一种圆柱体异形鼓曲检测装置与识别方法与流程

本发明涉及检测技术领域，特别涉及一种圆柱体异形鼓曲检测装置与识别方法。

背景技术：

现代工程结构及桥梁向大跨和重载发展，形状为圆柱体的钢管混凝土柱具有承受断裂、变形、失稳等损伤的优势。当承受地震、超载等非线性荷载作用时，建筑结构的损伤会加速。人们用低周反复荷载试验模拟地震受力，研究了大尺寸的钢管混凝土柱抗震性，虽然基于图像的损伤检测及裂纹识别研究已形成热点，但是较少讨论钢管混凝土柱在裂纹产生前的鼓曲变形的图像检测，未见用单目视觉融合激光一起进行钢管损伤变形的三维异形曲面检测。观测受载荷后的钢管混凝土柱可知，鼓曲变形的表面轮廓不是规则的三维异形曲面。目前，对于鼓曲变形损伤程度的检测基本上是采用接触式测量方法，需要检测人员借助专用设备定期进行检测，工作强度大、检测费用高且对工作的安全要求也很高。同时，由于鼓曲面是不规则的异形曲面，所以在人工测量时容易产生较大的测量误差，难以达到较高的测量精度。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术中存在的缺点，提供一种检测精度高、成本低、工艺简单的圆柱体异形鼓曲检测装置，是将单目视觉与激光组合用于检测。

本发明的另一目的在于提供一种圆柱体异形鼓曲检测识别方法，可以检测出钢管混凝土柱在受到低周反复荷载后出现异形鼓曲的最大直径。

本发明的目的通过下述技术方案实现：

一种圆柱体异形鼓曲检测装置，包括摄像机2、激光测距仪4、水平仪3和三脚架1；三脚架1包括三脚支架13和三脚架基座12，三脚支架13的三个支架通过连接肋15和中轴滑块14来调节三个支架张开的角度，从而能够微调摄像机2的高度；三脚支架13的上方是三脚架基座12，三脚架基座12设置有插 槽，插槽中插有插板11，摄像机2通过螺纹与插板11相连接；三脚架基座12的外部固定连接有外伸板16，用于安装激光测距仪4，外伸板16的上表面开有沟槽，沟槽与活动滑块17的底部凸起结构配合连接，使得活动滑块17可以在外伸板16上自由滑动；三脚架基座12上固定有弹簧19，用于对活动滑块17产生推力，使活动滑块17向右滑动；外伸板16的外端固定连接有固定挡板18，通过活动滑块17与固定挡板18将激光测距仪4夹紧。

白色挡板6位于钢管混凝土柱5的后方，与钢管混凝土柱5的鼓曲面相切，并且垂直于摄像机2的光轴。白色挡板6用于遮挡后面的复杂背景，减少噪声，同时作为视觉检测空间几何参数的基准。

三脚架基座12上安装有两个水平仪3，分别平行和垂直于摄像机2的光轴，用于保证摄像机2的光轴平行于水平地面8。

所述激光测距仪的精度为0.1mm。

一种圆柱体异形鼓曲检测识别方法，是采用上述的圆柱体异形鼓曲检测装置，将单目视觉与激光测距组合用于检测钢管混凝土柱在受到低周反复荷载后出现异形鼓曲的最大直径，具体包括下述步骤：

(1)试件加载：对钢管混凝土柱试件加载，获得带有异形鼓曲面的钢管混凝土柱；将白色挡板放在钢管混凝土柱的后方，正对着摄像机且紧贴着异形鼓曲面；

(2)摄像机标定和像素标定：通过摄像机标定来获取用于校正拍摄图像畸变的摄像机内部参数和畸变参数；通过像素标定来得到像素距离与实际物理距离的转换关系，即单位像素对应的毫米长度；

(3)获取异形鼓曲的图像并去畸变：通过摄像机捕获异形鼓曲的数字图像，然后根据摄像机的标定结果对数字图像进行畸变校正，得到异形鼓曲的校正图像；

(4)灰度化与平滑：将异形鼓曲的校正图像进行灰度化，将其红、绿、蓝三个分量以不同的权值进行加权平均；然后用高斯函数对检测区域进行平滑处理，获得异形鼓曲的平滑单通道灰度图像；

(5)激光测距：用激光测距仪测量摄像机到白色挡板的距离，建立实际曲线边缘点与成像边缘参数之间的映射关系、像素与检测目标的数学转换关系；

(6)改进的Canny边缘检测：使用快速定义阈值的Canny算法，得到异形鼓曲的边缘图像；

(7)鼓曲最大像素宽度求取：使用基于二次灰度值处理的霍夫变换，寻找和计算与异形鼓曲最大直径两端点处相切的圆，并进行二次灰度阈值处理，减少剩余的噪点；

(8)计算钢管混凝土柱最大鼓曲直径：建立几何模型，通过物理参数转换，计算得到异形鼓曲的最大鼓曲直径与鼓曲高度。

步骤(2)中，摄像机的光轴与钢管混凝土柱的底面处于同一平面上。

步骤(5)中，所述用激光测距仪测量摄像机到白色档板的距离，是测量激光测距仪的发射端到白色挡板的距离，而且激光测距仪的发射端与摄像机的镜头在相同的深度距离上。

步骤(5)中，建立实际曲线边缘点与成像边缘参数之间的映射关系，是指利用几何相似原理，用激光测距仪测量目标到白色挡板的距离和相关参数，建立实际变形与成像参数的关系，减少测量的形状误差；所述建立像素与检测目标的数学转换关系，是指找出一幅图像中单位毫米对应像素点的个数，再通过读取图像两端上对应长度的像素之和，计算出测量对象的实际参数。

步骤(6)中，改进的Canny边缘检测是指：在传统的Canny边缘检测算法的基础上，添加可以控制高阈值与低阈值的滚动条，实时改变Canny算法中的高低阈值，实现高效定义合适的阈值，逼近最优的Canny边缘图像，对图像进行分割。

步骤(7)中，鼓曲最大像素宽度求取包括以下步骤：

(7-1)以图像上每一个像素点为圆心，以已知的半径r(或半径值域)在参数平面上画圆，并把结果进行累加，将图像空间上的边缘点映射到参数空间中；

(7-2)得到一个累加单元A(x,y,r)；

(7-3)找出参数平面上的峰值点，这个位置就对应了图像上的圆心；

(7-4)对累加单元A大小排序，即对图像中存在的圆进行大小排序；若图像中有n个像素点，则对应有n个累加单元；对其排序，寻找最大值的累加单元；取较大的前几个累加单元进行比较，得到与异形鼓曲相切的圆弧上的最大点；

(7-5)用霍夫变换检测左右轮廓(例如直线)，将两轮廓间区域的所有像素点(不包含边缘点)灰度值赋为0，即区间内所有白点变为黑色，可减少剩余 的噪点。

步骤(7)中，所述霍夫变换是指通过霍夫圆检测与二次灰度值处理，获得最大鼓曲像素直径。

步骤(8)中，计算钢管混凝土柱最大鼓曲直径，包括下述步骤：

(8-1)设第i个圆(为最左边与曲线相切)的圆心横坐标为x_i，该圆半径为r_i，便可得到该圆相切的最左点，也为左边最大鼓曲处的点；

(8-2)设第j个圆(为最右边与曲线相切)的圆心横坐标为x_j，该圆半径为r_j，便可得到该圆相切的最右点，也为右边最大鼓曲处的点；

(8-3)x坐标上的第j和i个圆的最大边缘切点间的距离就是钢管混凝土柱最大鼓曲直径的像素宽度w2，结合几何模型的参数关系，最终可求得钢管混凝土柱最大鼓曲直径：

$2r=\frac{\sqrt{dis{1}^2-dis{3}^2}\·w2\·w}{w1\·dis4}.$

步骤(8)中，所述物理参数转换是指根据获得的实际曲线边缘点与成像边缘参数之间的映射关系，以及像素与检测目标的数学转换关系，把像素距离参数转化为物理距离参数。

本发明与现有技术相比具有如下优点和效果：

(1)本发明的圆柱体异形鼓曲检测装置，将摄像机、激光测距仪和水平仪同时安放在三脚架上，并且满足测量的需求，提高了测量装置的机动性、灵活性及其测量的准确性，避免频繁轮流使用互相分离的摄像机与激光测距仪而降低测量效率与测量精度。

(2)本发明采用白色挡板在辅助激光获得测量所需参数的同时，遮挡后面的复杂背景，减少噪声；并且设置了分别与摄像机的光轴平行和垂直的两个水平仪，保证摄像机的光轴平行于水平地面，提高测量精度。

(3)本发明使用非接触式的单目视觉与激光测量异形鼓曲最大直径，避免手工测量，减轻劳动强度，提高工作效率与安全水平。

(4)本发明设计了人机交互的定义阈值的变量指令功能，当按下相关指令，可改变Canny算法中的高低阈值的大小定义合适的阈值，可对图像进行初步分割，与传统Canny算法相比，大大缩短了寻找最佳高低阈值的时间，提高了效率。

(5)本发明使用基于二次灰度值处理的霍夫变换，寻找和计算与鼓曲最大 直径两端点处相切的圆，并进行二次灰度阈值处理，减少剩余的噪点，可获得试件精确的最大鼓曲位置以及异形鼓曲的最大直径。

附图说明

图1为本发明装置使用时的三维示意图。

图2为本发明装置的主视示意图。

图3为本发明装置的俯视示意图。

图4为本发明测量方法中的几何关系及各参数三维示意图。

图5为本发明测量方法中的几何关系及各参数俯视示意图。

图6为本发明测量方法中的实施流程图。

图7为本发明测量方法中的改进Canny边缘检测算法效果图。

图8为本发明测量方法中的改进的霍夫圆检测效果图。

其中：1、三脚架；2、摄像机；3、水平仪；4、激光测距仪；5、钢管混凝土柱；6、白色档板；7、电子计算机；8、水平地面；11、插板；12、三脚架基座；13、三脚支架；14、中轴滑块；15、连接肋；16、外伸板；17、活动滑块；18、固定挡板；19、弹簧。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。

实施例

本实施例的装置结构如图1、图2和图3所示，包括三脚架1、摄像机2、两个水平仪3、激光测距仪4、钢管混凝土柱5、白色档板6、用于存储摄像机2获取的图像并且进行数字图像处理的电子计算机7。

三脚架1包括三脚支架13和三脚架基座12，三脚支架13的三个支架通过连接肋15和中轴滑块14来调节三个支架张开的角度，从而能够微调摄像机2的高度，同时稳定放置三脚架1；三脚支架13的上方是三脚架基座12，三脚架基座12设置有插槽，插槽中插有插板11，摄像机2通过螺纹与插板11相连接； 三脚架基座12的外部固定连接有外伸板16，用于安装激光测距仪4，外伸板16的上表面开有沟槽，沟槽与活动滑块17的底部凸起结构配合连接，使得活动滑块17可以在外伸板16上自由滑动；三脚架基座12上固定有弹簧19，用于对活动滑块17产生推力，使活动滑块17向右滑动；外伸板16的外端固定连接有固定挡板18，通过活动滑块17与固定挡板18将激光测距仪4夹紧。三脚架基座12上安装有两个水平仪3，分别平行和垂直于摄像机2的光轴，用于保证摄像机2的光轴平行于水平地面8。白色挡板6位于钢管混凝土柱5的后方，与钢管混凝土柱5的鼓曲面相切，并且垂直于摄像机2的光轴；白色挡板6用于遮挡后面的复杂背景，减少噪声，同时作为视觉检测空间几何参数的基准。

本发明的实施方法如图6所示，具体的实施步骤为：

步骤1：采用荷载-位移混合控制的加载方法，分两阶段施加载，加载装置伺服驱动的自动压力设备：MTS拟动力测试系统，型号为MTS FlexTest GT,还包括控制器、传感器等。方案如下：

1-1.试件屈服前的弹性阶段，用荷载控制分级加载制度。加载级数为5kN，直至试件达到屈服荷载，每个荷载步循环2次。

1-2.试件屈服后，用位移控制。每级位移循环2次，直至试件出现较明显损伤破坏或承载力下降到极限荷载的85％，再卸载。

经过步骤1后，可以获得带有异形鼓曲的试件。

步骤2:通过摄像机2捕获异形鼓曲的数字图像，存储到电子计算机7中。同时对摄像机2进行摄像机标定和像素标定，通过摄像机标定得到用于校正拍摄图像畸变的摄像机内部参数和畸变参数，通过像素标定可以得到像素距离与实际物理距离的转换关系。然后，根据标定结果对获取的图像进行畸变校正。

步骤3：用激光测距仪4测量摄像机2到白色挡板6的距离，即附图4中的dis4。

步骤4：设标准板宽度为wmm，图像中标准板的像素宽度为w1、最大鼓曲处的像素宽度为w2。最大鼓曲的像素高度为h2mm。根据图4和5的几何关系，可以得到：

$\frac{w2}{2\·r1}=\frac{w1}{w},\frac{h2}{h1}=\frac{w1}{w}$

其中，r1和r，h1和h存在确定的映射关系，即r1＝f₁(r),h1＝f₂(h),

通过转换最终可得出下式：

$r=\frac{\sqrt{dis{1}^2-dis{3}^2}\·w2\·w}{2\·w1\·dis4}$

$h=\frac{dis1\·h2\·w}{w1\·(dis1+dis2)}$

通过上式，可以把求异形鼓曲的直径2r和高度h的问题转化为求最大鼓曲处的像素宽度w2和最大鼓曲的像素高度h2的问题。w2和h2通过接下来的步骤，由单目视觉求取。

步骤5：将步骤3中摄像机获取的包含异形鼓曲面的数字图像进行灰度化，再用Canny算子中的高斯函数对检测区域进行处理，达到圆柱与鼓曲边缘图像平滑与增强的目的。

步骤6：设计人机交互的定义阈值的变量指令功能，当按下相关指令，可改变Canny算法中的高低阈值的大小优化的阈值，对图像进行初步分割，提高效率。改进的Canny边缘检测效果如图7所示。

步骤7：使用本发明提出的基于二次灰度值处理的霍夫变换的曲线检测。

7-1.鼓曲曲线参数的描述与转换

鼓曲边缘主要是求最大顶点坐标及尺寸。把问题描述为求相切的圆弧，使问题简化。用霍夫圆变换寻找和计算鼓曲最大直径。

7-2.曲线相切圆弧检测原理

(7-2-1)以图像上每一个像素点为圆心，以已知的半径r(或半径值域)在参数平面上画圆，并把结果进行累加，将图像空间上的边缘点映射到参数空间中。

(7-2-2)得到一个累加单元A(x,y,r)。

(7-2-3)找出参数平面上的峰值点，这个位置对应图像上的圆心。

(7-2-4)对累加单元A大小排序，即对图像中存在的圆进行大小排序。若图像中有n个像素点，则对应有n个累加单元。对其排序，寻找最大值的累加单元。取较大的前几个累加单元进行比较，则可求与鼓曲相切的圆弧上的最大点。检测效果如图8所示。

7-3.二次灰度阈值处理。

用霍夫变换检测左右轮廓(例如直线)，将两轮廓间区域的所有像素点(不包含边缘点)灰度值赋为0。即区间内所有白点变为黑色，可减少剩余的噪点。处理效果如附图8所示。

步骤8：计算钢管混凝土柱最大鼓曲处的直径

8-1.设第i个圆(为最左边与曲线相切)的圆心横坐标为x_i，该圆半径为r_i，便可得到该圆相切的最左点，也为左边最大鼓曲处的点，如图8中点Ai位置所示。

8-2设第j个圆(为最右边与曲线相切)的圆心横坐标为x_j，该圆的半径为r_j， 便可得到该圆的最右点，也为右边最大鼓曲处的点，如图8中点Aj位置。

8-3x坐标上的第j和i个圆的最大边缘切点间的距离就是钢管混凝土柱最大鼓曲直径的像素宽度w2，最终可求得钢管混凝土柱最大鼓曲处的直径：

$2r=\frac{\sqrt{dis{1}^2-dis{3}^2}\·w2\·w}{w1\·dis4}$。