基于机器视觉与位移补偿的桥梁表观病害智能检测装置

本发明涉及桥梁检测，具体涉及一种基于机器视觉与位移补偿的桥梁表观病害智能检测装置。

背景技术：

1、桥梁作为交通基础设施的关键组成部分，其结构安全直接关系到人民生命财产安全和交通运输畅通。随着桥梁服役年限增长，受环境侵蚀、材料老化、车辆荷载反复作用等因素影响，桥梁结构表层易出现裂缝、剥落、锈胀等表观病害，若未能及时发现处理，可能发展为结构性损伤，甚至引发重大安全事故。因此，定期开展桥梁表观病害检测至关重要。

2、目前，桥梁表观病害检测主要依赖人工目视检测和传统检测设备。人工检测需借助桥检车、脚手架等工具近距离观察，存在检测效率低、主观性强、高空作业风险高等不足。传统检测设备如光学望远镜、普通相机等，虽能辅助记录病害，但仍需人工判读，自动化程度低。

3、近年来，基于机器视觉的桥梁表观病害智能检测方法逐渐受到关注。然而，现有技术仍面临诸多技术瓶颈：一是桥梁底部普遍存在光照照度低、分布不均等问题，严重影响图像采集质量；二是桥梁检测车行进过程中，受路面不平整、车辆动载等因素影响，检测悬臂产生晃动，导致相机镜头与梁底距离动态变化，采集图像存在模糊、尺度不一等问题，而现有技术缺乏有效的位移补偿机制；三是现有检测设备多为通用型，缺乏针对桥检车作业场景的专用集成化设计，各功能模块分散布置，难以根据现场工况灵活调整，且图像数据与空间位置信息关联性弱，不利于病害精准定位。

4、因此，本领域亟需一种集成化程度高、具备位移补偿功能、适应复杂光照环境的桥梁表观病害智能检测装置及方法。

技术实现思路

1、本发明旨在解决现有桥梁表观病害检测技术中存在的以下技术问题：一是人工检测效率低、主观性强、安全风险高；二是现有智能检测设备在桥梁底部低照度、不均匀光照环境下图像采集质量差；三是桥梁检测车行进过程中检测悬臂晃动导致图像模糊、尺度不一，缺乏有效的位移补偿机制；四是现有检测设备集成度低，各功能模块分散布置，难以根据现场工况灵活调整，且图像数据与空间位置信息关联性弱，不利于病害精准定位。

2、本发明的目的在于提供一种基于机器视觉与位移补偿的桥梁表观病害智能检测装置，以实现桥梁表观病害的高效、精准、自动化检测。

3、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

4、一种基于机器视觉与位移补偿的桥梁表观病害智能检测装置，包括硬件系统和软件系统。

5、所述硬件系统包括：

6、（1）图像采集模块，用于采集桥梁结构表层的图像。该模块采用多组1300万像素变焦镜头工业相机，其布置位置与梁底的距离在100cm以内，且镜头朝向与梁底保持垂直，以确保采集图像的清晰度和一致性。

7、（2）补光模块，用于为图像采集模块提供补充照明。该模块包括灯盘托架、气冷散热板和灯珠，灯珠采用蓝紫光源，能够有效过滤环境光线干扰，解决桥梁底部光照照度低、分布不均的问题。

8、（3）激光测距模块，用于实时测量图像采集模块相对梁底的距离变化及垂直方向相对坐标信息。该模块包括激光测距仪探头和传感器，可在每个时间切片上记录镜头位移变化状况，用于图像数据校准和误差数据剔除。

9、（4）位移补偿检测梁架模块，用于安装并固定图像采集模块、补光模块和激光测距模块。该模块集成用于吸收设备晃动位移的刚性弹簧补偿结构和用于记录水平方向相对坐标信息的测距组件，且安装固定于桥梁检测车检测悬臂的上桁架梁上。具体地，该模块包括梅花形断面铝合金梁架主体、与楔形卡槽配合的滑动固定组件，以及带刚性弹簧和滚轮的电子数显滚尺测距仪。滚轮在检测过程中与梁底接触，刚性弹簧吸收垂直方向晃动位移，同时记录水平方向相对坐标信息。

10、（5）图像采集工程计算机模块，用于控制图像采集、存储数据并运行图像分析算法。该模块包括图形工作站、集线器和通用计算机，分别承担图像采集控制与运算、信号整合、激光测距数据采集等功能。

11、所述软件系统包括图像分析处理模块，该模块基于卷积神经网络算法，用于对采集到的图像进行病害识别与分析。

12、优选的，所述硬件系统具体包括三组图像采集模块、四组补光模块、一组激光测距模块和一组电子数显滚尺测距仪，均固定安装于位移补偿检测梁架上。

13、本发明还提供一种基于机器视觉与位移补偿的桥梁表观病害智能检测方法，包括以下步骤：

14、步骤1：将位移补偿检测梁架安装于桥梁检测车的检测悬臂上，调整图像采集模块、补光模块和激光测距模块的相对位置；

15、步骤2：通过电子数显滚尺测距仪的滚轮与梁底接触，利用刚性弹簧吸收检测过程中的垂直方向晃动位移；

16、步骤3：在桥梁检测车移动过程中，通过图像采集模块采集桥梁表观图像，同时通过激光测距模块和电子数显滚尺测距仪分别实时记录图像采集模块的垂直方向相对坐标信息和水平方向相对坐标信息；

17、步骤4：利用激光测距模块和电子数显滚尺测距仪记录的位移坐标信息，对采集的图像数据进行位移补偿校准，根据每个时间切片上的镜头位移变化状况，将图像数据与对应的空间坐标信息进行匹配与修正，剔除因过度晃动产生误差的图像数据；

18、步骤5：利用基于卷积神经网络算法的图像分析处理模块，对校准后的图像进行病害识别与分析。

19、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

20、1. 实现病害检测的自动化与智能化。本发明通过工业相机图像采集模块与基于卷积神经网络算法的图像分析处理模块相结合，实现了桥梁表观病害的自动采集与智能识别，无需人工目视判读，显著提高了检测效率，降低了人力成本，同时消除了人为因素导致的检测结果主观性差异。

21、2. 有效解决光照环境干扰问题。本发明采用蓝紫光源补光模块，配合气冷散热板，能够在桥梁底部低照度、光照不均匀的复杂环境下提供稳定、均匀的补充照明，有效过滤环境光线干扰，保障采集图像的质量，为后续病害识别提供可靠的数据基础。

22、3. 创新性引入位移补偿机制，消除晃动影响。本发明通过激光测距模块实时记录相机镜头垂直方向位移变化，通过电子数显滚尺测距仪的刚性弹簧结构吸收垂直方向晃动，并记录水平方向坐标信息，构建了完整的位移补偿机制。该机制能够在桥梁检测车行进过程中有效消除悬臂晃动对图像采集质量的影响，对采集图像进行空间坐标匹配与校准，剔除误差数据，大幅提高了病害识别的准确性和可靠性。

23、4. 集成化、模块化设计，适应性强。本发明采用梅花形断面铝合金梁架作为安装平台，通过楔形卡槽与卡件配合，实现图像采集模块、补光模块、激光测距模块的灵活平移与快速拆装，可根据不同桥梁现场状况自由调整模块位置与数量。梁架自身抗弯刚度大、自重较轻，便于现场快速组装与后续功能升级，具有高度的现场适应性和扩展性。

24、5. 实现病害精准定位与溯源。本发明通过激光测距模块和电子数显滚尺测距仪分别记录每个时间切片上的垂直方向和水平方向坐标信息，将图像数据与空间位置信息精准关联，使识别出的病害能够对应至桥梁结构的实际空间位置，便于后续维护与修复工作的精准开展。

25、综上所述，本发明提供了一种集成化程度高、具备位移补偿功能、适应复杂光照环境的桥梁表观病害智能检测装置及方法，有效克服了现有技术中检测效率低、图像质量不稳定、受环境干扰大等缺陷，实现了桥梁表观病害的高效、精准、自动化检测，具有良好的推广应用价值。