一种车辆底盘检测系统的制作方法

1.本技术涉及车辆检测领域，尤其涉及一种车辆底盘检测系统。


背景技术：

2.为保证可靠行驶与安全工作，港口运输车及各类工程机械在内的重载车辆需要对底盘做周期性检查，识别零部件的老化、渗漏、松动、损坏及缺失等故障。目前，现有技术中主要依靠人工完成车辆底盘的检测，然后现有的人工检测方式存在三方面实际问题：一、底盘空间狭小，不便于人员检查操作，尤其是部分重载底盘为控制整车重心，提高行驶稳定性，车架距离地面较近，难以实施人工检查；二、重载底盘，尤其是多轴重载底盘，检查点多，人工操作检查工作强度大且繁琐，容易产生遗漏故障；三、对于批量检查，人员面临大量重复劳动，易产生疲劳而导致检测故障错误或者遗漏检查故障，从而降低工作效率。故此，为了实现重载底盘的批量高效故障检查，解决由于人为操作的困难、不便所导致的故障检查精准度低、全面性差的问题，目前亟需一种车辆底盘检测系统。


技术实现要素：

3.本技术提供一种车辆底盘检测系统，以提高车辆底盘故障检测的精准度、便捷性、全面性。
4.第一方面，本技术提供了一种车辆底盘检测系统，所述车辆底盘检测系统包括底盘巡检设备、信息采集系统、故障检测系统和控制系统；所述信息采集系统设置在所述底盘巡检设备上；
5.所述控制系统，用于控制所述底盘巡检设备移动至目标检测位置，以及，控制所述信息采集系统采集所述目标检测位置的图像信息；
6.所述信息采集系统，用于采集所述目标检测位置的图像信息，以及，将所述目标检测位置的图像信息向所述故障检测系统发送；
7.所述故障检测系统，用于根据所述目标检测位置的图像信息，确定所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果；
8.所述控制系统，还用于输出所述检测结果。
9.可选的，所述故障检测系统包括已训练的故障检测模型；所述故障检测系统，具体用于将所述目标检测位置的图像信息输入所述故障检测模型，得到所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果。
10.可选的，所述故障检测系统，具体用于将所述目标检测位置的图像信息与所述目标检测位置对应的标准图像信息进行比对，确定所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果。
11.可选的，所述信息采集系统包括摄像头，所述摄像头为可多个方向旋转的摄像头；和/或，所述信息采集系统包括摄像头。
12.可选的，所述摄像头包括可见光摄像头和/或红外摄像头。
13.可选的，所述底盘巡检设备包括多自由度串联机构，且所述信息采集系统设置在所述多自由度串联机构中远离所述底盘巡检设备的一端。
14.可选的，所述底盘巡检设备包括惯性导航元件，所述惯性导航元件用于根据所述控制系统发送的若干个检测位置，控制所述底盘巡检设备依次移动至所述若干个检测位置。
15.可选的，所述车辆底盘检测系统还包括人机交互系统；所述人机交互系统，用于响应于用户位置操控指令，控制所述底盘巡检设备移动至所述用户位置操控指令对应的检测位置，用于响应于用户采集操控指令，调整所述信息采集系统的信息采集角度，以及用于接收所述信息采集系统采集的所述目标检测位置的图像信息，展示所述目标检测位置的图像信息，响应于用户检测操控指令确定所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果。
16.可选的，所述控制系统，还用于根据待检测车辆的车辆类型，确定所述车辆类型对应的巡检状态数据，以及，根据所述巡检状态数据调整所述底盘巡检设备的形状大小。
17.可选的，所述控制系统，还用于根据所述检测结果，确定所述目标检测位置对应的配件的使用信息和/或保养提示；和/或，
18.底盘巡检设备包括行走驱动部分及末端执行机构。
19.由上述技术方案可以看出，本技术提供了一种车辆底盘检测系统，所述车辆底盘检测系统包括底盘巡检设备、信息采集系统、故障检测系统和控制系统；所述信息采集系统设置在所述底盘巡检设备上；所述控制系统，用于控制所述底盘巡检设备移动至目标检测位置，以及，控制所述信息采集系统采集所述目标检测位置的图像信息；所述信息采集系统，用于采集所述目标检测位置的图像信息，以及，将所述目标检测位置的图像信息向所述故障检测系统发送；所述故障检测系统，用于根据所述目标检测位置的图像信息，确定所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果；所述控制系统，还用于输出所述检测结果。可见，本技术可以利用控制系统控制底盘巡检设备移动至目标检测位置，然后，利用底盘巡检设备上的信息采集系统采集所述目标检测位置的图像信息，接着，故障检测系统可以根据所述目标检测位置的图像信息，确定所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果，紧接着，控制系统输出所述检测结果。这样，本技术便可以利用车辆底盘检测系统采集目标检测位置的图像信息，并根据所采集到的图像信息对车辆底盘进行了故障检测，而不需要和现有技术一样，需要人工对车辆底盘进行人工检测，从而提高了车辆底盘故障检测的精准度、便捷性、全面性。
20.上述的非惯用的优选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
21.为了更清楚地说明本技术实施例或现有的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
22.图1为本技术一种车辆底盘检测系统的结构示意图。
具体实施方式
23.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例及相应的附图对本技术的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
24.下面结合附图，详细说明本技术的各种非限制性实施方式。
25.参见图1，示出了本技术实施例中的一种车辆底盘检测系统，所述车辆底盘检测系统包括底盘巡检设备、信息采集系统、故障检测系统和控制系统。
26.在本实施例中，所提及的车辆底盘可以为任意一种车辆类型的车辆底盘，比如可以为重载底盘。在一种实现方式中，底盘巡检设备可以包括行走驱动部分及末端执行机构，可搭载信息采集系统按照规划路线行走到底盘各检测点附近，再通过末端执行机构适应底盘局部空间，实现测量点的可达性。其中，行走驱动部分可采用轮式或履带式驱动，保证底盘巡检设备具有足够的越野能力，适应广泛路面的使用工况。需要强调的是，底盘巡检设备是系统的执行机构，具有自主移动功能，在控制系统控制下，可搭载信息采集系统顺次到达底盘各操作检查点。底盘巡检设备具有结构紧凑、机动性强的特点，以适应底盘狭小空间及路面不平工况。
27.其中，所述信息采集系统设置在所述底盘巡检设备上，在一种实现方式中，信息采集系统可以设置在所述底盘巡检设备的末端执行机构上；比如，末端执行机构包括固定支架时，当底盘各检测位置均位于车辆底盘下方可直接观察到的位置时，可将信息采集系统设置于底盘巡检设备上的固定支架上；又比如，末端执行机构包括多自由度串联机构时，所述信息采集系统设置在所述多自由度串联机构中远离所述底盘巡检设备的一端，即底盘巡检设备可配备多自由度串联执行机构，将信息采集系统布置于机构末端，这样，多自由度串联执行机构可以根据具体情况进行伸缩以实现长度、高度、形状的变化，从而实现底盘各操作检查点的灵活可达性，适应曲折狭小空间的检测。
28.在本实施例中，所述控制系统，用于控制所述底盘巡检设备移动至目标检测位置，以及，控制所述信息采集系统采集所述目标检测位置的图像信息。在本实施例中，针对不同的底盘结构及测试点分布情况，可设置不同的巡检数据清单，其中，巡检数据清单包括若干个检测位置，可以由控制系统将巡检数据清单输入给底盘巡检设备，使得底盘巡检设备可以根据巡检数据清单中的若干个检测位置依次进行移动到若干个检测位置，以及在各个检测位置完成故障检测，这样，本车辆底盘检测系统可以适应不同底盘的应用，实现定制化应用。
29.在本实施例中，所述信息采集系统，可以用于采集所述目标检测位置的图像信息，以及，将所述目标检测位置的图像信息向所述故障检测系统发送。需要说明的是在本实施例中，所述信息采集系统包括摄像头，所述摄像头为可多个方向旋转的摄像头，可以理解，本实施例中所提及的摄像头具有旋转及俯仰自由度，据此实现球面坐标系下的自动扫描，以不同观测角度采集测量点的图像信息，当部分检测位置位于底盘车架横梁内侧等无法在下方直接观察到的位置时，可在底盘巡检设备上设置多自由度串联机构，将摄像头布置于多自由度串联机构末端(即摄像头设置在所述多自由度串联机构中远离所述底盘巡检设备的一端)，这样，便可以利用多自由度机构进入底盘狭小曲折空间，靠近测量对象，实现信息
采集。在一种实现方式中，所述摄像头可以包括可见光摄像头和/或红外摄像头，这样，可以通过可见光成像图片和红外成像图片记录检测点信息，以便故障检测系统接收图像信息(即可见光成像图片和红外成像图片)后，通过对可见光成像图识别，检查故障，通过红外标尺和红外成像图片判断底盘特定区域的温度信息。需要说明的是，因底盘下方光线较暗，为保证获得的图片清晰且具有足够亮度，在一种实现方式中，底盘巡检设备上还可设置照明设备，比如泛光灯，以便可以通过泛光灯提供适宜的背景光照明。
30.在本实施例的一种实现方式中，所述车辆底盘检测系统还可以包括人机交互系统。
31.所述人机交互系统，用于响应于用户位置操控指令，控制所述底盘巡检设备移动至所述用户位置操控指令对应的检测位置。在本实施例中，人机交互系统可以提供一个指令输入入口(比如是一个界面或者一个按键)，这样，用户便可以通过该指令输入入口输入用户位置操控指令，其中，该用户位置操控指令包括一检测位置，以便控制所述底盘巡检设备移动至所述用户位置操控指令对应的检测位置。在一种场景中，用户可通过人机交互系统手动控制底盘巡检设备运动到重载底盘附近特定区域，以之作为巡检的位置参照点，巡检清单上的检测位置均是基于此点的相对位置数据。
32.所述人机交互系统还可以用于响应于用户采集操控指令，调整所述信息采集系统的信息采集角度。在本实施例中，人机交互系统可以提供一个指令输入入口(比如是一个界面或者一个按键)，这样，用户便可以通过该指令输入入口输入，其中，该用户位置操控指令包括一检测角度，以便控制信息采集系统转向至所述用户采集操控指令对应的角度位置进行信息采集。
33.需要说明的是，为了防止故障检测系统出现问题而不能进行检测时，本系统仍然能够进行底盘故障检测，所述人机交互系统还可以用于接收所述信息采集系统采集的所述目标检测位置的图像信息，展示所述目标检测位置的图像信息，响应于用户检测操控指令确定所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果。在本实施例中，人机交互系统接收所述信息采集系统采集的所述目标检测位置的图像信息，可以展示所述目标检测位置的图像信息，若接收到用户针对该图像信息所选择的一检测结果的用户检测操控指令，则可以响应该用户检测操控指令，将用户针对该图像信息所选择的检测结果作为所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果。
34.在本实施例中，所述故障检测系统，用于根据所述目标检测位置的图像信息，确定所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果。需要说明的是，故障检测系统对于故障检测的方式有两种，一种是利用神经网络模型进行故障检测，一种是利用图像处理算法进行故障检测，接下来分别对这两种方式进行介绍。
35.当采用神经网络模型进行故障检测时，所述故障检测系统可以包括已训练的故障检测模型。所述故障检测系统，具体用于将所述目标检测位置的图像信息输入所述故障检测模型，得到所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果。需要说明的是，故障检测模型预先利用了故障训练样本进行训练得到的。具体地，可以将采集的图像信息按照检查点编号存储，设备使用初期，基于图像的故障识别主要靠人工完成，通过人机交互系统将编号的图像播放给操作人员查看，人工识别故障模式并做好标记(即对故障训练样本图像标注对应的检测结果)，得故障训练样本；待故障训练样本积累到一定数量后，可将其作为监督学
习的学习样本(即故障训练样本)，通过基于深度学习的图像识别算法完成故障自动识别，故障检测系统具有进化性，根据比对结果可不断自修正，提升检测准确度。需要说明的是，在本实施例中，还可以通过人工校验识别结果，调整奖励及惩罚因子，以优化调整故障检测模型的网络参数，提高故障检测模型的识别准确度。也就是说，本实施例对于故障检测可以采用自动识别模式，故障检测系统采用基于机器学习的智能图像识别算法完成故障识别与分类标记，针对某一特定检查点，其故障模式具有一定规律性，如特定连接点易发生松动，特定密封面附近易发生渗漏，特定区域特定材质的零部件易发生老化及破损等，首先通过人工模式对各检查点正常状态及故障状态做好标记，然后作为输入学习样本，采用有监督学习模式，训练基于神经网络与深度学习的故障检测系统，使之实现自动图像识别与故障判断。
36.当利用图像处理算法进行故障检测时，所述故障检测系统，具体用于将所述目标检测位置的图像信息与所述目标检测位置对应的标准图像信息进行比对，确定所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果。需要说明的是，本系统的检查对象为底盘的各零部组件及其安装、连接、密封接口等，目标是识别出老化、渗漏、松动、损坏及缺失等故障模式，比如，针对各类故障，将所述目标检测位置的图像信息与所述目标检测位置对应的标准图像信息进行比对，确定所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果的实现方式如下：通过比对目标检测位置的图像信息与所述目标检测位置对应的标准图像信息(即不存在故障时的图像)各自中的零部组件的颜色及质地变化识别老化现象，确定所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果；通过识别目标检测位置的图像信息与所述目标检测位置对应的标准图像信息各自中的具特定形状特征，对比目标检测位置的图像信息与所述目标检测位置对应的标准图像信息各自中的区域与背景颜色差异识别油渍，判断是否渗漏现象，以确定所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果；通过预先在总装完成的螺纹连接副处画标记线，根据识别目标检测位置的图像信息与所述目标检测位置对应的标准图像信息各自中的标记线的变化情况，判断松动现象，以确定所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果；通过对目标检测位置的图像信息与所述目标检测位置对应的标准图像信息分别进行轮廓提取，并将两者对比判断零部件的破损及缺失现象，以确定所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果。也就是说，本技术对于故障检测可以采用人工识别模式，所有采集后的图像信息按照检测点编号排序，然后通过人机交互系统顺次播放给操作人员，操作人员检查并识别故障模式，通过人机交互系统对图片进行标记。对于存有疑问的检查点可以控制底盘巡检设备再次做局部详细数据提取。标记好的图片信息存储在控制系统的数据库内。
37.所述控制系统，还用于输出所述检测结果。需要说明的是，本实施例中所有图片信息及检测结果均可以存储于控制系统的数据库内，以便控制系统可以将检测结果输出，例如将检测结果进行展示，以便用户可以了解检测结果。
38.需要说明的是，在本实施例中，所述底盘巡检设备可以包括惯性导航元件，所述惯性导航元件可以用于根据所述控制系统发送的若干个检测位置，控制所述底盘巡检设备依次移动至所述若干个检测位置。可以理解的是，底盘巡检设备上若设置有惯性导航元件，则惯性导航元件可以按照巡检清单给出的相对位置数据，控制设备顺次到达指定位置点，实现自动巡检。
39.在本实施例中，若所述车辆底盘检测系统还包括人机交互系统，则所述底盘巡检
设备可以包括惯性导航元件，也可以不包括惯性导航元件。若述底盘巡检设备不包括惯性导航元件，则用户可以通过人机交互系统手动控制设备(即可以响应于用户导航操作指令，控制底盘巡检设备)顺次到达各目标检测位置，所述控制系统记录并存储整个运动过程的控制参数，后续只需调用参数即可实现自动巡检过程。
40.在本实施例中，所述控制系统还可以用于根据待检测车辆的车辆类型，确定所述车辆类型对应的巡检状态数据，以及，根据所述巡检状态数据调整所述底盘巡检设备的形状大小。比如，控制系统可以根据待检测车辆的车辆类型，确定所述车辆类型对应的巡检状态数据，该巡检状态数据可以理解为能够进入该待检测车辆底盘中的尺寸、形状等要求条件，以便可以根据该巡检状态数据调整所述底盘巡检设备的形状大小，以便调整后的底盘巡检设备能够进入该待检测车辆底盘。
41.在一种实现方式中，所述控制系统还可以用于根据所述检测结果，确定所述目标检测位置对应的配件的使用信息和/或保养提示。其中，配件的使用信息可以理解为配件的使用损耗情况，保养提示可以包括故障发生概率、剩余使用寿命以及保养维修建议信息；所述控制系统中的数据库可以存储有底盘健康管理数据库，底盘健康管理数据库中存储有零件的使用损耗情况以及对应的故障发生概率、剩余使用寿命以及保养维修建议信息。在本实施例中，获取到检测结果后，可以基于底盘健康管理数据库中的数据，确定所述目标检测位置对应的零件的使用信息和/或保养提示，并输出所述目标检测位置对应的零件的使用信息和/或保养提示，为零件的维护保养工作提供指导。
42.由上述技术方案可以看出，本技术提供了一种车辆底盘检测系统，所述车辆底盘检测系统包括底盘巡检设备、信息采集系统、故障检测系统和控制系统；所述信息采集系统设置在所述底盘巡检设备上；所述控制系统，用于控制所述底盘巡检设备移动至目标检测位置，以及，控制所述信息采集系统采集所述目标检测位置的图像信息；所述信息采集系统，用于采集所述目标检测位置的图像信息，以及，将所述目标检测位置的图像信息向所述故障检测系统发送；所述故障检测系统，用于根据所述目标检测位置的图像信息，确定所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果；所述控制系统，还用于输出所述检测结果。可见，本技术可以利用控制系统控制底盘巡检设备移动至目标检测位置，然后，利用底盘巡检设备上的信息采集系统采集所述目标检测位置的图像信息，接着，故障检测系统可以根据所述目标检测位置的图像信息，确定所述目标检测位置的图像信息对应的检测结果，紧接着，控制系统输出所述检测结果。这样，本技术便可以利用车辆底盘检测系统采集目标检测位置的图像信息，并根据所采集到的图像信息对车辆底盘进行了故障检测，而不需要和现有技术一样，需要人工对车辆底盘进行人工检测，从而提高了车辆底盘故障检测的精准度、便捷性、全面性。
43.可以理解的是，本实施例中可以通过搭载信息采集系统的底盘巡检设备实现底盘狭小空间内各检查点的信息自动获取功能；可以通过基于机器学习的图像识别算法实现故障的自动识别与归类；可以实现智能化自动巡检系统可定制化设计，适应不同重型底盘的结构及测点分布，通用性强；本事是中的故障检验算法具有进化性，可依据比对结果不断自修正，提升检测准确度；本实施例中通过建立底盘健康管理数据库，应用大数据分析，为维护保养提供指导。
44.需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之
间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。以上所描述的设备及系统实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
45.以上所述，仅为本较佳的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。