[发明专利]水下结构病害检测接触式视觉传感设备及图像处理方法

说明书

本发明的一种水下结构病害检测接触式视觉传感设备，包括照明电路子系统、图像采集子系统和图像处理子系统，图像采集子系统包括有机玻璃盒，有机玻璃盒的一个表面外侧粘附有透明的弹性体，与设置弹性体表面相对的表面上设置有高分辨率成像设备；图像处理子系统用于对高分辨率成像设备采集到的图像运用深度学习算法进行批量处理并输出处理结果。本发明借助PDMS弹性体强大的变形适应能力，运用深度学习算法对采集到的病害图像进行多维的定性与定量分析，目前可达到水下混浊环境中，混凝土表面各类病害90％以上的识别精度，实现0.1mm级裂缝的精准识。

技术领域

本发明涉及视觉传感器技术领域，具体是水下结构病害检测接触式视觉传感设备及图像处理方法。

背景技术

传感器在桥梁健康监测中一直起着非常重要的作用，它不仅制约着桥梁健康监测的内容,而且直接决定了监测系统的可靠性和工作寿命。随着科学技术的进步，近年来传感器发展快速，一些可靠、精确和便宜的新型传感器的开发和应用，有力地推动了桥梁健康监测的发展。与此同时，研发更加高效、经济、实用、耐久的高性能检测传感器是结构健康监测领域的主要课题之一。当前现有的传感器主要还是以“点式测量”和“人工布设”为主，这些传统的传感器虽然具有较高的观测精度，但由于其操作过程费时、费力、存在安全隐患等局限性，使得传统的人工布设的“点式”传感器始终无法大规模地向水下结构检测中推广。因此，智能化检测传感器的研发与应用成为水下结构检测中的重大问题。

目前最新的水下结构检测技术主要有基于计算机视觉技术和基于声呐设备的超声检测两大类，但这两种技术都存在着不同程度的局限性。比如：在一些水下环境能见度低、成像环境比较恶劣的条件下，计算机视觉技术难以看清结构表面的状况；在一些水流较为湍急的区段，声呐设备的稳定性较差，从而影响了检测结果的精度。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供水下结构病害检测接触式视觉传感设备及图像处理方法。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明的一种水下结构病害检测接触式视觉传感设备，包括照明电路子系统、图像采集子系统和图像处理子系统，图像采集子系统包括有机玻璃盒，有机玻璃盒的一个表面外侧粘附有透明的弹性体，与设置弹性体表面相对的表面上设置有高分辨率成像设备；图像处理子系统用于对高分辨率成像设备采集到的图像运用深度学习算法进行批量处理并输出处理结果。

高分辨率成像设备的摄像头的中心与弹性体的中心处于同一条直线上。

其中，弹性体由聚二甲基硅氧烷制成。

其中，照明电路子系统包括设置于有机玻璃盒内弹性体周围的环绕弹性体的LED照明电路。

其中，LED照明电路的光源与摄像头高分辨率成像设备的摄像头的轴线垂直。

其中，LED照明电路上串联可变电阻，使得有机玻璃盒内部光强可调。

本发明还提供一种水下结构病害检测接触式视觉传感设备的图像处理方法，包括以下步骤：

(1)读取高分辨率成像设备的摄像头所采集到的病害图像；

(2)将图像切分为多个Patch文件；

(3)对Patch文件进行预处理；

(4)将预处理后的patch文件转化为LIVIDB的格式储存，送入卷积神经网络中进行训练处理。

其中，步骤(3)中对Patch文件进行预处理过程包括：图像灰度化处理、波谷阈值分割及梯度方向直方图过滤。

其中，所述卷积神经网络为经典的VGG16网络结构，其中第一层为图像输入层，最后一层是输出层。

有益效果：本发明具有以下有益效果：