何 炅 徐元斌 陈 昆

武汉理工大学物流工程学院 武汉 430063

0 引言

起重机械是现代物流的重要组成部分，作为关键的设施部件，必须保障其持续的安全性和可维护性。起重机的老化与机械损伤导致结构性能下降，通过定期的结构评估和维护，以确保起重机在其预期设计寿命期间甚至更长时间内的安全使用。对于起重机的常规检测大多基于受过专门训练的起重机检测人员进行相关的目测巡检及专业检测，然而因起重机结构尺寸较大，部分构件位置难以到达，检测耗时长，且存在一定危险性，故需采取新的技术手段。

在检测的基础上，考虑到起重机整体的结构健康和经济效果，还需有系统性的维保方案。然而，延时的维保导致许多港口起重机使用寿命不及预期，并存在安全隐患，这就需要智能和准确的状态评估模式。

基于新兴数字化方法的无人机系统将为这种新评估模式铺平道路。基于传感器的结构健康监测（SHM）作为一种获取结构状态关键信息的方法已被广泛接受和实施。最近，配备高清晰度照相技术的小型电动和遥控无人机系统（UAS，亦称无人机）的突破，引起了人们对基于图像的方法作为结构状况信息来源的兴趣[1]。GB/T 31052.1－2014《起重机械 检查与维护规程 第1部分：总则》[2]中要求传统的目测检查、数字成像与创新的摄影测量和图像分析方法相结合能带来新的策略。然而，只有通过开发组合评估方法才能充分开发潜力，这些评估方法允许有效地获取数据及对数据进行自动处理，从而得到定量的状况信息。……