【CN109738460A】一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统【专利】
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CN 109738460 A
权 利 要 求 书
态数据标记后储存到数据库中； 射频发射模块，用于将完成标记后的图像发送到手持终端。
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CN 109738460 A
说 明 书
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一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统
技术领域 [0001] 本发明涉及建筑检测技术领域，具体涉及一种用于土木工程结构表观缺陷的评定 检测系统。
权利要求书2页 说明书4页 附图1页
CN 109738460 A
CN 109738460 A
权 利 要 求 书
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1 .一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，其特征在于：包括无人机模块、行 走区域标定模块、路径规划模块、图像采集模块、图像处理模块和表面缺陷识别模块；
无人机模块，用于待检测土木工程建筑外观图像的采集； 行走区域标定模块，采用双边滤波和分段线性变换算法分别进行图像去噪和图像增强 预处理 ；采 用迭代自适应阈值分 割法进行图 像二值化处理 ，基于连通分量的形态学区域特 征去除小面积杂点噪声，完成窗户、台阶和镂空所在位置的识别，并基于连通分量外接矩形 的长宽比进行墙面窗户、台阶和镂空形状和尺寸的识别，完成爬行机器人行走区域的标定； 路径规划模块，基于行走区域标定模块的标定结果进行爬行机器人行走路径和蛇形机 械手工作路径的规划，并将规划完成后的路径发送到爬形机器人和蛇形机械手； 图 像采集模块 ，包括爬行机器人以 及通过蛇形机械手安装在爬行机器人上的 摄像头 ， 用于待检测土木工程表面图像的采集； 图 像处理模块 ，用于完成土木工程表面图 像 角度的 调节 ，并基于每一 副土木工程表面 图像自带的定位信息完成所有图像的拼接； 表面缺陷识别模块，采用双边滤波和分段线性变换算法分别进行完成拼接后的图像进 行图 像去噪 和图 像增强预处理 ；采 用迭代自适应阈值分 割法进行图 像二值化处理 ，基于连 通分量的形态学区域特征去除小面积杂点噪声，完成土木工程表面脱落、裂缝、凹陷和空鼓 所在位置的识别；并基于连通分量外接标尺进行土木工程表面裂缝、凹陷和空鼓形状和尺 寸识别，完成土木工程表面缺陷的识别。 2 .根据权利要求1所述的一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，其特征在 于：所述爬行机器人、摄像头内均安装有一三维数字罗盘，用于爬行机器人、摄像头状态的 获取。 3 .根据权利要求1所述的一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，其特征在 于：所述摄像头内安装有一GPS定位模块，用于摄像头所在位置的获取。 4 .根据权利要求1所述的一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，其特征在 于 ：所述爬行机器人通过双目 视觉传感器及激光雷达来检 测机器人 周围 环境的障 碍信息 ， 并通过三维数字罗盘掌握自身的姿态信息，实现爬行机器人的避障及越障。 5 .根据权利要求1所述的一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，其特征在 于：所述行走区域标定模块、路径规划模块、图像处理模块和表面缺陷识别模块内载于手持 终端内。 6 .根据权利要求5所述的一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，其特征在 于 ：所述手持终端内还设有一裂缝/凹陷/空鼓面积计算模块 ，用于根据预设的图 形模板面 积计算算法进行各区域裂缝/凹陷/空鼓面积的计算 ，并根据每一个图像所对应的缩放比 例 进行面积比例的换算，并将所有的换算结果进行统计，得裂缝/凹陷/空鼓总面积。 7 .根据权利要求5所述的一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，其特征在 于 ：所述手持终端内还设有一土木工程表面情况预 测模块 ，基于预设的 BP神经网络模型进 行土木工程表面未来发展情况的预测，并输出预测结果。 8 .根据权利要求1所述的一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，其特征在 于：所述爬行机器人内载有图像标记储存模块和射频发射模块； 图像标记储存模块，用于将摄像头采集到的图像用其当下所在的定位数据以及三维姿
代理人 贺建斌
(51)Int .Cl . G01N 21/95(2006 .01)
(10)申请公布号 CN 109738460 A (43)申请公布日 2019.05.10
( 54 )发明 名称 一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检
测系统 ( 57 )摘要
一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检 测系统 ，包括无人机模块、行走区域标定模块、路 径规划模块、图像采集模块、图像处理模块和表 面缺陷识别模块，基于待检测土木工程建筑外观 图 像进行爬行机器人以 及蛇形机械手检 测路 径 的规划，可以实现土木工程建筑表面图像的全面 自 动采集 ，然后再通过预设的 模板 、标尺以 及面 积计算方法对完成拼接后的整体图像进行了裂 缝/凹陷/空鼓图形的识别、尺寸的测量以及面积 的计算，从而完成了土木工程建筑表面情况的综 合评估；本发明实现了土木工程结构表观缺陷的 全面检测，系统自带检测结果计算分析功能 ，使 用方便，且检测结果较为精确。
( 19 )中华人民 共和国国家知识产权局
( 12 )发明专利申请
(21)申请号 201910082468 .2
(22)申请日 2019 .01 .28
(71)申请人 西京学院 地址 710123 陕西省西安市长安区西京路1 号
(72)发明人 董芳菲
(74)专利代理机构 西安智大知识产权代理事务 所 61215
背景技术 [0002] 目前，我国还没有一套便捷高效的土木工程结构表观缺陷的检测装置。对于现有 土木工程结构表观的 缺陷 (裂缝、脱落) 的 检测鉴定主要依靠工程技术人 员观感目 测、局部 破损检测，不仅工作量大，而且整体的缺陷评定结果误差较大，容易出现漏查、漏记的情况。
发明内容 [0003] 为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供了一种用于土木工程结构 表观缺陷的 评定检测系统 ，实现了土木工程结构表观缺陷的 全面检测 ，系统自带检测结果 计算分析功能，使用方便，且检测结果较为精确。 [0004] 为实现上述目的，本发明采取的技术方案为： [0005] 一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，包括无人机模块、行走区域标 定模块、路径规划模块、图像采集模块、图像处理模块和表面缺陷识别模块； [0006] 无人机模块，用于待检测土木工程建筑外观图像的采集； [0007] 行走区域标定模块，采用双边滤波和分段线性变换算法分别进行图像去噪和图像 增强预处理 ；采 用迭代自适应阈值分 割法进行图 像二值化处理 ，基于连通分量的形态学区 域特征去除小面积杂点噪声，完成窗户、台阶和镂空所在位置的识别，并基于连通分量外接 矩形的 长宽比 进行墙面窗 户、台阶 和镂空形状和尺寸的 识别 ，完成爬行机器人行走区域的 标定； [0008] 路径规划模块，基于行走区域标定模块的标定结果进行爬行机器人行走路径和蛇 形机械手工作路径的规划，并将规划完成后的路径发送到爬形机器人和蛇形机械手； [0009] 图像采集模块，包括爬行机器人以及通过蛇形机械手安装在爬行机器人上的摄像 头，用于待检测土木工程表面图像的采集； [0010] 图像处理模块，用于完成土木工程表面图像角度的调节，并基于每一副土木工程 表面图像自带的定位信息完成所有图像的拼接； [0011] 表面缺陷识别模块，采用双边滤波和分段线性变换算法分别进行完成拼接后的图 像进行图 像去噪 和图 像增强预处理 ；采 用迭代自适应阈值分 割法进行图 像二值化处理 ，基 于连通分量的形态学区域特征去除小面积杂点噪声，完成土木工程表面脱落、裂缝、凹陷和 空鼓所在位置的识别；并基于连通分量外接标尺进行土木工程表面裂缝、凹陷和空鼓形状 和尺寸识别，完成土木工程表面缺陷的识别。 [0012] 所述爬行机器人、摄像头内均安装有一三维数字罗盘，用于爬行机器人、摄像头状 态的获取。 [0013] 所述摄像头内安装有一GPS定位模块，用于摄像头所在位置的获取。
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态数据标记后储存到数据库中； 射频发射模块，用于将完成标记后的图像发送到手持终端。
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一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统
技术领域 [0001] 本发明涉及建筑检测技术领域，具体涉及一种用于土木工程结构表观缺陷的评定 检测系统。
权利要求书2页 说明书4页 附图1页
CN 109738460 A
CN 109738460 A
权 利 要 求 书
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1 .一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，其特征在于：包括无人机模块、行 走区域标定模块、路径规划模块、图像采集模块、图像处理模块和表面缺陷识别模块；
无人机模块，用于待检测土木工程建筑外观图像的采集； 行走区域标定模块，采用双边滤波和分段线性变换算法分别进行图像去噪和图像增强 预处理 ；采 用迭代自适应阈值分 割法进行图 像二值化处理 ，基于连通分量的形态学区域特 征去除小面积杂点噪声，完成窗户、台阶和镂空所在位置的识别，并基于连通分量外接矩形 的长宽比进行墙面窗户、台阶和镂空形状和尺寸的识别，完成爬行机器人行走区域的标定； 路径规划模块，基于行走区域标定模块的标定结果进行爬行机器人行走路径和蛇形机 械手工作路径的规划，并将规划完成后的路径发送到爬形机器人和蛇形机械手； 图 像采集模块 ，包括爬行机器人以 及通过蛇形机械手安装在爬行机器人上的 摄像头 ， 用于待检测土木工程表面图像的采集； 图 像处理模块 ，用于完成土木工程表面图 像 角度的 调节 ，并基于每一 副土木工程表面 图像自带的定位信息完成所有图像的拼接； 表面缺陷识别模块，采用双边滤波和分段线性变换算法分别进行完成拼接后的图像进 行图 像去噪 和图 像增强预处理 ；采 用迭代自适应阈值分 割法进行图 像二值化处理 ，基于连 通分量的形态学区域特征去除小面积杂点噪声，完成土木工程表面脱落、裂缝、凹陷和空鼓 所在位置的识别；并基于连通分量外接标尺进行土木工程表面裂缝、凹陷和空鼓形状和尺 寸识别，完成土木工程表面缺陷的识别。 2 .根据权利要求1所述的一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，其特征在 于：所述爬行机器人、摄像头内均安装有一三维数字罗盘，用于爬行机器人、摄像头状态的 获取。 3 .根据权利要求1所述的一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，其特征在 于：所述摄像头内安装有一GPS定位模块，用于摄像头所在位置的获取。 4 .根据权利要求1所述的一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，其特征在 于 ：所述爬行机器人通过双目 视觉传感器及激光雷达来检 测机器人 周围 环境的障 碍信息 ， 并通过三维数字罗盘掌握自身的姿态信息，实现爬行机器人的避障及越障。 5 .根据权利要求1所述的一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，其特征在 于：所述行走区域标定模块、路径规划模块、图像处理模块和表面缺陷识别模块内载于手持 终端内。 6 .根据权利要求5所述的一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，其特征在 于 ：所述手持终端内还设有一裂缝/凹陷/空鼓面积计算模块 ，用于根据预设的图 形模板面 积计算算法进行各区域裂缝/凹陷/空鼓面积的计算 ，并根据每一个图像所对应的缩放比 例 进行面积比例的换算，并将所有的换算结果进行统计，得裂缝/凹陷/空鼓总面积。 7 .根据权利要求5所述的一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，其特征在 于 ：所述手持终端内还设有一土木工程表面情况预 测模块 ，基于预设的 BP神经网络模型进 行土木工程表面未来发展情况的预测，并输出预测结果。 8 .根据权利要求1所述的一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，其特征在 于：所述爬行机器人内载有图像标记储存模块和射频发射模块； 图像标记储存模块，用于将摄像头采集到的图像用其当下所在的定位数据以及三维姿
代理人 贺建斌
(51)Int .Cl . G01N 21/95(2006 .01)
(10)申请公布号 CN 109738460 A (43)申请公布日 2019.05.10
( 54 )发明 名称 一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检
测系统 ( 57 )摘要
一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检 测系统 ，包括无人机模块、行走区域标定模块、路 径规划模块、图像采集模块、图像处理模块和表 面缺陷识别模块，基于待检测土木工程建筑外观 图 像进行爬行机器人以 及蛇形机械手检 测路 径 的规划，可以实现土木工程建筑表面图像的全面 自 动采集 ，然后再通过预设的 模板 、标尺以 及面 积计算方法对完成拼接后的整体图像进行了裂 缝/凹陷/空鼓图形的识别、尺寸的测量以及面积 的计算，从而完成了土木工程建筑表面情况的综 合评估；本发明实现了土木工程结构表观缺陷的 全面检测，系统自带检测结果计算分析功能 ，使 用方便，且检测结果较为精确。
( 19 )中华人民 共和国国家知识产权局
( 12 )发明专利申请
(21)申请号 201910082468 .2
(22)申请日 2019 .01 .28
(71)申请人 西京学院 地址 710123 陕西省西安市长安区西京路1 号
(72)发明人 董芳菲
(74)专利代理机构 西安智大知识产权代理事务 所 61215
背景技术 [0002] 目前，我国还没有一套便捷高效的土木工程结构表观缺陷的检测装置。对于现有 土木工程结构表观的 缺陷 (裂缝、脱落) 的 检测鉴定主要依靠工程技术人 员观感目 测、局部 破损检测，不仅工作量大，而且整体的缺陷评定结果误差较大，容易出现漏查、漏记的情况。
发明内容 [0003] 为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供了一种用于土木工程结构 表观缺陷的 评定检测系统 ，实现了土木工程结构表观缺陷的 全面检测 ，系统自带检测结果 计算分析功能，使用方便，且检测结果较为精确。 [0004] 为实现上述目的，本发明采取的技术方案为： [0005] 一种用于土木工程结构表观缺陷的评定检测系统，包括无人机模块、行走区域标 定模块、路径规划模块、图像采集模块、图像处理模块和表面缺陷识别模块； [0006] 无人机模块，用于待检测土木工程建筑外观图像的采集； [0007] 行走区域标定模块，采用双边滤波和分段线性变换算法分别进行图像去噪和图像 增强预处理 ；采 用迭代自适应阈值分 割法进行图 像二值化处理 ，基于连通分量的形态学区 域特征去除小面积杂点噪声，完成窗户、台阶和镂空所在位置的识别，并基于连通分量外接 矩形的 长宽比 进行墙面窗 户、台阶 和镂空形状和尺寸的 识别 ，完成爬行机器人行走区域的 标定； [0008] 路径规划模块，基于行走区域标定模块的标定结果进行爬行机器人行走路径和蛇 形机械手工作路径的规划，并将规划完成后的路径发送到爬形机器人和蛇形机械手； [0009] 图像采集模块，包括爬行机器人以及通过蛇形机械手安装在爬行机器人上的摄像 头，用于待检测土木工程表面图像的采集； [0010] 图像处理模块，用于完成土木工程表面图像角度的调节，并基于每一副土木工程 表面图像自带的定位信息完成所有图像的拼接； [0011] 表面缺陷识别模块，采用双边滤波和分段线性变换算法分别进行完成拼接后的图 像进行图 像去噪 和图 像增强预处理 ；采 用迭代自适应阈值分 割法进行图 像二值化处理 ，基 于连通分量的形态学区域特征去除小面积杂点噪声，完成土木工程表面脱落、裂缝、凹陷和 空鼓所在位置的识别；并基于连通分量外接标尺进行土木工程表面裂缝、凹陷和空鼓形状 和尺寸识别，完成土木工程表面缺陷的识别。 [0012] 所述爬行机器人、摄像头内均安装有一三维数字罗盘，用于爬行机器人、摄像头状 态的获取。 [0013] 所述摄像头内安装有一GPS定位模块，用于摄像头所在位置的获取。