[发明专利]一种无人机桥梁底面裂纹检测方法及系统

权利要求书

1.一种无人机桥梁底面裂纹检测方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：

A、依靠机载激光雷达LiDAR和惯性测量单元IMU对桥下无人机自身进行定位；

B、依靠机载激光雷达LiDAR获取无人机周围障碍物点云进行避障和路径规划；

C、利用无人机机载高清相机拍摄桥梁底面影像并存储；

D、对机载高清相机进行标定并对拍摄影像进行预处理；

E、利用图像拼接方法获取大尺度完整桥梁底面影像，并进行裂纹检测；

F、利用裂纹影像和激光点云对裂纹进行定位，同时评估裂纹等级。

2.根据权利要求1所述的无人机桥梁底面裂纹检测方法，其特征在于，所述步骤A具体包括如下步骤：

A1、激光雷达对无人机周围360°环境进行扫描，获取无人机飞行过程中的激光点云数据；

A2、获取每时刻激光点云相对于无人机的坐标，并匹配相邻时刻的激光点云数据，计算对应的坐标差，通过优化算法估计相邻两个时刻无人机的位移和姿态变化；

A3、以无人机初始位置建立三维坐标系，利用相邻两时刻无人机的姿态位移变化累计估计无人机位置，并利用无人机自身携带的IMU数据对累计误差进行校正。

3.根据权利要求2所述的无人机桥梁底面裂纹检测方法，其特征在于，所述步

骤B具体包括如下步骤：

B1、利用无人机自身携带的超声波数据控制无人机离地面以及离桥梁底面的安全拍摄距离；

B2、利用无人机当前时刻的位置和姿态信息，以及激光雷达所获取的360°障碍物点云数据，规划从当前位置到目标位置的飞行轨迹。

4.根据权利要求3所述的无人机桥梁底面裂纹检测方法，其特征在于：所述步骤C是在完成无人机自身定位，避障和路径规划的基础上，依靠机载云台相机等间隔时间向上拍摄桥梁底面影像，并存储在SD卡中供后续裂纹检测。

5.根据权利要求4所述的无人机桥梁底面裂纹检测方法，其特征在于，所述步

骤D具体包括如下步骤：

D1、用棋盘格法对高清相机进行标定，获取相机的焦距，畸变参数；

D2、利用畸变参数对无人机拍摄的桥梁底面影像进行校正；

D3、对图像预处理，包括图像增强，去运动模糊，消除不均匀光照。

6.根据权利要求5所述的无人机桥梁底面裂纹检测方法，其特征在于，所述步

骤E具体包括如下步骤：

E1、 利用点云数据和影像数据拍摄时的关系获取两个桥墩间的所有影像数据；

E2、 对两桥墩间的所有影像进行拼接处理，形成大尺度的高清桥底面影像；

E3、 利用边缘检测算法获取大尺度高清桥底面影像中存在的所有边缘信息，并对边缘进行形态学腐蚀膨胀和连接，获取完整的裂纹条纹。

7.根据权利要求6所述的无人机桥梁底面裂纹检测方法，其特征在于，所述步骤F具体包括如下步骤：

F1、完成桥梁底面影像裂纹检测后，通过利用拼接的影像和激光点云实现对裂纹的粗定位；

F2、测量裂缝的长度和宽度，以及分布密度信息。

8.一种无人机桥梁底面裂纹检测系统，其特征在于：包括无人机端和地面工作站端，无人机端包括无人机系统模块、定位避障导航模块和桥梁底面影像获取模块，地面工作站端包括桥梁底面裂纹检测处理模块；

无人机系统模块包括多旋翼无人机；该模块完成飞行功能，为其它各个模块提供载体；

定位避障导航模块包括激光雷达、机载惯性测量单元，GPS模块、超声波模块、机载计算机；机载计算机作为核心控制器，处理激光雷达的数据，对无人机自身进行定位，并获取无人机周围障碍信息，避开障碍并按照路径规划算法规划的路径进行飞行；

桥梁底面影像获取模块包括机载云台相机、存储器；在无人机在飞行作业时完成桥梁底面影像拍摄和存储功能；

桥梁底面裂纹检测处理模块将存储的影像导入地面工作站并进行预处理，裂纹检测，裂纹评估工作；

多旋翼无人机分别与机载惯性测量单元，GPS模块、超声波模块、机载计算机连接，机载计算机分别与激光雷达、机载云台相机、存储器连接。

9.根据权利要求8所述的无人机桥梁底面裂纹检测系统，其特征在于，所述桥梁底面裂纹检测处理模块包括依次连接的影像预处理单元、影像拼接单元、裂纹检测定位单元、裂纹评估单元；

影像预处理单元，对拍摄的桥梁底面影像进行校正，去运动模糊，图像增强，消除不均匀光照；

影像拼接单元，对两个桥墩之间的所有影像快速拼接形成大尺度高清影像；

裂纹检测定位单元，检测大尺度高清影像中的边缘，并通过数学形态学腐蚀膨胀，连接过程形成完整的裂纹纹理；

裂纹评估单元，测量裂缝的长度和宽度，以及分布密度信息。