【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及架桥机控制，更具体地说，它涉及基于机器视觉的架桥机及其控制方法。
技术介绍
1、架桥机是起重设备的一种，是将预制好的梁片放置在桥墩上的机械设备。架桥机的施工工况较为特殊，对安全的要求较为严苛。架桥机在工作过程中，需要将支腿固定在桥墩上，接着通过行走系统对架桥机的主体进行移动。支腿固定在桥墩上后，周围地面的振动、操控人员的操控等因素都会造成支腿出现晃动的情况。目前的架桥机无法对支腿的晃动情况进行智能分析，导致操作人员无法及时对相应操作进行调整。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供基于机器视觉的架桥机及其控制方法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：
3、基于机器视觉的架桥机，包括架桥机本体，所述架桥机本体上安装有多个支腿检测器；
4、所述支腿检测器包括支腿视觉检测模块、架桥机控制模块；
5、所述支腿视觉检测模块在支腿固定于桥墩上后，对支腿拍摄视频，将拍摄视频标记为支腿检测视频，基于t周期，每到周期节点时，获取上一周期的波动影响数据，同时对上一周期的支腿检测视频进行截取，截取得到检测视频片段，获取检测视频片段的支腿工况值，根据支腿工况值将检测视频片段对应的周期标记为工况波动周期，并获取工况波动周期的振动影响比值；
6、所述架桥机控制模块用于获取架桥机的操稳分析值，根据操稳分析值对架桥机的模式进行调整。
7、进一步的，波动影响数据包括风参数、振动参数，风参
8、进一步的，检测视频片段的支腿工况值通过下述方式获取得到：
9、将检测视频片段转换成多个视频图像帧，并标记为m，m为视频图像帧的编号，m＝1、2、…、m，m为正整数，将多个视频图像帧按照时间先后顺序进行排序，获取每个视频图像帧中支腿的工况角度，将工况角度区分为超角度类型、低角度类型、平角度类型，对排序后相邻两个视频图像帧的工况角度类型进行对比，当相邻两个视频图像帧的工况角度类型相同时，不做相应处理，当相邻两个视频图像帧的工况角度类型不同时，将角度波动次数增加一次，将所有角度波动次数进行求和处理，得到角度波动总次数，并标记为bdc，获取平角编号均隔pjb，获取平角度类型工况角度的视频图像帧数量，并标记为slm，利用公式获取检测视频片段的支腿工况值gcz，其中，a1为角度波动总次数系数，a2为平角编号均隔系数，a3为平角图像帧数量系数。
10、进一步的，将工况角度区分为超角度类型、低角度类型、平角度类型，具体为：
11、设置工况上角度与工况下角度，当工况角度大于工况上角度时，将该工况角度的类型标记为超角度类型，当工况角度小于工况下角度时，将该工况角度的类型标记为低角度类型，当工况角度介于工况上角度与工况下角度之间时，将该工况角度的类型标记为平角度类型。
12、进一步的，平角编号均隔通过下述方式获取得到：将所有平角度类型工况角度的视频图像帧按照编号顺序依次排序，将排序后相邻两个视频图像帧进行编号差值计算，得到平角编号间隔，将所有平角编差进行求和处理并取均值，得到平角编号均隔，并标记为pjb。
13、进一步的，根据支腿工况值将检测视频片段对应的周期标记为工况波动周期，具体为：
14、设置支腿工况阈值，当支腿工况值大于等于支腿工况阈值时，将该检测视频片段对应的周期标记为工况波动周期。
15、进一步的，工况波动周期的振动影响比值通过下述方式获取得到：
16、获取工况波动周期的波动影响数据，将工况波动周期的波动影响数据作为环境波动分析模型的输入数据，得到环境影响值，并标记为hbt，获取工况波动周期对应检测视频片段的支腿工况值gcz，利用公式得到工况波动周期的振动影响比值yxb，其中，b1为环境影响值系数，b2为支腿工况值系数。
17、进一步的，架桥机的操稳分析值通过下述方式获取得到：
18、设置振动影响比阈值，当振动影响比值大于等于振动影响比阈值时，将该工况波动周期标记为操作影响周期，获取支腿固定在桥墩上后的所有操作影响周期数量，并标记为bny，将所有操作影响周期的振动影响比值进行求和处理，得到振动影响总比值，并标记为fcz，利用公式得到架桥机的操稳分析值cwz，其中，c1为操作影响周期数量系数，c2为振动影响总比值系数。
19、进一步的，根据操稳分析值对架桥机的模式进行调整，具体为：
20、设置操稳分析高值与操稳分析低值，当操稳分析值大于操稳分析高值时，将架桥机调整为停机模式，当操稳分析值小于操稳分析低值时，不做相应处理，当操稳分析值介于操稳分析高值与操稳分析低值之间时，将架桥机调整为警告模式。
21、进一步的，环境波动分析模型通过下述方式获取得到：获取多组波动影响数据，每组波动影响数据均包括风参数、振动参数(风参数、振动参数均为同一周期的数据)，构建神经网络模型，将波动影响数据将作为神经网络模型的训练数据，对训练数据赋予环境影响值，环境影响值的取值范围为(0～1)，将训练数据按照设定比例划分成训练集和验证集，通过训练集和验证集对神经网络模型进行迭代训练，训练完成后得到环境波动分析模型，环境影响值的数值越大，表示波动影响数据对支腿波动的影响越大。
22、进一步的，基于机器视觉的架桥机控制方法，包括如下步骤：
23、步骤一：基于预设周期，获取每一周期的波动影响数据与检测视频片段；
24、步骤二：根据支腿工况值将检测视频片段对应的周期标记为工况波动周期；
25、步骤三：获取架桥机的操稳分析值，根据操稳分析值对架桥机的模式进行调整。
26、与现有技术相比，本专利技术具备以下有益效果：
27、1、本专利技术的方法通过机器视觉的方式对架桥机的稳定情况、环境波动情况进行智能分析，对操控人员的操控进行实时警示，同时对架桥机的模式进行自动化调整，持续性优化架桥机工作过程中的安全性以及合理性；
28、2、在架桥机上设置支腿检测器，可以通过机器视觉的方式对架桥机上的支腿进行工况检测，操控人员可以根据支腿工况值对自身操作进行调整，支腿检测器结合周围的环境波动数据，对操控人员的操作进行智能分析，智能调控架桥机的工作模式。
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1.基于机器视觉的架桥机，包括架桥机本体，其特征在于，所述架桥机本体上安装有多个支腿检测器；
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的架桥机，其特征在于，波动影响数据包括风参数、振动参数，风参数包括架桥机周围的风力、风速，振动参数包括架桥机所处平台的振动频率、振动幅度。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的架桥机，其特征在于，检测视频片段的支腿工况值通过下述方式获取得到：
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的架桥机，其特征在于，将工况角度区分为超角度类型、低角度类型、平角度类型，具体为：
5.根据权利要求3所述的基于机器视觉的架桥机，其特征在于，平角编号均隔通过下述方式获取得到：将所有平角度类型工况角度的视频图像帧按照编号顺序依次排序，将排序后相邻两个视频图像帧进行编号差值计算，得到平角编号间隔，将所有平角编差进行求和处理并取均值，得到平角编号均隔，并标记为PJB。
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的架桥机，其特征在于，根据支腿工况值将检测视频片段对应的周期标记为工况波动周期，具体为：
7.根据权利要求
8.根据权利要求1所述的基于机器视觉的架桥机，其特征在于，架桥机的操稳分析值通过下述方式获取得到：
9.根据权利要求1所述的基于机器视觉的架桥机，其特征在于，根据操稳分析值对架桥机的模式进行调整，具体为：
10.基于机器视觉的架桥机控制方法，应用于权利要求1所述的基于机器视觉的架桥机，其特征在于，包括如下步骤：
...【技术特征摘要】
1.基于机器视觉的架桥机，包括架桥机本体，其特征在于，所述架桥机本体上安装有多个支腿检测器；
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的架桥机，其特征在于，波动影响数据包括风参数、振动参数，风参数包括架桥机周围的风力、风速，振动参数包括架桥机所处平台的振动频率、振动幅度。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的架桥机，其特征在于，检测视频片段的支腿工况值通过下述方式获取得到：
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的架桥机，其特征在于，将工况角度区分为超角度类型、低角度类型、平角度类型，具体为：
5.根据权利要求3所述的基于机器视觉的架桥机，其特征在于，平角编号均隔通过下述方式获取得到：将所有平角度类型工况角度的视频图像帧按照编号顺序依次排序，将排序后相邻两个视频图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：宁晓冬，刘凯，倪学平，徐秋红，刘伟良，王宇，叶水华，邓深，朱超，王雨超，刘郡，周小亮，
申请(专利权)人：中铁大桥局第九工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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