基于神经网络的钢桥U肋内侧灰尘识别与清理控制系统的制作方法

本发明涉及智能检测，具体为基于神经网络的钢桥u肋内侧灰尘识别与清理控制系统。

背景技术：

1、钢桥u肋内壁检测清理多采用爬行机器人作为载体，作业时机器人经钢箱梁人孔进入内部，清扫路径多依据灰尘覆盖率均匀规划。

2、现有清理作业多依赖视觉识别结果规划路径，仅能获取灰尘的几何分布信息，无法量化其力学附着特性，导致清扫参数与实际工况匹配度低，易出现能耗浪费或清理不净的问题。

3、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于神经网络的钢桥u肋内侧灰尘识别与清理控制系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、基于神经网络的钢桥u肋内侧灰尘识别与清理控制系统，包括：

4、建图模块，用于驱动爬行机器人，爬行机器人集成双目视觉模块及微力触探模块，由爬行机器人进入u肋内部并沿u肋内壁移动，构建u肋内壁三维点云拓扑网格，并建立机器人本体坐标系与世界坐标系的映射关系；

5、分割模块，用于通过双目视觉模块采集u肋内壁图像，利用预训练的轻量化神经网络对图像进行语义分割，识别灰尘区域并提取特征点集，将特征点集映射至三维点云拓扑网格中以生成空间特征点云；

6、触探模块，用于驱动微力触探模块伸出，以预设触接力接触空间特征点云对应的灰尘区域，采集接触前后的序列显微图像，基于数字图像相关法追踪特征点位移，获取灰尘层等效压缩刚度场；

7、规划模块，用于基于等效压缩刚度场分析刚度梯度模量，并结合参考刚度值生成刚度梯度权重指数，依据刚度梯度权重指数将清扫区域划分为若干优先级等级；

8、执行模块，用于根据优先级等级匹配对应的清扫步长与路径模式，驱动清扫执行机构对u肋内壁进行作业，生成清扫后复检区域数据；

9、修正模块，对复检区域数据重复执行分割模块、触探模块，并获取复检区域等效压缩刚度，依据预设阈值判定清理合格性，并进行二次残留校验。

10、进一步地，所述建图模块中，三维点云拓扑网格通过尺度不变特征变换算法提取图像对特征点，经三角测量原理恢复深度信息构建，映射关系通过手眼标定矩阵确立。

11、进一步地，轻量化u-net神经网络的输入为rgb图像，输出为灰尘区域掩膜，空间特征点云由掩膜边缘点及内部质心点在世界坐标系下的三维坐标构成。

12、进一步地，预设触接力由力传感器标定，特征点位移通过追踪灰尘颗粒在序列显微图像中的像素偏移量获得，等效压缩刚度场表征灰尘层抵抗压缩变形的性质。

13、进一步地，所述触探模块中，等效压缩刚度通过融合特征点平方形变均值与理论弹性变形修正项进行计算，理论弹性变形修正项通过胡克定律基于钢材弹性模量及探头接触面积计算获得。

14、进一步地，所述规划模块中，刚度梯度模量通过对相邻网格单元的等效压缩刚度值进行差分运算并除以网格单元尺寸获得，参考刚度值为洁净钢基在相同触探条件下的测量值。

15、进一步地，优先级等级包括一级优先级、二级优先级及三级优先级，分别对应小步长螺旋清扫模式、中步长往复清扫模式及大步长快速掠过模式。

16、进一步地，所述修正模块中，预设阈值基于参考刚度值设定，若复检区域等效压缩刚度不小于预设阈值，判定清理合格。

17、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

18、1、本发明通过视觉-力学耦合分析等效压缩刚度，将灰尘的几何分布特征与力学响应特性关联，可直接反映灰尘软硬、厚薄及附着强度，为清扫提供数据支撑，配合刚度梯度权重指数进行路径规划，可依据刚度空间分布动态调整清扫步长与作业模式，在保证清理质量的前提下降低无效作业里程，实现能耗与清洁效率的平衡；

19、2、增设二次残留校验，基于滞回耗散能的微量残留风险进行校验，检出刚度达标但存在微量高危害残留的合格区域，提升清理质量的可靠性。

1.基于神经网络的钢桥u肋内侧灰尘识别与清理控制系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于神经网络的钢桥u肋内侧灰尘识别与清理控制系统，其特征在于：所述建图模块中，三维点云拓扑网格通过尺度不变特征变换算法提取图像对特征点，经三角测量原理恢复深度信息构建，映射关系通过手眼标定矩阵确立。

3.根据权利要求1所述的基于神经网络的钢桥u肋内侧灰尘识别与清理控制系统，其特征在于：轻量化u-net神经网络的输入为rgb图像，输出为灰尘区域掩膜，空间特征点云由掩膜边缘点及内部质心点在世界坐标系下的三维坐标构成。

4.根据权利要求1所述的基于神经网络的钢桥u肋内侧灰尘识别与清理控制系统，其特征在于：预设触接力由力传感器标定，特征点位移通过追踪灰尘颗粒在序列显微图像中的像素偏移量获得，等效压缩刚度场表征灰尘层抵抗压缩变形的性质。

5.根据权利要求1所述的基于神经网络的钢桥u肋内侧灰尘识别与清理控制系统，其特征在于：所述触探模块中，等效压缩刚度通过融合特征点平方形变均值与理论弹性变形修正项进行计算，理论弹性变形修正项通过胡克定律基于钢材弹性模量及探头接触面积计算获得。

6.根据权利要求1所述的基于神经网络的钢桥u肋内侧灰尘识别与清理控制系统，其特征在于：所述规划模块中，刚度梯度模量通过对相邻网格单元的等效压缩刚度值进行差分运算并除以网格单元尺寸获得，参考刚度值为洁净钢基在相同触探条件下的测量值。

7.根据权利要求1所述的基于神经网络的钢桥u肋内侧灰尘识别与清理控制系统，其特征在于：优先级等级包括一级优先级、二级优先级及三级优先级，分别对应小步长螺旋清扫模式、中步长往复清扫模式及大步长快速掠过模式。

8.根据权利要求1所述的基于神经网络的钢桥u肋内侧灰尘识别与清理控制系统，其特征在于：所述修正模块中，预设阈值基于参考刚度值设定，若复检区域等效压缩刚度不小于预设阈值，判定清理合格。