本发明涉及一种大型罐式设备结构变形在线检测与适用性评估系统及方法。
背景技术：
大型工业设施能够有效降低工业成本，但设备的大型化也带来更大的风险。如大型储罐在服役过程中，由于地质条件、外部环境、运行状况等发生变化，以及材料和施工质量等影响，可能发生基础沉降、罐体倾斜、局部变形等结构变形。储罐结构变形会导致罐体提离、结构失稳、局部接连失效、底板或罐壁变形，这些变形不仅破坏了储罐的结构完整性，还增加了储罐的破坏风险。由于储存介质的特殊性，储罐一旦发生泄漏，会引起火灾、爆炸等严重事故，造成环境污染、人员伤亡等恶劣后果。因此对工业设备，特别是大型立式储罐以及锅炉等的结构变形进行准确有效的检测以及适用性评估是十分必要的。
以立式储罐为例，随着科技发展，业界逐渐出现了三维激光扫描技术来获取立式储罐的全尺寸形体坐标，从而实现对立式储罐整体几何变形状况的在线精确检测并获取储罐结构变形关键指标量，通过基于储罐结构变形关键指标量进行储罐结构应力计算和强度评价，从而对储罐结构变形的适用性进行评价，可以评估大型立式储罐的安全状态。如现有大型立式储罐结构变形在线检测与适用性评估系统及方法(cn201910524676.3)，公开了大型立式储罐结构变形在线检测与适用性评估系统及方法，性评估系统包括储罐结构变形检测模块，储罐几何结构数据分析模块和储罐结构变形适用性评价模块；储罐结构变形检测模块包括三维激光扫描单元和数据处理单元；储罐几何结构数据分析模块用以对统一坐标系下储罐点云数据文件进行三维空间建模，并对储罐结构变形关键指标量分析计算；储罐结构变形适用性评价模块用于根据立式储罐几何变形指标数据及安全阈值条件评断储罐是否满足安全运行要求。
再有一种用于爬壁机器人在曲面导航的辅助校准装置及方法(cn202010704437.9)，公开了该装置包括安装在爬壁机器人上的激光接收器、调节激光形状大小的激光调节器、底部安装有电磁铁以利于在金属容器表面固定的外骨骼、固定在外骨骼上的步进电机和表盘、固定在步进电机转轴上且电连通激光调节器的激光筒、通过步进电机驱动器控制步进电机的单片机以及分别为各用电部件供电的电源。
目前采用的方法在检测效率和精度上都无法得到有效保障，不能满足实际生产需求。
技术实现要素：
针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种大型罐式设备结构变形在线检测与适用性评估系统及方法，降低人工成本，降低项目安全风险，提高检测效率和精度。
为了实现上述目的，本发明采用的大型罐式设备结构变形在线检测与适用性评估系统，包括：
爬壁机器人，所述爬壁机器人用于在大型罐式设备上移动；
三维定位检测模块，所述三维定位检测模块用于定位并检测爬壁机器人所在位置的大型罐式设备的表面信息；
数据处理模块，所述数据处理模块用于存储并处理三维定位检测模块传输的大型罐式设备的信息。
作为改进，所述三维定位检测模块包括三维扫描单元、无损检测单元和定位单元；
所述三维扫描单元用于扫描爬壁机器人所在位置处罐体的表面，并将获取的数据传输给数据处理模块；
所述无损检测单元用于检测爬壁机器人所在位置处罐壁的缺陷，并将获取的数据传输给数据处理模块；
所述定位单元用于对爬壁机器人进行定位，并将获取的位置信息传输给数据处理模块。
作为改进，所述数据处理模块包括数据存储单元和数据处理单元；
所述数据存储单元用于存储三维扫描单元、无损检测单元和定位单元传输的数据信息；
所述数据处理单元用于将三维扫描单元获取的扫描信息与定位单元获取的位置信息匹配于统一的坐标系内，并对无损检测单元的数据进行分析，实现适用性评估。
作为改进，所述爬壁机器人的机体上设有四个特定波长的识别灯，沿被检测大型罐式设备的四周环向排布若干带有独立摄像头的扫描站；
所述爬壁机器人上的识别灯同时出现在两台以上摄像头的视野内。
作为改进，所述爬壁机器人搭载双目摄像头，在地面布置若干具有可识别特征的标靶，同时有3个以上标靶出现在爬壁机器人的视野中。
另外，本发明还提供了基于所述大型罐式设备结构变形在线检测与适用性评估系统的评估方法，包括以下步骤：
一、结构变形检测：
1)标靶或扫描站布测：根据现场测量要求，在地面布设扫描标靶或扫描站并标定；
2)点云数据采集：用爬壁机器人搭载的三维扫描单元在罐体表面各个位置进行扫描，并存储扫描的点云数据文件，同时记录三维定位检测模块观测的爬壁机器人位置及姿态；
3)数据检查：数据采集结束后，检查点云数据覆盖范围完整性、标靶或爬壁机器人空间位置数据完整性和可用性；
二、几何结构数据分析：
1)点云数据配准：利用扫描站或标靶的标定位置对点云数据进行配准；
2)根据点云建模：使用不少于3个分布均匀的同名特征点及七参数模型进行坐标系变换，对点云数据中脱离大型罐式设备目标物的异常点、孤立点采用滤波或人机交互降噪处理，整合各时刻测得的点云数据文件，得到大型罐式设备整体的点云数据文件，并进行三维重建；
3)设备结构变形分析计算：基于统一坐标系后的3d点云进行点云提取，并建立点云格网；基于提取的点云和建立的三角格网对设备的三维空间模型进行变形关键指标数据计算，计算罐壁高度，对设备不同高度壁板进行截面圆心拟合及切面处理计算罐壁内半径、局部凹凸变形值、椭圆度，并采用数据插值计算罐壁倾斜度和沉降量；
三、对设备结构进行分析评价：
1)基于位移与应变的评价：通过三维模型的测绘得出设备的位移，通过匹配算法对比各次测绘模型，得出设备的应变情况，同时使用数值分析方法结合各次数据预测后续位移与应变；
2)基于应力的评价：基于更新后的三维模型计算大型罐式设备在承受载荷状态下的应力分布情况，当计算出的最大应力值小于大型罐式设备材料许用应力，即在许用范围以内时，设备满足安全运行的要求，可继续运行；当计算出的应力值超出大型罐式设备材料许用应力时，若设备具有危险隐患，停止运行。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1)本发明使用机器人(以爬壁机器人为例)近距离对设备进行三维扫描，机器人上的特殊定位标识会被远处两个及以上扫描站扫描到，解算出此时机器人的准确位姿后，会获得较为精确的机载扫描器的位姿，结合机载扫描器的数据，建立模型，此方法获得的贴近设备壁的近距离扫描数据精度高。
2)本发明的检测机器人进行检测时的检测数据和扫描数据由对应的同一个位姿加入三维建模系统，使后续能对比三维扫描器测得位移与各个检测传感器获得的检测数据，进行深度分析。
3)在爬壁机器人携带机载设备进行移动时，不使用定位传感器进行定位，而是使用了多个远程定位站通过收集的图像信息对机器人位姿进行解算方式，可以获得离散的定位数据，结合这些离散的定位数据以及每个离散定位信息对应的扫描检测数据，可以通过数值分析的方法对整个模型进行重构，消除了定位局部误差在全局中的影响。
附图说明
图1为本发明实施例1的第一种标定示意图；
图2为本发明实施例1的第二种标定示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面对本发明进行进一步详细说明。但是应该理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限制本发明的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术术语和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同，本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
大型罐式设备结构变形在线检测与适用性评估系统，包括：
爬壁机器人，所述爬壁机器人用于在大型罐式设备上移动；
三维定位检测模块，所述三维定位检测模块用于定位并检测爬壁机器人所在位置的大型罐式设备的表面信息；
数据处理模块，所述数据处理模块用于存储并处理三维定位检测模块传输的大型罐式设备的信息。
作为改进，所述三维定位检测模块包括三维扫描单元、无损检测单元和定位单元；
所述三维扫描单元用于扫描爬壁机器人所在位置处罐体的表面，获取的数据以点云或其他形式存储于数据处理模块；
所述无损检测单元用于检测爬壁机器人所在位置处罐壁的缺陷，并将获取的数据传输给数据处理模块；
所述定位单元用于对爬壁机器人进行定位，并将获取的位置信息传输给数据处理模块。
作为改进，所述数据处理模块包括数据存储单元和数据处理单元；
所述数据存储单元用于存储三维扫描单元、无损检测单元和定位单元传输的数据信息；
所述数据处理单元用于将三维扫描单元获取的扫描信息与定位单元获取的位置信息匹配于统一的坐标系内，并对无损检测单元的数据进行分析，实现适用性评估。
作为改进，所述爬壁机器人的机体上设有四个特定波长的识别灯，四个识别灯不在同一平面内，在地面设有若干台扫描站，每个扫描站带有独立的摄像头，扫描站沿被检测设备四周环向排布，提前标定各扫描站的相对位置，需要保证爬壁机器人的识别灯同时出现在两台以上摄像头的视野内。
作为改进，所述爬壁机器人搭载双目摄像头，在地面布置若干具有可识别特征的标靶，需要保证任意时刻同时有3个以上标靶出现在视野中。
另外，本发明所述的大型罐式设备包括但不限于储罐。
实施例1
大型罐式设备结构变形在线检测与适用性评估方法，包括以下步骤：
一、结构变形检测：
1)标靶或扫描站布测：如图1、图2所示，根据现场测量要求，在地面布设扫描标靶3或扫描站2并标定，标靶3在扫描范围内均匀布置且任意三个标靶3不在同一条直线上，任意位置上，爬壁机器人1所能扫描到的标靶3个数不少于3个，或能同时被不少于2个的扫描站2扫描到；
2)点云数据采集：用爬壁机器人搭载的三维扫描单元在罐体表面各个位置进行扫描，并存储扫描的点云数据文件，同时记录三维定位检测模块观测的爬壁机器人位置及姿态；三维定位检测模块的观测应符合控制网观测精度要求；
3)数据检查：数据采集结束后，应将扫描数据导入电脑，检查点云数据覆盖范围完整性、标靶或爬壁机器人空间位置数据完整性和可用性，对缺失和异常数据，应及时补扫；
二、几何结构数据分析：
1)点云数据配准：利用扫描站或标靶的标定位置对点云数据进行配准；使用标靶进行点云数据配准时，应采用不少于3个同名点建立变换矩阵进行点云配准，同时由于标靶或扫描站距离机器人较远，误差较大，故采用局部特征描述子等算法减小误差；
2)根据点云建模：使用不少于3个分布均匀的同名特征点及七参数模型进行坐标系变换，对点云数据中脱离储罐目标物的异常点、孤立点采用滤波或人机交互降噪处理，整合各时刻测得的点云数据文件，得到立式储罐整体的点云数据文件，并对其进行三维重建；
3)设备结构变形分析计算：基于统一坐标系后的3d点云进行点云提取，并建立点云格网；基于提取的点云和建立的三角格网对设备的三维空间模型进行变形关键指标数据计算，计算罐壁高度，对设备不同高度壁板进行截面圆心拟合及切面处理计算罐壁内半径、局部凹凸变形值、椭圆度，并采用数据插值计算罐壁倾斜度和沉降量；
三、对设备结构进行分析评价：
1)基于位移与应变的评价：通过三维模型的测绘得出设备的位移，通过匹配算法对比各次测绘模型，得出设备的应变情况，同时使用数值分析方法(如插值方法)结合各次数据预测后续位移与应变；
2)基于应力的评价：基于更新后的三维模型计算储罐在承受载荷状态下的应力分布情况，当计算出的最大应力值小于储罐材料许用应力，即在许用范围以内时，设备满足安全运行的要求，可继续运行；当计算出的应力值超出储罐材料许用应力，若设备具有较高危险隐患，应该立即停止运行且采取合适的措施方法进行补救。
本发明使用机器人(以爬壁机器人为例)近距离对设备进行三维扫描，机器人上的特殊定位标识会被远处两个及以上扫描站扫描到，解算出此时机器人的准确位姿后，会获得较为精确的机载扫描器的位姿，结合机载扫描器的数据，建立模型，此方法获得的贴近设备壁的近距离扫描数据精度高。本发明的检测机器人进行检测时的检测数据和扫描数据由对应的同一个位姿加入三维建模系统，使后续能对比三维扫描器测得位移与各个检测传感器获得的检测数据，进行深度分析。
在爬壁机器人携带机载设备进行移动时，不使用定位传感器进行定位，而是使用了多个远程定位站通过收集的图像信息对机器人位姿进行解算方式，可以获得离散的定位数据，结合这些离散的定位数据以及每个离散定位信息对应的扫描检测数据，可以通过数值分析的方法对整个模型进行重构，消除了定位局部误差在全局中的影响。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换或改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
1.大型罐式设备结构变形在线检测与适用性评估系统，其特征在于，包括：
爬壁机器人，所述爬壁机器人用于在大型罐式设备上移动；
三维定位检测模块，所述三维定位检测模块用于定位并检测爬壁机器人所在位置的大型罐式设备的表面信息；
数据处理模块，所述数据处理模块用于存储并处理三维定位检测模块传输的大型罐式设备的信息。
2.根据权利要求1所述的大型罐式设备结构变形在线检测与适用性评估系统，其特征在于，所述三维定位检测模块包括三维扫描单元、无损检测单元和定位单元；
所述三维扫描单元用于扫描爬壁机器人所在位置处罐体的表面，并将获取的数据传输给数据处理模块；
所述无损检测单元用于检测爬壁机器人所在位置处罐壁的缺陷，并将获取的数据传输给数据处理模块；
所述定位单元用于对爬壁机器人进行定位，并将获取的位置信息传输给数据处理模块。
3.根据权利要求2所述的大型罐式设备结构变形在线检测与适用性评估系统，其特征在于，所述数据处理模块包括数据存储单元和数据处理单元；
所述数据存储单元用于存储三维扫描单元、无损检测单元和定位单元传输的数据信息；
所述数据处理单元用于将三维扫描单元获取的扫描信息与定位单元获取的位置信息匹配于统一的坐标系内，并对无损检测单元的数据进行分析，实现适用性评估。
4.根据权利要求1所述的大型罐式设备结构变形在线检测与适用性评估系统，其特征在于，所述爬壁机器人的机体上设有四个特定波长的识别灯，沿被检测大型罐式设备的四周环向排布若干带有独立摄像头的扫描站；
所述爬壁机器人上的识别灯同时出现在两台以上摄像头的视野内。
5.根据权利要求1所述的大型罐式设备结构变形在线检测与适用性评估系统，其特征在于，所述爬壁机器人搭载双目摄像头，在地面布置若干具有可识别特征的标靶，同时有3个以上标靶出现在爬壁机器人的视野中。
6.基于权利要求1-5任一项所述大型罐式设备结构变形在线检测与适用性评估系统的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
一、结构变形检测：
1)标靶或扫描站布测：根据现场测量要求，在地面布设扫描标靶或扫描站并标定；
2)点云数据采集：用爬壁机器人搭载的三维扫描单元在罐体表面各个位置进行扫描，并存储扫描的点云数据文件，同时记录三维定位检测模块观测的爬壁机器人位置及姿态；
3)数据检查：数据采集结束后，检查点云数据覆盖范围完整性、标靶或爬壁机器人空间位置数据完整性和可用性；
二、几何结构数据分析：
1)点云数据配准：利用扫描站或标靶的标定位置对点云数据进行配准；
2)根据点云建模：使用不少于3个分布均匀的同名特征点及七参数模型进行坐标系变换，对点云数据中脱离大型罐式设备目标物的异常点、孤立点采用滤波或人机交互降噪处理，整合各时刻测得的点云数据文件，得到大型罐式设备整体的点云数据文件，并进行三维重建；
3)设备结构变形分析计算：基于统一坐标系后的3d点云进行点云提取，并建立点云格网；基于提取的点云和建立的三角格网对设备的三维空间模型进行变形关键指标数据计算，计算罐壁高度，对设备不同高度壁板进行截面圆心拟合及切面处理计算罐壁内半径、局部凹凸变形值、椭圆度，并采用数据插值计算罐壁倾斜度和沉降量；
三、对设备结构进行分析评价：
1)基于位移与应变的评价：通过三维模型的测绘得出设备的位移，通过匹配算法对比各次测绘模型，得出设备的应变情况，同时使用数值分析方法结合各次数据预测后续位移与应变；
2)基于应力的评价：基于更新后的三维模型计算大型罐式设备在承受载荷状态下的应力分布情况，当计算出的最大应力值小于大型罐式设备材料许用应力，即在许用范围以内时，设备满足安全运行的要求，可继续运行；当计算出的应力值超出大型罐式设备材料许用应力时，若设备具有危险隐患，停止运行。
技术总结