| 标题 | 基于机器视觉技术的单点多目标结构位移监测 |
| 范文 | 张小明 樊可清 叶肖伟 摘要：基于机器视觉的动态位移监测技术，由于其具有的非接触、实时性、远距离、便携性等优点近年来得到了较快发展。本文提出了一种基于机器视觉技术的单点多目标结构位移监测方法，详细阐述了基于数字图像处理技术的模板匹配算法和多目标位移计算方法。采用工业数码相机和高倍变焦镜头，利用图像化编程语言LabVIEW开发了单点多目标位移监测系统，并对该系统进行了试验研究。研究结果表明，基于机器视觉技术的单点多目标结构位移监测方法现实可行，适用于大型结构的同步多点振动或转动位移监测。 关键词：结构健康监测；机器视觉；模板匹配；LabVIEW；单点多目标 中图分类号：TU198+.3文献标识码：A Single-point multi-target structural displacement monitoring based on machine vision technology Zhang Xiao-ming 1Fan Ke-qing1Ye Xiao-wei2 (1. School of Information Engineering, Wuyi University, Jiangmen 529020, China) 2. College of Civil Engineering and Architecture, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China.) Abstract: Machine vision-based dynamic displacement monitoring technology has gained rapid development in recent years due to its advantages in terms of non-contact, real-time, long-distance, easy to implementation, etc. In this paper, a single-point multi-target structural displacement monitoring method based on machine vision technology is proposed. The pattern matching algorithm based on the digital image processing technology as well as the multi-target displacement calculation method are presented in detail. A single-point multi-target structural displacement monitoring system is developed by use of the industrial digital camera and the high-power zoom lens, together with the graphical programming language LabVIEW. The results of the laboratory tests demonstrate that the method of single-point multi-target structural displacement monitoring based on the machine vision technology is feasible, and suitable for synchronous monitoring of the multi-target oscillatory or rotational displacement of large-scale structures. Keywords: structural health monitoring; machine vision; pattern matching; LabVIEW; single-point multi-target 0．引言 结构健康监测已经成为土木工程领域重要的研究课题之一。结构的实时动态变形、振动或转动位移监测是结构健康监测和故障诊断监测中重要的研究内容，也是分析工程结构力学特性的一个基本物理参数。基于机器视觉技术的新兴结构位移监测方法因其具有的远距离、非接触、实时性等优点近年来在国内外得到了较快发展[1-2]。Li等[3]提出了基于图像运动模糊算法的机器视觉方法用于测量结构振动振幅，并对单个被测物体进行试验研究验证该方法的可行性。Lee等[4]基于数字图像处理技术并利用商业相机构建了基于机器视觉的转动角度测量系统，在实验室测试中测量误差可达到1.0%。Fukuda等[5]基于鲁棒性物体搜寻算法研发机器视觉位移测量系统，对Vincent Thomas大桥的结构位移进行测量，并与线性可变差动变压器(LVDT, linear variable differential transformer)位移测量系统进行同步测量，两者的测量结果保持很好的一致性。 以上研究和应用都是基于单目视觉单目标（简称单点单目标）的结构位移监测，即单点视觉只能监测单个目标，而不能同时实现单点多目标的实时监测。基于此，本文提出了基于数字图像处理技术的位移计算方法，描述了模板匹配算法对测量目标点的准确定位，研发了基于机器视觉技术的单点多目标结构位移监测系统。通过试验研究验证了本文提出的方法以及系统的可行性，从而提高了机器视觉技术在结构健康监测中的功效并节约了应用成本。 1．模板匹配算法 基于机器视觉的位移监测系统的理论核心是数字图像处理技术中的模板匹配算法，而模板匹配算法的数学理论核心是相关运算。因此，模板匹配算法又可称为相关匹配算法[6]。 1．1相关运算 从信号角度来分析，相关表示两个信号或一个信号自身不同时刻的相关程度。两个一维连续时间信号w(t)与f(t)的相关运算由下面的积分所定义，即： （1） （2） 其中，式（1）表示自相关，式（2）表示互相关。 当两信号w和f为离散时间信号时，相关运算定义为： （3） 式中w(n)，f(n)表示两个离散时间信号函数，x表示位移量。 随着计算机技术的不断进步，以计算机为平台的数字信号处理得到越来越广泛的应用。图像处理技术以数字信号处理为背景，数字图像处理技术中的模板匹配算法源于数字信号处理的相关（或卷积）运算。 1．2数字图像的相关匹配算法 二维数字图像本质上是一种二维离散时间信号，由式（3）可以得到二维数字图像的相关运算表达式为： （4） 式中，w和f表示两幅数字图像，且设其尺寸大小分别为M×N和m×n，(x，y)表示图像w的中心点在平面坐标系中的位置坐标，假设m=2a+1且n=2b+1，其中a，b为正整数，则求和的上下限s和t表示为w和f的共同范围，即乘积求和的重叠部分。 |
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