017]S1、STM32芯片控制桥梁检测设备的车体运动和机械臂运动，WiFi模块连接上位机，实现远程控制桥梁检测设备；
[0018]S2、二维云台控制所述机械臂的旋转，所述机械臂的臂身通过舵机二号、舵机三号控制，采用运动学逆解算算法，能够实现全范围全区域摄像头扫描；
[0019]S3、树莓派连接摄像头，将采集到的图片数据进行图像处理并分析，数据传输给所述上位机；
[0020]S3、运用opencv图像处理技术识别桥体，明显的裂痕，主体缺失等特征，收集到桥体表面数据，当检测到明显的桥体受损时系统报警，并上传图片，然后根据图片分析桥体受损程度等内容，排除其他干扰因素并筛选出有效的受损数据进行分析；
[0021]S4、图像分析中，引入基于卷积神经网络的图像处理算法对目标进行筛选有效数据，最后，通过图像灰度化，增加对比度，Canny边缘检测，用形态学连接临近裂缝，找出所有连通域，删除非裂缝噪点区域，对每个连通域提取骨架，测量长度和宽度等手段建立完善的桥体危害监测系统。基于图像形态的裂纹病害提取与测量应用的主要步骤有三个：图像拼接，基于形态的裂缝提取和裂缝测量计算；
[0022]S5、当发现有明显桥体受损表现后，机器自动报警并将数据传递给工程师进行判断，在工程师进行判断后，远程操控桥梁检测设备进行复检，再次采集数据，发出定位信息；
[0023]S6、桥梁检测设备利用桥梁裂缝视觉识别算法、高斯滤波、图片剪裁、图片处理算法。
[0024]优选的，所述图像拼接的方法包括以下步骤：
[0025]S1、准备一系列参考图片和被拼接的图片,它们有部分重叠信息；
[0026]S2、分离和计算它们的OBR特征和描述；
[0027]S3、用K
‑
NearestNeighbor和Random Sample Consensus的过滤找到匹配点；
[0028]S4、用筛选过的匹配对计算单应性；
[0029]S5、用单应性把图片的投影拼接到参考图片上；
[0030]S6、用加权平均算法减弱重叠区域的强度。
[0031]优选的，所述基于形态的裂缝提取方法包括以下步骤：
[0032]S1、准备一系列已经拼接完成的图片，并且完成高斯处理；
[0033]S2、采用Sobel算子边缘检测，计算梯度变化；
[0034]S3、设定阈值，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种桥梁工程用的桥梁缺陷检测设备，包括二维云台(11)、机械臂(20)和车体(23)，其特征在于：所述车体(23)包括轮胎(1)和底盘(5)，所述底盘(5)的下方共安装有四个所述轮胎(1)，所述底盘(5)的上方设有所述二维云台(11)，所述二维云台(11)包括舵机一号(10)和步进电机(12)，所述舵机一号(10)固定于所述底盘(5)的上表面中部，且所述舵机一号(10)的上表面固定连接有所述步进电机(12)，所述步进电机(12)的一侧设有所述机械臂(20)，所述机械臂(20)包括第一支撑杆(14)、舵机二号(15)、第二支撑杆(16)、舵机三号(17)和第三支撑杆(18)，所述步进电机(12)的输出轴通过联轴器(13)固定连接有所述第一支撑杆(14)，所述第一支撑杆(14)的一侧安装有所述舵机二号(15)，所述舵机二号(15)的一侧安装有所述第二支撑杆(16)，所述第二支撑杆(16)的一侧安装有所述舵机三号(17)，所述舵机三号(17)的一侧安装有所述第三支撑杆(18)，所述第三支撑杆(18)的一端固定连接有摄像头(19)，所述底盘(5)的上表面安装有树莓派(2)、GPS模块(3)、上位机(4)、主控芯片(6)、ESP8266模块(7)、STM32芯片(8)、WiFi模块(9)、12V电源供电模块(21)和信息采集模块(22)，桥梁检测设备由所述12V电源供电模块(21)供电，将12V电压降压并稳压至5V和7.5V，其中5V电源供电给所述主控芯片(6)和所述树莓派(2)，7.5V电压供电给所述舵机一号(10)、所述舵机二号(15)和所述舵机三号(17)，12V电压供电给四个直流减速电机组成的所述车体(23)，所述信息采集模块(22)引入基于卷积神经网络的图像处理算法对目标进行筛选有效数据，通过图像灰度化，增加对比度，Canny边缘检测，用形态学连接临近裂缝，找出所有连通域，删除非裂缝噪点区域，对每个连通域提取骨架，测量长度和宽度等手段建立完善的桥体危害监测系统，基于图像形态的裂纹病害提取与测量应用的主要步骤有三个：图像拼接，基于形态的裂缝提取和裂缝测量计算，所述GPS模块(3)可以向上位机实时发送动态位置，所述STM32芯片(8)控制所述车体(23)和所述机械臂(20)的运动，通过所述WiFi模块(9)与所述上位机(4)连接，实现远程控制桥梁检测设备的功能，所述树莓派(2)连接所述摄像头(19)，将采集到的图片数据进行图像处理并分析，最后将数据传送至所述上位机(4)上。2.根据权利要求1所述的一种桥梁工程用的桥梁缺陷检测设备，其特征在于：所述车体(23)整体大小在400*300mm。3.根据权利要求2所述的一种桥梁工程用的桥梁缺陷检测设备，其特征在于：所述机械臂(20)采用逆解算算法优化路径，所述机械臂(20)由所述二维云台(11)控制旋转方向，所述舵机二号(15)、所述舵机三号(17)转动270
°
，所述舵机一号(10)转动360
°
，所述第一支撑杆(14)、所述第二支撑杆(16)和所述第三支撑杆(18)采用圆柱形碳纤维结构。4....
【专利技术属性】
技术研发人员：滕冰洋，黎晟，赵龙，侯诗琦，
申请(专利权)人：西安科技大学，
类型：发明
国别省市：
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