基于无人机三维重建的起重机主梁变形识别方法.pdf
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1、252023 年第 17 期/新产品新技术NEW PRODUCT NEW TECHNOLOGY梁焯辉,于燕南,侯文晟,等.基于无人机三维重建的起重机主梁变形识别方法 J.起重运输机械,2023(17):25-30.引 用 格 式0 引言起重机金属结构处于高温、高压、疲劳载荷等恶劣环境中,其主梁承受着较大载荷,易发生过载变形而引发灾难性安全事故。近年来,基于图像的三维重建技术得到了迅速的发展,并在桥梁古塔结构检测1、地形测绘2、土木结构建模3、电力巡检4等方面得到了广泛的应用。Massimo M 等5提出用数字摄影测量结合逆向建模方法对比分析古船变形,然而起重机结构复杂不适合构建正向模型;王国利
2、等6采用激光扫描技术和无人机三维重建技术获取古塔三维数据,通过融合三维模型对古塔病害分析,从不同角度反映出古塔的变形状况;刘宇飞等7提出采用逆向工程建模与特征提取识别杆件变形,而基于图像的三维重建技术在港口起重装备几乎无相关应用。传统的起重机变形检测方法需要人员爬上主梁操作,操作费时费力,存在测不准、高空多、效率低、安全风险难以控制等缺点,一方面检查精度和效率低下,另一方面仪器造价高、使用技术水平和使用环境受限,难以在起重机检测中推广使用。为解决上述问题,本文结合图像三维重建以实现起重机缺陷检测的非接触式检测,并制定针对起重机主梁的无人机飞行路径以提高建模效率;采用 M3C2 算法对起重机主梁
3、模型进行点云距离的对比以验证模型精度;采用均方根误差公式对模型上标志点的精度进行评估;最后,通过测量模型上的标志点坐标数据变化得出主梁的变形量。1 本文所提方法框架本文提出的方法包括图像数据采集、点云模型准基于无人机三维重建的起重机主梁变形识别方法梁焯辉 于燕南 侯文晟 徐新辉武汉理工大学交通与物流工程学院 武汉 430063摘 要:针对起重机主梁变形测量过程繁琐、效率低下、安全风险难以控制等问题,文中提出了一种基于无人机三维重建的高效、高精度起重机主梁变形识别方法,就起重机主梁的形状特征提出了无人机飞行路径、飞行拍摄重叠度和拍摄距离的计算方法;通过对起重机模型进行点云距离的对比以验证模型的精
4、度,计算模型标志点的均方根误差对标志点精度进行了评估;通过标志点在模型上的坐标数据变化计算出主梁的变形量,利用无人机进行起重机主梁变形识别试验以对所提出的方法进行了准确性验证。关键词:门式起重机;主梁;三维重建;变形识别方法;无人机中图分类号:TH213.5 文献标识码:B 文章编号:1001-0785(2023)17-0025-06Abstract:Considering the problems of complicated deformation measurement of crane main beam,low efficiency and difficult control of
5、safety risks,in this paper,the authors put forward an efficient and high-precision deformation identification method of crane main beam based on 3D reconstruction of UAV.According to the shape characteristics of crane main beam,the calculation methods of UAV flight path,flight shooting overlap and s
6、hooting distance were put forward.The accuracy of the model was verified by comparing the point cloud distance of the crane model.The root mean square error of model landmark points was obtained to evaluate the precision of landmark points.The deformation of the main girder was calculated by the coo
7、rdinate change of the landmark point on the model,and the crane main girder deformation identification test was carried out by using UAV to verify the accuracy of the proposed method.Keywords:gantry crane;girder;3D reconstruction;deformation identification method;unmanned aerial vehicle(UAV)26/2023
8、年第 17 期确度验证、基于图像三维重建的起重机主梁变形实验等 3 部分(见图 1)。图像数据采集是关于无人机拍摄起重机主梁的飞行路径和摄影策略,而点云模型准确度验证包括点云距离的对比和模型中单个标志点的精度评估。图 1 本文所提方法框架示意图2 飞行路径规划门式起重机在港口运输中使用范围广、数量多,很具代表性,本文针对门式起重机进行无人机路径规划。一方面,由于无人机的续航能力有限,而路径规划能减少无人机的飞行距离,缩短无人机的续航时间,使无人机能快速返航,可为无人机提供安全保障。另一方面,飞行路径的制定能有效提高拍摄和建模效率,能缩短作业时间。由于门式起重机主梁和支腿尺寸差异较大,且本文研究
9、对象为起重机主梁,故只对起重机主梁部分进行无人机飞行路径的规划,如图 2 所示。由于测量主梁变形不需要考虑内壁,本文只研究针对外壁的飞行路径规划,将主梁截面简化为矩形和倒角矩形,长边与短边的长度比较大,且飞行时相机的工作距离变化太大,故传统的以目标为圆心的圆形飞行路径并不适用。相比之下,图3 所示倒角矩形截面的飞行轨迹更合适。图 2 门式起重机示意图如图 3 所示,假设相邻图像的重叠率为 50%,点 S1与S2之间的蓝色线是相邻图片的重叠部分,d可由式(1)计算得出;u 为无人机到结构表面的工作距离;为相机水平视角,相机水平视角 可由式(2)计算得出;v 为胶片宽;f 为镜头焦距;重叠率 可由
10、式(3)计算得出;z 为无人机每次拍摄得横向平移距离。若想保持50%的重叠率,可令无人机每次拍摄完的横向平移距离z 与 d 相等;若要实现高于 50%的重叠度,则可让无人机每次拍摄完的横向平移距离 z 比 d 更短。拐角处在图示拍摄点拍摄 3 张或设置更多拍摄点拍摄更多图片即可实现起重机主梁拐角区域的全覆盖,满足三维重建的要求,即 tan2du (1)2arctan2vd (2)1 2s s122dzdd (3)为了满足三维重建要求,无人机的飞行路径和拍摄策略应遵循 3 个原则:图像清晰、足够重叠度和足够分辨率,具体措施如下:1)无人机应在同一拍摄位置拍摄多幅图像,以尽量减少拍摄图像的模糊。2
11、)需要在飞行路径上设置足够的拍摄点,以确保至少 50%的重叠度。在图 3 中,相机视角的边缘与起重机表面下一幅图像的光轴正好相交,线 P1S2是无人机从 P1拍摄时相机视角的边缘,与从 P2拍摄时的光轴 2相交,相交点正好位于倒角矩形截面表面的点 S2。每次拍摄时,无人机 2 个相邻位置的距离一般保持为 d 不变,若要实现高于 50%的重叠度,可选择比 d 更小的距离。新产品新技术NEW PRODUCT NEW TECHNOLOGY272023 年第 17 期/新产品新技术NEW PRODUCT NEW TECHNOLOGY3)给定相机和镜头参数,较短的工作距离会产生更高分辨率。若有给定要求的
12、检测分辨率,可通过分辨率计算出无人机的工作距离,并获得飞行路径和摄影策略。图 3 主梁倒角矩形截面和最小 50%重叠的飞行轨迹3 多视角三维重建技术多视角三维重建法利用图像进行表面三维重建,其中,多视角表示图像获取的要求以及算法执行的假设(用于重建的图像必须在多个不同摄影视角与机位下拍摄),相邻图像要有重叠且重叠率不小于 50%,环绕拍摄效果更佳8。基于图像的三维重建方法具有硬件设备要求低、成本低、现场操作简便等优点9,是传统三维建模方法(三维激光扫描)的替代方法。基于图像的三维重建的主要过程如图 4 所示。图 4 多视角几何三维重建法步骤3.1 点云模型距离对比方法不同点云模型的精度分析主要
13、通过点云距离的比较而完成,本文采用 M3C2 算法比较无人机近景摄影测量技术建立的点云模型和参考点云模型,这种鲁棒算法能实现 2 点云之间距离的计算10。M3C2 算法的过程描述如下:1)给定点云计算平面 S1,对于给定的核心点 p,搜索该点半径为 D/2 范围内的领域点集合,通过最小二乘法对邻域点进行平面拟合;通过对邻域点拟合最佳平面来得到 p 点的法线,领域点中每一点到拟合平面距离的标准差作为衡量 p 点附近粗糙度 1(D)的指标。2)在 p 点的法线确定好后,定义一个半径为 d/2的圆柱,圆柱的轴线经过点 p,且方向沿 p 点的法线方向,圆柱将同时与 2 点云数据相交,得到数量分别为 n
14、1和 n2的 2 个子集。将每一个子集投影到圆柱的轴上,得到 2 个距离分布,分布的均值将得到点云在法线方向的平均位置 p1和 p2,其标准偏差 1(D)和 2(D)将作为点云在法向方向粗糙度的局部估计,点 p1和 p2之间的距离将作为 2 点云之间距离的 LM3C2。通过 M3C2 算法将不同标志点或不同图像数量建立的点云模型与参考模型进行比较,计算水平方向和高度方向的 3D 距离,结果以颜色和数值对应的点云距离图显示,以指示趋势。在点云距离图中,由于不同颜色对应不同的数值大小、数值正负,故点云距离大小可以清晰地呈现出来。如距离为 0 对应的颜色为绿色,距离正值越大颜色逐渐偏向于蓝色,负值越
15、大颜色逐渐偏向于红色。此外,点云距离主要表示坐标误差,而不是测量误差,即使相对位置可能发生变化,长度和面积仍保持准确。3.2 三维模型中单个标志点的精度评估方法研究均方根误差(RMSE)表示预测值与观测值之间差异(即残差)的样本标准差。均方根误差是为了说明样本的离散程度。当做非线性拟合时,均方根误差越小效果越好。对于拟建起重机主梁模型中单个标志点的精度评估,使用均方根误差(RMSE)公式计算模型中标志点坐标与实际测量结果之间的差异。识别不同起重机主梁模型中的标志点,并记录 3 个方向的坐标。由于所有标志点坐标值均由测量仪器测量,而水平方向的坐标差表示为 RMSEX、RMSEY和 RMSEXY,
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