一種基于圖像處理的隧道表面裂縫快速智能檢測(cè)車的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于圖像處理的隧道表面裂縫快速智能檢測(cè)車，包括車體，所述車體底部設(shè)有左前輪、右前輪、左后輪及右后輪，所述車體上設(shè)有主控單元，所述主控單元還連接有用于測(cè)算障礙物與車體間距離的超聲波測(cè)距模塊、用于獲取并處理隧道內(nèi)壁圖像信息的圖像校正融合處理單元及用于存儲(chǔ)處理后圖像信息的SD卡；所述圖像校正融合處理單元包括圖像處理控制模塊和兩個(gè)分別設(shè)在車體頂部?jī)蓚?cè)的相機(jī)，所述圖像處理控制模塊分別與主控單元及SD卡相連接。本發(fā)明通過(guò)圖像采集和圖像信息處理的方式獲取隧道內(nèi)壁表面的裂縫信息，大大減輕了隧道檢測(cè)的工作量，有效提高了工作效率；而且智能化程度高，并能保證最終檢測(cè)的精度。
【專利說(shuō)明】一種基于圖像處理的隧道表面裂縫快速智能檢測(cè)車

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種隧道檢測(cè)設(shè)備，具體涉及一種基于圖像處理的隧道表面裂縫快速智能檢測(cè)車。

【背景技術(shù)】
[0002]我國(guó)鐵路隧道比重較大，中國(guó)的鐵路線上已建成并正式交付運(yùn)營(yíng)的隧道達(dá)5500余座，總長(zhǎng)度超過(guò)2700公里，成為世界上鐵路隧道數(shù)量最多、長(zhǎng)度最大的國(guó)家。當(dāng)前，隧道養(yǎng)護(hù)部門(mén)對(duì)隧道表面災(zāi)害的檢測(cè)手段通常以低等級(jí)公路的檢測(cè)與養(yǎng)護(hù)思路為主，主要靠人工養(yǎng)護(hù)巡查，其檢測(cè)方法基本上為一些效率和技術(shù)含量較低的方法，多以人工方式為主，檢測(cè)結(jié)果受人為因素影響較大，很難獲得統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的檢測(cè)結(jié)果，且存在一定的交通安全隱患。
[0003]目前，隧道檢測(cè)的測(cè)量方法可分為兩種:接觸式和非接觸式。接觸式測(cè)量是一種使用較早的手段，借助探針和量角器，測(cè)量系統(tǒng)可以得到一個(gè)斷面上有限點(diǎn)的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的記錄方式可以人工記錄，也可采用光學(xué)編碼或電位器記錄，工作量大，需要較多的人工干預(yù)，測(cè)量速度慢，無(wú)法測(cè)量斷面上的每一個(gè)點(diǎn)，不適合動(dòng)態(tài)測(cè)量。非接觸式測(cè)量有很多方式，最簡(jiǎn)單的非接觸測(cè)量與應(yīng)用探針和量角器測(cè)量的原理相近，用電磁測(cè)距系統(tǒng)測(cè)量距離，用經(jīng)緯儀測(cè)量角度，這種方式下，數(shù)據(jù)的采集和處理可現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行，精度較高，但需要現(xiàn)場(chǎng)采集高密度測(cè)量點(diǎn)，比較費(fèi)時(shí)；另一種較為簡(jiǎn)單的方法是采用類似光學(xué)測(cè)速的原理，但在有限的精度范圍內(nèi)，工作量大。
[0004]上述方法對(duì)快速發(fā)現(xiàn)隧道表面裂縫都存在著工作量大，費(fèi)時(shí)費(fèi)力的問(wèn)題，因此，如何能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出隧道表面存在的裂縫，對(duì)隧道的安全和高效使用有著極為重要的意義。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題，提供一種基于圖像處理的隧道表面裂縫快速智能檢測(cè)車，該檢測(cè)車能夠通過(guò)圖像采集及圖像處理分析的方式及時(shí)獲取隧道表面裂縫信息，在精度、速度和工作量方面均具有令人滿意的效果。
[0006]為此，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:
[0007]一種基于圖像處理的隧道表面裂縫快速智能檢測(cè)車，包括車體，所述車體底部設(shè)有左前輪、右前輪、左后輪及右后輪，所述左前輪與右前輪連接有舵機(jī)，所述左后輪連接有左后輪電機(jī)，所述右后輪連接有右后輪電機(jī)，所述車體上設(shè)有主控單元，所述主控單元與舵機(jī)、左后輪電機(jī)及右后輪電機(jī)相連接，所述主控單元還連接有用于測(cè)算障礙物與車體間距離的超聲波測(cè)距模塊、用于獲取并處理隧道內(nèi)壁圖像信息的圖像校正融合處理單元及用于存儲(chǔ)處理后圖像信息的SD卡；
[0008]所述圖像校正融合處理單元包括圖像處理控制模塊和兩個(gè)分別設(shè)在車體頂部?jī)蓚?cè)的相機(jī)，所述相機(jī)通過(guò)A/D轉(zhuǎn)換模塊與圖像處理控制模塊相連接，所述圖像處理控制模塊通過(guò)LVDS數(shù)據(jù)總線與SD卡相連接，所述圖像處理控制模塊還通過(guò)UART數(shù)據(jù)總線與主控單元相連接。
[0009]進(jìn)一步地，所述主控單元還連接有用于為主控單元提供車體姿態(tài)信息的姿態(tài)傳感器。
[0010]進(jìn)一步地，所述車體的左后輪或右后輪上安裝有用于為主控單元提供車體位移信息的碼盤(pán)，所述碼盤(pán)與主控單元相連接；且所述碼盤(pán)可采用霍爾碼盤(pán)。
[0011]進(jìn)一步地，所述主控單元還連接有用于實(shí)現(xiàn)車體遠(yuǎn)程控制的無(wú)線數(shù)傳模塊。
[0012]進(jìn)一步地，所述圖像處理控制模塊還連接有用于存儲(chǔ)圖像預(yù)校正表和圖像拼接校正表的Flash存儲(chǔ)器。
[0013]進(jìn)一步地，所述圖像處理控制模塊與LVDS總線之間連接有SRAM存儲(chǔ)器。
[0014]進(jìn)一步地，所述圖像校正融合處理單元采用的相機(jī)為工業(yè)面陣(XD相機(jī)，且所述相機(jī)米用超廣角鏡頭。
[0015]本發(fā)明車體以中低速四輪電動(dòng)車為基礎(chǔ)，通過(guò)加裝超聲波測(cè)距模塊、姿態(tài)傳感器和霍爾碼盤(pán)等信息采集裝置，來(lái)獲取車體狀態(tài)信息以及車體周圍的路徑、障礙物等信息。通過(guò)加裝用于方向控制的舵機(jī)和用于動(dòng)力控制的車輪電機(jī)等裝置來(lái)自由控制車體的運(yùn)動(dòng)。主控單元實(shí)時(shí)獲取路況視頻、超聲測(cè)距、姿態(tài)和位置等多路信息，融合這些信息來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)周圍環(huán)境的建模和對(duì)自身的定位；在自身和周圍環(huán)境同時(shí)運(yùn)動(dòng)的情況下，能夠根據(jù)預(yù)設(shè)路徑及當(dāng)前道路環(huán)境和汽車自身行駛狀態(tài)，規(guī)劃合適路徑；最后通過(guò)控制舵機(jī)、左后輪電機(jī)及右后輪電機(jī)，操縱車體安全行駛。同時(shí)還能通過(guò)無(wú)線數(shù)傳模塊實(shí)現(xiàn)車體的遠(yuǎn)程手動(dòng)操作。
[0016]圖像校正融合處理單元采用一種“面性分析”的動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法，通過(guò)安裝在車頂?shù)膬蓚€(gè)180°超廣角工業(yè)(XD相機(jī)實(shí)時(shí)全方位采集隧道內(nèi)面信息，在圖像處理控制模塊內(nèi)對(duì)兩路圖像分別進(jìn)行進(jìn)行畸變校正并拼接融合，后期對(duì)采集圖像進(jìn)行高斯平滑、去除噪聲、輪廓提取等處理，最后將壓縮后的圖像通過(guò)LVDS數(shù)據(jù)總線傳輸給檢測(cè)車主控單元并記錄下來(lái)。
[0017]綜上，本發(fā)明的有益效果在于:通過(guò)圖像采集和圖像信息處理的方式獲取隧道內(nèi)壁表面的裂縫信息，大大減輕了隧道檢測(cè)的工作量，有效提高了工作效率；而且智能化程度高，檢測(cè)車可自主行駛并自動(dòng)獲取和處理隧道內(nèi)壁圖像信息；并能有效克服圖像畸變和融合對(duì)檢測(cè)結(jié)果帶來(lái)的影響，有效保證了最終檢測(cè)的精度。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0018]圖1為本發(fā)明智能檢測(cè)車的結(jié)構(gòu)原理框圖；
[0019]圖2為本發(fā)明圖像校正融合處理單元的結(jié)構(gòu)原理框圖；
[0020]圖3為本發(fā)明檢測(cè)車相機(jī)的圖像采集原理圖；
[0021 ] 圖中，1-主控單元，2-舵機(jī)，3-左前輪，4-右前輪，5-左后輪電機(jī)，6_左后輪，7_右后輪電機(jī)，8-右后輪，9-超聲波測(cè)距模塊，10-姿態(tài)傳感器，11-無(wú)線數(shù)傳模塊，12-碼盤(pán)，13-圖像處理控制模塊，14-相機(jī)，15-A/D轉(zhuǎn)換模塊，16-SRAM存儲(chǔ)器，17-LVDS數(shù)據(jù)總線，18-UART數(shù)據(jù)總線，19-Flash存儲(chǔ)器，20-SD卡，21-車體，22-隧道。

【具體實(shí)施方式】
[0022]如圖1-2所示，一種基于圖像處理的隧道表面裂縫快速智能檢測(cè)車，包括車體(圖中未示出)，車體底部設(shè)有左前輪3、右前輪4、左后輪6及右后輪8，左前輪3與右前輪4連接有舵機(jī)2，左后輪6連接有左后輪電機(jī)5，右后輪8連接有右后輪電機(jī)7，車體上設(shè)有主控單元1，主控單元1與舵機(jī)2、左后輪電機(jī)5及右后輪電機(jī)7相連接，主控單元1還連接有用于測(cè)算障礙物與車體間距離的超聲波測(cè)距模塊9、用于為主控單元1提供車體姿態(tài)信息的姿態(tài)傳感器10、用于為主控單元1提供車體位移信息的碼盤(pán)12、用于實(shí)現(xiàn)車體遠(yuǎn)程控制的無(wú)線數(shù)傳模塊11、用于獲取并處理隧道內(nèi)壁圖像信息的圖像校正融合處理單元及用于存儲(chǔ)處理后圖像信息的SD卡20，車體的右后輪8上安裝有用于為主控單元1提供車體位移信息的碼盤(pán)12，碼盤(pán)12與主控單元1相連接；
[0023]所述圖像校正融合處理單元包括圖像處理控制模塊13和兩個(gè)分別設(shè)在車體頂部?jī)蓚?cè)的相機(jī)14 (如圖3所示)，相機(jī)14通過(guò)A/D轉(zhuǎn)換模塊15與圖像處理控制模塊13相連接，圖像處理控制模塊13通過(guò)LVDS數(shù)據(jù)總線17與SD卡20相連接，通過(guò)UART數(shù)據(jù)總線18與主控單元1相連接；圖像處理控制模塊13還連接有用于存儲(chǔ)圖像預(yù)校正表和圖像拼接校正表的Flash存儲(chǔ)器19，圖像處理控制模塊13與LVDS總線17之間連接有SRAM存儲(chǔ)器16。
[0024]本發(fā)明中，主控單元1由主控板構(gòu)成，主控板采用A8架構(gòu)嵌入式平臺(tái)，處理器內(nèi)核為Cortex-A8，主頻1GHz，配備1G DDR2內(nèi)存和1G SLCFlash，平臺(tái)上運(yùn)行Vxwork操作系統(tǒng)。
[0025]檢測(cè)車的方向控制采用前輪舵機(jī)方案，前輪不提供動(dòng)力，只實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向控制。舵機(jī)伺服系統(tǒng)由主控單元1發(fā)出的PWM信號(hào)進(jìn)行控制，通過(guò)發(fā)送相應(yīng)的PWM信號(hào)，就能夠指定輸出軸旋轉(zhuǎn)的角度，最后實(shí)現(xiàn)左前輪3和右前輪4轉(zhuǎn)動(dòng)角度的控制。檢測(cè)車同時(shí)采用后驅(qū)動(dòng)力，左后輪6和右后輪8各配置一個(gè)大功率步進(jìn)電機(jī)來(lái)提供動(dòng)力。
[0026]檢測(cè)車的位置反饋通過(guò)右后輪8加裝的作為位移傳感器的霍爾碼盤(pán)實(shí)現(xiàn)，其測(cè)量位深度為12bit，角度檢測(cè)精度達(dá)到0.1°。系統(tǒng)通過(guò)霍爾碼盤(pán)輸出的同步脈沖作為相機(jī)14拍照的外部控制信號(hào)，同時(shí)作為后期相片拼接的位置標(biāo)識(shí)信息。
[0027]姿態(tài)傳感器10集成3軸加速度、3軸磁阻和3軸陀螺?？蓪?shí)時(shí)監(jiān)測(cè)檢測(cè)車的加速度、角速度信息，并提供檢測(cè)車的實(shí)時(shí)三姿態(tài)信息(俯仰、方位和滾轉(zhuǎn))，以此作為車體運(yùn)動(dòng)控制的基礎(chǔ)信息。
[0028]超聲波測(cè)距模塊9通過(guò)加裝在檢測(cè)車四周的超聲波雷達(dá)探頭檢測(cè)車體周圍3米范圍內(nèi)的障礙物。以此作為車體低速近距離行駛的路徑規(guī)劃控制依據(jù)。超聲波測(cè)距模塊9發(fā)出長(zhǎng)為9mm、頻率為40KHz的超聲波信號(hào)，當(dāng)信號(hào)被物體反射回來(lái)，定時(shí)器就可顯示出檢測(cè)車與障礙物之間超聲波傳播的時(shí)間，就可計(jì)算出障礙物與傳感器之間的距離。
[0029]無(wú)線數(shù)傳模塊11采用新型的單片射頻收發(fā)器NRF2401，能夠?qū)z測(cè)車的各種狀態(tài)信息反饋到遠(yuǎn)程控制端。同時(shí)能夠接收控制端的各種控制指令和檢測(cè)命令，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)車的遠(yuǎn)程手動(dòng)控制。
[0030]檢測(cè)車同時(shí)還可實(shí)現(xiàn)視覺(jué)檢測(cè)避障功能，具體是通過(guò)加裝在檢測(cè)車頂?shù)腃CD相機(jī)探測(cè)車體周圍30米范圍內(nèi)的障礙物信息，同時(shí)能夠檢測(cè)公路上的航道線位置或鐵路路軌位置，以此作為載車中高速行駛的路徑規(guī)劃控制依據(jù)。
[0031]圖像校正融合處理單元采用的相機(jī)14為工業(yè)面陣C⑶相機(jī)，且所述相機(jī)采用超廣角鏡頭(俗稱魚(yú)眼鏡頭)，相機(jī)14的水平視場(chǎng)角可達(dá)到180°。兩個(gè)相機(jī)14排布在車頂兩側(cè)就可以觀測(cè)整個(gè)隧道壁全貌(如圖3所示)。具體檢測(cè)過(guò)程中，(XD相機(jī)可將采集的視頻信息通過(guò)幀提取的方式保存為JPEG的圖片格式，以此有效壓縮數(shù)據(jù)量。
[0032]視頻A/D轉(zhuǎn)換:CCD相機(jī)借助光學(xué)系統(tǒng)將光信號(hào)轉(zhuǎn)化成視頻信號(hào)，并將視頻信號(hào)輸入A/D轉(zhuǎn)換模塊中，完成對(duì)信號(hào)的A/D轉(zhuǎn)換，即可得到一幀的數(shù)字圖像。A/D轉(zhuǎn)換模塊采用ADV7180，可兼容NTSC、PAL和SECAM等標(biāo)準(zhǔn)模擬基帶電視信號(hào)，并將其轉(zhuǎn)換為與8位ITU-R.656接口標(biāo)準(zhǔn)兼容的4:2:2分量視頻數(shù)據(jù)。
[0033]圖像校正:超廣角鏡頭由于視場(chǎng)角過(guò)大，拍攝的圖片具有很大的鏡頭畸變，這種畸變與當(dāng)前鏡頭的制造參數(shù)有關(guān)，可以通過(guò)存儲(chǔ)在Flash存儲(chǔ)器中的預(yù)校正表進(jìn)行消除。
[0034]圖像拼接融合:兩CCD相機(jī)獲取的兩路圖像同時(shí)還存在著視頻融合區(qū)域(圖3中陰影區(qū)域)，并且由于相機(jī)安裝位置的隨機(jī)性，會(huì)造成兩路圖像形變和誤差。這些誤差與當(dāng)前相機(jī)的安裝位置有關(guān)，也可以通過(guò)存儲(chǔ)在Flash存儲(chǔ)器中的拼接校正表消除。
[0035]圖像處理控制模塊13采用FPGA開(kāi)發(fā)板，內(nèi)置N10SII，其連接的SRAM存儲(chǔ)器16為緩存存儲(chǔ)器，可在圖像處理控制模塊13對(duì)隧道表面圖像信息經(jīng)畸變校正和拼接融合處理后先進(jìn)行圖像緩存，然后經(jīng)數(shù)據(jù)總線傳輸至SD卡20進(jìn)行存儲(chǔ)。
[0036]車載CCD相機(jī)作為整個(gè)圖像采集系統(tǒng)的核心部件，對(duì)成像質(zhì)量起著關(guān)鍵的控制作用，(XD相機(jī)對(duì)隧道表面進(jìn)行掃描獲取裂縫圖像，通過(guò)A/D轉(zhuǎn)換模塊15傳給圖像處理控制模塊13進(jìn)行畸變校正與拼接融合校正，再通過(guò)數(shù)據(jù)總線輸送給SD卡20進(jìn)行實(shí)時(shí)保存。最后使用計(jì)算機(jī)對(duì)SD卡20存儲(chǔ)的圖像進(jìn)行在線或離線的處理分析，包括噪聲濾除、裂縫圖像分割以及最終的裂縫信息提取，從而獲取裂縫信息。而且使用圖像分割算法對(duì)隧道輪廓進(jìn)行提取，保證了對(duì)隧道圖像真值點(diǎn)選取的精度。同時(shí)最終的測(cè)量結(jié)果是使用圖像融合補(bǔ)償，消除了車體晃動(dòng)對(duì)結(jié)果數(shù)據(jù)的影響，使精度得到了進(jìn)一步提高。
【權(quán)利要求】
1.一種基于圖像處理的隧道表面裂縫快速智能檢測(cè)車，包括車體，所述車體底部設(shè)有左前輪、右前輪、左后輪及右后輪，其特征在于，所述左前輪與右前輪連接有舵機(jī)，所述左后輪連接有左后輪電機(jī)，所述右后輪連接有右后輪電機(jī)，所述車體上設(shè)有主控單元，所述主控單元與舵機(jī)、左后輪電機(jī)及右后輪電機(jī)相連接，所述主控單元還連接有用于測(cè)算障礙物與車體間距離的超聲波測(cè)距模塊、用于獲取并處理隧道內(nèi)壁圖像信息的圖像校正融合處理單元及用于存儲(chǔ)處理后圖像信息的SD卡； 所述圖像校正融合處理單元包括圖像處理控制模塊和兩個(gè)分別設(shè)在車體頂部?jī)蓚?cè)的相機(jī)，所述相機(jī)通過(guò)A/D轉(zhuǎn)換模塊與圖像處理控制模塊相連接，所述圖像處理控制模塊通過(guò)LVDS數(shù)據(jù)總線與SD卡相連接，所述圖像處理控制模塊還通過(guò)UART數(shù)據(jù)總線與主控單元相連接。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理的隧道表面裂縫快速智能檢測(cè)車，其特征在于，所述主控單元還連接有用于為主控單元提供車體姿態(tài)信息的姿態(tài)傳感器。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理的隧道表面裂縫快速智能檢測(cè)車，其特征在于，所述車體的左后輪或右后輪上安裝有用于為主控單元提供車體位移信息的碼盤(pán)，所述碼盤(pán)與主控單元相連接。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理的隧道表面裂縫快速智能檢測(cè)車，其特征在于，所述主控單元還連接有用于實(shí)現(xiàn)車體遠(yuǎn)程控制的無(wú)線數(shù)傳模塊。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理的隧道表面裂縫快速智能檢測(cè)車，其特征在于，所述圖像處理控制模塊還連接有用于存儲(chǔ)圖像預(yù)校正表和圖像拼接校正表的Flash存儲(chǔ)器。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理的隧道表面裂縫快速智能檢測(cè)車，其特征在于，所述圖像處理控制模塊與LVDS總線之間連接有SRAM存儲(chǔ)器。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理的隧道表面裂縫快速智能檢測(cè)車，其特征在于，所述圖像校正融合處理單元采用的相機(jī)為工業(yè)面陣CCD相機(jī)，且所述相機(jī)采用超廣角鏡頭。
【文檔編號(hào)】G01N21/88GK104369742SQ201410652820
【公開(kāi)日】2015年2月25日 申請(qǐng)日期:2014年11月17日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月17日
【發(fā)明者】貢力, 沈瑜 申請(qǐng)人:貢力, 沈瑜