一种结构损伤检测系统及结构损伤检测方法

本发明涉及结构损伤检测，具体为一种结构损伤检测系统及结构损伤检测方法。

背景技术：

1、工程结构在制造和使用过程中由于工艺原因或使用载荷的作用，往往会产生一些局部损伤，比如裂纹、凹坑、脱粘等等，这些损伤积累到一定程度就会影响结构的正常使用。为确保结构能够正常运行，在其交付使用前或使用一段时间后都需要对之进行损伤检测，针对一些位于关键位置上的钢结构，甚至要进行定期检测，多次获取检测数据。

2、以桥梁或者航空构件为例，桥梁在通车前，需要进行成试验以确保达到设计要求，在使用期内，需要进行定期的常规检测或不定期的特殊检测，以便及时发现结构中出现的损伤。再如机翼蒙皮等航空中的常见的钢结构，必须要确定其损伤小于规定的程度才能正常使用，否则可能会引发较大的安全隐患，特别是以上的钢结构在处于离海域较近的盐雾条件下，加上盐雾的腐蚀效果，钢结构则更容易出现损伤。

3、而近年来，随着信息科学和人工智能等新兴产业的蓬勃发展，计算机技术越来越多地应用于工业、农业和现代服务业等国民经济生产的各个环节。机器视觉技术是在摄像机等图像感知设备的基础上，使计算机具有观察、识别和认知世界的能力。

4、在一些不适用于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足测量或检测要求的场景中，例如说工程结构或者航空结构中，机器视觉已得到了广泛应用。对于现代规模化工业生产，人工检测产品质量效率低且精度不高，机器视觉技术则能够有效提高生产效率和检测精度，进而缩短产品生产周期，节约运营成本。

5、但是现有的基于机器视觉识别钢结构的损伤的方法中，虽然能够快速的确定钢结构损伤的位置、损伤种类，但是在完成损伤检测后，最终还是需要人工以经验来评价检测结果的严重性，这就导致不同的人进行检测，做出的判断可能不一致，间接的对检测结果的客观性造成了干扰。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种结构损伤检测系统及结构损伤检测方法，通过设置建模单元、构建钢结构数字孪生模型；标记单元、将识别出损伤特征在钢结构数字孪生模型进行标记；评估单元、对识别出的钢结构损伤进行评估，获取钢结构损伤值，如果钢结构损伤值超过阈值，确定相应的位置；分析单元、基于钢结构数字孪生模型及损伤评估，获取损伤关联值，判断损伤的演变对钢结构造成的影响；基于对损伤关联值的大小的判断，将损伤演变对钢结构造成的影响进行量化，对寿命期内的钢结构安全性进行评价，而且通过钢结构数字孪生分析模型，对裂纹比lw及挠度ni的演变进行仿真分析，可以对钢结构的使用寿命形成预测效果，解决了背景技术中的问题。

3、(二)技术方案

4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种结构损伤检测方法，包括：对钢结构进行成像，构建钢结构的图像库，基于图像库中的图像及钢结构的材料性能，构建钢结构数字孪生模型；包括：通过清理设备对钢结构进行清理，选用景深成像设备，沿着钢结构的长度方向环绕扫描成像，成像位置前后衔接，获取钢结构图像库，依据成像位置一一标记；依据位置标记，通过基于深度相机的三维slam算法，将钢结构图像转化为钢结构模型；获取钢结构的尺寸及材料性能，标记至钢结构模型中，构建钢结构数据孪生模型；

5、通过构建损伤识别模型，对钢结构的损伤进行识别，将识别出损伤特征在钢结构数字孪生模型进行标记；对识别出的钢结构损伤进行评估，获取钢结构损伤值，判断损伤值是否超过阈值，如果超过阈值，确定其中损伤程度超过相应阈值的单一损伤及其相应的位置，在钢结构数字孪生模型上进行显著标记；

6、基于钢结构数字孪生模型及损伤评估，获取损伤关联值，对钢结构损失进行仿真分析，判断损伤的演变对钢结构造成的影响，确定寿命期内的钢结构的安全性；建立钢结构养护模式库，在寿命期内，如果损伤关联值低于预期，确定单一损伤程度高于阈值的结构损伤，并在库中寻找到相应的养护方式。

7、进一步的，基于深度网络爬虫，在网络上进行深度搜索，获取在盐雾条件下，钢结构上的高频损伤，建立钢结构损伤库；基于神经卷积算法建立损伤识别模型，以钢结构图像库及钢结构损伤库中的素材，建立训练集和测试集，完成损伤识别模型的训练及测试。

8、进一步的，依据生成的损伤识别模型对钢结构图像库中的图像进行识别，获取损伤特征，将其中存在损伤、相似度高于阈值的钢结构的图像进行标记并输出；依据深度神经网络算法搭建损伤结构分类器，依据识别出的钢结构的损伤特征，对识别出钢结构进行分类，依次钢结构数字孪生模型进行标记。

9、进一步的，依据在钢结构所处的盐雾环境下的盐雾沉降率，沿着钢结构的长度方向获取盐雾沉降率平均值；沿着时间轴获取若干组盐雾沉降率平均值，依据盐雾沉降率平均值的变化趋势，建立盐雾沉降率平均值的变化拟合函数；

10、将盐雾沉降率平均值变化拟合函数经过k-s检验后，获取在接下来的多个时间周期内的盐雾沉降率平均值的极大值，作为盐雾沉降率；基于图像识别，在钢结构表面存在裂纹时，检测裂纹深度与钢结构的截面直径的比值之和，获取裂纹比；在钢结构处于载荷条件下，沿着钢结构的竖向方向获取竖向变形程度，确定挠度值。

11、进一步的，获取盐雾沉降率yw、裂纹比lw及挠度n，进行无量纲化处理，并在进行关联后，获取钢结构损伤值gs；将钢结构损伤值gs与相应阈值进行对比，判断钢结构的钢结构损伤值gs是否大于阈值，如果大于阈值，则判断在当前盐雾沉降率yw的条件下，获取裂纹比lw及挠度n中大于相应阈值的部分，结合相应的位置，在钢结构数字孪生模型上进行显著标记。

12、进一步的，钢结构损伤值gs的获取方式符合如下公式：

13、

14、参数：盐雾因子ay，0.11≤ay≤0.87，裂纹因子al，0.18≤al≤0.53，挠度因子an，0.81≤an≤1.65，e为常数修正系数。

15、进一步的，将盐雾沉降率yw、裂纹比lw及挠度n在钢结构数字孪生模型上进行标记，形成钢结构数字孪生分析模型；依据当前的盐雾沉降率yw，在不增加钢结构的载荷的条件下，沿着时间周期依次从钢结构数字孪生分析模型上获取若干组裂纹比lw及挠度n数据；

16、将裂纹比lw及挠度n进行无量纲化处理，将两者相关联，形成损伤关联值ss(lw，n)；调整仿真测试周期，直至获取新的损伤关联值ss(lw，n)，将其与相应阈值对比，如果大于阈值，则对应的损伤进行标记，并且输出。

17、进一步的，损伤关联值ss(lw，n)的关联方法符合如下公式：

18、

19、其中，0≤k1≤1，0≤k2≤1，且k12+k22＝1，k2、k1为权重，其具体值由用户调整设置；

20、

21、其中，lwi为裂纹比预期均值，ni为挠度预期均值。

22、进一步的，在盐雾条件下，获取钢结构上的高频损伤，并且依据高频损伤条件下的维护方式，构建的钢结构养护模式库；在当前的盐雾沉降率yw条件下，调整仿真测试周期，直至在寿命期内且损伤关联值ss(lw，n)大于阈值时，裂纹比lw及挠度n中大于相应阈值的部分；

23、依据损伤识别模型，识别出钢结构上的损伤特征，依据损伤特征的相似度，从钢结构养护模式库中选取相对应的养护方式。

24、一种结构损伤检测系统，包括：建模单元、对钢结构进行成像，基于成像及钢结构的材料性能，构建钢结构数字孪生模型；标记单元、对钢结构的损伤进行识别，将识别出损伤特征在钢结构数字孪生模型进行标记；评估单元、对识别出的钢结构损伤进行评估，获取钢结构损伤值，如果钢结构损伤值超过阈值，确定其中损伤程度超过相应阈值的单一损伤及其相应的位置；

25、分析单元、基于钢结构数字孪生模型及损伤评估，获取损伤关联值，对钢结构损失进行仿真分析，判断损伤的演变对钢结构造成的影响；检索单元、建立钢结构养护模式库，如果损伤关联值低于预期，确定损伤程度高于阈值的结构损伤，在库中寻找到相应的养护方式。

26、(三)有益效果

27、本发明提供了一种结构损伤检测系统及结构损伤检测方法，具备以下有益效果：

28、通过建立钢结构损伤库、钢结构图像库构建损伤识别模型，识别出钢结构上的损伤特征，依次钢结构数字孪生模型进行标记，在对钢结构进行检测时，无人化程度更高，通过构建钢结构数字孪生模型，将识别到损伤特征标记在钢结构数字孪生模型上后，在对钢结构损伤进行检测时，可视化程度更高，对目视检测起到替代作用。

29、基于当前的盐雾沉降率yw的条件下，判断钢结构损伤值gs的大小，从而判断钢结构在盐雾条件下是否可以继续使用，从而在存在损伤时，能够对损伤的严重程度形成具体的评价，在完成钢结构损伤的检测后，快速确定损伤的严重程度，对损伤检测形成量化效果。

30、基于对损伤关联值的大小的判断，将损伤演变对钢结构造成的影响进行量化，对寿命期内的钢结构安全性进行评价，而且通过钢结构数字孪生分析模型，对裂纹比lw及挠度ni的演变进行仿真分析，可以对钢结构的使用寿命形成预测效果。