本发明涉及高层建筑安全检测技术领域，具体涉及一种既有建筑玻璃幕墙的检测方法。
背景技术：
玻璃幕墙具有轻巧美观、不易污染且节能环保等优点，因此常被广泛应用在高层建筑的外墙围护上，而玻璃幕墙在使用的安全隐患问题也越来越备受人们的关注，其中幕墙上的玻璃脱粘坠落以及玻璃自身的破裂(包括玻璃的缺角和玻璃的裂纹)都是玻璃幕墙常见的缺陷形式，对于幕墙玻璃的脱粘坠落常常由于使用的结构胶因受到外界环境等因素的影响导致出现变色、起泡、开裂、脱粘等现象，使得结构胶寿命大幅度缩减其粘接性能下降，而目前针对玻璃幕墙常见缺陷形式的检测手段主要有目测检测方法和人工敲击检测法(即技术人员用眼进行观测幕墙玻璃表面是否存在裂纹或缺角现象同时通过适当的作用力敲击玻璃表面来检测幕墙玻璃是否松动脱粘的方式)，但是采用上述的检测方法其操作者长时间处于高空作业环境下工作，其危险系数高，并且检测效率低、故障诊断出错率高，同时也不能对现场诊断的图片等数据进行记录和保存。因此本发明旨在解决上述技术不足，提供一种既有建筑玻璃幕墙的检测方法。
技术实现要素：
本发明的目的在于克服上述技术的不足，提出一种既有建筑玻璃幕墙的检测方法，解决人工检测效率低，对故障的诊断的出错率高且不能对诊断数据进行记录和保存的问题。
为达到上述的技术目的，本发明的技术方案是提供一种既有建筑玻璃幕墙的检测方法，所述检测方法步骤如下：
s1,获取既有幕墙玻璃板的红外热成像的图片以及其视频影像通过对比分析，确定幕墙玻璃的突变点的位置信息；
s2,定位突变点位置并进行敲击获取其振动频谱图，通过对所述红外热成像图片以及所述振动频谱图的对照分析，判断突变点处的玻璃板是否存在异常状态；
s3,利用步骤s2中对玻璃板的异常状态的判定结果生成玻璃板的异常检测报告并进行整理保存。
本发明的有益效果是：通过对获取红外热成像图片以及拍摄的视频进行对照分析，能更加便捷快速的查找出玻璃板的突变点的位置，简化了传统人工进行准个检查幕墙玻璃的工作流程，也提高了检测人员的工作效率，并且通过对玻璃板进行敲击触发激励，以此获取振动信号并利用傅里叶积分变换得到频谱图，通过对频谱图的频率分析进而获取存在缺陷的玻璃板的频率状况，从而降低检测人员对故障诊断的出错率。在上述进一步技术方案的基础上，本发明还做出如下改进。
进一步，所述步骤s1中，通过在无人机上搭载的双光热成像相机进行记录保存以获取玻璃板的红外热成像的图片及视频影像。
采用上述进一步技术方案的有益效果是：通过高像素的双光红外热成像相机对幕墙玻璃板进行记录拍摄，可全方位准确的获取幕墙上的玻璃缺陷形式，提高了故障诊断的精准率。
进一步，所述步骤s2中，通过敲击幕墙产生振动的激励信号，通过无人机的地面控制台对激励信号进行接收并处理获取玻璃板的振动频谱图。
采用上述进一步技术方案的有益效果是：通过无人机的地面控制台对幕墙激励信号的分析处理，有效的缩短了传统人工对检测数据的分析处理的时间，很大程度的提高了故障检测的效率。
进一步，
所述步骤s2中，对判断突变点处的玻璃板异常状态还包括以下步骤：
s4，分别同时对突变点位置的红外热成像温度分布状况与正常玻璃板的红外热成像的温度分布进行对比分析、突变位置的频谱图与正常玻璃板的频谱图对比分析；
s5,对步骤s4中的突变点位置的红外热成像的温度分布状况是否异常或突变点位置的玻璃板获取的频谱图是否异常进行判断，若是则生成玻璃板异常检测报告，若否则返回至步骤s4继续执行。
采用上述进一步技术方案的有益效果是：通过对玻璃板异常形式的判断，能更加准确统计故障的类型，方便检测人员对故障类型的分类分析，同时方便再次出现同类型故障提供技术参考，提高检测人员的故障诊断的准确性。
进一步，所述步骤s3中，生成玻璃板的异常检测报告包括玻璃板结构胶异常检测报告以及玻璃板内部结构异常检测报告。
采用上述进一步技术方案的有益效果是：通过生成的玻璃板的异常检测报告，能更加清楚明了的获取玻璃板的各项检测指标数据，进而方便检测人员对数据资料的保存。
进一步，所述步骤s1中的突变点为玻璃板中出现裂纹、缺角或结构胶脱粘的一种或多种组合的缺陷形式。
采用上述进一步技术方案的有益效果是：通过确定突变点位置玻璃板的缺陷形式，进而明确检测人员对玻璃板故障检测方向，从而提高检测人员的检测效率。
进一步，所述玻璃板的振动频谱图是通过无人机的地面控制台的中央处理器对敲击触发的激励信号即振动信号进行傅里叶积分变换获取，其中，傅里叶积分变换公式如下：
其中，ω代表振动频率，t代表振动时间，e-iwt代表复变函数，f(t)代表振动信号的数学函数。
采用上述进一步技术方案的有益效果是：通过对振动信号进行傅里叶积分变换获取频谱图，根据获取的频谱图可直观清楚的得到突变点处的频率信息，可有效地减少了检测人员进行故障诊断的出错率。
进一步，所述步骤s2中，通过无人机采用超宽带定位技术用于对突变点的位置信息进行精准定位。
采用上述进一步技术方案的有益效果是：通过无人机采用的超宽带定位技术进行提高无人机的定位精度，增强信号的抗干扰能力。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：
图1为本发明的整体原理流程示意图。
图2为本发明中步骤s2包括局部步骤的流程示意图。
图3为本发明的详细工作流程示意图。
图4为本发明中橡胶锤敲击玻璃板触发激励的示意图。
图中：1-无人机，2-双光热成像相机，3-橡胶锤，4-机械臂，5-防抖云台，6-地面控制台。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成上述目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及优选实施例，对本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效进行细说明，应当理解，本发明所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1～4所示，一种既有建筑玻璃幕墙的检测方法，包括检测方法步骤如下：
s1,获取既有幕墙玻璃板的红外热成像的图片以及其视频影像通过对比分析，确定幕墙玻璃的突变点的位置信息；其中通过分析玻璃板的红外热成像的图片上的温度分布状况是否出现某处位置出现温度异常偏低或偏高，再结合视频影像的对照分析来确定突变点的位置信息，通过对获取红外热成像图片以及拍摄的视频进行对照分析，能更加便捷快速的查找出玻璃板的突变点的位置，简化了传统人工进行准个检查幕墙玻璃的工作流程，也提高了检测人员的工作效率，并且通过对玻璃板进行敲击触发激励，以此获取振动信号并利用傅里叶积分变换得到频谱图，通过对频谱图的频率分析进而获取存在缺陷的玻璃板的频率状况，从而降低检测人员对故障诊断的出错率。
s2,定位突变点位置并进行敲击获取其振动频谱图，通过对步骤s1中的红外热成像图片以及振动频谱图的对照分析，判断突变点处的玻璃板是否存在异常状态；其中通过将突变点位置敲击获取的振动频谱图与正常玻璃板的振动频谱图进行对照分析以进一步确定突变点处的玻璃板是否存在异常，同时也利用玻璃板的红外热成像的温度分布图与正常玻璃板的红外热成像的温度分布图进行对照同样进行确定突变点的玻璃板是否存在异常状况，通过共同对突变点处的红外热成像和频谱图的分析判断，能有效的降低现有检测方式中检测人员通过眼睛检查缺陷，用耳朵听敲击玻璃产生的声音来检测玻璃缺陷的检测方式所产生的故障诊断的错误率，进而提高检测的效率。
s3,利用步骤s2中对玻璃板的异常状态的判定结果生成玻璃板的异常检测报告并进行整理保存，其中生成的玻璃板异常检测报告是包括玻璃板结构胶异常检测报告和玻璃板内部结构异常检测报告，通过生成的玻璃板的异常检测报告，能更加清楚明了的获取玻璃板的各项检测指标数据，进而方便检测人员对数据资料的保存。
本发明优选地实施例中，参照图1所示，步骤s1中，通过在无人机1的防抖云台5上搭载的双光热成像相机2进行记录保存以获取玻璃板的红外热成像的图片及视频影像；通过高像素的双光红外热成像相机对幕墙玻璃板进行记录拍摄，可全方位准确的获取幕墙上的玻璃缺陷形式，提高了故障诊断的精准率，其中的双光红外热成像相机采用的像素分辨率高于或等于400万。同时步骤s1中的突变点为玻璃板中出现裂纹、缺角或结构胶脱粘的一种或多种组合的缺陷形式，通过确定突变点位置玻璃板的缺陷形式，进而明确检测人员对玻璃板故障检测方向，从而提高检测人员的检测效率。
本发明优选地实施例中，参照图1,2,4所示，步骤s2中，对判断突变点处的玻璃板异常状态还包括以下步骤：
s4，分别同时对突变点位置的红外热成像温度分布状况与正常玻璃板的红外热成像的温度分布进行对比分析、突变位置的频谱图与正常玻璃板的频谱图对比分析；
s5,对步骤s4中的突变点位置的红外热成像的温度分布状况是否异常或突变点位置的玻璃板获取的频谱图是否异常进行判断，若是则生成玻璃板异常检测报告，若否则返回至步骤s4继续执行，其中当对突变点位置的红外热成像的温度分布图与正常玻璃板相同位置的红外热成像的温度分布图对照分析，判断突变点位置的温度是否出现异常突变(骤低或是骤高)，若存在异常则表明该突变点位置的玻璃板内部出现异常，例如玻璃缺角、玻璃裂纹等缺陷并通过无人机1的地面控制台6生成玻璃板内部异常报告，若不存在则继续实施步骤s4，与此同时在对突变点位置的红外光热成像的温度分布进行判定的同时，将同时对比分析突变点位置的频谱图与正常玻璃板的相同位置的频谱图，分析突变点位位置的频谱图上的频率峰值较正常点相同位置的频率峰值是否存在过低或过高的异常，若是则表明该突变点位置的玻璃板的结构胶异常检测报告，若否则返回继续执行步骤s4。通过上述对玻璃板异常形式的判断，能更加准确统计故障的类型，方便检测人员对故障类型的分类分析，同时方便再次出现同类型故障提供技术参考，提高检测人员的故障诊断的准确性。
本发明优选地实施例中，参照图4所示，步骤s2中，通过无人机1采用超宽带(uwb)定位技术用于对突变点的位置信息进行精准定位，通过无人机1采用的超宽带定位(uwb)技术进行提高无人机1的定位精度，增强信号的抗干扰能力。
本发明的具体工作流程：
步骤一,通过在无人机1的防抖云台5上搭载的双光热成像相机2对既有幕墙进行红外热成像的图片拍摄以及普通视频的拍摄；
步骤二,将步骤一中采集的红外热成像图片及普通视频进行存储并发送至无人机1的地面控制台6中进行分析，以确定幕墙玻璃的突变点的位置信息；
步骤三,通过无人机1的定位并利用无人机1搭载的机械臂4安装有橡胶锤3，以设定的接触压力敲击突变点位置的玻璃板，通过地面控制台6对玻璃板敲击的激励信号进行接收并处理以获取玻璃板的振动频谱图；
步骤四,分别对步骤三中获取的振动频谱图与正常玻璃板的振动频谱图进行对比分析，对突变点位置拍摄的红外热成像温度分布状况与正常玻璃板相同位置的红外热成像的温度分布进行对比分析；
步骤五,判断突变点位置玻璃板的红外热成像的温度分布是否异常，若是则生成玻璃板内部结构异常检测报告，若否则返回继续执行步骤四。
步骤六,判断突变点位置玻璃板的振动频谱图的频率峰值是否异常，若是则生成玻璃板的结构胶异常检测报告，若否则返回继续执行步骤四。
本发明提供一种既有建筑玻璃幕墙的检测方法，通过对获取红外热成像图片以及拍摄的视频进行对照分析，能更加便捷快速的查找出玻璃板的突变点的位置，简化了传统人工进行准个检查幕墙玻璃的工作流程，也提高了检测人员的工作效率，并且通过对玻璃板进行敲击触发激励，以此获取振动信号并利用傅里叶积分变换得到频谱图，通过对频谱图的频率分析进而获取存在缺陷的玻璃板的频率状况，从而降低检测人员对故障诊断的出错率。
上述的实施例仅为本发明的优选技术方案，而不应视为对于本发明的限制，本发明的保护范围应以权利要求记载的技术方案，包括权利要求记载的技术方案中技术特征的等同替换方案为保护范围。即在此范围内的等同替换改进，也在本发明的保护范围之内。
1.一种既有建筑玻璃幕墙的检测方法，其特征在于，所述检测方法步骤如下：
s1,获取既有幕墙玻璃板的红外热成像的图片以及其视频影像通过对比分析，确定幕墙玻璃的突变点的位置信息；
s2,定位突变点位置并进行敲击获取其振动频谱图，通过对所述红外热成像图片以及所述振动频谱图的对照分析，判断突变点处的玻璃板是否存在异常状态；
s3,利用步骤s2中对玻璃板的异常状态的判定结果生成玻璃板的异常检测报告并进行整理保存。
2.根据权利要其1所述的一种既有建筑玻璃幕墙的检测方法，其特征在于，所述步骤s1中，通过在无人机上搭载的双光热成像相机进行记录保存以获取玻璃板的红外热成像的图片及视频影像。
3.根据权利要求1所述的一种既有建筑玻璃幕墙的检测方法，其特征在于，所述步骤s2中，通过敲击幕墙产生振动的激励信号，通过无人机的地面控制台对激励信号进行接收并处理获取玻璃板的振动频谱图。
4.根据权利要求1所述的一种既有建筑玻璃幕墙的检测方法，其特征在于，所述步骤s2中，对判断突变点处的玻璃板异常状态还包括以下步骤：
s4，分别同时对突变点位置的红外热成像温度分布状况与正常玻璃板的红外热成像的温度分布进行对比分析、突变位置的频谱图与正常玻璃板的频谱图对比分析；
s5,对步骤s4中的突变点位置的红外热成像的温度分布状况是否异常或突变点位置的玻璃板获取的频谱图是否异常进行判断，若是则生成玻璃板异常检测报告，若否则返回至步骤s4继续执行。
5.根据权利要求1所述的一种既有建筑玻璃幕墙的检测方法，其特征在于，所述步骤s3中，生成玻璃板的异常检测报告包括玻璃板结构胶异常检测报告以及玻璃板内部结构异常检测报告。
6.根据权利要求5所述的一种既有建筑玻璃幕墙的检测方法，其特征在于，所述步骤s1中的突变点为玻璃板中出现裂纹、缺角或结构胶脱粘的一种或多种组合的缺陷形式。
7.根据权利要求3所述的一种既有建筑玻璃幕墙的检测方法，其特征在于，所述玻璃板的振动频谱图是通过无人机的地面控制台的中央处理器对敲击触发的激励信号即振动信号进行傅里叶积分变换获取，其中，傅里叶积分变换公式如下：
其中，ω代表振动频率，t代表振动时间，e-iwt代表复变函数，f(t)代表振动信号的数学函数。
8.根据权利要求1所述的一种既有建筑玻璃幕墙的检测方法，其特征在于，所述步骤s2中，通过无人机采用超宽带定位技术用于对突变点的位置信息进行精准定位。
技术总结