(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210256905.X (22)申请日 2022.03.16 (71)申请人 浙江广厦建 设职业技术大学 地址 322100 浙江省东阳市江北新区广福 东街1号 (72)发明人 杜旺旺　 (74)专利代理 机构 北京国坤专利代理事务所 (普通合伙) 11491 专利代理师 王峰刚 (51)Int.Cl. E01D 22/00(2006.01) H04Q 9/00(2006.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/12(2017.01) G06T 7/13(2017.01)G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06K 9/00(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种古建桥梁修复用检测装置及其检测方 法 (57)摘要 本发明属于古建桥梁修复用检测技术领域， 公开了一种古建桥梁修复用检测装置及其检测 方法， 所述古建桥梁修复用检测装置包括： 机箱、 储料仓、 升降管、 喷射器、 摄像器、 控制器、 裂缝检 测模块、 健康评估模块、 无线 通信模块、 故障诊断 模块。 本发 明通过裂缝检测模块采用桥梁裂缝分 类模型对古建桥梁裂缝进行检测分类， 能够明显 提高古建桥梁裂缝检测精度及效率； 同时， 通过 健康评估模块将新采集的古建桥桥梁健康监测 数据输入神经网络模型， 输出预测的古建桥桥梁 健康状态级别， 实现了对古建桥桥梁健康状态的 准确有效评估和预测。 权利要求书3页 说明书6页 附图2页 CN 114775457 A 2022.07.22 CN 114775457 A 1.一种古建桥梁修复用检测装置， 其特 征在于， 所述古建桥梁修复用检测装置包括： 机箱、 储料仓、 升降管、 喷射器、 摄像器、 控制器、 裂缝检测模块、 健康评估模块、 无线通 信模块、 故障诊断模块； 机箱内左边通过螺丝固定有储料仓； 储料仓顶端套接升降管； 升降管顶端设置有喷射 器； 喷射器顶端通过螺丝固定有摄像器； 机箱 正面右边嵌装有控制器； 控制器内设置有裂缝 检测模块、 健康评估 模块、 无线通信模块、 故障诊断模块； 裂缝检测模块， 用于检测古建桥梁裂缝信息； 健康评估 模块， 用于对古建桥梁健康进行评估； 无线通信模块， 用于通过 无线信号接通无线网络进行远程控制； 故障诊断模块， 用于对装置故障进行诊断； 通过修复状态传感器检测古建桥梁修复设 备的修复状态以获取包括古建桥梁修复设备修复状态值的第一信号数据； 通过4*6的24点修复状态传感器收集第一信号数据， 所述第一信号数据包括古建桥梁 修复设备左边修复状态的左修复状态传感器信号和古建桥梁修复设备右边修复状态的右 修复状态传感器信号， 所述第一信号数据按照正常状态和故障状态进行分类； 包括对第一信号数据进行预处理， 将多个4*6信号合并， 通过用48组信号合成48*48的 信号矩阵， 其中一组信号包括左修复状态传感器信号和右修复状态传感器信号； 所述信号预测模型包括七层； 第 一层为输入层， 第 一层为原始的信号数据， 第 一层的图 片大小为48*48*1、 channel为1； 第二层为卷积层， 第二层的输入为输出层的输出， 第二层的 过滤器尺寸为5*5、 深度为32， 第二层使用全0填充， 第二层的输出矩阵大小为48*48*32； 第 三层为池化层， 第三层的输入为第二层输出的48*48*32的节点矩阵， 第三层的过滤器尺寸 大小为2*2、 长和宽的步长均为2， 第三层的输出矩阵大小为24*24*32； 第四层为卷积层， 第 四层的输入为第三层的输出， 第四层的过滤器尺寸为5*5、 深度为64， 第四层使用全0填充， 第四层的输出矩阵大小为24*24*32； 第五层为池化层， 第五层的输入为第四层输出的24* 24*64的节点矩阵， 第五层的过滤器大小为2*2、 长和宽的步长均为2， 第五层的输出矩阵大 小为12*12*64； 第六层为全连接层， 第六层的输入为第五层的输出， 第六层输入节 点个数为 12*12*64， 第六层输入节点个数为9216个， 第六层输出节点个数为512个； 第七层为全连接 层， 第七层输入节点个数为512个， 第七层输出节点个数为 4个。 2.一种如权利要求1所述的古建桥梁修复用检测装置的检测方法， 其特征在于， 所述古 建桥梁修复用检测装置的检测方法包括以下步骤： 步骤一， 将古建桥梁修复原料注入储料仓， 通过升降管升降到古建桥梁位置， 通过摄像 器采集古建桥梁图像， 并将图像发送到控制器进行处 理； 步骤二， 控制器通过裂缝检测模块检测古建桥梁裂缝信息； 通过健康评估模块对古建 桥梁健康进行评估； 通过无线通信模块利用无线信号接通无线网络进行远程控制； 通过故 障诊断模块对 装置故障进行诊断； 步骤三， 控制器根据裂缝信息启动喷射器对古建桥梁裂缝喷洒 修复原料进行修复。 3.如权利要求2所述古建桥梁修复用检测方法， 其特征在于， 所述裂缝检测模块检测方 法如下： (1)通过分割程序对摄 像器所采集的一组古建桥梁图像进行裂缝分割； (2)根据裂缝分割结果， 采用预构建的古建桥梁裂缝分类模型对古建桥梁裂缝进行检权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114775457 A 2测分类。 4.如权利要求3所述古建桥梁修复用检测方法， 其特征在于， 所述通过分割程序对摄像 器所采集的一组古建桥梁图像进行裂缝分割方法包括如下步骤： 采用基于Nystrom逼近理论推广的谱聚类算法分割各个古建桥梁图像中的裂缝作 为初 始轮廓； 沿着向上方向， 依次将已经分割好的裂缝映射到下一张古建桥梁图像上， 作为该张 古建桥梁图像中裂缝的初始轮廓， 采用改进的GAC模型完成各个裂缝的分割， 直到所有 古建 桥梁图像分割结束； 沿着向下方向， 依次将沿着向上方向分割好的裂缝映射到下一张古建桥梁图像上， 作 为该张古建桥梁图像中裂缝的初始轮廓， 采用改进的GAC模 型完成各个裂缝的分割， 直到所 有古建桥梁图像分割结束。 5.如权利要求4所述古建桥梁修复用检测方法， 其特征在于， 所述采用改进的GAC模型 完成各个裂缝的分割的方法包括如下步骤： 计算已分割好的各个裂缝区域的灰度均值与灰 度标准差， 将灰度均值与灰度标准差作为各个裂缝区域的灰度相似性信息； 根据灰度相似 性信息构造灰度相似性信息项； 将灰度相似性信息项作为一个外部能量项添加到GAC模型 的能量泛函中， 从而对GAC模型进行改进。 6.如权利要求3所述古建桥梁修复用检测方法， 其特征在于， 所述古建桥梁裂缝分类模 型的构建方法包括如下步骤： 收集包含各类裂缝的原始古建桥梁图像； 对所收集的原始古 建桥梁图像进 行裂缝标记及裂缝分割以构建古建桥梁裂缝的样本数据集； 结合古建桥梁全 局特征初始构建8层的深度卷积神经网络， 包括一层输入层、 三层卷积层、 三层 池化层、 二层 全连接层和一层输出层， 采用softmax分类器； 采用样 本数据集对 所构建的深度卷积神经网 络进行训练及测试， 以确定古建桥梁裂缝分类模型的结构及参数。 7.如权利要求1所述古建桥梁修复用检测方法， 其特征在于， 所述健康评估模块评估方 法如下： 1)通过检测装置获取基于时序的古建桥梁健康监测数据， 并基于预先划分的古建桥梁 健康状态级别生成训练样本集； 2)使用训练样本集训练得到神经网络模型； 将新采集的古建桥梁健康监测数据输入神 经网络模型， 输出 预测的古建桥梁健康状态级别。 8.如权利要求7所述古建桥梁修复用检测方法， 其特征在于， 所述训练样本集包括多个 基于时序的训练样本， 每个训练样本包括一组所述古建桥梁健康监测数据以及 对应的所述 古建桥梁健康状态级别。 9.如权利要求7所述古建桥梁修复用检测方法， 其特征在于， 所述神经网络模型的训练 过程包括： 将所述训练样本中的所述古建桥梁健康监测数据作为输入， 对应的所述古建桥 梁健康状态级别作为输出， 对初始化的所述神经网络模型进行训练， 计算所述神经网络模 型的损失函数并更新 参数矩阵， 直到预测误差满足 终止条件。 10.如权利要求7所述古建桥梁修复用检测返港伐， 其特征在于， 所述训练样本集为 其中， 表示tk时刻的所述训练样 本， 为n+1维特征向量， x0＝1， x1， ...，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114775457 A 3