CN105898124B - 土体结构演变的车载微距视频图像实时在线评估装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种土体结构演变的车载微距视频图像实时在线评估装置及方法，装置包括车体、伸缩设备、微距视频图像采集设备、伸缩设备控制器、计算机；本发明首先建立微距视频灰度图像数据库，然后，在数据库中建立各物质与灰度值区间的对应关系，接着，统计微距视频灰度图像中代表各物质的灰度值区间内的像素的个数，建立与其对应物质含量或形态的关系，最后，根据上述关系确定待检测土体的实际特征参数，进而确定土体的发育状态。本发明直接进行现场土样微距视频评估,测试精度高；采用微距视频图像,对土体组成成分及其演变识别更为精确。经过对某一地区的土体进行大范围长期连续实时在线监测，从而得到该地区土体的演变规律。

Description

土体结构演变的车载微距视频图像实时在线评估装置及方法

技术领域

本发明属于土体演变监测技术领域，具体涉及一种土体结构演变的车载微距视频图像实时在线评估装置及方法。

背景技术

目前对土体微观结构演变的监测主要采用以手工测量为主的现场试验法，这种方法效率较低，精度较低，并且人工误差较大。由于这种方法需将待检测的土样从现场运回实验室进行测试；一方面，在土样被从土地里取出之后，作用在它上面的应力会发生变化；另一方面，土样在运输的过程中，土的性质会发生变化；这些原因将导致最后的测试结果不准确。

随着信息技术的快速发展，图像处理技术已经为现代科学技术的发展提供了一项过去没有的技术手段，并相继在多种学科领域得到了广泛的应用。同时，也为土体微观结构演变的监测提供了可行途径。

然而，现有的图像采集设备拍摄图像时，容易受到自然条件的影响（例如雨雪、雾霾、灰尘、日光强弱和电磁干扰等），导致拍摄出的图像清晰度和分辨率较差。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种土体结构演变的车载微距视频图像实时在线评估装置及方法。

本发明的装置所采用的技术方案是：一种土体结构演变的车载微距视频图像实时在线评估装置，其特征在于：包括车体、伸缩设备、微距视频图像采集设备、伸缩设备控制器、计算机；

所述伸缩设备、伸缩设备控制器和计算机均设置在所述车体内；所述伸缩设备一端垂直固定设置在所述车体内壁上部，另一端与所述微距视频图像采集设备相连，在所述伸缩设备控制器控制下在竖直方向上伸长或缩短，从而调整所述微距视频图像采集设备的高度；所述车体内壁下部设置有孔洞，用于所述微距视频图像采集设备穿过孔洞采集土颗粒的结构；所述微距视频图像采集设备与计算机相连，所述计算机上设置微距视频图像识别分析系统，用于对微距视频图像采集设备采集的微距视频图像进行识别分析。

作为优选，所述微距视频图像采集设备配置的摄像镜头为可变焦距的显微镜头，在所述计算机控制下对摄像镜头焦距调节，同时能根据需要更换为不同放大倍数的镜头，从而保证拍到土颗粒的微观结构。

作为优选，所述微距视频图像采集设备前端套设有高强度金属套筒，所述高强度金属套筒的高度能根据需要调节，从而保证拍出清晰的微距视频图像并且金属屏蔽作用可防止电磁信号对微距视频图像采集与传输的干扰。

作为优选，所述高强度金属套筒内壁为黑色，从而有效地杜绝了外界光线的干扰，保证系统采集精度。

作为优选，所述高强度金属套筒内壁底部设置有LED白光灯，所述LED白光灯通过导线与所述计算机连接，在所述计算机的控制下根据需要调节亮度。

本发明的方法所采用的技术方案是：一种土体结构演变的车载微距视频图像实时在线评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：根据微距视频图像采集的最优确定值设置高强度金属套筒的高度和LED白光灯的亮度，利用微距视频图像采集设备对不同发育状态土体进行拍摄成像；然后，将原始真彩微距视频图像转成微距视频灰度图像，建立微距视频灰度图像数据库；

步骤2：在微距视频灰度图像数据库中建立物质与灰度值区间的一一对应关系，即对微距视频灰度图像中不同的物质进行编码；

步骤3：包括以下子步骤；

步骤3.1：统计微距视频灰度图像中代表水分的灰度值区间内的像素的个数和代表土颗粒的灰度值区间内的像素的灰度平均值，然后，建立它们和土体含水率的定量关系；

步骤3.2：统计微距视频灰度图像中代表冰的灰度值区间内的像素的个数，然后，建立它与土体含冰率的定量关系；

步骤3.3：统计微距视频灰度图像中代表孔隙的灰度值区间内的像素的个数，然后，建立它与土体孔隙率的定量关系；

步骤4：二值化微距视频灰度图像，然后进行桥接、去杂、细化和骨化处理，得到土颗粒的轮廓；然后，统计每个土颗粒内的像素个数，最后，建立平均像素个数与土颗粒平均粒径的定量关系；

步骤5：包括以下子步骤；

步骤5.1：输入待监测土体的原始真彩微距视频图像，然后将其转成微距视频灰度图像，利用步骤2的方法识别出各个物质；

步骤5.2：统计微距视频灰度图像中代表水分的灰度值区间内的像素的个数和代表土颗粒的灰度值区间内的像素的灰度平均值，再利用步骤3.1中建立的关系，得到土体的含水率；

步骤5.3：统计微距视频灰度图像中代表冰的灰度值区间内的像素的个数，再利用步骤3.2中建立的关系，得到土体的含冰率；

步骤5.4：统计微距视频灰度图像中代表孔隙的灰度值区间内的像素的个数，再利用步骤3.3中建立的关系，可得到土体的孔隙率；

步骤5.5：利用步骤4中的方法处理微距视频灰度图像，得到土颗粒的轮廓。 然后，再统计出平均每个土颗粒内的像素个数，再利用步骤4中建立的关系，得到土颗粒平均粒径；

步骤6：根据土体的实际特征参数确定土体的发育状态，所述土体的实际特征参数包括土颗粒的粒径、土体的孔隙率、含水率和含冰率。

作为优选，步骤1中所述不同发育状态土体为土颗粒粒径、孔隙率、含水率和含冰率大小不同的土体。

作为优选，步骤2或5中所述物质包括土颗粒、孔隙、水分、冰和其他物质。

作为优选，步骤4中所述二值化微距视频灰度图像，是将土颗粒和其他物质各视为一种物质，然后进行二值化，进而确定土颗粒的轮廓；

所述桥接和去杂处理是通过开操作和闭操作去除微距视频图像中孤立的噪声点，同时保留微距视频图像中本来的细节结构；

所述微距视频图像细化处理是将微距视频图像变换成单像素厚度组成的细线，所述微距视频图像骨化处理是保留微距视频图像中心线的细化。

作为优选，所述保留微距视频图像中心线的细化，其具体实现步骤如下：（1）做腐蚀操作，但不立刻删除像素，只打标记；（2）将不破坏连通性的标记点删掉；（3）重复执行，直到图像结果不发生变化，得到了细化结果。

本发明的有益效果是：

本发明可以对待监测土体的各项参数进行实地在线快速识别，由此评估待监测土体的演变状态和程度。与传统的手动测量相比，传统的手动测量需要首先进行现场采样，对土体扰动较大，这个过程中获取的土体样本性能已经偏离真实土颗粒状态，因此其精度远远不够；其次所获取的土样往往是回到实验室进行测试分析，效率极低；并且在这个过程中，土样温度，水分及其分布，土颗粒与水分的结合程度等等各项参数都极易因为土样保存和人工操作环节产生变化，显然测试结果精度不够。每次测试结果只能代表当时的土体状态，不能准确表达土体的演化过程，并对其进行评估。另外，现有视频图像分析技术依赖于视频图像采集技术，现有的视频图像采集设备拍摄微距视频图像时，容易受到自然条件的影响（例如雨雪雾霾、灰尘，日光强弱，电磁干扰等），导致拍摄出的微距视频图像清晰度和分辨率差异极大。而本发明：

1、不需要经过现场土体扰动采样到实验室测试的过程，而是直接进行现场土样微距视频评估，对土体不产生扰动， 提高测试精度；

2、采用微距视频图像，对土体组成成分及其演变识别更为精确；

3、测试迅速，且操作方便， 提高测试效率；

4、车载实时微距摄像及实时微距视频图像处理是该装置的特色。由此可实现大范围的实时快速土样的微距摄像-实时在线微距视频图像分析。可以对某一地区的土体进行长期连续实时在线监测，从而得到该地区土体的演变规律。为预测土体性能演变提供了更快速的实时数据分析技术。

5、车载实时微距摄像镜头藏于内壁涂黑的金属套筒中，摄像时仅依靠设备自身LED光源， 保证LED白光灯的亮度为确定值，再利用微距视频图像采集设备进行拍摄。可以避免光线强度改变对微距视频图像质量的影响，有效避免自然环境中摄像受到气候和周围环境影响(如雨雪，雾霾，灰尘，日光强弱，电磁干扰等)给微距视频图像采集带来的各种不利，便于参数设置和微距视频图像采集精度的提高，对微距视频图像处理极为有利，结论更为可靠。

6、微距视频图像采集与处理都在车体内完成， 能现场实时在线迅速获取原始微距视频图像数据并及时处理，得到评估结论，避免远距离传输对信号的干扰，保证系统采集精度。评估结论更为可靠。

附图说明

图1为本发明实施例的装置结构图；

图2为本发明实施例的装置中微距视频图像采集设备结构图；

图3为本发明实施例的装置中LED白光灯在高强度金属套筒上的分布图。

图中，1为车体、2为伸缩设备、3为微距视频图像采集设备、4为伸缩设备控制器、5为计算机、6为内壁涂黑的高强度金属套筒、7为摄像镜头、8为导线、9为LED白光灯。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

请见图1、图2和图3，本发明提供的一种土体结构演变的车载微距视频图像实时在线评估装置，包括车体1、伸缩设备2、微距视频图像采集设备3、伸缩设备控制器4、计算机5、内壁涂黑的高强度金属套筒6、可变焦距的显微镜头7、导线8和LED白光灯9。

伸缩设备2、伸缩设备控制器4和计算机5均设置在车体1内；伸缩设备2一端垂直固定设置在车体1内壁上部，另一端与微距视频图像采集设备3相连，在伸缩设备控制器4控制下在竖直方向上伸长或缩短，从而调整微距视频图像采集设备3的高度；车体1内壁下部设置有孔洞，用于微距视频图像采集设备3穿过孔洞采集土颗粒的结构；微距视频图像采集设备3与计算机5相连，计算机5上设置微距视频图像识别分析系统，用于对微距视频图像采集设备3采集的微距视频图像进行识别分析。

内壁涂黑的高强度金属套筒6的高度可以根据需要调节，从而保证拍出清晰的微距视频图像并且金属屏蔽作用可防止电磁信号对微距视频图像采集与传输的干扰。为了减少外界光线的干扰，其内部涂为黑色。

可变焦距的显微镜头7，可以根据需要更换为不同放大倍数的镜头，每个镜头均具有足够大的放大倍数，可以观测到土颗粒的微观结构。

LED白光灯9的亮度可以根据需要调节。保证LED白光灯的亮度为确定值，再利用微距视频图像采集设备3进行拍摄。可以避免光线强度改变对微距视频图像质量的影响，从而使计算结果更加精确。

本实施例首先把微距视频图像采集设备3安装在车厢上，调整伸缩设备控制器4使伸缩设备2上下移动，目的是为了使与其相连的微距视频图像采集设备3停留在合适的高度；然后，利用微距视频图像采集设备3对下面的土体进行拍摄成像。如果要对土体内部的结构进行观察，可事先用钻芯机把孔打好，再通过调整伸缩设备2使微距视频图像采集设备3深入到土体内部进行拍摄。

调整微距视频图像采集设备2上摄像镜头7的焦距、内壁涂黑的高强度金属套筒6的高度和LED白光灯9的亮度，从而保证可以拍到清晰的微距视频图像。

固定高强度金属圆筒6的高度和LED白光灯9的亮度为微距视频图像采集的最优确定值，接着利用微距视频图像采集设备3对不同发育状态土体（土颗粒大小、孔隙率、含水率和含冰率等不同的土体）进行拍摄成像。

本发明提供的一种土体结构演变的车载微距视频图像实时在线评估方法，包括以下步骤：

步骤1：将原始真彩微距视频图像转成微距视频灰度图像，建立微距视频灰度图像数据库；

步骤2：因为不同物质（土颗粒、孔隙、水分、冰和其他物质）的灰度图像拥有不同的灰度值区间，所以在数据库中建立物质与灰度值区间的一一对应关系，即对微距视频灰度图像中不同的物质进行编码。

步骤3：包括以下子步骤；

（1）统计微距视频灰度图像中代表水分的灰度值区间内的像素的个数和代表土颗粒的灰度值区间内的像素的灰度平均值，然后，建立它们和土体含水率的定量关系；

（2）统计微距视频灰度图像中代表冰的灰度值区间内的像素的个数，然后，建立它与土体含冰率的定量关系；

（3）统计微距视频灰度图像中代表孔隙的灰度值区间内的像素的个数，然后，建立它与土体孔隙率的定量关系。

步骤4：二值化微距视频灰度图像，然后进行桥接、去杂、细化和骨化处理，得到土颗粒的轮廓。 然后，统计每个土颗粒内的像素个数，最后，建立平均像素个数与土颗粒平均粒径的定量关系。

其中二值化微距视频灰度图像，是将土颗粒和其他物质各视为一种物质，然后进行二值化，进而确定土颗粒的轮廓；桥接和去杂处理是通过开操作和闭操作去除微距视频图像中孤立的噪声点，同时保留微距视频图像中本来的细节结构；微距视频图像细化处理是将微距视频图像变换成单像素厚度组成的细线，所述微距视频图像骨化处理是保留微距视频图像中心线的细化。

保留微距视频图像中心线的细化，其具体实现步骤如下：（1）做腐蚀操作，但不立刻删除像素，只打标记；（2）将不破坏连通性的标记点删掉；（3）重复执行，直到图像结果不发生变化，得到了细化结果。

步骤5：包括以下子步骤；

（1）输入待监测土体的原始真彩微距视频图像（在自设光源条件下拍摄的），然后将其转成微距视频灰度图像，利用步骤2可识别出各个物质（土颗粒、孔隙、水分、冰和其他物质）；

（2）统计微距视频灰度图像中代表水分的灰度值区间内的像素的个数和代表土颗粒的灰度值区间内的像素的灰度平均值，再利用步骤3中（1）中建立的关系，可得到土体的含水率；

（3）统计微距视频灰度图像中代表冰的灰度值区间内的像素的个数，再利用步骤3中（2）中建立的关系，可得到土体的含冰率；

（4）统计微距视频灰度图像中代表孔隙的灰度值区间内的像素的个数，再利用步骤3中（3）中建立的关系，可得到土体的孔隙率；

（5）利用步骤4中的方法处理微距视频灰度图像，得到土颗粒的轮廓。 然后，再统计出平均每个土颗粒内的像素个数，再利用步骤4中建立的关系，可得到土颗粒平均粒径。

步骤6：根据土体的实际特征参数（包括土颗粒的粒径、土体的孔隙率、含水率和含冰率）确定土体的发育状态。

尽管本说明书较多地使用了车体1、伸缩设备2、微距视频图像采集设备3、伸缩设备控制器4、计算机5、内壁涂黑的高强度金属套筒6、可变焦距的显微镜头7、导线8和LED白光灯9等术语，但并不排除使用其他术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便的描述本发明的本质，把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。

应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。

应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种土体结构演变的车载微距视频图像实时在线评估方法，应用于土体结构演变的车载微距视频图像实时在线评估装置中；所述装置包括车体⑴、伸缩设备⑵、微距视频图像采集设备⑶、伸缩设备控制器⑷、计算机⑸；

所述伸缩设备⑵、伸缩设备控制器⑷和计算机⑸均设置在所述车体⑴内；所述伸缩设备⑵一端垂直固定设置在所述车体⑴内壁上部，另一端与所述微距视频图像采集设备⑶相连，在所述伸缩设备控制器⑷控制下在竖直方向上伸长或缩短，从而调整所述微距视频图像采集设备⑶的高度；所述车体⑴内壁下部设置有孔洞，用于所述微距视频图像采集设备⑶穿过孔洞采集土颗粒的结构；所述微距视频图像采集设备⑶与计算机⑸相连，所述计算机⑸上设置微距视频图像识别分析系统，用于对微距视频图像采集设备⑶采集的微距视频图像进行识别分析；

其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1：根据微距视频图像采集的最优确定值设置高强度金属套筒⑹的高度和LED白光灯⑼的亮度，利用微距视频图像采集设备⑶对不同发育状态土体进行拍摄成像；然后，将原始真彩微距视频图像转成微距视频灰度图像，建立微距视频灰度图像数据库；

步骤2：在微距视频灰度图像数据库中建立物质与灰度值区间的一一对应关系，即对微距视频灰度图像中不同的物质进行编码；

步骤3：包括以下子步骤；

步骤3.1：统计微距视频灰度图像中代表水分的灰度值区间内的像素的个数和代表土颗粒的灰度值区间内的像素的灰度平均值，然后，建立它们和土体含水率的定量关系；

步骤3.2：统计微距视频灰度图像中代表冰的灰度值区间内的像素的个数，然后，建立它与土体含冰率的定量关系；

步骤3.3：统计微距视频灰度图像中代表孔隙的灰度值区间内的像素的个数，然后，建立它与土体孔隙率的定量关系；

步骤4：二值化微距视频灰度图像，然后进行桥接、去杂、细化和骨化处理，得到土颗粒的轮廓；然后，统计每个土颗粒内的像素个数，最后，建立平均像素个数与土颗粒平均粒径的定量关系；

步骤5：包括以下子步骤；

步骤5.1：输入待监测土体的原始真彩微距视频图像，然后将其转成微距视频灰度图像，利用步骤2的方法识别出各个物质；

步骤5.2：统计微距视频灰度图像中代表水分的灰度值区间内的像素的个数和代表土颗粒的灰度值区间内的像素的灰度平均值，再利用步骤3.1中建立的关系，得到土体的含水率；

步骤5.3：统计微距视频灰度图像中代表冰的灰度值区间内的像素的个数，再利用步骤3.2中建立的关系，得到土体的含冰率；

步骤5.4：统计微距视频灰度图像中代表孔隙的灰度值区间内的像素的个数，再利用步骤3.3中建立的关系，可得到土体的孔隙率；

步骤5.5：利用步骤4中的方法处理微距视频灰度图像，得到土颗粒的轮廓； 然后，再统计出平均每个土颗粒内的像素个数，再利用步骤4中建立的关系，得到土颗粒平均粒径；

步骤6：根据土体的实际特征参数确定土体的发育状态，所述土体的实际特征参数包括土颗粒的粒径、土体的孔隙率、含水率和含冰率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述微距视频图像采集设备⑶配置的摄像镜头⑺为可变焦距的显微镜头，在所述计算机⑸控制下对摄像镜头⑺焦距调节，同时能根据需要更换为不同放大倍数的镜头，从而保证拍到土颗粒的微观结构。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述微距视频图像采集设备⑶前端套设有高强度金属套筒⑹，所述高强度金属套筒⑹的高度能根据需要调节，从而保证拍出清晰的微距视频图像并且金属屏蔽作用可防止电磁信号对微距视频图像采集与传输的干扰。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述高强度金属套筒⑹内壁为黑色，从而有效地杜绝了外界光线的干扰，保证系统采集精度。

5.根据权利要求3-4任意一项所述的方法，其特征在于：所述高强度金属套筒⑹内壁底部设置有LED白光灯⑼，所述LED白光灯⑼通过导线⑻与所述计算机⑸连接，在所述计算机⑸的控制下根据需要调节亮度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤1中所述不同发育状态土体为土颗粒粒径、孔隙率、含水率和含冰率大小不同的土体。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤2或5中所述物质包括土颗粒、孔隙、水分、冰。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤4中所述二值化微距视频灰度图像，是将土颗粒和其他物质各视为一种物质，然后进行二值化，进而确定土颗粒的轮廓；

所述桥接和去杂处理是通过开操作和闭操作去除微距视频图像中孤立的噪声点，同时保留微距视频图像中本来的细节结构；

所述微距视频图像细化处理是将微距视频图像变换成单像素厚度组成的细线，所述微距视频图像骨化处理是保留微距视频图像中心线的细化。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于：所述保留微距视频图像中心线的细化，其具体实现步骤如下：（1）做腐蚀操作，但不立刻删除像素，只打标记；（2）将不破坏连通性的标记点删掉；（3）重复执行，直到图像结果不发生变化，得到了细化结果。