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大型起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)無人機(jī)自動(dòng)巡檢技術(shù)研究*

2021-05-18 01:40:30
起重運(yùn)輸機(jī)械 2021年8期
關(guān)鍵詞:檢測(cè)方法

南京市特種設(shè)備安全監(jiān)督檢驗(yàn)研究院 南京 210000

0 引言

目前,起重機(jī)結(jié)構(gòu)檢測(cè)主要通過人工攜帶檢測(cè)儀器攀爬到重要受力結(jié)構(gòu)位置,然后通過儀器或目視檢查有無明顯裂紋、腐蝕、缺件和損壞等缺陷[1],存在檢測(cè)盲區(qū)、高空作業(yè)危險(xiǎn)、勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率低等問題。利用無人機(jī)搭載高分辨率視覺傳感器,實(shí)時(shí)采集顯示起重機(jī)被檢測(cè)部位的圖像,再通過圖像處理進(jìn)行缺陷特征提取與識(shí)別[2-5],具有非接觸、非侵入、遠(yuǎn)程可視化、表面全尺度、高密度、高精度、現(xiàn)場(chǎng)操作便捷、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。

然而,在結(jié)構(gòu)巡檢航拍過程中,無人機(jī)拍攝位置和高度都要靠飛行控制人員的人工視覺判斷,飛行控制嚴(yán)重依賴于無人機(jī)操控人員的個(gè)體水平,受地面操控人員視角差異影響,存在人為操控難度大、航拍定位精度低等問題,不僅降低工作效率,還可能因定位不良影響航拍和狀態(tài)診斷的有效性[6-8],亟待開展無人機(jī)自動(dòng)巡檢。為提高大型起重機(jī)結(jié)構(gòu)無人機(jī)檢測(cè)自動(dòng)化和智能化水平,實(shí)現(xiàn)無人機(jī)巡檢作業(yè)的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化,對(duì)多旋翼無人機(jī)自動(dòng)駕駛與智能巡檢技術(shù)進(jìn)行研究,在電磁干擾、GPS信號(hào)遮擋嚴(yán)重等起重機(jī)復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下,實(shí)現(xiàn)無人機(jī)自動(dòng)巡航與結(jié)構(gòu)檢測(cè)作業(yè)。

1 大型起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)多旋翼無人機(jī)自動(dòng)巡檢系統(tǒng)及方法

無人機(jī)自動(dòng)巡檢在輸電線路[9,10]、光伏電站[11,12]、風(fēng)機(jī)葉片[13]、橋梁檢測(cè)[14,15]等領(lǐng)域均有一定研究與應(yīng)用,但在大型起重機(jī)復(fù)雜鋼結(jié)構(gòu)檢測(cè)方面研究較少,由于起重機(jī)結(jié)構(gòu)包括箱形梁、工字梁、桁架結(jié)構(gòu)等形式,涉及多平面、三維曲面等復(fù)雜表面檢測(cè),且起重機(jī)現(xiàn)場(chǎng)多處于人機(jī)物混雜的動(dòng)態(tài)作業(yè)場(chǎng)景,動(dòng)態(tài)障礙物多,電機(jī)、變頻器、繼電器以及港口船舶大量電氣設(shè)備對(duì)無人機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)電磁干擾較強(qiáng),檢測(cè)主梁下蓋板等部位時(shí)存在GPS信號(hào)遮擋、信號(hào)強(qiáng)度弱等問題,故實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)的無人機(jī)自動(dòng)巡檢是一個(gè)難題。

針對(duì)目前人工操控?zé)o人機(jī)進(jìn)行大型起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)檢測(cè)自動(dòng)化程度不高,導(dǎo)致檢測(cè)時(shí)間偏長或多發(fā)墜機(jī)等問題,提出飛機(jī)打點(diǎn)+航跡飛行的多旋翼無人機(jī)自動(dòng)巡檢方法,結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)機(jī)巡數(shù)據(jù)的智能處理,建立大型起重機(jī)自動(dòng)智能巡檢作業(yè)的新模式。無人機(jī)自動(dòng)巡檢作業(yè)流程如圖1所示。

圖1 大型起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)無人機(jī)自動(dòng)巡檢作業(yè)流程

根據(jù)圖1所示流程,首先對(duì)門式起重機(jī)、門座起重機(jī)、塔式起重機(jī)等巡檢路徑進(jìn)行科學(xué)規(guī)劃,研究在三維空間中面向復(fù)雜鋼結(jié)構(gòu)的全覆蓋路徑規(guī)劃方法,考慮自然風(fēng)因素和光照條件對(duì)航跡規(guī)劃的影響,針對(duì)箱形梁、工字梁、桁架結(jié)構(gòu)以及多旋翼無人機(jī)性能的安全約束實(shí)現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃,以便在實(shí)際飛行中全方位獲取大型起重機(jī)復(fù)雜鋼結(jié)構(gòu)表面圖像,不遺漏任何可能有缺陷的結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)。

然后,根據(jù)規(guī)劃的門式起重機(jī)、門座起重機(jī)、塔式起重機(jī)巡檢路徑,由人工操控?zé)o人機(jī)進(jìn)行初步巡檢,采集并記錄若干航跡點(diǎn)的經(jīng)緯度和高度數(shù)據(jù),根據(jù)航跡點(diǎn)繪制生成航跡;在進(jìn)行自主巡航時(shí),按航跡自動(dòng)飛行,飛行過程中可控制飛行速度,可控制飛機(jī)懸停拍攝待檢測(cè)部位圖像,發(fā)現(xiàn)缺陷時(shí)可記錄拍攝點(diǎn)的經(jīng)緯度和高度數(shù)據(jù),下次飛行時(shí)根據(jù)起飛點(diǎn)和記錄的缺陷點(diǎn)位置生成航跡,自動(dòng)飛到該缺陷部位進(jìn)行進(jìn)一步的拍攝和甄別。

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 多旋翼無人機(jī)巡檢路徑規(guī)劃方法

起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)由鋼板和型鋼通過焊接、鉚接、螺栓連接、銷軸連接等方式連接而成,結(jié)構(gòu)形式包括箱形梁、工字梁、桁架結(jié)構(gòu)等。對(duì)于箱形梁、工字梁、桁架結(jié)構(gòu)等形式的金屬結(jié)構(gòu)以及鋼絲繩等線狀目標(biāo),無人機(jī)采用牛耕式全覆蓋巡檢路徑,如圖2所示,圖中截面的箭頭為相機(jī)拍攝方向,與結(jié)構(gòu)之間的安全距離為無人機(jī)結(jié)構(gòu)尺寸的3倍以上,如無人機(jī)旋翼展開后軸距為1 m,則安全距離至少為3 m。

圖2 大型起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)無人機(jī)牛耕式巡檢路徑

在牛耕式巡檢路徑的基礎(chǔ)上,以電池能耗和規(guī)避逆光代價(jià)最低為目標(biāo)函數(shù),通過改進(jìn)蟻群算法和改進(jìn)A*混合算法對(duì)規(guī)劃路徑進(jìn)行優(yōu)化,具體5個(gè)步驟。

步驟1:為保證巡檢的安全性和低能耗性,建立電池能耗和規(guī)避逆光代價(jià)最低的目標(biāo)函數(shù);

步驟2:分析影響多旋翼無人機(jī)巡檢電池能耗的影響因素,確定懸停能耗以及巡航能耗;

步驟3:確定太陽光照與多旋翼無人機(jī)巡檢航跡之間關(guān)系;

步驟4:根據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)尺寸對(duì)待檢測(cè)部位進(jìn)行三維建模,同時(shí)輸入巡航過程中所有視點(diǎn)坐標(biāo);

步驟5:運(yùn)用改進(jìn)蟻群算法輸出最優(yōu)巡航路徑、運(yùn)用改進(jìn)A*混合算法輸出相鄰兩視點(diǎn)間的最優(yōu)飛行路徑,最終輸出最優(yōu)航跡。

2.2 無人機(jī)精密定位與自動(dòng)巡檢方法

為了實(shí)現(xiàn)無人機(jī)對(duì)大型起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)的自動(dòng)檢測(cè),需要提高無人機(jī)的定位性能。采用GPS+Glonass雙系統(tǒng)融合精密單點(diǎn)定位方法,增加可見衛(wèi)星數(shù),從而提高信號(hào)質(zhì)量,通過多系統(tǒng)融合克服單系統(tǒng)定位性能會(huì)隨截止高度角的增加而迅速變差的缺點(diǎn),有效提高定位導(dǎo)航的精度和穩(wěn)定性。

對(duì)于主梁下蓋板等信號(hào)遮擋嚴(yán)重區(qū)域,在自動(dòng)巡檢中使用主副無人機(jī)協(xié)同定位方法,提高檢驗(yàn)無人機(jī)(主無人機(jī))的定位精度。如圖3、圖4所示,主無人機(jī)(Main UAV)檢測(cè)主梁下蓋板時(shí),由于衛(wèi)星信號(hào)受遮擋,全球衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System)數(shù)據(jù)精度較低,副無人機(jī)(Subsidiary UAV)在通視開闊區(qū)域懸停,可獲取自身位置的高精度GNSS數(shù)據(jù),通過相機(jī)及紅外測(cè)距傳感器測(cè)量與主無人機(jī)的相對(duì)距離d、俯仰角φ和方位角θ,建立主無人機(jī)的定位解算模型,計(jì)算主無人機(jī)位置信息,作為GPS+Glonass方法定位主無人機(jī)位置的正確補(bǔ)充,從而提高主無人機(jī)的定位精度和可靠性。

圖3 雙機(jī)協(xié)同定位

圖4 主副無人機(jī)之間的相對(duì)位置測(cè)量

在雙機(jī)協(xié)同定位檢測(cè)中,副無人機(jī)路徑的規(guī)劃是非常重要的,可根據(jù)主無人機(jī)的巡檢路徑來進(jìn)行設(shè)計(jì),例如副無人機(jī)飛行高度比主無人機(jī)高20 m,避免兩架無人機(jī)發(fā)生碰撞。此外,雙機(jī)協(xié)同定位檢測(cè)技術(shù)還可解決主無人機(jī)在高空作業(yè)時(shí)由于距離較遠(yuǎn)存在視覺差,無法判斷無人機(jī)與設(shè)備真實(shí)距離問題。

2.3 基于多傳感器的無人機(jī)自主避障技術(shù)

針對(duì)大型起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)形狀復(fù)雜,現(xiàn)場(chǎng)人機(jī)物混雜,動(dòng)態(tài)障礙物多等問題,擬研究視覺、紅外、超聲、慣性等多傳感器融合的無人機(jī)定位和建圖方法,進(jìn)一步提高無人機(jī)的環(huán)境感知能力,實(shí)現(xiàn)上下、左右、前后等6個(gè)方向避障功能。

大型門式起重機(jī)、門座起重機(jī)、塔式起重機(jī)結(jié)構(gòu)表面通常會(huì)涂裝油漆,為漫反射材質(zhì),且工作場(chǎng)所為室外,光照充足,適合采用視覺感知避障傳感器。采用御Mavic 2無人機(jī),通過機(jī)身前、后向搭載的雙目視覺傳感器、下視雙目視覺傳感器和紅外測(cè)距傳感器、頂置紅外測(cè)距傳感器、左右兩側(cè)的單目視覺傳感器、主相機(jī)、GPS/Glonass雙模衛(wèi)星定位系統(tǒng)、IMU和指南針等設(shè)備,為自主避障提供實(shí)時(shí)圖像、深度、定位等信息,構(gòu)建飛行器周圍的三維地圖并確定自己的位置,實(shí)現(xiàn)上下、左右、前后等6個(gè)方向避障功能。

在自動(dòng)巡檢作業(yè)中,可設(shè)置與設(shè)備的安全距離(如3 m),當(dāng)上下、左右、前后任一方向距離小于安全距離時(shí),無人機(jī)自動(dòng)懸停,防止與設(shè)備或障礙物發(fā)生碰撞引發(fā)墜機(jī)等安全事故,從而有效提高無人機(jī)檢測(cè)作業(yè)的安全性。

在上述全覆蓋路徑規(guī)劃、高精度定位和自主避障技術(shù)的支撐下,提出一種大型起重機(jī)無人機(jī)自動(dòng)巡檢方法,根據(jù)門式起重機(jī)、門座起重機(jī)、塔式起重機(jī)的設(shè)計(jì)巡檢路徑,首先由人工操控?zé)o人機(jī)進(jìn)行初步巡檢,記錄若干航拍控制軌跡點(diǎn)的經(jīng)緯度、高度和各航拍點(diǎn)的相機(jī)俯仰角度等信息,制定該起重機(jī)的自動(dòng)巡檢方案。進(jìn)行自動(dòng)巡檢時(shí),沿設(shè)定的軌跡控制點(diǎn)按預(yù)設(shè)角度進(jìn)行航拍,在衛(wèi)星信號(hào)遮擋、強(qiáng)電磁干擾環(huán)境下快速準(zhǔn)確地完成定點(diǎn)巡航和結(jié)構(gòu)檢測(cè)作業(yè),巡檢速度分為慢速、中速和快速等3擋,最低速度可設(shè)置為2 m/s。在自動(dòng)巡檢過程中,還可控制無人機(jī)懸停多方位拍攝待檢測(cè)部位圖像,與目標(biāo)距離超過設(shè)定安全距離時(shí)會(huì)自動(dòng)報(bào)警,提高了飛行操縱穩(wěn)定性和安全性,為實(shí)現(xiàn)規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化的無人機(jī)安全巡檢作業(yè)奠定基礎(chǔ)。

3 大型起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)自動(dòng)巡檢試驗(yàn)

為驗(yàn)證大型起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)無人機(jī)自動(dòng)巡檢精度,實(shí)驗(yàn)采用御Mavic 2多旋翼無人機(jī),搭載1 200萬像素可見光變焦相機(jī)云臺(tái),對(duì)某公司一臺(tái)40/25 t門式起重機(jī)進(jìn)行多次學(xué)習(xí)模式與精細(xì)化自動(dòng)巡檢,航線全長約 1.2 km。首先按照?qǐng)D2a規(guī)劃的巡檢路徑進(jìn)行初步巡檢(即學(xué)習(xí)模式),記錄若干航跡點(diǎn)的經(jīng)緯度和高度數(shù)據(jù);然后根據(jù)航跡點(diǎn)生成自動(dòng)巡檢航跡,進(jìn)行無人機(jī)精細(xì)化自動(dòng)巡檢。對(duì)比學(xué)習(xí)航點(diǎn)與自動(dòng)巡檢航跡點(diǎn)的實(shí)時(shí)位置信息、機(jī)頭方向、云臺(tái)角度、無人機(jī)遙控信號(hào)、圖傳信號(hào)等基礎(chǔ)參數(shù),由此計(jì)算學(xué)習(xí)模式與自動(dòng)巡視模式的精度差異。

本次實(shí)驗(yàn)結(jié)合 GPS+Glonass雙系統(tǒng)融合精密單點(diǎn)定位、雙機(jī)協(xié)同定位技術(shù)和門式起重機(jī)巡檢路徑規(guī)劃方法,實(shí)現(xiàn)無人機(jī)巡檢高精度定位和高分辨率圖像獲取,圖 5為學(xué)習(xí)模式與自動(dòng)巡檢模式對(duì)比情況。

圖5 學(xué)習(xí)模式與自動(dòng)巡檢模式對(duì)比

無人機(jī)拍攝門式起重機(jī)主梁下蓋板時(shí)采用固定高度飛行模式,飛行高度為10.0 m,根據(jù)多次測(cè)試結(jié)果,對(duì)學(xué)習(xí)模式飛行記錄中的航點(diǎn)坐標(biāo)與自動(dòng)巡檢實(shí)際飛行航點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行誤差計(jì)算,以驗(yàn)證大型起重機(jī)無人機(jī)自動(dòng)巡檢的定位精度,結(jié)果如表1所示。

由表1可知,無人機(jī)精細(xì)化自動(dòng)巡檢在1 km 范圍內(nèi)誤差不超過1 m。當(dāng)無人機(jī)抵達(dá)預(yù)定航跡點(diǎn)位置附近時(shí),也可由飛行控制人員進(jìn)行人工操控航拍,降低對(duì)定位精度的要求,通過人機(jī)結(jié)合實(shí)現(xiàn)大型起重機(jī)精細(xì)化自動(dòng)巡檢的要求。

表1 自動(dòng)巡檢誤差分析 m

4 小結(jié)

本文提出一種大型起重機(jī)多旋翼無人機(jī)自動(dòng)駕駛智能巡檢系統(tǒng)及方法,根據(jù)大型起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)形狀特點(diǎn),提出牛耕式全覆蓋巡檢路徑規(guī)劃方法,采用蟻群算法和A*混合算法輸出最優(yōu)巡航路徑;提出GPS+Glonass雙系統(tǒng)融合精密單點(diǎn)定位方法、主副無人機(jī)協(xié)同定位方法,提高主檢驗(yàn)無人機(jī)的定位精度和可靠性;在上述路徑規(guī)劃方法和高精度定位技術(shù)支撐下,建立基于定點(diǎn)巡航的大型起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)無人機(jī)自動(dòng)巡檢方法,現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)表明在1 km 航跡范圍內(nèi)航點(diǎn)坐標(biāo)誤差不超過 1 m,能夠有效解決人工遙控飛行檢測(cè)作業(yè)精準(zhǔn)度低、可重復(fù)性差、自動(dòng)化程度低等問題,可大幅度提高大型起重機(jī)無人機(jī)巡檢的效率和質(zhì)量,為無人機(jī)在起重機(jī)結(jié)構(gòu)檢測(cè)中的規(guī)模應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

利用無人機(jī)自動(dòng)巡檢方法,結(jié)合人工智能圖像識(shí)別技術(shù),對(duì)起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)缺陷進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)、識(shí)別、量化和評(píng)估,建立無人機(jī)自動(dòng)智能巡檢作業(yè)的新模式,很多人工檢測(cè)無法達(dá)到或難以達(dá)到的部位均可由無人機(jī)檢測(cè)代替,能有效預(yù)防并控制事故的發(fā)生,減少人員和設(shè)備財(cái)產(chǎn)的損失,對(duì)促進(jìn)企業(yè)安全生產(chǎn)具有重要意義。其成果可推廣至風(fēng)電設(shè)備、塔架、船體、橋梁、大型游樂設(shè)施、鍋爐、儲(chǔ)罐、多層框架鋼結(jié)構(gòu)等室外復(fù)雜環(huán)境下在役大型結(jié)構(gòu)表面缺陷檢測(cè),具有重大的理論研究?jī)r(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。

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