一种基于机器视觉的桥梁裂缝检测系统及方法技术方案

本发明专利技术提供一种基于机器视觉的桥梁裂缝检测系统及方法，其中系统包括：裂缝检测图获取模块，用于获取目标桥梁对应的预设的裂缝检测图；图像采集路线规划模块，用于基于裂缝检测图，规划图像采集路线；图像采集控制模块，用于基于图像采集路线，控制无人机对目标桥梁进行图像采集，获取采集图像；裂缝检测模块，用于基于机器视觉，根据采集图像，进行裂缝检测，并输出检测结果。本发明专利技术控制无人机对目标桥梁进行图像采集，基于机器视觉，根据无人机采集的采集图像，进行裂缝检测，降低了人力成本，更避免了由于桥梁上多有车辆通行，人工巡检具有一定程度的风险性的问题，无人机可以飞行拍摄桥底、桥墩等工作人员无法抵达的地方，提升了便捷性。捷性。捷性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的桥梁裂缝检测系统及方法


[0001]本专利技术涉及计算机数据处理
，特别涉及一种基于机器视觉的桥梁裂缝检测系统及方法。

技术介绍

[0002]目前，桥梁在投入使用时间较长时，可能会出现裂缝，比如：桥体混凝土表面出现麻面，导致雨水等由麻面进入，接触到内部的钢筋，导致钢筋锈胀，使得混凝土开裂等。为保证桥梁的安全性，需要定时对桥梁进行裂缝检测。
[0003]传统的，对桥梁进行裂缝巡检时，多是以人工巡检的方式实现，即安排多个工作人员在桥梁上巡视检查桥体是否出现裂缝。但是这样做存在多个不足：一、人力成本较大；二、桥梁上多有车辆通行，人工巡检具有一定程度的风险性；三、桥底、桥墩等工作人员无法抵达的地方，工作人员巡视检查存在较大难度。
[0004]因此，亟需一种解决办法，以解决上述不足。

技术实现思路

[0005]本专利技术目的之一在于提供了一种基于机器视觉的桥梁裂缝检测系统，控制无人机对目标桥梁进行图像采集，基于机器视觉，根据无人机采集的采集图像，进行裂缝检测，无需安排多个工作人员在桥梁上巡视检查桥体是否出现裂缝，降低了人力成本，更避免了由于桥梁上多有车辆通行，人工巡检具有一定程度的风险性的问题，无人机可以飞行拍摄桥底、桥墩等工作人员无法抵达的地方，提升了桥梁裂缝检测的便捷性。
[0006]本专利技术实施例提供的一种基于机器视觉的桥梁裂缝检测系统，包括：
[0007]裂缝检测图获取模块，用于获取目标桥梁对应的预设的裂缝检测图；
[0008]图像采集路线规划模块，用于基于裂缝检测图，规划图像采集路线；
[0009]图像采集控制模块，用于基于图像采集路线，控制无人机对目标桥梁进行图像采集，获取采集图像；
[0010]裂缝检测模块，用于基于机器视觉，根据采集图像，进行裂缝检测，并输出检测结果。
[0011]优选的，图像采集路线规划模块基于裂缝检测图，规划图像采集路线，执行如下操作：
[0012]获取裂缝检测图中多个检测区域的检测优先值；
[0013]基于最小包围球绘制条件，在裂缝检测图中绘制包含至少两个检测区域的最小包围球；
[0014]获取最小包围球对应的拍摄位置和拍摄角度；
[0015]基于检测次序值确定规则，根据最小包围球中的检测区域的检测优先值，确定检测次序值；
[0016]按照检测次序值从大到小将对应拍摄位置进行排序，获得位置序列；
[0017]在裂缝检测图中规划位置序列中两两拍摄位置之间的飞行路线；
[0018]将飞行路线进行首尾连接，并将拍摄角度标记于飞行路线上对应拍摄位置处，获得图像采集路线；
[0019]其中，最小包围球绘制条件包括：
[0020]最小包围球中的检测区域的区域表面的表面正对方向两两之间的方向夹角均落在预设的夹角区间内；
[0021]区域表面两两之间的最小距离均小于等于预设的第一距离阈值；
[0022]各区域表面上存在目标直线与最小包围球的同一直径平行；目标直线的两端落在区域表面的边界线上，区域表面的表面中心位置与目标直线之间的最小距离小于等于预设的第二距离阈值；
[0023]最小包围球的体积小于等于预设的体积阈值；
[0024]最小包围球中的检测区域的检测优先值两两之间的第一差值均小于等于预设的第一差值阈值；
[0025]其中，检测次序值确定规则包括：
[0026]确定最小包围球中的检测区域的检测优先值中的最大优先值和最小优先值；
[0027]当最大优先值与最小优先值之间的第二差值大于等于预设的第二差值阈值时，将最大优先值作为检测次序值；否则，将最小包围球中的检测区域的检测优先值的平均值作为检测次序值。
[0028]优选的，图像采集路线规划模块获取裂缝检测图中多个检测区域的检测优先值，执行如下操作：
[0029]从裂缝检测图中确定检测区域的区域信息；
[0030]基于预设的第一特征提取模板，对区域信息进行特征提取，获得信息特征集；
[0031]获取预设的检测优先值确定库；检测优先值确定库包括：多组一一对应的标准信息特征集和标准值；
[0032]确定信息特征集是否包含任一标准信息特征集；
[0033]当为是时，将与信息特征集包含的标准信息特征集对应的标准值作为目标值；
[0034]累加计算每一目标值，获得检测区域的检测优先值。
[0035]优选的，图像采集路线规划模块获取最小包围球对应的拍摄位置和拍摄角度，执行如下操作：
[0036]基于最小包围球中的检测区域的区域表面的表面中心位置和表面正对方向，构建第一方向向量；
[0037]将无人机对应的预设的虚拟无人机设置于最小包围球旁；
[0038]持续获取虚拟无人机的飞行位置和拍摄方向；
[0039]基于飞行位置和拍摄方向，构建第二方向向量；
[0040]对虚拟无人机进行飞行调整；对虚拟无人机进行飞行调整时，任一第一方向向量与第二方向向量之间的向量夹角均落在预设的向量夹角区间内；
[0041]直至虚拟无人机的最大拍摄范围刚好包含最小包围球中的全部的检测区域的区域表面时，将虚拟无人机当前的飞行位置作为最小包围球对应的拍摄位置，并将虚拟无人机当前的拍摄方向作为最小包围球对应的拍摄角度。
[0042]优选的，裂缝检测模块基于机器视觉，根据采集图像，进行裂缝检测，执行如下操作：
[0043]基于预设的第二特征提取模板，对采集图像进行特征提取，获得多个图像特征；
[0044]将图像特征与预设的标准图像特征库中的标准图像特征进行匹配；
[0045]当匹配符合时，确定对应采集图像上出现桥梁裂缝。
[0046]本专利技术实施例提供的一种基于机器视觉的桥梁裂缝检测方法，包括：
[0047]步骤S1：获取目标桥梁对应的预设的裂缝检测图；
[0048]步骤S2：基于裂缝检测图，规划图像采集路线；
[0049]步骤S3：基于图像采集路线，控制无人机对目标桥梁进行图像采集，获取采集图像；
[0050]步骤S4：基于机器视觉，根据采集图像，进行裂缝检测，并输出检测结果。
[0051]优选的，步骤S2：基于裂缝检测图，规划图像采集路线，包括：
[0052]获取裂缝检测图中多个检测区域的检测优先值；
[0053]基于最小包围球绘制条件，在裂缝检测图中绘制包含至少两个检测区域的最小包围球；
[0054]获取最小包围球对应的拍摄位置和拍摄角度；
[0055]基于检测次序值确定规则，根据最小包围球中的检测区域的检测优先值，确定检测次序值；
[0056]按照检测次序值从大到小将对应拍摄位置进行排序，获得位置序列；
[0057]在裂缝检测图中规划位置序列中两两拍摄位置之间的飞行路线；
[0058]将飞行路线进行首尾连接，并将拍摄角度标记于飞行路线上对应拍摄位置处，获得图像采集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的桥梁裂缝检测系统，其特征在于，包括：裂缝检测图获取模块，用于获取目标桥梁对应的预设的裂缝检测图；图像采集路线规划模块，用于基于所述裂缝检测图，规划图像采集路线；图像采集控制模块，用于基于所述图像采集路线，控制无人机对所述目标桥梁进行图像采集，获取采集图像；裂缝检测模块，用于基于机器视觉，根据所述采集图像，进行裂缝检测，并输出检测结果。2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的桥梁裂缝检测系统，其特征在于，所述图像采集路线规划模块基于所述裂缝检测图，规划图像采集路线，执行如下操作：获取所述裂缝检测图中多个检测区域的检测优先值；基于最小包围球绘制条件，在所述裂缝检测图中绘制包含至少两个所述检测区域的最小包围球；获取所述最小包围球对应的拍摄位置和拍摄角度；基于检测次序值确定规则，根据所述最小包围球中的所述检测区域的所述检测优先值，确定检测次序值；按照所述检测次序值从大到小将对应所述拍摄位置进行排序，获得位置序列；在所述裂缝检测图中规划所述位置序列中两两所述拍摄位置之间的飞行路线；将所述飞行路线进行首尾连接，并将所述拍摄角度标记于所述飞行路线上对应所述拍摄位置处，获得所述图像采集路线；其中，所述最小包围球绘制条件包括：所述最小包围球中的所述检测区域的区域表面的表面正对方向两两之间的方向夹角均落在预设的夹角区间内；所述区域表面两两之间的最小距离均小于等于预设的第一距离阈值；各所述区域表面上存在目标直线与所述最小包围球的同一直径平行；所述目标直线的两端落在所述区域表面的边界线上，所述区域表面的表面中心位置与所述目标直线之间的最小距离小于等于预设的第二距离阈值；所述最小包围球的体积小于等于预设的体积阈值；所述最小包围球中的所述检测区域的所述检测优先值两两之间的第一差值均小于等于预设的第一差值阈值；其中，所述检测次序值确定规则包括：确定所述最小包围球中的所述检测区域的所述检测优先值中的最大优先值和最小优先值；当所述最大优先值与所述最小优先值之间的第二差值大于等于预设的第二差值阈值时，将所述最大优先值作为所述检测次序值；否则，将所述最小包围球中的所述检测区域的所述检测优先值的平均值作为所述检测次序值。3.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的桥梁裂缝检测系统，其特征在于，所述图像采集路线规划模块获取所述裂缝检测图中多个检测区域的检测优先值，执行如下操作：从所述裂缝检测图中确定所述检测区域的区域信息；基于预设的第一特征提取模板，对所述区域信息进行特征提取，获得信息特征集；
获取预设的检测优先值确定库；所述检测优先值确定库包括：多组一一对应的标准信息特征集和标准值；确定所述信息特征集是否包含任一所述标准信息特征集；当为是时，将与所述信息特征集包含的所述标准信息特征集对应的所述标准值作为目标值；累加计算每一所述目标值，获得所述检测区域的所述检测优先值。4.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的桥梁裂缝检测系统，其特征在于，所述图像采集路线规划模块获取所述最小包围球对应的拍摄位置和拍摄角度，执行如下操作：基于所述最小包围球中的所述检测区域的所述区域表面的所述表面中心位置和所述表面正对方向，构建第一方向向量；将所述无人机对应的预设的虚拟无人机设置于所述最小包围球旁；持续获取所述虚拟无人机的飞行位置和拍摄方向；基于所述飞行位置和所述拍摄方向，构建第二方向向量；对所述虚拟无人机进行飞行调整；对所述虚拟无人机进行飞行调整时，任一所述第一方向向量与所述第二方向向量之间的向量夹角均落在预设的向量夹角区间内；直至所述虚拟无人机的最大拍摄范围刚好包含所述最小包围球中的全部的所述检测区域的所述区域表面时，将所述虚拟无人机当前的所述飞行位置作为所述最小包围球对应的所述拍摄位置，并将所述虚拟无人机当前的所述拍摄方向作为所述最小包围球对应的所述拍摄角度。5.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的桥梁裂缝检测系统，其特征在于，所述裂缝检测模块基于机器视觉，根据所述采集图像，进行裂缝检测，执行如下操作：基于预设的第二特征提取模板，对所述采集图像进行特征提取，获得多个图像特征；将所述图像特征与预设的标准图像特征库中的标准图像特征进行匹配...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹鹏，曹亮，刘书越，聂嘉良，毛康乐，谢瑞，许敬叔，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：