[发明专利]一种狭长型构筑物实时变形监测系统有效
申请号: | 201811247844.0 | 申请日: | 2018-10-25 |
公开(公告)号: | CN109187564B | 公开(公告)日: | 2020-11-24 |
发明(设计)人: | 高宁;高彩云 | 申请(专利权)人: | 河南城建学院 |
主分类号: | G01N21/88 | 分类号: | G01N21/88;G01B17/04 |
代理公司: | 北京彭丽芳知识产权代理有限公司 11407 | 代理人: | 彭丽芳 |
地址: | 467036 *** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 狭长 构筑物 实时 变形 监测 系统 | ||
1.一种狭长型构筑物实时变形监测系统,包括通过互联网相连的数据采集终端、主控制器和远程监控终端,所述数据采集终端将采集到的数据经无线通讯模块以无线的方式传输至主控制器,主控制器完成数据的分析处理后,将这些数据经互联网发送至远程监控终端,并将分析处理的结果显示在主控制器的显示屏界面上;主控制器在接收数据采集终端发来信息的同时也接收来自于远程监控终端以及人机交互界面的指令,经相关协议转换和处理后发送给各个数据采集终端,实现对数据采集终端工作状态的修改;远程监控终端将接收到的来自不同账号的数据存储到数据库中,形成一个缜密有序的控制链;其特征在于:
所述数据采集终端包括墙面爬行机器人以及安装在墙面爬行机器人下底面的图像采集模块和超声波检测模块,用于进行待监测构筑物表面图像数据以及超声波检测结果数据的获取;
所述主控制器内设有:
构筑物表面缺陷评估模块,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,完成构筑物表面裂缝、凹陷和空鼓所在位置的识别;并基于连通分量外接矩形的长宽比进行构筑物表面裂缝、凹陷和空鼓形状尺寸的识别,完成构筑物表面缺陷情况的评估;
构筑物变形预警模块,包括超声波检测结果预警模块和构筑物表面缺陷预警模块;超声波检测结果预警模块采用FLAC3D技术对超声波检测模块初始输出数据进行分析建立构筑物变形监测的三维阀值模型并与超声波检测模块实时在线测得的数据进行分析比较,当超声波检测模块实时在线测得的数据超过阀值模型的安全值时,中央处理器控制预警模块发出预警信号;
构筑物表面缺陷预警模块采用FLAC3D技术对初次检测出的构筑物表面的裂缝、凹陷和空鼓形状尺寸进行分析分别建立裂缝三维阀值模型、凹陷三维阀值模型和空鼓三维阀值模型并与构筑物表面缺陷评估模块实时在线输出的裂缝、凹陷和空鼓的形状尺寸数据进行分析比较,当构筑物表面缺陷评估模块实时输出的裂缝、凹陷和空鼓的形状尺寸超过阀值模型的安全值时,中央处理器控制预警模块发出预警信号;
所述墙面爬行机器人的底座(2)上通过螺栓安装有红外摄像组件(3),且底座(2)的底部中间位置处开设有通孔(11),所述红外摄像组件(3)的四个拐角位置处均安装有防跌落传感器(1),且红外摄像组件(3)的内侧中间位置处设置有安装槽(5),所述安装槽(5)的内部对称安装有一组超声波探测组件(4),所述通孔(11)的下方安装有加速度传感器(9),所述底座(2)的内部中间位置处安装有真空泵(14),并且真空泵(14)的出风口与通孔(11)相对应,所述底座(2)内部靠近真空泵(14)的两侧位置处安装有驱动电机(18),所述真空泵(14)的左下方安装有无线通讯芯片(15),所述驱动电机(18)的一端安装有驱动轮(6),所述驱动轮(6)的下方通过转轴安装有从动轮(8),并且驱动轮(6)与从动轮(8)通过履带(7)传动连接。
2.如权利要求1所述的一种狭长型构筑物实时变形监测系统,其特征在于,所述加速度传感器(9)的左上方设置有一GPS定位芯片(10),所述底座(2)的内部靠近真空泵(14)的上方位置处安装有电路板(12),所述电路板(12)的一侧安装有充放电控制器(13),另一侧安装有蓄电池(17),所述电路板(12)与蓄电池(17)之间安装有网络开关(16)。
3.如权利要求1所述的一种狭长型构筑物实时变形监测系统,其特征在于,所述预警模块包括通过VTK技术与中央处理器建立数据交换关系的工作人员手机以及主控制器安置的声光报警器。
4.如权利要求1所述的一种狭长型构筑物实时变形监测系统,其特征在于,所述主控制器用于接收GPS定位芯片输出的GPS定位数据,并用该数据对对应时间段所接收到的图像进行标记。
5.如权利要求1所述的一种狭长型构筑物实时变形监测系统,其特征在于,所述主控制器用于接收加速度传感器输出的数据,并基于该数据进行驱动电机工作状态的调整。
6.如权利要求1所述的一种狭长型构筑物实时变形监测系统,其特征在于,所述墙面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,实现机器人的避障及越障。
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