一种桥梁裂缝无人机检测装置及其图像处理方法与流程

本发明属于工程检测技术领域，涉及桥梁检测，具体涉及一种桥梁裂缝无人机检测装置及其图像处理方法。

背景技术：

随着无人机技术的发展，无人机在建筑、公路和桥梁等领域作为一种新型的辅助检测手段已经有着广泛的应用。针对于桥梁检测方面，无人机主要用途集中在代替传统人工方式对一些特定的病害类型(主要包括桥梁底部高低不平、裂缝等)和一些人员难以到达或具有危险性的桥梁部位进行检测拍照，其中裂缝为主要检测内容。

对于桥梁裂缝的拍摄通常需要桥梁裂缝无人机检测装置尽可能的接近于桥梁表面以得到更清晰的图像，而现有的装置避障是基于红外或超声传感器而缺少物理避障装置，如因误操作、通讯失联或者遇到大风则有可能产生无人机撞击梁体而发生损毁。同时，现有的桥梁裂缝无人机检测装置对于所拍摄到的裂缝图像由于缺少参照物，作业人员无法得知裂缝的具体长度和宽度。且现有的桥梁裂缝无人机检测装置在无线通信方面，遥控器与无人机之间采用wifi传输，传输距离有限且容易受到桥梁结构产生的信号遮挡。

此外，现有的桥梁裂缝无人机检测装置在桥梁裂缝检测的应用情况中，其摄像头普遍置于云台正下方，镜头旋转角度多为正30°至负90°，存在无法对桥梁底面即桥梁裂缝无人机检测装置的上方区域进行数据采集的问题。

因此，现阶段桥梁裂缝无人机检测装置不能完全满足于桥梁的裂缝检测上的需求，在此专业领域上仍有很大的发展空间。

技术实现要素：

本发明提出一种桥梁裂缝无人机检测装置及其图像处理方法，本发明装置具有物理上的避障措施允许无人机最大限度的接近于被测桥梁区域从而获得更加精准图像。本发明装置的图像处理方法采用激光测距器用于测量镜头与拍摄梁体对象表面距离并计算出图像像素大小与所拍摄表面区域实际尺寸之间的换算关系，利用图像识别的方法识别出裂缝的形态和所占像素大小，并最终换算出裂缝的实际长度与宽度。

为了实现以上目的，本发明采用的技术方案为：一种桥梁裂缝无人机检测装置，包括机架，机架的前端设置有摄像头固定云台，摄像头固定云台上设置有球形摄像头，球形摄像头的上镜头的下方设置激光测距器，机架的外侧对称设置有旋翼部，所述的旋翼部包括一体式旋翼罩和位于一体式旋翼罩下部对称布置的支腿，所述的一体式旋翼罩包括与机架连接的悬伸支架，悬伸支架的悬伸端立置有支撑罩，支撑罩内设置有螺旋桨马达，螺旋桨马达的转动端固定连接有旋翼，支撑罩的顶部设置有防护盖片，自支撑罩的顶部向支撑罩外侧悬置有上挡杆，上挡杆的自由端位于支撑罩的下方，所述的旋翼位于上挡杆内侧，上挡杆的自由端外侧围置有侧档杆；所述的机架内设置有信号接收模块，所述的信号接收模块与机架内的控制处理器连接，控制处理器上设置有存储单元，控制处理器的一侧设置设置电池，所述的控制处理器与电池电连。

进一步的，所述的支腿立置于侧档杆的底部，支腿的下端位于机架的下方。

再进一步的，所述的支撑罩中倒置有螺旋桨马达，所述的旋翼包括中心布置的转杆和转杆两侧对称布置翼片，所述的转杆与螺旋桨马达的转动轴同轴连接，螺旋桨马达的转动带动旋翼同步转动。

再进一步的，所述的旋翼平行机架架身布置，所述的侧档杆与旋翼同高度布置，机架的下部位于旋翼的下方。

再进一步的，所述的悬伸支架位于机架两侧对称设置有四组，所述的悬伸支架为高低杆，悬伸支架的低端固定于机架上、高端延伸至支撑罩的上部，且悬伸支架的高端位于所述的防护盖片的下方。

进一步的，悬伸支架内沿其布置方向设置有布线孔，螺旋桨马达的电线沿所述的布线孔与所述的控制处理器电连。

一种桥梁裂缝无人机检测装置的图像处理方法，包括如下步骤：

1)、激光测距器所发射到被测梁体表面的激光，球形摄像头在飞行拍摄过程中可实时记录机架拍摄镜头与检测梁体结构区域之间的垂直距离；

2)、通过计算程序计算可以获得照片像素大小与实际检测区域的大小之间的换算关系；

3)、识别并计算出桥梁裂缝实际的长度与宽度。

进一步的，所述的步骤2)中基于步骤1)测得的距离和镜头拍摄的参数计算出照片单位像素与实际拍摄区域大小之间的比例换算关系，识别出裂缝所占的像素点大小。

进一步的，所述的桥梁裂缝无人机检测装置的图像处理方法中

激光测距器测得距离后，基于以下公式：

f＝h×d/h

其中：

f＝焦距

h＝球形摄像头内图像传感器的高度

d＝球形摄像头镜头到被测桥梁的距离

h＝拍摄区域的实际高度

通过上述公式，计算出拍摄检测区域的实际高度h；根据照片在高度方向的分辨率即像素大小，得到照片单位像素点与实际拍摄区域尺寸之间的换算关系，并对照片通过调整灰度值后进行边缘检测、裂缝连接以及线性识别将裂缝识别出来；通过既定图像处理程序计算出裂缝所占的像素格数量；所得出的单位像素格所对应的实际尺寸计算出裂缝的实际长度与宽度。

再进一步的方案：激光测距模块测得实时距离后，基于以下公式：

f＝h*d/h

f＝u*d/u

其中：

f＝焦距

h＝球形摄像头内图像传感器的高度

u＝球形摄像头内图像传感器的宽度

d＝球形摄像头镜头到被测桥梁的距离

u＝拍摄区域的实际宽度

h＝拍摄区域的实际高度

在已知焦距f、相机内图像传感器的宽度h以及镜头到被测桥梁的距离d的情况下，可通过上述公式至被测桥梁即画面的实际高度h或实际宽度u，用图像编辑或处理软件程序打开照片并将像素格调整为1:1大小，通过查看图像基本像素信息，即具体分辨率可确定照片长与宽方向上的具体的像素格数量，基于所算出的h或u除以图片单方向上所包含的所有像素格总量，得出单个像素格的尺寸，以数学编程软件matlab为基础，对图像本身通过调整灰度值后进行边缘检测、裂缝连接以及线性识别将裂缝本身凸现出来，通过matlab程序将自动识别出裂缝和其所占的像素格数量，通过上述步骤所得出的单个像素格尺寸厕所裂缝总的长与宽。

本发明的技术效果在于：本发明装置具有物理上的避障措施允许无人机最大限度的接近于被测桥梁区域从而获得更加精准图像。本发明装置的图像处理方法采用激光测距器用于测量镜头与拍摄梁体对象表面距离并计算出图像像素大小与所拍摄表面区域实际尺寸之间的换算关系，利用图像识别的方法识别出裂缝的形态和所占像素大小，并最终换算出裂缝的实际长度与宽度。

附图说明

下面利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1为本发明的桥梁裂缝检测无人机装置的俯视结构示意图；

图2为本发明的桥梁裂缝检测无人机装置的主视结构示意图；

图3为本发明的桥梁裂缝检测无人机装置的旋翼与螺旋桨马达配合的结构图；

在图1中，其中包括：1-机架；2-摄像头固定云台；3-球形摄像头；4-激光测距器；5-悬伸支架；6-支撑罩；7-上挡杆；8-侧档杆；9-支腿；10-旋翼；11-5g信号接收模块；12-控制处理器；13-电池；14-储存装置。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

下面结合附图，对本发明进行进一步说明。

一种桥梁裂缝无人机检测装置，包括机架1，机架1的前端设置有摄像头固定云台2，摄像头固定云台2上设置有球形摄像头3，球形摄像头3的上镜头的下方设置激光测距器4，机架1的外侧对称设置有旋翼部，所述的旋翼部包括一体式旋翼罩和位于一体式旋翼罩下部对称布置的支腿9，所述的一体式旋翼罩包括与机架1连接的悬伸支架5，悬伸支架5的悬伸端立置有支撑罩6，支撑罩6内设置有螺旋桨马达6a，螺旋桨马达6a的转动端固连连接有旋翼10，支撑罩6的顶部设置有防护盖片6b，自支撑罩6的顶部向支撑罩6外侧悬置有上挡杆7，上挡杆7的自由端位于支撑罩6的下方，所述的旋翼10位于上挡杆7内侧，上挡杆7的自由端外侧围置有侧档杆8；所述的机架1内设置有5g信号接收模块11，所述的5g信号接收模块11与机架1内的控制处理器12连接，控制处理器12上设置有存储单元14，控制处理器12的一侧设置设置电池13，所述的控制处理器12与电池13电连。

进一步的，参照附图1、2，支腿9分别位于桥梁裂缝无人机检测装置的左前方、右前方、左后方、右后方四个方位对称设置。

进一步的，所述的支腿9立置于侧档杆8的底部，支腿9的下端位于机架1的下方。

再进一步的，所述的支撑罩6中倒置有螺旋桨马达6a，所述的旋翼

10包括中心布置的转杆和转杆两侧对称布置翼片，所述的转杆与螺旋桨马达6a的转动轴同轴连接，螺旋桨马达6a的转动带动旋翼10同步转动。

即螺旋桨马达6a的转动轴向下布置。

再进一步的，所述的旋翼10平行机架1架身布置，所述的侧档杆8与旋翼10同高度布置，机架1的下部位于旋翼10的下方。

再进一步的，所述的悬伸支架5位于机架1两侧对称设置有四组，所述的悬伸支架5为高低杆，悬伸支架5的低端固定于机架1上、高端延伸至支撑罩6的上部，悬伸支架5的高端位于所述的防护盖片6b的下方。

参照图1，球形摄像头3与控制处理器12电连，球形摄像头3所拍摄视频图片通过内置控制处理器11处理后存储于存储单元14中。

再进一步的，悬伸支架5内沿其布置方向设置有布线孔，螺旋桨马达6a的电线沿所述的布线孔与所述的控制处理器12电连。

参照附图，本发明包括机架1，球体摄像头3，一体式旋翼罩，激光测距器4等。进一步的，机架1内设置有5g信号接收模块等。一体式旋翼罩包括前后左右对称设置的四片旋翼10，所述的旋翼10是朝下设置的，旋翼10位于上挡杆7的下方，并由侧档杆8围护，参照图2，图2中朝下设置的旋翼10被侧档杆8挡住，所述的球体摄像头3置于无人机机架1水平方向上的前部。进一步的，所述的一体式旋翼罩包括无人机机架1主体双侧向外对称延伸的悬伸支架5，上档杆7和侧挡杆8，以及设置于悬伸支架5上的支撑罩6。所述的激光测距器4位于球体摄像头3的镜头的下方，激光测距器4可随镜头同步转动，激光照射方向与球体摄像头3朝向为平行方向且与被拍摄表面垂直，在拍摄照片时同时记录下与拍摄对象相应距离。所述的5g信号接收模块11内置于无人机云台内即机架1内，无人机的遥控器上设置有与其对应的信号模块。这样相比现有的遥控器与无人机之间采用wifi传输，传输距离更长且不易受到桥梁结构产生的信号遮挡。且本发明通过5g信号接收模块11的5g信号与遥控器终端相连接，可以大幅度提升桥梁裂缝无人机检测装置与遥控器相互之间传输信号以及传输画面的速度和稳定性。

再进一步的，所述的一体式旋翼罩选用材料为碳纤维复合材料。

本发明采用一体式旋翼罩的物理避障结构，一体式旋翼罩与旋翼10形成一个整体结构，且一体式旋翼罩用碳纤维复合材料注塑而成，其强度高、不易损坏且重量轻。参照图1，本发明旋翼10的驱动单元的驱动轴垂直向下布置，具体的，螺旋桨马达6a的转动端开设卡口，旋翼10的连接端固定的卡于螺旋桨马达6a的转动端，并且在螺旋桨马达6a的上部，即旋翼10的上部设置上挡杆7，参照图1，上挡杆7与悬伸支架5构成对螺旋桨马达6a及旋翼10的十字形保护罩，并在螺旋桨马达6a顶部设置防护盖片6b以及十字形保护罩外围设置侧档杆8，形成物理防撞的保障结构。

此外，对于本发明球体摄像头3的构造：通过将球体摄像头3置于机架1的水平方向前方，在球体摄像头3两侧以机械轴装置固定，球体摄像头3可以通过旋转对正上方与正下方进行拍摄，旋转及拍摄角度为上下方向的+90°至-90°，总旋转角度为180°。可解决常规的桥梁裂缝无人机检测装置无法对无人机机架1上方即桥梁底面进行正向拍摄的问题。

本发明通过激光测距器4所发射到被测梁体表面的激光，球形摄像头3在飞行拍摄过程中可实时记录机架1拍摄镜头与检测梁体结构区域之间的垂直距离，从而通过计算程序计算可以获得照片像素大小与实际检测区域的大小之间的换算关系，并在后期用于进一步识别并计算出桥梁裂缝实际的长度与宽度。即激光测距器4用于测量球形摄像头3镜头与拍摄对象梁体表面距离并计算出图像像素大小与所拍摄对象梁体表面区域实际尺寸之间的换算关系，利用图像识别的方法识别出裂缝的形态和所占像素大小，并最终换算出裂缝的实际长度与宽度。

即进一步的，本发明桥梁裂缝无人机检测装置的检测方法包括基于激光测距器4测得的距离和球形摄像头3拍摄的参数计算出照片单位像素与实际拍摄区域大小之间的比例换算关系，通过图像识别的方法识别出裂缝所占的像素点大小，并根据上述换算关系最终计算出裂缝的实际长度和宽度。

综上所述，本发明在对特定桥梁区域进行飞行拍摄中，基于一体式旋翼罩作为水平方向上的物理避障及防撞回弹装置，无人机机架1对被测桥梁表面进行水平方向上的近距离拍摄。一体式旋翼罩作为垂直方向上的物理避障及防撞回弹装置，本发明桥梁裂缝无人机检测装置可对被测桥梁表面进行垂直方向上的近距离拍摄，同时保护旋翼10即螺旋桨不受损坏。在执行检测任务时，对目标检测桥梁区域进行近距离的巡航拍摄，尤其是通过球形摄像头3调整0°至正90°镜头范围对桥底面进行拍摄。在拍摄过程中，激光测距器4同步发射出激光且与球形摄像头3方向保持平行，激光测距器4同时将球形摄像头3与被测桥梁表面的垂直距离通过无人机机架1内的控制处理器12实时记录到画面中，并在后期视频和图片中作为记录数据同步显示。

进一步优选的，球形摄像头3上设置照明装置，这样，对于画面较暗的情况下，通过照明装置可为画面补足光线。

激光测距器4测得距离后，基于以下公式：

f＝h×d/h

其中：

f＝焦距

h＝相机(即球形摄像头)内图像传感器的高度

d＝(球形摄像头)镜头到被测桥梁的距离

h＝拍摄区域的实际高度

这样，在已知焦距f、相机内图像传感器的宽度h以及镜头到被测桥梁的距离d的情况下，可通过上述公式，计算出拍摄检测区域的实际高度h。根据照片在高度方向的分辨率即像素大小，即可得到照片单位像素点与实际拍摄区域尺寸之间的换算关系，并对照片通过调整灰度值后进行边缘检测、裂缝连接以及线性识别将裂缝识别出来。通过既定图像处理程序计算出裂缝所占的像素格数量。进一步的通过上述步骤所得出的单位像素格所对应的实际尺寸计算出裂缝的实际长度与宽度。

进一步的，激光测距模块4测得实时距离后，基于以下公式：

f＝h*d/h

f＝u*d/u

其中：

f＝焦距

h＝相机(即球形摄像头)内图像传感器的高度

u＝(球形摄像头)内图像传感器的宽度

d＝(球形摄像头)镜头到被测桥梁的距离

u＝拍摄区域的实际宽度

h＝拍摄区域的实际高度

在已知焦距f、相机内图像传感器的宽度h以及镜头到被测桥梁的距离d的情况下，可通过上述公式至被测桥梁即画面的实际高度h或实际宽度u。进一步的，用图像编辑或处理软件程序打开照片并将像素格调整为1:1大小，即为正方形。通过查看图像基本像素信息，即具体分辨率可确定照片长与宽方向上的具体的像素格数量。进一步的，基于所算出的h或u除以图片单方向上所包含的所有像素格总量，可得出单个像素格的尺寸。

具体的，计算程序(即既定图像处理程序)以数学编程软件matlab为基础，对图像本身通过调整灰度值后进行边缘检测、裂缝连接以及线性识别将裂缝本身凸现出来。进一步的，通过matlab程序将自动识别出裂缝和其所占的像素格数量，进一步的通过上述步骤所得出的单个像素格尺寸厕所裂缝总的长与宽。

上述全部方案的有益效果是：球形摄像头3拍摄范围广，尤其对于桥面下方可进行拍摄，一体式旋翼罩作为物理防撞结构可让本发明桥梁裂缝无人机检测装置进行安全的近距离拍摄，且设置的激光测距器4及采用的检测方法不需要通过参照物而采用激光测距的方法即可以获得实际拍摄区域的尺寸大小，并可以根据图像识别的方法识别出裂缝并计算出裂缝的实际长度和宽度，大大提高了无人机用于桥梁检测工作的适用范围、有效性和效率。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

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