[发明专利]自主覆盖式作业的大型设备表面损伤检测系统及其方法

摘要

本发明为一种自主覆盖式作业的大型设备表面损伤检测系统及其方法，所述系统可安装在检测作业平台上。系统由组合导航定位模块、激光扫描模组、图像处理单元、主控制器、电源管理单元、数据记录仪、数据交换单元、缺陷检测仪器构成。通过激光扫描模组检测目标与障碍物位置，并与组合导航定位数据相融合；图像处理单元实时采集信息并分析损伤；主控制器通过动态路径规划，实现自主避障和覆盖式引导作业。本发明以较低的成本，通过设计并引入高精度导航定位、机器视觉、自主避障与作业引导、在线损伤分析等技术，实现被检设备和障碍物的智能识别、自主导航与全覆盖式检测作业，显著提高大型设备表面损伤检测作业的效率、自主性和覆盖度。

主权项

1.一种自主覆盖式作业的大型设备表面损伤检测系统的检测方法，所述自主覆盖式作业的大型设备表面损伤检测系统包括：用于定位的组合导航定位模块；用于检测目标和障碍物位置的激光扫描模组；用于识别检测设备、分析表面损伤概率的图像处理单元；用于整合数据、规划路径、实现平台与检测设备控制的主控制器；用于为系统供电的电源管理单元；用于记录位置、姿态数据与图像的数据记录仪；用于发送和接收数据的数据交换单元；用于采集被检设备的表面信息的缺陷检测仪器；/n其特征在于检测方法包括如下步骤：/n1)指定作业任务：操作员通过地面站选择被检设备的类型、形状、维度及作业要求；作业任务指定后，主控制器获知作业目标和要求；/n2)目标区域定位：根据操作员设定的作业目标及作业要求，所述的主控制器控制无人平台进行移动，并调整广角视觉传感器的视角，以识别目标的特征，并与操作人员设置的参数进行匹配；匹配完成后，通过视觉定位算法，计算被检区域的边界坐标；/n3)采样点动态规划：当初次确定被检区域边界坐标时，或因检测到危险障碍物而需要调整途径点或采样点时，或因检测到疑似损伤点而需要重采样时，主控制器自动规划可全覆盖的安全采样点序列；先采用全覆盖式路径规划方法规划平台运动路径，然后根据预设的采样分辨率、重复覆盖率将连续的路径离散化为采样点序列，以供平台移动控制系统参考；/n4)无人平台移动控制：检测路径及采样点序列规划完成后，主控制器控制无人平台按照顺序移动至相应的采样点进行采样，移动控制采用串级控制结构，当无人平台的位置与目标采样点之间有偏差时，控制器将操纵执行器进行动作，从而减小位置偏差，使平台的位姿得到稳定与跟踪控制；/n5)障碍物检测：无人平台在移动过程中，采用激光扫描测距模组实时测量各个方位障碍物或目标物的相对方向和距离，激光扫描测距模组由多套安装在平台不同方向的扫描组件和一个集中式测距控制器组成，扫描组件由两自由度机械扫描装置与激光测距传感器构成，扫描装置由X轴、Y轴两个舵机带动，分别沿两个方向摆动，上面固定有激光测距传感器；测距控制器按照预设的程序控制舵机往返摆动，带动激光测距传感器旋转，从而可以得到高频距离数据；经事先离线标定，可获取舵机的旋转角度，经主控制器整合后，获取障碍物的相对位置和大小；根据组合导航定位模块给出的平台位姿信息，进一步获取障碍物的绝对位置和尺寸，该信息可弥补由光照条件带来的机器视觉算法误差，提高障碍物和目标物探测的精度；/n6)设备表面信息采样：主控制器判断无人平台到达采样点并保持位姿稳定后，发送控制信号给缺陷检测仪器，使其采集被检设备的表面信息，采用的控制接口形式取决于检测仪器所支持的接口范围，图像处理单元通过HDMI、AV接口读取仪器采集的数据，用于在线损伤分析；/n7)在线损伤分析：图像处理单元获取仪器采集的表面数据后，通过神经网络算法，识别出表面损伤，并给出损伤概率，用于主控制器的决策；其中，神经网络的参数可事先经过离线训练；/n8)损伤部位重采样：图像处理单元将损伤分析结果传输至主控制器，主控制器根据预设阈值进行判断，若损伤概率超过阈值，则重新调整采样点序列，进一步靠近损伤部位，进行多角度的细节采样，并记录损伤点的相对坐标，以供操作员后续进行最终的损伤判定；/n9)数据记录：当主控制器检测到损伤部位时，将平台的主要导航与控制数据、被检设备的表面高清采样信息以及损伤分析结果传输给机载数据记录仪，以备后台进行详细的数据分析。/n