[发明专利]一种采用采集机器人和深度学习算法的钢箱梁巡检方法

权利要求书

1.一种采用采集机器人和深度学习算法的钢箱梁巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)确定采集机器人的巡检路线并进行导航行走；

2)采集机器人在巡检路线上实时采集钢箱梁内部的表观信息；

3)采用裂缝进行识别和定位的深度学习算法进行识别和定位。

2.根据权利要求1所述的一种采用采集机器人和深度学习算法的钢箱梁巡检方法，其特征在于，所述的步骤1)具体包括以下步骤：

11)根据钢箱设计图纸，根据采集机器人摄像头的视角及精度要求，获取巡检一个标准梁段的最短路径；

12)采集机器人在行走时通过摄像头提取梁段内的视觉特征，用以导航和定位，并且采用步进电机驱动履带进行前进和差速转弯，用以跨越底板U肋非平面，同时结合三轴运动传感器，对自身位置进行精确控制。

3.根据权利要求1所述的一种采用采集机器人和深度学习算法的钢箱梁巡检方法，其特征在于，所述的步骤3)具体包括以下步骤：

31)采用Faster-RCNN两层检测模型作为深度学习算法的框架，并进行深度学习训练；

32)导出训练好的模型，并根据该模型对实时采集到的图片进行裂缝识别和定位，并集合采集点信息将裂缝映射到全桥的BIM模型中。

4.根据权利要求1所述的一种采用采集机器人和深度学习算法的钢箱梁巡检方法，其特征在于，所述的步骤31)具体包括以下步骤：

先采用特征提取网络将训练原图提取成高维向量组成的特征图，然后采用区域推荐网络生成不同大小的裂缝候选框，对候选框内可疑的区域确定裂缝的等级和位置，使用标记好的标准化图集训练算法中的参数，并以两者与实际的误差之和作为惩罚函数进行深度学习。

5.根据权利要求1所述的一种采用采集机器人和深度学习算法的钢箱梁巡检方法，其特征在于，所述的步骤1)中，采集机器人包括主控模块以及分别与主控模块通信的运动模块、导航模块和采集模块，所述的主控模块采用单片机，所述的运动模块包括步进电机和三轴传感器，所述的导航模块包括导航用摄像头和红外线距离传感器，所述的采集模块包括采集云台以及设置在采集云台上的采集传感器和采集辅助设备。

6.根据权利要求5所述的一种采用采集机器人和深度学习算法的钢箱梁巡检方法，其特征在于，所述的采集传感器为摄像头，所述的采集辅助设备为补光器。