一种基于立体视觉实时重建三维冲刷坑的装置和方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于立体视觉实时重建三维冲刷坑的装置和方法，本发明专利技术装置分为水槽和桩柱配置部分

【技术实现步骤摘要】
一种基于立体视觉实时重建三维冲刷坑的装置和方法


[0001]本专利技术涉及水沙动力学实验和图像处理领域，具体为一种基于立体视觉实时重建三维冲刷坑的装置和方法
。

技术介绍

[0002]冲刷是局部沉积物随水
、
砂的搬运而引起的多相流的长期物理过程，其广泛影响着河流或海洋环境中的结构，尤其是桥墩的稳定性
。
由于桥墩周围过水面积减小
、
水流流速增大，发展出高动量的下潜水流
、
马蹄形涡等密集涡结构，导致墩周河床近壁区剪应力增加，河床沉积物被水流搬运，局部冲刷使得床面高程逐步降低形成冲刷坑
。
局部冲刷会导致桥墩基础埋深减小，承压能力降低，严重时会导致桥梁的倒塌
。
因此，精确测量冲刷坑三维表面的时空变化以了解冲刷演化过程对水利和海洋工程建设与保护至关重要
。
[0003]近年来，一种非接触式测量技术
——
立体视觉技术大量应用于三维物体表面的测量，它利用两台相机拍摄同一场景，进行左右图像匹配后通过计算同一空间点在两幅图像的视差，获得该点的三维坐标值
。
然而，由于冲刷过程中水体通常存在大量悬浮泥沙颗粒，该技术应用于冲刷坑测量时通常需清空水体后进行图像采集以利于匹配，因此无法实时重建冲刷坑，还会使得冲刷不连续且受到扰流干扰，降低观测结果的可靠性
。
此外，传统的图像匹配算法例如
SIFT
和
SURF
算法在纹理稀疏的冲刷坑区域无法实现匹配的精度与鲁棒性要求
。
因此，本专利技术提出了一种基于立体视觉重建三维冲刷坑的装置和方法，克服上述技术难题，以期广泛应用在相关领域，为局部冲刷发展过程的实验观测和数值模拟提供更多数据支持
。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对目前冲刷坑实时观测技术的不足，提出了基于立体视觉实时重建三维冲刷坑的装置和方法
。
[0005]本专利技术的一方面提供了一种基于立体视觉实时重建三维冲刷坑的装置，包括水槽和桩柱配置部分
、
激光散斑矩阵发射组件部分
、
双目摄像头组件部分以及算法部分，
[0006]所述水槽和桩柱配置部分，用于创建桥墩冲刷环境和冲刷坑观测对象，
[0007]所述激光散斑矩阵发射组件部分，在冲刷坑区域产生可见激光散斑阵列，用于图像匹配；
[0008]所述双目摄像头组件部分，用于获取全面的冲刷坑和激光散斑二维图像信息
。
[0009]所述算法部分包括自适应中值滤波算法
、SLoFTR
匹配算法与三维重建算法，用于建立冲刷坑表面时空实时演化模型
。
[0010]本专利技术的另一方面提供了一种基于立体视觉实时重建三维冲刷坑的方法，采用上述装置，具体是：
[0011]利用高穿透性的激光散斑矩阵照射冲刷坑，采用自适应中值滤波算法去除图像中杂乱的悬浮泥沙粒子，得到可供匹配的布满激光散斑场的冲刷坑图像；
[0012]采用改进后的
SLoFTR
算法提取激光散斑特征信息；
[0013]匹配左右图像的同一空间点，利用三维重建算法得到所有匹配点的三维坐标随时间的变化，在匹配稀疏处进行插值得到冲刷坑三维表面时空演化信息，从而建立冲刷坑表面时空实时演化模型
。
[0014]本专利技术的有益效果：
[0015]1、
本专利技术装置结构简单，各组件采购方便
、
成本较低且可重复使用，观测系统核心
Raspberry Pi 4B
单板计算机可实现观测过程的自动化
。
[0016]2、
本专利技术针对桩柱冲刷场景，使用激光散斑矩阵照射底床，结合去噪算法实现了冲刷坑三维信息的实时非侵入式采集；改进的
SLoFTR
算法增强了对冲刷坑表面激光散斑矩阵匹配信息的抓取能力，提高了重建三维表面的精度
。
[0017]3、
本专利技术装置利用立体视觉技术，重建岸滩冲流带的地面和波浪三维表面，实现桩柱冲刷过程的准确记录和重现
。
有助于桩柱局部冲刷坑三维表面发展
、
局部冲刷水流泥沙耦合效应和影响机理等方面的研究
。
附图说明
[0018]图1为本专利技术的装置示意图
。
[0019]图2为双目相机标定模型
。
[0020]图3为
SLoFTR
算法提取粗细粒度特征网络结构示意图
。
具体实施方式
[0021]下面将结合附图和实施例对本专利技术作进一步说明
。
[0022]如图1所示，本专利技术实施例公开了一种基于立体视觉实时重建三维冲刷坑的装置，包括水槽和桩柱配置部分
、
激光散斑矩阵发射组件部分
、
双目摄像头组件部分以及算法部分
。
[0023]所述水槽和桩柱配置部分用以创建合理的桥墩冲刷环境和冲刷坑观测对象，包括透明玻璃水槽1，桩柱模型2，泥沙底床
3。
所述的透明玻璃水槽可供摄像机拍摄水槽内部图像，且通过配套的水泵循环系统长时间提供类似于自然冲刷条件下的水流；所述的桩柱模型用于模拟自然条件下的桥墩；所述的泥沙底床泥沙颗粒级配适应模型实验尺度，保证模型实验与原型的弗劳德数相似性
。
[0024]所述激光散斑矩阵发射组件部分可在冲刷坑区域产生可见激光散斑阵列以用于图像匹配，包括半导体激光二极管激光器4‑
1、4
‑
2。
所述的半导体激光二极管激光器内部的稳定单波激光依次通过双凸镜
、
聚光镜及散斑镜，最后通过镜头输出，其穿透性强，输出的散斑亮度均匀，具有较好的一致性
。
[0025]优选地，在适当的角度放置两激光器，消除桩柱导致的阴影，使激光散斑完全覆盖冲刷坑表面
。
[0026]所述双目摄像头组件部分用于获取全面的冲刷坑和激光散斑二维图像信息，包括相机5‑
1、5
‑
2、5
‑
3、5
‑4，相机支撑架6‑
1、6
‑2，外置触发装置
7。
[0027]在本实施例中，所述的四台相机规格完全一致，均采用高分辨率
CCD
相机
。
相机5‑
1、
相机5‑2和相机5‑
3、
相机5‑4分别组成双目摄像机组，对称布设在水槽两侧近壁处以消除
桩柱模型造成的视野盲区；所述的相机支撑架为不锈钢结构，使用相机底座将相机固定于不锈钢支撑架的顶部横轴两端，调整拍摄角度和放置高度，确保四相机的视野重叠区域将桩柱周围的冲刷坑完全包括在内
。
[0028]在一具体实现方式中，所述的外置触发装置内部装有
Raspberry 本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于立体视觉实时重建三维冲刷坑的装置，包括水槽和桩柱配置部分
、
激光散斑矩阵发射组件部分
、
双目摄像头组件部分以及算法部分，其特征在于：所述水槽和桩柱配置部分，用于创建桥墩冲刷环境和冲刷坑观测对象；所述激光散斑矩阵发射组件部分，在冲刷坑区域产生可见激光散斑阵列，用于图像匹配；所述双目摄像头组件部分，用于获取全面的冲刷坑和激光散斑二维图像信息；所述算法部分包括自适应中值滤波算法
、SLoFTR
匹配算法与三维重建算法，用于建立冲刷坑表面时空实时演化模型
。2.
根据权利要求1所述的一种基于立体视觉实时重建三维冲刷坑的装置，其特征在于：所述水槽和桩柱配置部分包括透明玻璃水槽
、
桩柱模型和泥沙底床；所述的透明玻璃水槽供双目摄像头组件部分拍摄水槽内部图像；所述的桩柱模型用于模拟自然条件下的桥墩；所述的泥沙底床的泥沙颗粒级配适应模型实验尺度，保证模型实验与原型的弗劳德数相似性
。3.
根据权利要求2所述的一种基于立体视觉实时重建三维冲刷坑的装置，其特征在于：所述透明玻璃水槽还通过配套的水泵循环系统长时间提供类似于自然冲刷条件下的水流
。4.
根据权利要求1所述的一种基于立体视觉实时重建三维冲刷坑的装置，其特征在于：所述激光散斑矩阵发射组件采用一对半导体激光二极管激光器
。5.
根据权利要求1所述的一种基于立体视觉实时重建三维冲刷坑的装置，其特征在于：所述双目摄像头组件部分包括四台相机和外置触发装置；两个相机组成一对，构成双目摄像机组；在水槽两侧近壁处对称设置所述双目摄像机组，以消除桩柱模型造成的视野盲区；所述的外置触发装置内部装有
Raspberry Pi 4B
单板计算机与
Arducam CamArray Hat
相机同步组件
...

【专利技术属性】
技术研发人员：林颖典，季久丰，袁野平，
申请(专利权)人：东海实验室，
类型：发明
国别省市：