基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方法

文档序号:10623573阅读:345来源:国知局
基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方法,利用照片拼合形成该结构体的完整照片,利用完整照片获取该结构体的轮廓线影像;将不同时期获得的轮廓线影像进行重叠形成叠差影像;从而获得结构体不同时期测量的相对变形数据;本发明用于检测和评价桥梁等结构体的安全性,获取数据时间短,具有工作效率高、成本低、可实现高频大范围桥梁安全监测的优点,提高桥梁等结构体的安全预警能力;不同于现有的点监测方式的不全面性,本发明用于监测桥梁等结构体,可较快速度的获取整个结构体的全部轮廓线数据并通过叠差影像获取只要照片能够拍到的部位的结构变形,用于评价结构体的安全性真实而客观最大化的避免人为的主观因素影响。
【专利说明】
基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方法
技术领域
[0001] 本发明设及一种±木工程领域,特别设及一种基于轮廓线影像叠差分析的结构变 形监测方法。
【背景技术】
[0002] 在±木结构工程领域,特别是桥梁等具有一定寿命的结构体,需要采取切实有效 的监测管理措施,W确保运些结构在使用期间杜绝重大安全事故的发生。
[0003] 现有技术中,桥梁等较为重要的结构体的检查通常指借助脚手架或专用装备到关 注位置对主体结构进行近距观察和测试,通常所需费用较高,并难W得到结构整体状况变 化的量化数据,还会影响结构体的正常运营使用,比如影响桥梁的车辆正常通行。还有较为 简单且有效的监测方式是利用定点摄影获取不同时间或不同工况下结构体上特征散斑图 形的变化情况进行关键点或局部区域的变形监测,该方法是建立在固定摄影并能获得清晰 图像基础上的,一般只适用于室内小型结构的变形监测或室外大型结构指定点的短期变形 监测,不能用于大体量的±木建筑结构整体及组成部件几何形态变化的监测。迄今为止,尚 不能经济、方便地获得大型±木建筑结构整体及组成部件几何形态变化的全息数据,使对 大型±木建筑结构整体及组成结构长期安全性的评价失去了重要基础数据。
[0004] 因此,需要一种能够经济、方便地获取大型±木建筑结构整体及组成部件几何形 态变化的全息数据的监测手段和分析方法,根据所获取历史全息数据的比较分析,判断大 型±木建筑结构整体及组成结构近期的安全状况,并预测结构性态的发展趋势;在对大型 ±木建筑结构进行监测的同时,并不影响其运营使用,可经济高效、及时准确地发现设及桥 梁等结构安全的隐患病害,确保安全使用。

【发明内容】

[0005] 有鉴于此,本发明的目的是提供一种基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方 法,能够经济方便的获取结构整体及组成部件的几何形态变化数据,根据所获取结构历次 全息数据的比较分析,判断大型±木建筑结构整体及组成结构近期的安全状况,并预测结 构性态的发展趋势;在对大型±木建筑结构进行监测的同时,并不影响其运营使用,可经济 高效、及时准确地发现设及桥梁等结构安全的隐患病害,确保安全使用。
[0006] 本发明的基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方法,包括下列步骤:
[0007] a.获取结构体的照片,并利用照片拼合形成该结构体的完整照片或者该结构体所 关注部位的完整照片,利用完整照片获取该结构体的或者该结构体所关注部位的轮廓线影 像;
[000引b.根据步骤a按不同时期对同一结构体或者该结构体所关注部位获取轮廓线影像 图;
[0009] C.将不同时期获得的轮廓线影像进行透视重叠,形成结构体的或者该结构体所关 注部位的叠差影像;
[0010] d.根据步骤C中的叠差影像获取同一轮廓线在不同时期的差值,从而获得结构体 不同时期的相对变形数据。
[0011] 进一步,所述结构体为桥梁;
[0012] 进一步,步骤C中,将步骤a获得的轮廓线影像与步骤b获得的轮廓线影像进行透视 重叠时,使结构体的无变形点完全重合;
[0013] 进一步,步骤C中,将首次获取的轮廓线影像作为基准影像,按设定周期获得的轮 廓线影像与基准影像进行透视重叠形成叠差影像;
[0014] 进一步,步骤d中,相对变形数据由下列公式获得
,其中f为变形值;hs为 结构体在变形方向的实际尺寸数据;hr为结构体在变形方向体轮廓线高度影像尺寸数据;a 为同一轮廓线两次影像叠差的差值尺寸;
[0015] 进一步,步骤a中,所述轮廓线影像由点群构成;步骤d中,将轮廓线影像点群分成 若干区段,同一区段在不同时期轮廓线影像点群的重屯、差值为该区段的变形值;将各区段 的轮廓线影像点群的重屯、差值连线则获得结构体沿长度方向的变形曲线,所述变形曲线为 所述相对变形数据;
[0016] 进一步,还包括步骤e:将基于轮廓线影像叠差分析得到的结构变形曲线与结构体 在对应周期内的理论变形曲线进行比较分析,评价结构体的安全状态;
[0017] 进一步,步骤a中,所述轮廓线影像为结构体的整体、局部或结构体上的部件的轮 廓线影像;
[0018] 进一步,步骤a中,获取结构体的照片过程为:根据监测对象体量的大小,采用定点 或多视角摄影获取反映结构体主体并包含所关注部位的照片。
[0019] 进一步,通过对包含所有关注部位及组成构件的结构整体在设定周期获得的历次 照片进行基于轮廓线影像叠差分析,能够获得结构整体和各关注部位及组成构件的全息变 形数据。
[0020] 本发明的有益效果:本发明的基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方法,通 过定点或多视角摄影获取反映结构主体并包含所关注主要组成部件的照片,进行照片处理 获得数字化结构轮廓线影像图,并将各个时期的同一结构轮廓线影像与首次结构轮廓线影 像进行透视重叠,获取不同时期的结构变形数据,根据历次变形数据的分析可W评价和预 测结构的安全状况,整个过程简单而方便;构件各分区段的变形代表值采用前后该区段前 后两次轮廓线影像点群的重屯、之差,避免了传统影像变形测试只能依据特征散斑变化获得 指定点或特定小区域的变形状况的缺陷,能够获得照片范围内的大型结构总体和各关注部 位及组成部件的全息几何变形数据;对结构进行检测的同时,并不影响结构体的运营使用 (如桥梁通车);能够经济高效、及时准确发现设及桥梁等结构体安全的隐患病害,确保安全 使用。
[0021] 本发明用于检测和评价桥梁的安全性,获取数据手段简单,操作方便,时间短,效 率高,要求低;采用增加结构体照片摄取的频次,可实现结构体的安全监测,W提高桥梁等 结构体的安全预警能力,因而具有工作效率高、成本低,可实现高频大范围桥梁安全监测的 优点。
[0022] 不同于现有的控制点变形监测方式的不全面性,本发明用于监测桥梁等结构体, 可快速地获取整个结构体及其组成部件的全部轮廓线数据并通过透视叠差影像分析获取 照片范围内的结构及其组成部件的变形,用于评价结构体的安全性全面而客观;检测数据 的读取存储到后期的数据分析处理由软件在自动完成,不仅降低了传统检测方法要求检测 人员素质比较高的缺点,还能最大化的避免人为的主观因素影响;
[0023] 本发明用于桥梁等结构体的检测及安全评价,降低日常管理人员技术要求,能够 实现大型±木建筑结构如桥梁等结构体的安全评估及预警,有效保障结构安全运营,降低 其管、养成本,具有较大的社会和经济意义,同时也具有较好的应用前景。
【附图说明】
[0024] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述。
[0025] 图1为本发明程序框图;
[0026] 图2为梁体叠差影像图(试验图);
[0027] 图3为图2的局部放大图;
[002引图4为轮廓线邢成图。
【具体实施方式】
[0029] 图1为本发明程序框图,图2为梁体叠差影像图(试验图);图3为图2的局部放大图; 图4为轮廓线邢成图,如图所示:本实施例的基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方 法,包括下列步骤:
[0030] a.获取结构体的照片,并利用照片拼合形成该结构体的完整照片或者该结构体所 关注的部位的完整照片,利用完整照片获取该结构体的或者该结构体所关注的部位的轮廓 线影像,该结构体所关注的部位指的是结构体监测时需重点监测的部位;通过照片组合重 构获取结构体的=维数字模型通过现有的软件即可实现,通过结构体的=维数字模型获取 结构体的轮廓线影像则是利用现有软件获得点云构成的轮廓图像(现有软件即可实现),根 据结构体的点云构成的轮廓图像会根据轮廓得出相应的轮廓线,从而构成结构体的轮廓线 影像;因结构体的体积较大,通过多照张片重构才能获取全面的整体结构,需重构后才能得 到=维数字模型;实际检测时,轮廓线影像可W为结构体的整体、局部或结构体上的部件的 轮廓线影像;根据需要进行选择;
[0031] b.根据步骤a按不同时期对同一结构体或者该结构体所关注的部位获取轮廓线影 像图;
[0032] C.将不同时期获得的轮廓线影像进行透视重叠,形成结构体的或者该结构体所关 注的部位的叠差影像;重叠时需设定零点坐标,即不同时期获得的轮廓线影像在零点坐标 处重叠,并对比不同时期轮廓线影像的轮廓线之间的差值;
[0033] d.根据步骤C中的叠差影像获取同一轮廓线在不同时期的差值,从而获得结构体 不同时期的相对变形数据,根据步骤C中的差值,获取相对变形数据,即不同次获得的轮廓 线之间的差值反应出的结构体与轮廓线相对应部位的变形数据。
[0034] 本实施例中,所述结构体为桥梁;桥梁的安全评价为常态工作,本发明的方法更能 适应于桥梁;桥梁整体轮廓的变形数据能够反映出桥梁的安全状态,与现有的方法相比,操 作简便,并不需要清晰的针对某一部位或某一点获取数据;对于桥梁来说,本方法可监测桥 梁本体、钢巧架的各个杆件、拱桥的拱变形等,针对于所有承力部件均实用,避免现有技术 中针对各个部件的具有针对性的监测而造成人力物力的极大的浪费;而本方法仅仅是通过 拍摄多张重构后获得S维立体模型的照片即可。
[0035] 本实施例中,步骤C中,将步骤a获得的轮廓线影像与步骤b获得的轮廓线影像进行 重叠时,使结构体的无变形点完全重合;无变形点指的是结构体在该处不会发生变形,就桥 梁来说,一般选择桥梁的桥墳或者其他对桥梁本身的支点(变形可忽略);完全重合的支点 作为重叠的零点坐标,为评价结构整体的变形提供基准。
[0036] 本实施例中,步骤C中,将首次获取的轮廓线影像作为基准影像,按设定周期获得 的轮廓线影像与基准影像进行透视重叠形成叠差影像;基准影像指的是作为对比的基准, 为不同时期(按设定周期进行拍照合并)所获得的轮廓线影像提供对比基础,W获得较为可 观的对比结果。
[0037] 本实施例中,步骤d中,相对变形数据由下列公式获得
I其中f为变形值; hs为结构体在变形方向的真实尺寸数据,可用设计尺寸代替;hr为结构体在变形方向体轮 廓线高度影像尺寸数据;a为同一轮廓线两次影像叠差的差值尺寸;方法较为简单,所有参 数均容易获得,且较为客观真实,不依赖于摄影地点等位置的准确性和唯一性。
[0038] 本实施例中,步骤a中,所述轮廓线影像由点群构成;步骤d中,将轮廓线影像点群 分成若干区段,同一区段在不同时期轮廓线影像点群的重屯、差值为该区段的差值;将各区 段的轮廓线影像点群的重屯、差值连线则获得结构体沿长度方向的变形曲线,所述变形曲线 为所述相对变形数据;对于基准影像来说,变形曲线则为基准曲线;如图4所示,形前(基准 影像)的梁体上轮廓线影像点群I,下轮廓线影像点群n,变形后的梁体上轮廓线影像点群 虹,下轮廓线影像点群IV,每一点群均具有重屯、线,运些重屯、线构成了相对应的轮廓线,如 图4所示,通过轮廓线之间的差值aW及梁体上下轮廓线之间的测量值,则可获得实际变形 值。
[0039] 本实施例中,还包括步骤e:将基于轮廓线影像叠差分析得到的结构变形曲线与结 构体在对应周期内的理论变形曲线进行比较分析,评价结构体的安全状态;针对桥梁来说, 不同时期均具有安全允许的理论变形曲线(标准变形数据,通过计算或者核算而获得并预 存),用来与不同时期的实测相对变形数据对比,当相对变形数据超过标准变形数据,则会 相应评价安全等级。
[0040] 本实施例中,步骤a中,获取结构体的照片过程为:根据监测对象体量的大小,采用 定点或多视角摄影获取反映结构体主体并包含所关注部位的照片。
[0041] 实际使用时,通过对包含所有关注部位及组成构件的结构整体在设定周期获得的 历次照片进行基于轮廓线影像叠差分析,能够获得结构整体和各关注部位及组成构件的全 息变形数据。
[0042] 如图2、图3所示,通过对梁体进行试验,对梁体加载20吨载荷和加载30吨载荷,并 将两种载荷下的梁体拍照、获取轮廓线影像、形成叠差影像,由图2可W看出,加载20吨载荷 和加载30吨载荷的叠差图,虽然较为模糊,但还是可W看出轮廓线的变形前后的错开,图3 是图2的部分放大结构,可W清楚地看出轮廓线加载20吨载荷和加载30吨载荷错开较为明 显,其中A为加载20吨时的轮廓线,B为加载30吨时的轮廓线,根据公式进行计算,即可获得 最终的相对变形数据;可将加载20吨载荷设定为变形前(基准影像)的梁体上轮廓线影像点 群I,下轮廓线影像点群n,加载30吨载荷设定为变形后的梁体上轮廓线影像点群虹,下轮 廓线影像点群IV,每一点群均具有重屯、线,运些重屯、线构成了相对应的轮廓线,如图4所示, 通过轮廓线之间的差值aW及梁体上下轮廓线之间的测量值,则可获得实际变形值。
[0043]最后说明的是,W上实施例仅用W说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较 佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可W对本发明的技 术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围,其均应涵盖在本 发明的权利要求范围当中。
【主权项】
1. 一种基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方法,其特征在于:包括下列步骤: a. 获取结构体的照片,并利用照片拼合形成该结构体的完整照片或者该结构体所关注 的部位的完整照片,利用完整照片获取该结构体的或者该结构体所关注的部位的轮廓线影 像; b. 根据步骤a按不同时期对同一结构体或者该结构体所关注的部位获取轮廓线影像 图; C.将不同时期获得的轮廓线影像进行透视重叠,形成结构体的或者该结构体所关注的 部位的叠差影像; d.根据步骤C中的叠差影像获取同一轮廓线在不同时期的差值,从而获得结构体不同 时期的相对变形数据。2. 根据权利要求1所述的基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方法,其特征在于: 所述结构体为桥梁。3. 根据权利要求2所述的基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方法,其特征在于: 步骤C中,将步骤a获得的轮廓线影像与步骤b获得的轮廓线影像进行透视重叠时,使结构体 的无变形点完全重合。4. 根据权利要求1所述的基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方法,其特征在于: 步骤C中,将首次获取的轮廓线影像作为基准影像,按设定周期获得的轮廓线影像与基准影 像进行透视重叠形成叠差影像。5. 根据权利要求4所述的基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方法,其特征在于: 步骤d中,相对变形数据由下列公式获得,其中f为变形值,hs为结构体在变形方向 的实际尺寸数据,hr为结构体在变形方向体轮廓线高度影像尺寸数据,a为同一轮廓线两次 影像叠差的差值尺寸。6. 根据权利要求4所述的基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方法,其特征在于: 步骤a中,所述轮廓线影像由位于结构体轮廓上的轮廓线影像点群构成。7. 根据权利要求6所述的基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方法,其特征在于: 步骤d中,将轮廓线影像点群分成若干区段,同一区段在不同时期轮廓线影像点群的重屯、差 值为该区段的变形值;将各区段的轮廓线影像点群的重屯、差值连线则获得结构体沿长度方 向的变形曲线,所述变形曲线为所述相对变形数据。8. 根据权利要求7所述的基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方法,其特征在于: 还包括步骤e:将基于轮廓线影像叠差分析得到的变形曲线与结构体在对应周期内的理论 变形曲线进行比较,评价结构体的安全状态。9. 根据权利要求1所述的基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方法,其特征在于: 步骤a中,所述轮廓线影像为结构体的整体、局部或结构体上的部件的轮廓线影像。10. 根据权利要求1所述的基于轮廓线影像叠差分析的结构变形监测方法,其特征在 于:步骤a中,获取结构体的照片过程为:根据监测对象体量的大小,采用定点或多视角摄影 获取反映结构体主体并包含所关注部位的照片。
【文档编号】G01B11/16GK105987672SQ201610300691
【公开日】2016年10月5日
【申请日】2016年5月9日
【发明人】周志祥, 周劲宇, 张生军, 唐亮
【申请人】周劲宇
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