[发明专利]一种基于无人机检测大坝背面混凝土表面渗流系统及方法有效
| 申请号: | 201810613109.0 | 申请日: | 2018-06-14 |
| 公开(公告)号: | CN108982316B | 公开(公告)日: | 2020-11-27 |
| 发明(设计)人: | 朱昌平;张月春;童星星;章冉;李承德;江启明;许劲峰;汪洋;方荣华;胡凤城;孙梦秋 | 申请(专利权)人: | 河海大学文天学院 |
| 主分类号: | G01N15/08 | 分类号: | G01N15/08 |
| 代理公司: | 马鞍山市金桥专利代理有限公司 34111 | 代理人: | 鲁延生 |
| 地址: | 243031 安*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 无人机 检测 大坝 背面 混凝土 表面 渗流 系统 方法 | ||
1.一种基于无人机检测大坝背面混凝土表面渗流系统,其特征在于,包括用于检测大坝渗流情况的无人机模块(1)和用于对无人机模块(1)采集到的信息进行分析的计算机模块(2);所述无人机模块(1)设置在无人机上;无人机上还设置了高清摄像头(11)、微波探头(12)和激光发射器(13);
所述无人机模块(1)内部设置了图像采集模块(14)、第一处理器模块(15)、微波感应模块(16)、激光感应模块(17)、飞行动力模块(18)和无线收发模块A(19);所述高清摄像头(11)与无人机模块(1)内部的图像采集模块(14)的输入端相连;所述图像采集模块(14)的输出端与第一处理器模块(15)相连;所述微波探头(12)的输出端与设置在无人机模块(1)内部的微波感应模块(16)的输入端相连;所述微波感应模块(16)的输出端与第一处理器模块(15)相连;所述激光发射器(13)的输出端与设置在无人机模块(1)内部的激光感应模块(17)的输入端相连;所述激光感应模块(17)的输出端与第一处理器模块(15)相连;所述第一处理器模块(15)的输出端与飞行动力模块(18)的输入端相连;所述飞行动力模块(18)与无人机模块(1)上的动力系统连接,动力系统设置在无人机上;所述无人机模块(1)的内部还设置有无线收发模块A(19),无人机模块(1)通过无线收发模块A(19)与计算机模块(2)内部的无线收发模块B(21)连接;
所述计算机模块(2)内还设置有第二处理器模块(22)、图像处理模块(23)、定位模块(24)和流速测定模块(25);所述第二处理器模块(22)的输出端与图像处理模块(23)的输入端相连,第二处理器模块(22)的输出端与定位模块(24)的输入端相连,第二处理器模块(22)的输出端与流速测定模块(25)的输入端相连;所述第二处理器模块(22)的输入端与无线收发模块B(21)的输入端连接,无线收发模块B(21)与无线收发模块A(19)连接;
所述无人机模块(1)通过微波探头(12)向水面发射一束微波,微波探头(12)由脉冲调制器(121)和射频振荡器(122)组成,通过收发开关发射高频调制脉冲,反射信号通过收发开关进入相关检波器做相位基准,与反射信号比较,检出多普勒频率分量,然后经视频处理电路处理后送入第二处理器模块(22),经流速测定模块(25)运算后获得速率数据;
所述无人机模块(1)上的激光发射器(13)发射红绿两束激光,根据红绿激光反射回来的时间差再次确定渗流的有无,并测算渗流的横截面积。
2.如权利要求1所述的一种基于无人机检测大坝背面混凝土表面渗流系统,其特征在于:所述计算机模块(2)内部的图像处理模块(23)用于将无人机模块(1)采集到的图片进行信息处理,并将信息发送至第二处理器模块(22),第二处理器模块(22)与定位模块(24)连接,并通过定位模块(24)确定渗流位置;所述计算机模块(2)内部的定位模块(24)通过合成后的大坝背面全景定位渗流位置。
3.如权利要求1所述的一种基于无人机检测大坝背面混凝土表面渗流系统,其特征在于:所述计算机模块(2)内部的流速测定模块(25)用于测算大坝背面渗流速度的大小。
4.一种基于无人机检测大坝背面混凝土表面渗流的方法,采用如权利要求1所述的基于无人机检测大坝背面混凝土表面渗流系统,其特征在于,步骤如下:
步骤1):将无人机模块(1)的飞行航线与拍摄模式导入第一处理器模块(15),第一处理器模块(15)控制无人机与微波感应模块(16)、飞行动力模块(18)、图像采集模块(14)、激光感应模块(17)的运作方式;
步骤2):通过无人机模块(1)搭载的图像采集模块(14)对大坝进行悬停拍摄,图像通过无线收发模块A(19)实时传送到第二处理器模块(22),并对所接收的图像进行处理,进而确定大坝渗流位置;
步骤3):将无人机模块(1)在大坝渗流位置出进行垂直悬停并利用激光感应模块(17)垂直坝面连续发射红绿两束激光,同时,无人机模块(1)对渗流位置横向移动,通过检测反射回来的红绿激光是否存在时间差,即记录存在发生时间的位置,并记录无人机模块(1)的横向位移X,以及通过该横向位移X所需的时间差;通过记录的时间差次数N将位移X划为N等份,分别乘以记录的时间差,求和后得出该渗流位置的渗流的横截面积S;
步骤4):同时,利用无人机模块(1)搭载的微波感应模块(16),将检测到的信息通过无线收发模块A(19)传送至流速测定模块(25),从而确定大坝渗流的流速为V2,进而确定大坝的渗流量Q,即Q=S*V2;
步骤5):通过测得的渗流量的大小,分析其对大坝安全性的影响。
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