CN108775872A - 基于自动变焦实时图像处理的桥梁挠度检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于自动变焦实时图像处理的桥梁挠度检测方法。首先将矩形靶标固定在桥梁上某一固定位置，调整摄像头位置使靶标成像在图像中央。摄像头接入嵌入式处理器，靶标的图像信息并处理得靶标中心点的位置，将此位置坐标作为基准值。随着桥梁挠度和靶标距离摄像头距离的变化，出现在光屏上的靶标大小和中心位置随之变化，通过自动变焦技术使靶标在图像中占据大部分位置，然后求取其中心点相对基准位移计算出挠度变化量。本发明操作方便简单，硬件轻且小，测量精确且能实现实时测量。

Description

基于自动变焦实时图像处理的桥梁挠度检测方法
技术领域
本发明属于远距离非接触测量技术领域，具体地说，是一种基于自动变焦的实时图像处理桥梁挠度检测方法。
背景技术
在机械化设备高度集中的现代社会中，测量技术无疑占据着举足轻重的地位。然而现在对测量设备的要求，不仅需要较高的测量精度、效率，更需要测量设备操作方便，携带轻巧，自动化程度高等。在一些特殊场合，例如高温、微小尺寸、高速、长时间检测等，传统的测量方法已经很难胜任日常需求。因此，对自动远距离非接触的新型测量方法进行探索和研究具有重大意义。
非接触测量方法一般包括声波测量、光电测量、图像测量等，其中现阶段使用比较多的有声波测量技术和光电测量技术，但这两种测量技术存在一些弊端，他们对测量对象要求比较高，其中声波测量技术需要被测物表面反射能力强，否则测量结果不理想。随着计算机技术的发展，图像处理技术的日益完善，基于图像处理的测量技术在工程应用中得到了高度重视，并获得了迅速的发展。图像处理技术将数字图像处理技术、电子技术、控制技术、计算机技术和光电检测技术结合在一起，构成了一个完整的测量系统。基于图像处理测量系统，一般具有精度高、测量速度快、自动化程度高、操作简单、可长时间检测等优点。
传统桥梁挠度检测方法存在一些难以避免的缺陷，倾角仪法，这种方法对仪器设备本身和安装的精度要求高；静力水准仪法，精度高、抗干扰性强，但量程有限；精密水准仪法，只能靠人工测量，人为和环境的影响较大，效率较低；GPS卫星定位系统，测量精度不高，且成本较高等。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于自动变焦实时图像处理的桥梁挠度检测方法，该方法操作简单、硬件设施轻便，测量精度高。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种
自动变焦实时图像处理的桥梁挠度检测方法，通过嵌入式系统实时采集包含矩形靶标的图像，并将获取的图像进行高斯滤波去噪、感兴趣区域的提取和感兴趣区域中心位置坐标的求取。将之后获取到的中心位置与初始标定位置比较，从而进行桥梁挠度检测，具体包括以下步骤：
步骤1，将已知尺寸的靶标安装在桥梁上，将摄像头和嵌入式处理器安装在桥梁外某一固定点，使得靶标大致在图像中央。
步骤2,嵌入式处理器接收到含有靶标的图像之后，首先对该图像进行滤波，灰度化等图像预处理，然后分割出矩形靶标，计算出矩形靶标在图像中所占的像素个数。如果靶标所占的像素点个数少于图像总像素个数的1/2，则通过自动变焦拉大焦距，提高放大倍数，使得靶标所占图像面积增加。通过已知的靶标的尺寸，计算出在相机坐标系中的每个像素大小对应在世界坐标中的实际距离。
步骤3，以图像的左上顶点为原点，向右为X轴，向下为Y轴，计算出矩形靶标中心的坐标，即在图像矩阵中的位置。
步骤4，标定初始中心点的坐标，当桥梁挠度发生变化时，中心点随之变化，记录变化后的位置。通过位移后的坐标位置与初始位置之差乘以相机坐标系每个像素对应世界坐标系中实际距离，则可以求出桥梁在该点实际的位移量。
本发明与现有技术相比，具有以下优点：
（1）通过图像处理技术计算图像中靶标中心点位置坐标的变化来确定桥梁实际的位移量，具有较高的精度且受外界因素影响小；
（2）通过自动变焦技术，动态实时的调整靶标在图像中所占得大小，相比固定焦距的测量能够极大的提高测量精度。
（3）整个检测过程都是通过嵌入式系统内计算完成，无需后序的人为计算，具有自动化程度高，计算速率快的特点；
（4）和常规的如倾角仪法测量方法相比，所需硬件资源较少，安装简易方便，并且可以实现长期实时的检测桥梁，测量成本低。
（5）该系统能够放置在桥梁上长期工作，可长时间检测桥梁挠度变化曲线。
附图说明
图1是本发明基于自动变焦实时图像处理的桥梁挠度检测方法的原理图。
图2是本发明基于自动变焦实时图像处理的桥梁挠度检测方法的图像处理流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
本发明方法首先通过USB摄像头获取含有矩形靶标的图像，嵌入式系统获取到图像流之后对该图像高斯滤波和中值滤波、阈值分割处理，得到靶标图像，通过提取靶标的轮廓得到四个顶点的坐标，然后计算出中心点坐标。嵌入式系统实时处理摄像机得到的图像，计算靶标的中心位置坐标，该点中心位置移动的距离乘以像素对应实际距离系数则为实际移动距离。本发明方法操作简单、所需硬件资源少、测量精度高，测量速率快等优点。
结合图1，本发明基于图像处理的桥梁挠度检测方法，通过采集图像获取含有矩形靶标图像，经嵌入式系统对获取图像进行高斯滤波，中值滤波、灰度化等预处理，然后在进行图像的分割找出矩形靶标的中心点位置。通过检测矩形靶标中心点位置的变化，可以确定桥梁实际挠度变化量。
具体包括以下步骤：
步骤一：设备安装与图像获取
首先将该系统的靶标安装在桥梁待测部分，然后调整USB摄像机和嵌入式处理系统的位置，使靶标在大概处于图像中央并占据图像的大部分面积。 检测时，嵌入式系统通过USB摄像头采集含有靶标的图像。
步骤二：图像预处理
对获取图像的预处理主要是对图像高斯滤波，中值滤波和图像灰度化。嵌入式处理器接收到含有靶标的图像之后，首先对该图像进行高斯滤波通过高斯滤波，消除图像的高斯噪声。高斯滤波的步骤为，第一步移动相关核的中心元素，使它位于输入图像待处理像素的正上方；第二步将输入图像的像素值作为权重，乘以相关核；第三步将上面各步得到的结果相加作为输出。然后对高斯滤波后的图像进行中值滤波。主要方法是将模板内的像素值进行大小排序，因此无论是暗点噪声还是亮点噪声都会出现在排序数列的前后两端，而最终选择的中值一般不会是噪声点，因此达到抑制噪点的效果。最后对滤波后图像使用opencv函数cvtColor函数对图像进行灰度化。以上为所有图像与处理的步骤。
步骤三：图像处理
对预处理的图像进行漫水填充将矩形靶标和其余背景分割开，最后对检测的矩形靶标求取其中心点的位置坐标。
漫水填充的基本思想是自动选中和种子点相连的区域，接着将该区域替换成指定的颜色。本发明这里调用opencv2.0中的函数floodFill将矩形靶标区域标记为一组特殊的RGB(255,255,0)值。
步骤四：判断矩形靶标在图像中所占像素个数
对每幅图像的Mat矩阵通过函数Mat.at()从左到右从上到下遍历每个像素点获取其RGB值，记录图像Mat矩阵第一次出现RGB值为(255,255,0)的位置x1=(col1,row1),和最后一次出现的位置x2=(col2,row2)。然后计算靶标像素点个数为s=(col2-col1)*(row2-row1)，判读s是否大于图像总像素个数的1/2，如果是执行步骤五中的程序。如果图像总像素个数小于1/2,执行自动变焦然后回到步骤一重新执行。
步骤五：求取世界坐标和相机坐标的比例关系和中心点位置
得到中心点的位置坐标为xO=((col2-col1)/2 ,(row2-row1)/2)。对于第一帧图像计算出高为H的矩形靶标在图像中所对应的像素个数为x=row2-row1，所以每个像素代表的实际距离为k=x/H，其中x为矩形靶标像素点的个数，H为矩形靶标的实际物理尺寸。
步骤六：桥梁挠度检测。
通过上述方法将第一帧图像的中心位置作为基准位置，检测时得到的后序帧图像的中心位置和基准位置作差，并乘以像素点与实际距离的比例系数，则为桥梁在该点的实际移动距离。然后嵌入式系统将该距离实时打印在显示屏上。

Claims (5)

1.一种基于自动变焦实时图像处理的桥梁挠度检测方法，其特征在于：通过嵌入式图像采集获取靶标图像，嵌入式处理器对获取的图像进行滤波、灰度化，最终通过区域分割遍历像素点获靶标中心的位置，求出靶标中心位置偏移量便能确定桥梁挠度变化值，具体包括以下步骤：
步骤1，将已知尺寸的靶标安装在桥梁上，将摄像头和嵌入式处理器安装在桥梁外的某一固定点，通过摄像头获取靶标图像，使得靶标在图像上；
步骤2,嵌入式处理器接收到含有靶标的图像之后，首先对该图像进行滤波、灰度化图像预处理，然后分割出矩形靶标，计算出矩形靶标在图像中所占的像素个数；如果靶标所占的像素点个数少于图像总像素个数的1/2，执行步骤3，否则，执行步骤4；
步骤 3，通过自动变焦拉大焦距，提高放大倍数，使得靶标所占图像面积增加；
步骤4，通过已知的靶标的尺寸，计算出在相机坐标系中的每个像素大小对应在世界坐标中的实际距离；
步骤5，以图像的左上顶点为原点，向右为X轴，向下为Y轴，计算出矩形靶标中心的坐标，即在图像矩阵中的位置；
步骤6，标定初始标靶图像中心点的坐标，当桥梁挠度发生变化时，中心点随之变化，记录变化后的位置；位移后的坐标位置与初始位置作差，然后乘以相机坐标系每个像素对应世界坐标系中的实际距离，最终得出桥梁在该点实际的位移量。
2.根据权利要求1所述的桥梁挠度检测方法，其特征在于：嵌入式处理器采用NanoPiFire3，通过摄像头实时获取图像并处理。
3.根据权利要求1所述的桥梁挠度检测方法，其特征在于：处理器获取靶标图像的频率为每秒25-30次，即每秒可以测量出25-30组桥梁挠度的变化值。
4.根据权利要求1所述的桥梁挠度检测方法，起特征在于：步骤2中所述的将矩形靶标和背景分割的方法具体为：利用OpenCV开源库，对处理器获取的每一帧图像进行漫水填充，将矩形靶标和背景分离；自动选中和种子点相连的区域，接着将该区域换成指定的颜色，将矩形靶标区域标记为一组特殊的RGB(255,255,0)值，将矩形靶标和背景分割开。
5.根据权利要求1所述的桥梁挠度检测方法，其特征在于：步骤5中计算矩形靶标中心坐标的方法为：对每幅图像的Mat矩阵，通过函数Mat.at()从左到右从上到下遍历每个像素点获取其RGB值，记录图像Mat矩阵第一次出现RGB值为(255,255,0)的位置x1=(col1,row1),和最后一次出现的位置x2=(col2,row2)，得到中心点的位置坐标为xO=((col2-col1)/2 ,(row2-row1)/2)。
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