基于自然纹理特征结构全场位移监测的损伤识别方法技术

本发明专利技术公开了基于自然纹理特征结构全场位移监测的损伤识别方法，该方法包括以下步骤：利用图像特征提取法提取桥梁的边缘线型，并通过叠差法处理获得桥梁边缘的连续挠度曲线；解析变形前后桥梁特征点的相对位置变化，得到桥梁结构全场位移矢量的初始计算结果；设定矢量场一致性约束条件，并利用桥梁结构边缘的连续挠度值对桥梁结构位移矢量场的误匹配进行筛除，得到桥梁结构全场位移矢量；利用全场位移矢量的转角变化率对桥梁结构进行损伤识别。本发明专利技术可以通过图像尺度不变特征变换提取结构表面的自然纹理特征，通过计算变形前后特征点与平面参考系的相对位置关系，提取出结构表面的全场位置矢量，从而解决测试数据不完备的问题。备的问题。备的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于自然纹理特征结构全场位移监测的损伤识别方法


[0001]本专利技术涉及损伤识别术领域，具体来说，涉及基于自然纹理特征结构全场位移监测的损伤识别方法。

技术介绍

[0002]目前，在结构的有限的测点上布置相应的传感器获得动态响应信息开展结构损伤识别，都是假定结构模型自由度与观测自由度保持一致。然而，在实际工程中，由于各种条件的影响，经常会造成观测数据不完整的问题。要从根本解决这一问题，就需要测点越多越好，但是实际结构上布置的测点数是有限的。对于结构损伤识别而言，若监测数据不完整，那么得到的有用信息就不够充分，这将使得损伤识别问题只能在没有充分已知信息的状况下求解。因此参数损伤识别方法面临因测试数据不足导致损伤识别困难的问题。
[0003]任何结构都可以看作是由刚度、质量、阻尼矩阵组成的力学系统。结构损伤一旦发生，结构参数也随之发生改变，从而导致系统的响应发生改变。所以，结构形态特征的改变可视为结构早期损伤发生的标志。近年来计算机图像处理技术的迅速崛起为参数损伤识别方法弥补实测数据不足的短板提供了技术支撑。另一方面，参数损伤识别着重于构建结构力学特征与损伤之间的关系，是结构损伤识别的基本理论体系，可以为基于图像处理技术的结构损伤识别方法提供结构的力学行为理论，将图像与结构力学行为进行关联。因此参数损伤识别方法与数字图像融合的研究具有广阔的应用前景。

技术实现思路

[0004]针对相关技术中的问题，本专利技术提出基于自然纹理特征结构全场位移监测的损伤识别方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
[0005]为此，本专利技术采用的具体技术方案如下：
[0006]基于自然纹理特征结构全场位移监测的损伤识别方法，该方法包括以下步骤：
[0007]S1、利用图像特征提取法提取桥梁的边缘线型，并通过叠差法处理获得桥梁边缘的连续挠度曲线；
[0008]S2、通过在桥梁周围设置不动点来解析变形前后桥梁特征点的相对位置变化，分析得到桥梁结构全场位移矢量的初始计算结果；
[0009]S3、利用S1获得的桥梁结构边缘的连续挠度值对桥梁结构全场位移矢量的误匹配进行筛除，得到桥梁结构精确的全场位移矢量；
[0010]S4、通过全场位移矢量转角变化率来对桥梁结结构进行损伤识别。
[0011]进一步的，所述利用图像特征提取法提取各工况下桥梁的边缘线型，并通过叠差法处理获得桥梁边缘的连续挠度曲线包括以下步骤：
[0012]S11、利用图像透视变换法提取各工况下桥梁的等效正射投影图像；
[0013]S12、通过对像素尺寸标定获取桥梁等效正射投影图像的监测分辨率，并利用该监测分辨率将桥梁等效正射投影图像的像素尺寸向变形监测尺寸进行换算，通过像素位差获
取结构的实测变形值；
[0014]S13、利用图像特征提取法提取桥梁等效正射投影图像中桥梁的特征点，删除周围无用的特征点后，保留桥梁主体部位的边缘点；
[0015]S14、对提取的结构边缘点进行拟合，得到结构的边缘线型，将提取的结构边缘线扣除该工况下的初始边缘线，得到能够与百分表进行对比的结构整体变形挠度曲线。
[0016]进一步的，所述解析变形前后桥梁特征点的相对位置变化，分析得到桥梁结构全场位移矢量的初始计算结果包括以下步骤：
[0017]S21、通过变形前后桥梁结构表面的特征点代替同名点近似模拟全场位移；
[0018]S22、采用SIFT特征点匹配法获取的变形前后桥梁图像特征匹配结果组成桥梁结构全场位移提取的源数据；
[0019]S23、在桥梁周围布置不动点，并保证不动点在图像中，将特征点位置与不动点位置进行联系，通过不动点来计算特征点在平面的位置变化量；
[0020]S24、通过求解桥梁结构变形前后初始匹配特征点对的矢量集合提取桥梁结构全场位移矢量的初始结果。
[0021]进一步的，所述利用S1获得的桥梁结构边缘的连续挠度值对桥梁结构全场位移矢量的误匹配进行筛除包括以下步骤：
[0022]判断匹配出的结构全场位移矢量是否满足结构变形协调规律，若与结构的变形协调规律一致，则为正确匹配；若不一致，则可判定为误匹配；
[0023]判断匹配出的结构全场位移矢量转角θ是否存在明显的异常，若不存在，则为正确匹配；若存在则认定该矢量为错误匹配并进行筛除；
[0024]通过提取的边缘线型的最大挠度值进行矢量长度误匹配筛除，若矢量长度不存在明显异常则为正确匹配；若存在明显异常则为误匹配进行筛除；
[0025]若还有无法判断的异常矢量，则利用边缘全息变形信息对对应位置的矢量长度开展精确对比分析；若在结构表面全场位移矢量中局部区域存在集中的转角或挠度连续异常变化，并且该区域与其相邻区域变形连续性关系紧密，是由其周边区域变形发展而来，且满足结构变形协调性，此时对该区域异常的矢量筛除需谨慎对待。
[0026]进一步的，所述角度一致性约束为桥梁结构边缘挠度的截面转角，且所述截面转角的计算公式如下：
[0027][0028]式中，θ表示转角，y表示扰度，f(x)表示桥梁结构横坐标x的一个连续函数，f'(x)表示函数f(x)的导数。
[0029]进一步的，所述基于桥梁结构全场位移矢量的损伤识别指标对桥梁结构进行损伤识别包括以下步骤：
[0030]S41、分析设定转角变化率为桥梁结构全场位移矢量的损伤识别指标，并求解桥梁结构全场位移矢量的转角变化率；
[0031]S42、利用转角变化率的损伤识别指标对桥梁结构的损伤位置进行判别；
[0032]S43、在损伤位置确定后，利用转角变化率异常部位的相邻转角差值进行损伤程度的辨识。
[0033]进一步的，所述桥梁结构全场位移矢量的转角变化率的计算公式如下：
[0034][0035]其中，θ'
n
为损伤后结构全场位移矢量的转角，θ
n
为未损伤时结构全场位移矢量的转角，K为转角变化率损伤指标。
[0036]本专利技术的有益效果为：
[0037]1)本专利技术可以通过图像尺度不变特征变换提取结构表面的自然纹理特征，通过计算变形前后特征点与平面参考系的相对位置关系，提取出结构表面的全场位置矢量，从而解决测试数据不完备的问题。
[0038]2)本专利技术提出了适用于结构全场位移监测的损伤识别指标，可以实现对桥梁的损伤识别，有效缓解测试数据不完备导致结构损伤识别困难的问题。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0040]图1是根据本专利技术实施例的基于自然纹理特征结构全场位移监测的损伤识别方法的流程示意图；
[0041]图2是根据本专利技术实施例的基于自然纹理特征结构全场位移监测的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于自然纹理特征结构全场位移监测的损伤识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、利用图像特征提取法提取桥梁的边缘线型，并通过叠差法处理获得桥梁边缘的连续挠度曲线；S2、通过在桥梁周围设置不动点来解析变形前后桥梁特征点的相对位置变化，分析得到桥梁结构全场位移矢量的初始计算结果；S3、设定矢量场一致性约束条件，并利用S1获得的桥梁结构边缘的连续挠度值对桥梁结构全场位移矢量的误匹配进行筛除，得到桥梁结构精确的全场位移矢量；S4、通过全场位移矢量转角变化率来对桥梁结结构进行损伤识别；其中，所述利用图像特征提取法提取各工况下桥梁的边缘线型，并通过叠差法处理获得桥梁边缘的连续挠度曲线包括以下步骤：S11、利用图像透视变换法提取各工况下桥梁的等效正射投影图像；S12、通过对像素尺寸标定获取桥梁等效正射投影图像的监测分辨率，并利用该监测分辨率将桥梁等效正射投影图像的像素尺寸向变形监测尺寸进行换算，通过像素位差获取结构的实测变形值；S13、利用图像特征提取法提取桥梁等效正射投影图像中桥梁的特征点，删除周围无用的特征点后，保留桥梁主体部位的边缘点；S14、对提取的结构边缘点进行拟合，得到结构的边缘线型，将提取的结构边缘线扣除该工况下的初始边缘线，得到能够与百分表进行对比的结构整体变形挠度曲线；所述解析变形前后桥梁特征点的相对位置变化，分析得到桥梁结构全场位移矢量的初始计算结果包括以下步骤：S21、通过变形前后桥梁结构表面的特征点代替同名点近似模拟全场位移；S22、采用SIFT特征点匹配法获取的变形前后桥梁图像特征匹配结果组成桥梁结构全场位移提取的源数据；S23、在桥梁周围布置不动点，并保证不动点在图像中，将特征点位置与不动点位置进行联系，通过不动点来计算特征点在平面的位置变化量；S24、通过求解桥梁结构变形前后初始匹配特征点的矢量集合提取桥梁结构全场位移矢量的初始结果。基于自然纹理特征结构全场位移监测的损伤识别方法基于自然纹理特征结构全场位移监测的损伤识别方法。2.根据权利要求1所述的基于自然纹理特征结构全场位移监测的损伤识别方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：楚玺，段鑫，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：