一种基于图像相位信息鲁棒监测装置及方法

本发明属于结构智能监测，涉及一种非无接触无靶标结构应变鲁棒测量方法与装置，具体地说是一种基于图像相位信息鲁棒监测装置及方法。

背景技术：

1、既有大型工程结构(如核电站、水坝等)因其在实际应用中的重要性及其用途的特殊性，对其表面损伤极为敏感，尤其是裂缝的开展，很容易使之丧失工作能力，而裂缝的开展往往伴随着明显的应力应变集中现象。可见，结构表面应变是此类结构现场检测或长期监测的重要指标，也是疲劳性能评估的重要依据。

2、结构表面应变的测量包括局部位移场测量和应变测量两部分。应变测量的主要手段可分为接触式(应变片，光栅传感器)与非接触式(数字图像相关技术)两大类。目前业内主要的应变测量手段为应变片。例如，在混凝土梁柱加载试验中，普遍采用应变片传感器测量混凝土梁柱表面的应变。应变片虽具备微应变的超高测量精度，但量程较小，仅能测量小区域内的单点应变，且在进行混凝土梁柱加载试验时，应变片的导线纵横交错，给实验人员造成多方面困扰。由此可见，传统的接触式的应变测量手段，存在效率低、可达性差、操作繁琐等缺点。

3、随着计算机视觉技术的快速发展，基于图像处理的非接触测量方法进入人们的视野，并得到广泛的关注，包括数字图像相关(digital image correlation，dic)、模板匹配、光流法等。其中，主流的dic方法基于可靠度引导的模板匹配算法，运用反向组合高斯牛顿(inverse compositional gauss-newton，ic-gn)亚像素迭代优化算法实现亚像素的匹配精度，实现了在可控环境下进行相关分析，得到相应的形变信息；其次是基于fourier变换的互相关算法(fourier transform-based cross-correlation，ftcc)与亚像素匹配算法ic-gn引入dic并行计算框架，实现了无需人工靶标、近中距结构表面位移的短时测试。然而，dic作为一种成熟的系统，操作相对繁琐。模板匹配作为一种原始的模式识别方法，由于其基于图像的像素强度进行匹配，对目标图像的质量要求较高且受控于人造靶标，并且运算速度问题未得到有效解决。基于特征点匹配的特征光流技术，提高了识别效率，同时实现了无需人造靶标，匹配精度可以达到亚像素级别。但可以看出，基于特征点的匹配方法，缺少关于特征点数量的讨论，并且未涉及到位移场的测量。而对于应变的测量，大部分都是对结构表面的位移通过数值微分的方法去获得，因而应变的计算方式不同于标准应变定义，所以由此获得的应变对于工程人员并不是很直观。因此亟待一种监测方法与装置。

技术实现思路

1、本发明的一个目的在于提出一种基于图像相位信息鲁棒监测装置，本发明的另一个目的在于提出一种基于图像相位信息鲁棒监测装置的测量方法。

2、为实现上述目的，本发明所述一种基于图像相位信息鲁棒监测装置，其特征在于：包括图像采集模块、数据存储模块和数据处理模块，所述图像采集模块、数据存储模块之间电性连接，所述数据存储模块、数据处理模块之间电性连接；

3、所述图像采集模块由工业相机获得；

4、所述数据存储模块接收图像采集模块采集的视频图像信息，并将接收的视频图像信息传输给数据处理模块；

5、所述数据处理模块主要包括图像预处理单元、视觉位移测量单元，位移应变转换单元；所述图像预处理单元、视觉位移测量单元之间电性连接；所述图像预处理单元、视觉位移测量单元通过python语言利用opencv计算机视觉库，在pycharm上实现。

6、所述图像采集模块为工业相机；所述工业相机设置有若干个；所述若干个工业相机阵列设置。

7、一种采用基于图像相位信息鲁棒监测装置的远距离机器视觉位移测量方法，步骤如下：

8、通过图像采集模块采集视频图像信息；将图像采集模块固定安装于测量点；

9、数据存储模块接收图像采集模块采集的视频图像信息，并将接收的视频图像信息传输给数据处理模块；

10、数据处理模块接收数据存储模块传输的视频图像信息；

11、所述数据处理模块对视频图像信息的处理方法，步骤如下：

12、首先，将视频图像信息预处理；

13、所述视频图像信息预处理步骤为：通过python程序对视频图像信息进行取帧获得视频图像信息序列，将采集到的视频图像信息序列进行标定矫正，去除图像畸变；并将经过标定矫正的视频图像信息序列进行边缘信息的增强；

14、所述边缘信息的增强步骤为：

15、双边滤波算法进行降噪，对图像边缘信息进行增强得到边缘增强的图像序列，采用ace图像增强算法增强原始图像对比度，以提取到明显的相位梯度信息，对边缘增强的图像序列中的感兴趣区域运用二维gabor滤波得到需要方向的相位梯度信息，得到预处理的视频图像信息，所述感兴趣区域即在所拍摄对象上想要监测的位置；

16、其次，经过预处理的视频图像信息再通过视觉位移测量单元进行结构位移测量得到位移数据，所述结构位移测量方法为对感兴趣区域内的像素点进行追踪测量，实现无需人造靶标的快速位移场测量；

17、所述视觉位移测量单元的匹配算法为改进的farneback稠密光流匹配算法，，所述改进的farneback稠密光流匹配算法为通过前后两帧图像的像素灰度信息来计算感兴趣区域内每个像素点的光流信息，通过二维gabor滤波对原始图像进行预处理，提取相应的相位信息用于farneback稠密光流的匹配，提高了光流的鲁棒性，采用光流内嵌的高斯金字塔亚像素匹配算法，达到亚像素的匹配精度；通过svr算法实现位移场的平滑，得到位移场信息。

18、所述svr算法实现位移场的平滑，裂缝的形成会对结构表面位移产生干扰，造成位移的非线性分布，支持向量回归(support vector regression,svr)算法作为支持向量机用于解决回归问题的推广形式，通过样本特征空间到高维特征空间的映射，能够将低维样本空间的非线性问题转化为高维空间的线性问题，解决裂缝形成位置处非线性位移的平滑问题。

19、所述标定矫正与边缘信息的增强之间还包括降噪滤波。

20、所述图像标定校正步骤为：

21、采用张正友相机标定方法，准备棋盘格图像，棋盘大小为9×7，每个单元大小为30mm×30mm，使用相机在不同角度下拍摄的图像信息；对每一张图像信息提取角点信息，进而对每一张图像信息提取亚像素角点信息；在棋盘标定图上绘制找到的内角点；利用相机标定算法，查看标定效果，利用标定结果对棋盘图进行矫正；所拍摄的图像信息经矫正后，原本弯曲的部分被修成直线，达到去畸变的效果。

22、所述位移应变转换单元，通过类似应变传感器原理的应变转换公式，基于有限元滑窗理论实现感兴趣区域内应变场的计算。

23、本发明所述一种基于图像相位信息鲁棒监测装置及方法，其有益效果在于：

24、1、本发明所述图像采集模块利用其非接触无靶标的优点可以解决传统接触测量过程的繁琐，费时，精确度低的问题，同时采集设备简单，能够实现在任何工况下的监测，灵活性较高，适用性较强，应用范围广，便于达到结构实时监测的目的；

25、2、本发明所述图像采集模块是利用工业相机(阵列)，价格经济，克服了专业相机的高成本问题，具有较好的应用前景；

26、3、本发明所述算法具有较好的鲁棒性，同时更有针对性，便于理解，易于学习，应用方便，克服现有技术使用数值模拟计算不利于工程技术人员理解，且本发明结果为结构表面应变云图，比数字表达更加具体。