一种裂缝监测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种裂缝监测方法及系统，涉及裂缝监测技术领域。该方法包括：根据初始时刻两个相机拍摄的待监测裂缝的初始图像，利用三维DIC方法确定两个初始图像上相对应的初始位置点；通过初始位置点、双目相机非线性成像模型和最小二乘法确定的初始三维坐标计算待监测裂缝的初始宽度；根据监测时间后两个相机拍摄的待监测裂缝的监测图像，利用二维DIC方法确定初始位置点在监测图像上对应的监测位置点；通过监测位置点确定的监测三维坐标计算待监测裂缝的当前宽度；根据初始三维坐标、监测三维坐标、初始宽度和当前宽度，确定待监测裂缝的变化情况。本发明专利技术通过DIC方法的匹配算法提高裂缝宽度变化的检测分辨率，实现高分辨率监测。

【技术实现步骤摘要】
一种裂缝监测方法及系统
本专利技术涉及裂缝监测
，特别是涉及一种裂缝监测方法及系统。
技术介绍
目前基于机器视觉原理的裂缝检测或监测方法基本都是使用单目相机，实现过程是：先对单目相机获得的裂缝图像进行预处理与裂缝识别，得到裂缝的整像素边缘，然后再对所识别出的裂缝整像素边缘进行亚像素定位。这样就可以实现裂缝宽度变化的高分辨率检测或监测。然而，当相机光轴不垂直于被测结构表面或是被测结构表面不是平面时，将带来一定的误差或根本无法进行检测或监测；而且，即便进行了裂缝边缘的亚像素定位，据目前公开资料所能达到的裂缝宽度变化的检测分辨率也较低。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种裂缝监测方法及系统，通过数字图像相关（digitalimagecorrelation，DIC）方法的高精度定位算法提高裂缝宽度变化的检测分辨率，实现裂缝宽度变化的高分辨率监测。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种裂缝监测方法，包括：获取初始时刻双目立体视觉的第一相机拍摄的待监测裂缝的第一初始图像和第二相机拍摄的所述待监测裂缝的第二初始图像，所述第一初始图像上的第一初始位置点和第二初始位置点，以及所述第一相机和所述第二相机的内部参数、外部参数和畸变向量；所述第一初始位置点与所述第二初始位置点的连线垂直于所述待监测裂缝的走向；根据所述第一初始图像、所述第二初始图像、所述第一初始位置点和所述第二初始位置点，通过三维数字图像相关方法确定所述第二初始图像上所述第一初始位置点对应的第三初始位置点，和所述第二初始位置点对应的第四初始位置点；根据所述第一初始位置点、所述第二初始位置点、所述第三初始位置点、所述第四初始位置点、所述内部参数、所述外部参数和所述畸变向量，通过双目相机非线性成像模型和最小二乘法，得到所述第一初始位置点的第一初始三维坐标和所述第二初始位置点的第二初始三维坐标；根据所述第一初始三维坐标和所述第二初始三维坐标，确定所述待监测裂缝的初始宽度；获取监测时间后所述第一相机拍摄的所述待监测裂缝的第一监测图像和所述第二相机拍摄的所述待监测裂缝的第二监测图像；根据所述第一初始图像、所述第二初始图像、所述第一监测图像、所述第二监测图像、所述第一初始位置点、所述第二初始位置点、所述第三初始位置点和所述第四初始位置点，通过二维数字图像相关方法分别确定所述第一监测图像上所述第一初始位置点对应的第一监测位置点，和所述第二初始位置点对应的第二监测位置点，以及所述第二监测图像上所述第三初始位置点对应的第三监测位置点，和所述第四初始位置点对应的第四监测位置点；根据所述第一监测位置点、所述第二监测位置点、所述第三监测位置点、所述第四监测位置点、所述内部参数、所述外部参数和所述畸变向量，通过双目相机非线性成像模型和最小二乘法，得到所述第一监测位置点的第一监测三维坐标和所述第二监测位置点的第二监测三维坐标；根据所述第一监测三维坐标和所述第二监测三维坐标，确定所述待监测裂缝在所述监测时间后的当前宽度；根据所述第一初始三维坐标、所述第二初始三维坐标、所述第一监测三维坐标、所述第二监测三维坐标、所述初始宽度和所述当前宽度，确定所述待监测裂缝的变化情况。可选的，所述根据所述第一初始图像、所述第二初始图像、所述第一初始位置点和所述第二初始位置点，通过三维数字图像相关方法确定所述第二初始图像上所述第一初始位置点对应的第三初始位置点，和所述第二初始位置点对应的第四初始位置点，具体包括：获取所述第一初始图像的灰度分布和所述第二初始图像的灰度分布；根据所述第一初始图像的灰度分布、所述第二初始图像的灰度分布和所述第一初始位置点，通过三维数字图像相关方法确定所述第二初始图像上所述第一初始位置点对应的第三初始位置点；根据所述第一初始图像的灰度分布、所述第二初始图像的灰度分布和所述第二初始位置点，通过三维数字图像相关方法确定所述第二初始图像上所述第二初始位置点对应的第四初始位置点。可选的，所述根据所述第一初始图像的灰度分布、所述第二初始图像的灰度分布和所述第一初始位置点，通过三维数字图像相关方法确定所述第二初始图像上所述第一初始位置点对应的第三初始位置点，具体包括：根据所述第一初始图像的灰度分布，确定所述第一初始图像中以所述第一初始位置点为中心、大小为（2M+1）像素×（2M+1）像素的图像区域为参考图像子区，并得到所述参考图像子区的参考灰度分布；M为整数；根据所述参考图像子区和所述第二初始图像的灰度分布，利用二阶形函数确定所述参考图像子区投影变换在所述第二初始图像上的目标图像子区，并得到所述目标图像子区的目标灰度分布；式中，表示目标图像子区中像素点的横坐标，x0表示参考图像子区的中心像素点(x0,y0)的横坐标，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)距离中心像素点(x0,y0)的横向距离，表示参考图像子区的中心像素点(x0,y0)的横向视差，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的横向视差对x求的一阶偏导数，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的横向视差对y求的一阶偏导数，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)距离中心像素点(x0,y0)的纵向距离，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的横向视差先对x求后再对x求的二阶偏导数，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的横向视差先对x求后再对y求的二阶偏导数，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的横向视差先对y求后再对y求的二阶偏导数，表示目标图像子区中像素点的纵坐标，y0表示参考图像子区的中心像素点(x0,y0)的纵坐标，表示参考图像子区的中心像素点(x0,y0)的纵向视差，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的纵向视差对x求的一阶偏导数，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的纵向视差对y求的一阶偏导数，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的纵向视差先对x求后再对x求的二阶偏导数，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的纵向视差先对x求后再对y求的二阶偏导数，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的纵向视差先对y求后再对y求的二阶偏导数，xi表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的横坐标，yj表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的纵坐标；根据所述参考灰度分布和所述目标灰度分布，通过最小平方距离相关系数，确定所述参考图像子区与所述目标图像子区的相关函数；式中，表示参考图像子区的参考灰度分布，表示目标图像子区的目标灰度分布；利用牛顿-拉普森迭代法通过公式求解所述相关函数的极值，得到和的值；式中，表示待求解参数向量，；表示待求解参数，，，，，，，，，，，，；根据和的值，以及所述第一初始位置点的坐标，通过公式，得到所述第三初始位置点的坐标；()表示所述第一初始位置点的坐标，()表示所述第三初始位置点的坐标。可选的，所述根据所述第一初始三维坐标和所述第二初始三维坐标，确定所述待监测裂缝的初始宽度，具体包括：根据所述第一初始三维坐标和所述第二初始三维坐标，利用公式计算得到所述待监测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种裂缝监测方法，其特征在于，包括：/n获取初始时刻双目立体视觉的第一相机拍摄的待监测裂缝的第一初始图像和第二相机拍摄的所述待监测裂缝的第二初始图像，所述第一初始图像上的第一初始位置点和第二初始位置点，以及所述第一相机和所述第二相机的内部参数、外部参数和畸变向量；所述第一初始位置点与所述第二初始位置点的连线垂直于所述待监测裂缝的走向；/n根据所述第一初始图像、所述第二初始图像、所述第一初始位置点和所述第二初始位置点，通过三维数字图像相关方法确定所述第二初始图像上所述第一初始位置点对应的第三初始位置点，和所述第二初始位置点对应的第四初始位置点；/n根据所述第一初始位置点、所述第二初始位置点、所述第三初始位置点、所述第四初始位置点、所述内部参数、所述外部参数和所述畸变向量，通过双目相机非线性成像模型和最小二乘法，得到所述第一初始位置点的第一初始三维坐标和所述第二初始位置点的第二初始三维坐标；/n根据所述第一初始三维坐标和所述第二初始三维坐标，确定所述待监测裂缝的初始宽度；/n获取监测时间后所述第一相机拍摄的所述待监测裂缝的第一监测图像和所述第二相机拍摄的所述待监测裂缝的第二监测图像；/n根据所述第一初始图像、所述第二初始图像、所述第一监测图像、所述第二监测图像、所述第一初始位置点、所述第二初始位置点、所述第三初始位置点和所述第四初始位置点，通过二维数字图像相关方法分别确定所述第一监测图像上所述第一初始位置点对应的第一监测位置点，和所述第二初始位置点对应的第二监测位置点，以及所述第二监测图像上所述第三初始位置点对应的第三监测位置点，和所述第四初始位置点对应的第四监测位置点；/n根据所述第一监测位置点、所述第二监测位置点、所述第三监测位置点、所述第四监测位置点、所述内部参数、所述外部参数和所述畸变向量，通过双目相机非线性成像模型和最小二乘法，得到所述第一监测位置点的第一监测三维坐标和所述第二监测位置点的第二监测三维坐标；/n根据所述第一监测三维坐标和所述第二监测三维坐标，确定所述待监测裂缝在所述监测时间后的当前宽度；/n根据所述第一初始三维坐标、所述第二初始三维坐标、所述第一监测三维坐标、所述第二监测三维坐标、所述初始宽度和所述当前宽度，确定所述待监测裂缝的变化情况。/n...

【技术特征摘要】
1.一种裂缝监测方法，其特征在于，包括：
获取初始时刻双目立体视觉的第一相机拍摄的待监测裂缝的第一初始图像和第二相机拍摄的所述待监测裂缝的第二初始图像，所述第一初始图像上的第一初始位置点和第二初始位置点，以及所述第一相机和所述第二相机的内部参数、外部参数和畸变向量；所述第一初始位置点与所述第二初始位置点的连线垂直于所述待监测裂缝的走向；
根据所述第一初始图像、所述第二初始图像、所述第一初始位置点和所述第二初始位置点，通过三维数字图像相关方法确定所述第二初始图像上所述第一初始位置点对应的第三初始位置点，和所述第二初始位置点对应的第四初始位置点；
根据所述第一初始位置点、所述第二初始位置点、所述第三初始位置点、所述第四初始位置点、所述内部参数、所述外部参数和所述畸变向量，通过双目相机非线性成像模型和最小二乘法，得到所述第一初始位置点的第一初始三维坐标和所述第二初始位置点的第二初始三维坐标；
根据所述第一初始三维坐标和所述第二初始三维坐标，确定所述待监测裂缝的初始宽度；
获取监测时间后所述第一相机拍摄的所述待监测裂缝的第一监测图像和所述第二相机拍摄的所述待监测裂缝的第二监测图像；
根据所述第一初始图像、所述第二初始图像、所述第一监测图像、所述第二监测图像、所述第一初始位置点、所述第二初始位置点、所述第三初始位置点和所述第四初始位置点，通过二维数字图像相关方法分别确定所述第一监测图像上所述第一初始位置点对应的第一监测位置点，和所述第二初始位置点对应的第二监测位置点，以及所述第二监测图像上所述第三初始位置点对应的第三监测位置点，和所述第四初始位置点对应的第四监测位置点；
根据所述第一监测位置点、所述第二监测位置点、所述第三监测位置点、所述第四监测位置点、所述内部参数、所述外部参数和所述畸变向量，通过双目相机非线性成像模型和最小二乘法，得到所述第一监测位置点的第一监测三维坐标和所述第二监测位置点的第二监测三维坐标；
根据所述第一监测三维坐标和所述第二监测三维坐标，确定所述待监测裂缝在所述监测时间后的当前宽度；
根据所述第一初始三维坐标、所述第二初始三维坐标、所述第一监测三维坐标、所述第二监测三维坐标、所述初始宽度和所述当前宽度，确定所述待监测裂缝的变化情况。


2.根据权利要求1所述的裂缝监测方法，其特征在于，所述根据所述第一初始图像、所述第二初始图像、所述第一初始位置点和所述第二初始位置点，通过三维数字图像相关方法确定所述第二初始图像上所述第一初始位置点对应的第三初始位置点，和所述第二初始位置点对应的第四初始位置点，具体包括：
获取所述第一初始图像的灰度分布和所述第二初始图像的灰度分布；
根据所述第一初始图像的灰度分布、所述第二初始图像的灰度分布和所述第一初始位置点，通过三维数字图像相关方法确定所述第二初始图像上所述第一初始位置点对应的第三初始位置点；
根据所述第一初始图像的灰度分布、所述第二初始图像的灰度分布和所述第二初始位置点，通过三维数字图像相关方法确定所述第二初始图像上所述第二初始位置点对应的第四初始位置点。


3.根据权利要求2所述的裂缝监测方法，其特征在于，所述根据所述第一初始图像的灰度分布、所述第二初始图像的灰度分布和所述第一初始位置点，通过三维数字图像相关方法确定所述第二初始图像上所述第一初始位置点对应的第三初始位置点，具体包括：
根据所述第一初始图像的灰度分布，确定所述第一初始图像中以所述第一初始位置点为中心、大小为（2M+1）像素×（2M+1）像素的图像区域为参考图像子区，并得到所述参考图像子区的参考灰度分布；M为整数；
根据所述参考图像子区和所述第二初始图像的灰度分布，利用二阶形函数确定所述参考图像子区投影变换在所述第二初始图像上的目标图像子区，并得到所述目标图像子区的目标灰度分布；式中，表示目标图像子区中像素点的横坐标，x0表示参考图像子区的中心像素点(x0,y0)的横坐标，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)距离中心像素点(x0,y0)的横向距离，表示参考图像子区的中心像素点(x0,y0)的横向视差，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的横向视差对x求的一阶偏导数，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的横向视差对y求的一阶偏导数，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)距离中心像素点(x0,y0)的纵向距离，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的横向视差先对x求后再对x求的二阶偏导数，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的横向视差先对x求后再对y求的二阶偏导数，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的横向视差先对y求后再对y求的二阶偏导数，表示目标图像子区中像素点的纵坐标，y0表示参考图像子区的中心像素点(x0,y0)的纵坐标，表示参考图像子区的中心像素点(x0,y0)的纵向视差，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的纵向视差对x求的一阶偏导数，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的纵向视差对y求的一阶偏导数，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的纵向视差先对x求后再对x求的二阶偏导数，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的纵向视差先对x求后再对y求的二阶偏导数，表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的纵向视差先对y求后再对y求的二阶偏导数，xi表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的横坐标，yj表示参考图像子区中像素点(xi,yi)的纵坐标；
根据所述参考灰度分布和所述目标灰度分布，通过最小平方距离相关系数，确定所述参考图像子区与所述目标图像子区的相关函数；式中，表示参考图像子区的参考灰度分布，表示目标图像子区的目标灰度分布；
利用牛顿-拉普森迭代法通过公式求解所述相关函数的极值，得到和的值；式中，表示待求解参数向量，；表示待求解参数，，，，，，，，，，，，；
根据和的值，以及所述第一初始位置点的坐标，通过公式，得到所述第三初始位置点的坐标；()表示所述第一初始位置点的坐标，()表示所述第三初始位置点的坐标。


4.根据权利要求1所述的裂缝监测方法，其特征在于，所述根据所述第一初始三维坐标和所述第二初始三维坐标，确定所述待监测裂缝的初始宽度，具体包括：
根据所述第一初始三维坐标和所述第二初始三维坐标，利用公式计算得到所述待监测裂缝的初始宽度；(x1,y1,z1)表示所述第一初始三维坐标，(x2,y2,z2)表示所述第二初始三维坐标。


5.根据权利要求1所述的裂缝监测方法，其特征在于，所述根据所述第一初始图像、所述第二初始图像、所述第一监测图像、所述第二监测图像、所述第一初始位置点、所述第二初始位置点、所述第三初始位置点和所述第四初始位置点，通过二维数字图像相关方法分别确定所述第一监测图像上所述第一初始位置点对应的第一监测位置点，和所述第二初始位置点对应的第二监测位置点，以及所述第二监测图像上所述第三初始位置点对应的第三监测位置点，和所述第四初始位置点对应的第四监测位置点，具体包括：
获取所述第一初始图像的灰度分布、所述第二初始图像的灰度分布、所述第一监测图像的灰度分布和所述第二监测图像的灰度分布；
根据所述第一初始图像的灰度分布、所述第一监测图像的灰度分布和所述第一初始位置点，通过二维数字图像相关方法确定所述第一监测图像上所述第一初始位置点对应的第一监测位置点；
根据所述第一初始图像的灰度分布、所述第一监测图像的灰度分布和所述第二初始位置点，通过二维数字图像相关方法确定所述第一监测图像上所述第二初始位置点对应的第二监测位置点；
根据所述第二初始图像的灰度分布、所述第二监测图像的灰度分布和所述第三初始位置点，通过二维数字图像相关方法确定所述第二监测图像上所述第三初始位置点对应的第三监测位置点；
根据所述第二初始图像的灰度分布、所述第二监测图像的灰度分布和所述第四初始位置点，通过二维数字图像相关方法确定所述第二监测图像上所述第四初始位置点对应的第四监测位置点。


6.根据权利要求5所述的裂缝监测方法，其特征在于，所述根据所述第一初始图像的灰度分布、所述第一监测图像的灰度分布和所述第一初始位置点，通过二维数字图像相关方法确定所述第一监测图像上所述第一初始位置点对应的第一监测位置点，具体包括：
根据所述第一初始图像的灰度分布，确定所述第一初始图像中以所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡友发，李飞，
申请(专利权)人：北京思莫特科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11