基于圖像處理的動(dòng)態(tài)位移監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究與應(yīng)用

基于圖像處理的動(dòng)態(tài)位移監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究與應(yīng)用

隨著橋梁、水庫(kù)工程和高層建筑的日益增多，建筑結(jié)構(gòu)的安全監(jiān)控變得非常重要。以往的監(jiān)測(cè)方法包括位移計(jì)、膨脹計(jì)等面對(duì)面測(cè)量，但容易受到氣候和環(huán)境因素的影響和干擾。示例率高，只能進(jìn)行簡(jiǎn)單的測(cè)量。非接觸測(cè)量通常采用水準(zhǔn)儀、緯度儀、紅外測(cè)距儀等地面測(cè)量?jī)x器。這些設(shè)備必須手動(dòng)操作，無法實(shí)現(xiàn)高距離傳輸數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)跟蹤。近年來，也有g(shù)ps自動(dòng)采集、高精度的實(shí)時(shí)gps監(jiān)測(cè)。然而，gps對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的要求非常高，并且具有較高的精度要求。由于結(jié)構(gòu)位移小，誤差和位移幾乎相同，因此很難推廣。20世紀(jì)80年代，隨著現(xiàn)代光學(xué)技術(shù)和設(shè)備的發(fā)展，數(shù)字圖像測(cè)量技術(shù)在工業(yè)、交通、軍事等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。因此，我們提出了一個(gè)高分辨率成像監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（chargacoupercouper）。提出了調(diào)整二維彎射法的方法，以實(shí)現(xiàn)圖像點(diǎn)的坐標(biāo)和事物坐標(biāo)的變換。同時(shí)，考慮到光學(xué)畸變差的修正。該系統(tǒng)在施工中穩(wěn)定、高精度、實(shí)用。1攝像機(jī)cd成像理想的投影成像模型是光學(xué)中的中心投影,也稱為針孔模型(圖1),是最簡(jiǎn)單的線性成像模型.由于實(shí)際成像系統(tǒng)中存在著各種誤差因素,如光學(xué)幾何畸變,這樣像點(diǎn)、光心和物點(diǎn)就不在同一條直線上,這也表明施加成像模型并不滿足線形模型,而是一種非線形模型.考慮到球面像差、像散、像場(chǎng)彎曲和畸變像差等軸對(duì)稱像差及不對(duì)心像差和薄棱鏡像差等非軸對(duì)稱像差,同時(shí)考慮了攝像機(jī)CCD感光像平面、測(cè)量物體表面與攝像機(jī)光軸的不嚴(yán)格垂直性,從成像角度出發(fā),建立像點(diǎn)坐標(biāo)與物坐標(biāo)變換關(guān)系???????????X=a0+a1u+a2v+a3u2+a4uv+a5v2+a6u3+a7u2v+a8uv2+a9v3;Y=b0+b1u+b2v+b3u2+b4uv+b5v2+b6u3+b7u2v+b8uv2+b9v3,(1){X=a0+a1u+a2v+a3u2+a4uv+a5v2+a6u3+a7u2v+a8uv2+a9v3;Y=b0+b1u+b2v+b3u2+b4uv+b5v2+b6u3+b7u2v+b8uv2+b9v3,(1)式中,X和Y為物空間待求坐標(biāo);ai,bi為曲面擬合系數(shù),i=1,2,…,9;u,v為像空間x,y方向已知坐標(biāo).多項(xiàng)式曲面擬合方法的精度與控制點(diǎn)的密度、分布的均勻程度和精度有關(guān),在保證控制點(diǎn)精度的情況下,其均勻分布對(duì)保證精度是十分重要的.控制點(diǎn)的數(shù)量必須大于擬合多項(xiàng)式系數(shù)的個(gè)數(shù).在本系統(tǒng)中,采用25個(gè)點(diǎn)標(biāo)定解出曲面擬合參數(shù),就可以確定像點(diǎn)坐標(biāo)與物坐標(biāo)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系(圖2).為了保證系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,采用了區(qū)域生長(zhǎng)算法標(biāo)記各控制點(diǎn)并計(jì)算像素形心,實(shí)現(xiàn)物坐標(biāo)與像坐標(biāo)的自動(dòng)標(biāo)定.2目標(biāo)的估計(jì)與響應(yīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的目的就是通過對(duì)傳感器拍攝到的圖像序列進(jìn)行分析,計(jì)算出目標(biāo)在每幀圖像上的位置,可靠性和精度是跟蹤過程的兩個(gè)重要指標(biāo).在近距離,目標(biāo)具有一定面積,一般采用窗口形心跟蹤或者匹配跟蹤以保持跟蹤的穩(wěn)定性和精度.本文提出采用基于亞像素算法的形心跟蹤窗口方法,這樣可以采用跟蹤窗口套住目標(biāo),在窗內(nèi)計(jì)算目標(biāo)形心,跟蹤窗口采用圖2虛線內(nèi)范圍,跟蹤遞推計(jì)算如圖3.跟蹤中的噪聲干擾是影響跟蹤精度的主要因素,噪聲主要來源于兩個(gè)方面:一是系統(tǒng)和傳感器的固有噪聲,另一是目標(biāo)周圍背景的干擾,這些引起目標(biāo)形心的計(jì)算誤差.目標(biāo)形心估計(jì)的精度對(duì)目標(biāo)窗口中心位置非常敏感,當(dāng)圖像和分割算法以及目標(biāo)窗口的尺寸一定時(shí),目標(biāo)形心估計(jì)誤差的均值正比于目標(biāo)形心實(shí)際位置與窗口中心的差值.目標(biāo)窗口中心越靠近目標(biāo)形心,誤差的均值就越小.基于這一特性,在形心估計(jì)的過程中可以利用目標(biāo)窗口位置中心與目標(biāo)形心的距離作為反饋量來校正窗口中心的位置,使其不斷地逼進(jìn)目標(biāo)形心,直到最靠近目標(biāo)形心的離散值,從而盡可能地減小誤差.但是目標(biāo)形心預(yù)先不知道精確值,只能用估計(jì)值替代(圖3).a.二值圖像I(i,j)中的目標(biāo)S的形心(xt,yt)可表示為???????????????????xt=∑(i,j)∈SiI(i,j)∑(i,j)∈SI(i,j)=∑(i,j)∈SiN;yt=∑(i,j)∈SjI(i,j)∑(i,j)∈SI(i,j)=∑(i,j)∈SjN.(2){xt=∑(i,j)∈SiΙ(i,j)∑(i,j)∈SΙ(i,j)=∑(i,j)∈SiΝ;yt=∑(i,j)∈SjΙ(i,j)∑(i,j)∈SΙ(i,j)=∑(i,j)∈SjΝ.(2)用形心法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位,首先對(duì)圖像進(jìn)行二值化分割,然后再將目標(biāo)區(qū)域識(shí)別出來.由于圖像中存在噪聲,因此目標(biāo)區(qū)域二值化分割后將產(chǎn)生誤差,目標(biāo)邊界會(huì)存在一些毛刺,為了消除這些毛刺對(duì)算法精度的影響,選擇了對(duì)目標(biāo)進(jìn)行開啟和閉合的預(yù)處理操作.b.窗口中心的自適應(yīng)調(diào)整.令Xc(k)表示跟蹤窗口在調(diào)整到第k步時(shí)的中心位置,Xt(k)表示第k步目標(biāo)形心位置,E(k)為目標(biāo)窗口中心與形心之間的偏差,則E(k)=Xt(k)-Xc(k).(3)調(diào)整窗口中心位置,有Xc(k+1)=Xc(k)+int[E(k)+(1-c)signE(k)],(4)式中,c為比較門限,c<0.5;int為取整運(yùn)算;sign為符號(hào)運(yùn)算.遞推過程終止條件,當(dāng)|E(k)|<c時(shí),Xc(k+1)=Xc(k);Xt=Xt(k);當(dāng)c≤|E(k)|<1時(shí),Xc(k+1)和Xc(k)在相鄰兩點(diǎn)之間擺動(dòng),取Xt=[Xt(k)+Xt(k+1)]/2.確定下一幀輸入圖像的跟蹤窗口,有Xc=Xt.(5)應(yīng)用上述方法對(duì)空間目標(biāo)圖像序列進(jìn)行跟蹤,對(duì)每幀圖像只需要迭代3~4次,目標(biāo)跟蹤精度可達(dá)到亞像素水平,該方法不受目標(biāo)運(yùn)動(dòng)規(guī)律的影響.3系統(tǒng)組成3.1實(shí)時(shí)圖像監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)圖像監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的硬件主要包括計(jì)算機(jī)和圖像采集設(shè)備(圖4).由于現(xiàn)在PC機(jī)的總體性能有很大的提高,而且通用性好,所以本系統(tǒng)選擇PC機(jī)作為實(shí)時(shí)圖像監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的硬件平臺(tái).圖像采集設(shè)備是由圖像采集卡和CCD攝像機(jī)來完成,本系統(tǒng)采用MINTON公司的13VIC-EX型號(hào)的CCD攝像機(jī)和OKM10M高分辨率采集卡(以768×576采樣).3.2檢測(cè)系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)圖像監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的軟件系統(tǒng)主要包括實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)和視頻圖像實(shí)時(shí)采集分析系統(tǒng)(圖4),本系統(tǒng)采用目前常用和較成熟的WindowsXP操作系統(tǒng)作為系統(tǒng)的軟件運(yùn)行平臺(tái).在WindowsXP下,利用VC++語言編程實(shí)現(xiàn)圖像采集,并利用多線程編程技術(shù)對(duì)緩存中圖像進(jìn)行異步處理,達(dá)到目標(biāo)自動(dòng)跟蹤識(shí)別,最后輸出結(jié)果,從而保證系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性.4動(dòng)載實(shí)驗(yàn)與動(dòng)位移檢測(cè)312國(guó)道信陽(yáng)公跨鐵立交橋橫跨京廣鐵路立交橋,公路與鐵路交角為59°,橋式為:1孔20m預(yù)應(yīng)力混凝土空心板梁+20m半吊梁+40m預(yù)應(yīng)力混凝土T構(gòu)+20m吊梁+40m預(yù)應(yīng)力混凝土T構(gòu)+3孔20m預(yù)應(yīng)力混凝土空心板梁,橋梁全長(zhǎng)226.57m.荷載等級(jí)為汽車-超20級(jí)、掛車-120;橋面寬17m,其中行車道寬15m,兩側(cè)人行道各1m.該橋投入使用到現(xiàn)在10年時(shí)間,從外觀看損傷較嚴(yán)重,橋面和人行道混凝土破損較嚴(yán)重,人行道板和欄桿不在一條直線上,上下波動(dòng)較大,T構(gòu)和吊梁出現(xiàn)大量裂縫.在工程項(xiàng)目中,在橋臺(tái)位置架設(shè)CCD攝像機(jī),然后在T構(gòu)端部和吊梁跨中分別固定一人工標(biāo)定板(標(biāo)定板點(diǎn)陣如圖2),這樣就能夠測(cè)量出橋梁在動(dòng)載和靜載作用下橫向和豎向位移,采用上述系統(tǒng)檢測(cè)動(dòng)載實(shí)驗(yàn)動(dòng)位移與脈動(dòng)實(shí)驗(yàn).檢測(cè)中,動(dòng)載試驗(yàn)采用了25t跑車在10km/h,20km/h,30km/h,40km/h和60km/h時(shí)速下試驗(yàn),10km/h和20km/h的跳車試驗(yàn).檢測(cè)中,在T構(gòu)端部和吊梁跨中布置了測(cè)點(diǎn).在此列出T構(gòu)端60km/h跑車試驗(yàn)橫向和縱向動(dòng)位移圖像與脈動(dòng)實(shí)驗(yàn)豎向位移FFT譜圖(圖5).從圖像中可以很直觀地看出橫向和豎向的最大動(dòng)撓度,分別為2.08mm和3.26mm.在豎向上,動(dòng)撓度的最大位移值的時(shí)候就是當(dāng)跑車通過T構(gòu)端時(shí),可得出其沖擊系數(shù)K=2×3.26/(3.26+0.74)=1.63,振動(dòng)幅度達(dá)到2.53mm,振動(dòng)非常劇烈,從沖擊系數(shù)可以看出橋面平整度不好;從脈動(dòng)實(shí)驗(yàn)中可以得出T構(gòu)豎向一階頻率為2.76Hz,二階頻率為3.58Hz;用ANSYS模擬理論值,豎向一階頻率為3.38Hz,二階頻率為4.65Hz;測(cè)試頻率小于理論頻率,證明實(shí)際剛度小于理論剛度,結(jié)構(gòu)有損傷,進(jìn)一步說明結(jié)構(gòu)動(dòng)力性能差.動(dòng)載實(shí)驗(yàn)動(dòng)位移幅值和沖擊系數(shù)見表1.檢測(cè)中還應(yīng)用了機(jī)電位移計(jì)、數(shù)字水準(zhǔn)儀等,多種方法所得結(jié)果的對(duì)比證明,本系統(tǒng)的精度與可靠.在加載檢測(cè)中,還用該系統(tǒng)測(cè)量了T構(gòu)的撓度,結(jié)果與其他方法符合很好,而系統(tǒng)用于靜態(tài)位移觀測(cè)更是簡(jiǎn)單,已成功用于多座橋梁的檢測(cè).