一种位移监测装置及测量方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112611331A(43)申请公布日2021.04.06(21)申请号202110003517.6(51)Int.Cl.(22)申请日2021.01.04G01B11/02(2006.01)G06T7/00(2017.01)(71)申请人中国神华能源股份有限公司国华电G06T7/13(2017.01)力分公司G06T7/73(2017.01)地址100025北京市朝阳区力源里3号G06T7/80(2017.01)申请人陕西国华锦界能源有限责任公司南京迪泰达环境科技有限公司(72)发明人张军亮周宾王喜军赫向辉刘建海焦林生杨怀忠刘月富暴锋许伯骢刘博天范广平梁添曹耀武郭振宇(74)专利代理机构北京国昊天诚知识产权代理有限公司11315代理人李潇权利要求书2页说明书4页附图2页(54)发明名称一种位移监测装置及测量方法(57)摘要本申请公开了一种位移监测装置，包括图像采集系统、网络系统、供电系统、计算机系统，所述图像采集系统负责蒸汽管上安装的观测目标的图像采集，所述网络系统负责服务器与控制机箱之间通过交换机利用光纤进行网络连接，控制机箱和相机之间则通过网线进行通信，所述供电系统主要负责供电设备对图像采集系统的相机、网络系统中的交换机供电，相对于现有的相对位移监测技术，本发明将深度学习与双目视觉结合，实现对待测物位移的高精度监测，大大提高了位移监测的准确性，拓展了深度学习的应用范围。该方法具有适用性好，应用场景广泛等特点，因此，本发明技术对于电厂锅炉、汽轮机管道等复杂环境下位移监测具有重要的应用价值。CN112611331ACN112611331A权利要求书1/2页1.一种位移监测装置，包括图像采集系统、网络系统、供电系统、计算机系统，其特征在于：所述图像采集系统负责蒸汽管上安装的观测目标的图像采集，所述网络系统负责服务器与控制机箱之间通过交换机利用光纤进行网络连接，控制机箱和相机之间则通过网线进行通信，所述供电系统主要负责供电设备对图像采集系统的相机、网络系统中的交换机供电，所述计算机系统负责控制整个系统的运行。2.根据权利要求1所述一种位移监测装置，其特征在于：所述图像采集系统中每个采集单元由两台相机和其观测目标构成。3.根据权利要求1所述一种位移监测装置，其特征在于：所述供电系统配备不间断稳压电源。4.根据权利要求1所述一种位移监测装置，其特征在于：所述计算机系统负责图像的采集、处理，位移数据的运算、存储，其他设备对位移数据的访问。5.根据权利要求1至4任意一项所述一种位移监测装置的测量方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、对图像采集系统中的采集单元逐个进行标定，首先将位移台调整至水平，并将标定靶安装在位移台上，调整至其垂直于位移台的运动方向，然后将两个相机固定在同一个支架上，将相机支架调整至水平，同时确保位移台运动方向垂直于相机支架；控制位移台沿Z轴正方向移动，每移动10mm停止一次，同时两个相机拍照，如此反复直至标定靶到达标定范围后边缘，提取2个相机拍摄的图片中棋盘格角点的像素坐标(XL，YL)，(XR，YR)，由于标靶是安装在位移台上，每次移动的距离均在控制之下，故所有角点的空间位置是确定的，第i个角点的空间坐标记为(Xi，Yi，Zi)，对应的像素点坐标记为将和(Xi，Yi，Zi)分别作为深度神经网络训练的输入和输出值。S2、利用步骤1得到的数据集进行标定过程的第二步，即训练模型，在步骤1收集完训练需要的数据后即可开始训练神经网络模型，我们使用的是4输入，3输出的带有3层隐藏层，分别有80，400，200个神经元节点的BP神经网络结构，激活函数为RELU，Batchsize设为10240，使用MSE来评估每次训练的质量，将收集到的数据打乱后，防止数据是按某种规律排列的，打乱数据可避免神经网络学习到这一规律，在留下足够的测试集后，剩下的部分即可导入模型中进行训练。S3、标定过程完成后，观测目标换为固定在待测目标上的标定板进行测量过程，将标定区域内的大标靶换为测量用的小标靶，摄像机相对位置保持不变，同时确保测量靶位于摄像机的标定范围中心。6.根据权利要求5所述一种位移监测装置的测量方法，其特征在于：所述步骤S1中首先将两个相机固定在特定位置，此时观测目标为标定标靶，将标靶固定在两相机特定距离的位置，通过标靶的移动令相机周期性捕捉角点，最终得到像素坐标和实际坐标的数据集，而实际坐标的最大值亦为测量范围的最大值，即标定范围等于测量范围，标定所用标靶规格为高精度氧化铝棋盘格标靶，其精度可达±0.001mm，外形尺寸为1000mm*800mm。7.根据权利要求5所述一种位移监测装置的测量方法，其特征在于：所述步骤S2中模型训练过程包括：构建神经网络模型，将步