一种基于图像识别的钢结构缺陷智能检测系统的制作方法

本发明涉及视觉图像识别，具体涉及一种基于图像识别的钢结构缺陷智能检测系统。

背景技术：

1、钢结构广泛应用于桥梁、厂房、风电塔筒等工程，构件内部隐性疲劳损伤易引发结构失效，及时精准识别隐患对结构安全运维至关重要，视觉检测是钢结构外观缺陷筛查的主流手段。现有技术多采用单一视觉图像识别开展检测，仅依靠图像纹理判定表面损伤，或单独使用微震传感采集内部信号。该类方案在表面裂纹、锈蚀等可视缺陷检测中具备一定效果，但服役钢结构常存在外表完好、内部微裂纹持续扩展的隐性疲劳损伤。单一视觉检测无法捕捉材料内部应力释放信息，两类数据缺少统一时空基准与耦合关联逻辑，难以区分表面正常但内部劣化的隐性缺陷，检测数据片面、误漏检率高，无法实现钢结构隐性疲劳缺陷精准识别、寿命评估与风险预警。

技术实现思路

1、本申请提供了一种基于图像识别的钢结构缺陷智能检测系统，解决了传统视觉检测方法难以发现钢结构表面完好但内部已出现的早期疲劳损伤的技术问题。

2、鉴于上述问题，本申请提供了一种基于图像识别的钢结构缺陷智能检测系统。

3、本申请提供了一种基于图像识别的钢结构缺陷智能检测系统，所述系统包括：

4、图像信号采集模块，用于在对钢结构构件施加服役载荷的过程中，同步采集目标区域的表面高清图像序列以及与目标区域刚性连接的微震信号；安全基准对比模块，用于对所述表面高清图像序列进行纹理结构解析，生成表征表面完整状态的视觉特征集合，并将所述视觉特征集合与预设的安全基准进行比对；微震活动阈值对比模块，用于对所述微震信号进行时频变换处理，提取表征材料内部应力释放特性的微震特征集合，并将所述微震特征集合与预设的微震活动阈值进行比对；特征偏离程度计算模块，用于将所述视觉特征集合与所述微震特征集合映射至同一多维空间，构建耦合特征组，并计算所述耦合特征组中两类特征的偏离程度；隐性疲劳缺陷判定模块，用于当视觉特征集合处于预设安全基准范围内，而微震特征集合超出预设微震活动阈值，且所述偏离程度大于预设风险门限时，判定目标区域存在隐性疲劳缺陷；预警信息输出模块，用于根据微震特征集合中能量累积的变化趋势，评估目标区域的剩余寿命折减情况，并输出预警信息。

5、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

6、本申请通过钢结构服役载荷工况下同步采集构件表面图像与微震信号，分别解析提取表面纹理特征与内部震动特征，将两类特征映射至同一多维空间计算状态偏离程度，结合多重判定条件识别内部隐性损伤，依据震动信号特征区分损伤类型并测算构件剩余寿命，同步更新钢结构数字模型受力参数，从而精准识别外观完好的内部疲劳隐患，使钢结构隐性缺陷检测与寿命评估结果更加精准可靠。达到了精准识别肉眼不可见的内部疲劳损伤，同时区分损伤类型、测算构件剩余寿命并更新结构数字模型，降低漏检误检概率的技术效果。

1.一种基于图像识别的钢结构缺陷智能检测系统，其特征在于，所述系统包括：

2.如权利要求1所述的一种基于图像识别的钢结构缺陷智能检测系统，其特征在于，同步采集目标区域的表面高清图像序列以及与目标区域刚性连接的微震信号，还包括：

3.如权利要求1所述的一种基于图像识别的钢结构缺陷智能检测系统，其特征在于，对所述表面高清图像序列进行纹理结构解析，生成表征表面完整状态的视觉特征集合，包括：

4.如权利要求1所述的一种基于图像识别的钢结构缺陷智能检测系统，其特征在于，对所述微震信号进行时频变换处理，提取表征材料内部应力释放特性的微震特征集合，包括：

5.如权利要求4所述的一种基于图像识别的钢结构缺陷智能检测系统，其特征在于，从所述本征震动分量中提取高频突发特征、能量衰减特征以及主频漂移特征，包括：

6.如权利要求1所述的一种基于图像识别的钢结构缺陷智能检测系统，其特征在于，将所述视觉特征集合与所述微震特征集合映射至同一多维空间，构建耦合特征组，并计算所述耦合特征组中两类特征的偏离程度，包括：

7.如权利要求6所述的一种基于图像识别的钢结构缺陷智能检测系统，其特征在于，计算视觉特征坐标点集与微震特征坐标点集之间的空间距离，将所述空间距离作为两类特征的偏离程度，包括：

8.如权利要求1所述的一种基于图像识别的钢结构缺陷智能检测系统，其特征在于，判定目标区域存在隐性疲劳缺陷，包括：

9.如权利要求1所述的一种基于图像识别的钢结构缺陷智能检测系统，其特征在于，判定目标区域存在隐性疲劳缺陷之后，还包括：

10.如权利要求1所述的一种基于图像识别的钢结构缺陷智能检测系统，其特征在于，输出预警信息之后，还包括：