基于目标点仰角变化的单目相机挠度测量方法技术

本发明专利技术属于光电检测领域，具体涉及一种用于大型设施挠度的非接触式测量方法。该方法包括：相机设置的步骤、相机位姿获取的步骤、真实俯仰角α计算的步骤、位置追踪的步骤以及挠度计算的步骤，并基于小孔成像模型中的几何关系，按式8的挠度计算公式，求出目标点的挠度S。本发明专利技术考虑了基于视觉传感器的挠度测量中，多个测量点因在视场中位置不同而仰角不同的影响，测量更精确；同时，还可以有效消除相机滚转引起的误差，测量大型设施挠度时应对室外复杂的测量环境更加灵活，使用非常方便，可广泛适用于桥梁、高塔、隧道、起重机械等一些复杂的大型建筑设施运营过程中多点挠度实时检测。

Deflection measurement method of monocular camera based on elevation change of target point

【技术实现步骤摘要】
基于目标点仰角变化的单目相机挠度测量方法
本专利技术属于光电检测领域，具体涉及一种用于大型设施的挠度进行非接触式测量方法。
技术介绍
桥梁、隧道、起重机械等一些复杂的大型建筑设施在国家经济社会建设中有着举足轻重的作用，关系到人民生命财产的安全。由于工程结构设计、建造、施工和运营维护的不规范；地质气候等自然因素以及大型设施自身的静载和交通或风力等动荷载，不同类型的桥梁、高塔、隧道、起重机械等大型设施不可避免的会出现各种内部损伤或外部变形，导致安全性和寿命缩短等问题频繁发生。测量大型设施的位移/挠度对于了解设施的安全性能以及设施的服役状态具有重要意义，能够反映设施动力特性的参数主要有位移、速度、加速度，其中位移因其直观表现结构性能成为了健康监测重要的研究部分。传统的挠度测量一般有三种：(1)预埋传感器：该方法成本高、效率低、精度无法保证，传统的接触式位移传感器，如线性可变差动变压器(LVDT)需要一个固定的参考点，但这在测量现场通常是难以保证的；(2)全站仪、经纬仪等测量法，该方法需要人工布设标靶然后逐点测量，测量效率低，无法实时多点同步测量；(3)全球定位系统(GPS)，GPS存在众多优点，如毫米级的定位精度、较高的采样频率、较好的实时性、远距离测量等；但其固有的弱点也决定了它应用的局限性，如GPS易受电磁干扰，如要提高精度和采样频率则需非常昂贵的费用。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有的技术缺陷和大型设施非接触式挠度检测的迫切的应用，提出了一种考虑测量目标点在视场中位置不同而存在仰角变化的单目相机挠度测量方法。为达到上述目的，本专利技术提出的考虑图像仰角变化的单目相机挠度测量方法采用DIC图像匹配技术来获得大型设施的挠度数据，技术方案如下：一种基于目标点仰角变化的单目相机挠度测量方法，其考虑在测量过程中测量目标点在位移前和位移后于相机视场中位置不同导致的仰角变化对测量结果的影响并予以修正，该测量方法包括：1、相机设置的步骤：首先调整相机使得待测量目标点出现在相机的视场中，测量目标点到相机的距离，优选利用激光测距仪测量相机外壳至目标点的直线距离；若同时测量多个目标点的挠度，则需要确保它们均在视场中并分别测量它们到相机的距离。更佳地，还包括成像调节的步骤，调节相机位姿及光圈并对焦，使目标点清晰成像；最佳地，所述相机连接至电脑，以从电脑上查看实时图像。2、相机位姿获取的步骤：相机设置完成后，测量以获取相机的位姿参数，包括相机俯仰角θ和滚转角β，优选利用倾角仪或倾角传感器获得。3、真实俯仰角计算的步骤：结合每个目标点的在图像上坐标(即其在成像面上的坐标)和相机的固有参数(包括相机焦距和像素点实际物理尺寸)可以求出各目标点在不同状态时的真实俯仰角α；所述真实俯仰角α是指目标点与相机光心O间的连线与水平面的夹角。真实俯仰角α优选可以按以下方法获得：调整后图像坐标(x，y)可以看作由横轴平行于水平面的图像坐标系绕图像中心(xc，yc)旋转了β角后的位置，两者关系满足式(1)，其中，旋转矩阵M为：待测目标点在相机成像面上的投影点的图像坐标为(x，y)，其绕图像中心(xc，yc)旋转β后得到新坐标为(x′，y′)，其满足式(2)：其中，从而可以利用式2计算新坐标(x′，y′)。假设待目标点为Q0，Q0在相机成像面上的投影为q0(x0，y0)，由旋转矩阵求得X轴平行于水平面的图像坐标系下q0点坐标为(x0′，y0′)，由几何关系得目标点Q0的俯仰角为α0满足式3：其中，lps为像素实际尺寸，f为相机镜头焦距,(xc，yc)为图像中心。对某一目标点而言，可以按上述方法并经式3分别计算出其在初始状态时Q0和位移状态时Q1的真实俯仰角α0和α1，α0为初始状态时目标点Q0的真实俯仰角，α1为位移时目标点Q1的真实俯仰角。4、位置追踪的步骤：采用数字图像相关法(DIC)跟踪目标点在图像中的位置变化，DIC算法可以采用通用算法，也可以采用本专利技术优化后的算法。5、挠度计算的步骤：如图3所示，Q0为某一目标点实际位置，Q1为目标点Q0位移后的实际位置，由Q0至Q1的位移量S即为该目标点的挠度，q0和q1分别为Q0和Q1在相机成像面上的投影位置，O点为光心，θ为机俯仰角(显然，相机成像面与其垂直)，α0和α1分别为Q0和Q1点的真实俯仰角，f为焦距，θ、α0以及α1均为相对于水平面的夹角；基于小孔成像模型中的几何关系，由Q0至Q1的位移量S满足式8。从而，可以按式(8)的挠度计算公式，求出目标点的挠度S(即待测目标点的实际真实挠度)。其中，T为待测目标点到相机的距离，可通过激光测距仪测得，α0和α1分别为目标点在初始状态时和位移时的真实俯仰角。作为优选，本专利技术所使用的DIC包括快速相关匹配算法和特征点匹配算法，将变形图的子区与参考图的子区进行整像素搜索，获得变形图中测量点的整像素位置(u,v)；选取合适的亚像素位移算法进行亚像素搜索，以获得目标点亚像素位移。进一步地，所述位置追踪的步骤具体包括以下步骤以跟踪目标点在图像中的位置变化：将变形图的子区与参考图子区进行整像素搜索,在变形前图像中以测量点q0(x0，y0)为中心，用(2M+1)×(2M+1)的方形模板取矩形计算子区；在变形后的目标图像中选取搜索的起始点，以其中心用同样的模板选取计算子区，按式(4)建立参考子区与旋转后的变形子区灰度关系，利用改进的微粒群优化算法(PSO)获得最佳初始值附近的点，随后利用微区梯度下降搜索法(BBGDS)来快速地获得最终的最佳初始估计，并确定其整像素初始位移u和v，式中，f(xi，yj)是变形前图像中坐标为(xi，yj)点子区的灰度分布，g(x′i，y′j)变形后图像中坐标为(x′i，y′j)点子区的灰度分布，和分别表示两个点子区的灰度平均值。为避免了NR算法中Hessian矩阵的重复计算问题，利用IC-GN算法来进行快速亚像素搜索。IC-GN算法通过式(5)优化的ZNSSD相关函数CZNSSD来实现快速搜索：其中，P＝(u，v)T是变形参数，ΔP＝(Δu，Δv)T是迭代过程中变形参数的增量；f(x)和g(x)分别是全局坐标x＝[x，y，1]T的变形前参考图和变形后目标图的灰度分布，和分别表示两子区的平均灰度值，ξ＝[Δx，Δy，1]T是子区局部像素坐标；形函数描述了目标图子区的变形量，表示参考子区形函数增量矩阵。通过最小化式(5)可得到ΔP的解为：其中，是参考子区的灰度梯度，H是2×2的Hessian矩阵：每次迭代过程中变形参数乘以变形参数增量矩阵的逆得到新的变形参数，即：以此方式不断重复迭代至满足迭代要求，输出变形子区的亚像素位移参数P。本专利技术的测量方法是一种非接触的光学的方法，能用于桥梁、高塔、隧道、起重机械等一些复杂的大型建筑设施运营过程中多点挠度实时检测。该方法根据测量过程中测量目标点在视场中位置准确地计算其和相机连线的俯仰角，在测量过程中保证选取视场中任何位置作为测量点均可以得到精确的测量结果，同时具备远程非接触式、实时、多点挠度同步测量的特点，并采用高效、鲁棒的匹配算法对其进行跟踪，以确定图像追踪具有亚像素精度。本专利技术考虑了基于视觉传感器的挠度测量中，多个测量点因在视场中位置不同而仰角不同的影响，测量结果更精确；同时，在测试现场，相本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于目标点仰角变化的单目相机挠度测量方法，其特征在于，包括：相机设置的步骤：调整相机使得待测量目标点出现在相机的视场中，测量目标点到相机的距离；相机位姿获取的步骤：相机设置完成后，测量以获取相机的位姿参数，包括相机俯仰角θ和滚转角β；真实俯仰角计算的步骤：结合每个目标点的在图像上坐标和相机的固有参数(包括相机焦距和像素点实际物理尺寸)可以求出各目标点在不同状态时的真实俯仰角α；位置追踪的步骤：采用数字图像相关法(DIC)跟踪目标点在图像中的位置变化；挠度计算的步骤：基于小孔成像模型中的几何关系，由Q0至Q1的位移量S满足式8；按式(8)的挠度计算公式，求出目标点的挠度S为：

【技术特征摘要】
1.一种基于目标点仰角变化的单目相机挠度测量方法，其特征在于，包括：相机设置的步骤：调整相机使得待测量目标点出现在相机的视场中，测量目标点到相机的距离；相机位姿获取的步骤：相机设置完成后，测量以获取相机的位姿参数，包括相机俯仰角θ和滚转角β；真实俯仰角计算的步骤：结合每个目标点的在图像上坐标和相机的固有参数(包括相机焦距和像素点实际物理尺寸)可以求出各目标点在不同状态时的真实俯仰角α；位置追踪的步骤：采用数字图像相关法(DIC)跟踪目标点在图像中的位置变化；挠度计算的步骤：基于小孔成像模型中的几何关系，由Q0至Q1的位移量S满足式8；按式(8)的挠度计算公式，求出目标点的挠度S为：其中，T为待测目标点到相机的距离，可通过激光测距仪测得，α0和α1分别为目标点在初始状态时和位移时的真实俯仰角。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述真实俯仰角α优选可以按以下方法计算：调整后图像坐标(x，y)可以看作由横轴平行于水平面的图像坐标系绕图像中心(xc，yc)旋转了β角后的位置，两者关系满足式(1)，其中，旋转矩阵M为：待测目标点在相机成像面上的投影点的图像坐标为(x，y)，其绕图像中心(xc，yc)旋转β后得到新坐标为(x′，y′)，其满足式(2)：其中，从而可以利用式2计算新坐标(x′，y′)；假设待目标点为Q0，Q0在相机成像面上的投影为q0(x0，y0)，由旋转矩阵求得X轴平行于水平面的图像坐标系下q0点坐标为(x0′，y0′)，由几何关系得目标点Q0的俯仰角为α0满足式(3)：其中，lps为像素实际尺寸，f为相机镜头焦距,(xc，yc)为图像中心；对某一目标点而言，可以按上述方法并经式(3)分别计算出其在初始状态和位移状态的真实俯仰角α0和α1，α0为初始状态时目标点Q0的真实俯仰角，α1为位移时目标点Q1的真实俯仰角。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，本发明所使用的DIC包括快速相关匹配算法和特征点匹配算法，将变形图的子区与参考图的子区进行整像素搜索，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张东升，王硕，李晓东，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：上海,31