CN109631771A - 基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器及裂缝测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器及裂缝测量方法,包括传感器本体和不少于三只布设在结构体表面的靶标,其中第一靶标和第三靶标设置在待测裂缝的同侧,第二靶标设置在裂缝的另一侧,且第一靶标和第二靶标之间的连线垂直于裂缝的走向;传感器根据第一靶标和第三靶标之间的距离作为参考基准值,对实时获取的第一靶标和第二靶标之间的距离参数进行校准,得到裂缝宽度的动态变化参数。本发明在裂缝的两侧分别设置了若干只靶标,通过测量设定靶标的距离来等效代替被测量裂缝的宽度,并通过其他关联的靶标对测量结果进行了参数校准,获得了裂缝的动态变化参数,具有结构紧凑、稳定性好、测量精度高、时间响应快的特点。
Description
技术领域
本发明属于结构测量领域,具体涉及一种用于大型结构物裂缝测量、基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器及裂缝测量方法。
背景技术
在桥梁、隧道、大坝等大型基础设施中,受到环境侵蚀、材料老化和荷载的长期作用下出现裂缝,是最为严重的病害之一。由于长时间的作用,裂缝可能进一步发展,以致引起灾难性的突发事故。实时、长期、精确测量裂缝的变化过程,对于大型设施的安全评估、健康运行和预防加固具有十分重要的意义。
目前,裂缝测量采用的方法主要包括:人工定期测量、监测仪器巡检、安装传统裂缝计长期监测。这些监测方法存在不同的缺点,人工检测效率较低,人员安全存在隐患。仪器巡检获取只能获取当时数据,且测量精度较低。安装传统裂缝计需要在裂缝两端与结构物主体连接固定,当结构体受到外力,如桥梁受车辆、大坝受到水压时,结构体就会发生形变,固定在结构体上的传感器也会变形,造成测量精度下降。在野外环境中,温湿度变化是不可避免的因素,传统的传感器由于材料本身的热不稳定性发生形变,也会造成测量精度的下降。裂缝的发展和变化与实时条件相关,传统的传感器响应速度较慢,难以获取动态的监测数据,不能反映特殊条件下裂缝的变化情况。
随着CCD成像技术和图像处理技术的发展,基于图像识别的各种传感器在位移测量、结构尺寸检测等领域得到了广泛的应用。申请号为201010240543.2的中国专利“一种隧道衬砌裂缝宽度的测量方法及装置”公开了一种隧道衬砌裂缝宽度的测量方法及装置,包括数码相机采集裂缝图像、图像灰度转换、边缘提取、最小距离计算等,这些利用图像识别测量结构物表面裂缝,可提高测量精度、响应速度、实现非接触测量、减小外部环境的影响,是解决目前测量方法存在问题的有效手段。然而,以上所研究的方法主要是针对通过接触式扫描或近距离拍摄所采集的裂缝放大图像。而隧道中,对于不能触及的高位裂缝图像,手持接触采集过程繁琐。而远距离拍摄的图像对噪声、光线敏感,严重影响图像成像质量,使后续的图像预处理变得困难复杂,有很多图像测量方法需要对裂缝处采用额外定制的特殊光源补光才能拍摄记录到图像,此外裂缝在远距离拍摄图像中的面积占有比例比在接触式采集的图片中的比例要小得多,余留大面积复杂多变的背景图像,再加上一些边缘检测方法的缺陷,使得近照中宽大裂缝的边缘提取方法不适用,需寻找一种合适的新方法。因此,研究一种在隧道中能便捷、定量、快速、准确地测量裂缝特征值的图像检测方法以及检测系统已成为隧道工程结构无损检测领域的迫切需要之一。
发明内容
本发明提出了一种基于多靶标图像识别处理的高精度裂缝传感器,通过获取裂缝两边设置的靶标的距离来等效替代裂缝距离,并通过关联的靶标进行了实时参数校准,获得了裂缝的实时变化参数,具有测量精度高、时间响应快、环境适应性强、结构紧凑、安装简便,适用于大型结构体表面裂缝的实时、长期及远程测量。
本发明的具体技术方案如下:
一种基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器,包括传感器本体和不少于三只布设在结构体表面的靶标,其中第一靶标和第三靶标设置在待测裂缝的同侧,第二靶标设置在裂缝的另一侧,且第一靶标和第二靶标之间的连线垂直于裂缝的走向。
所述的传感器本体包括机壳和设置在机壳内部的光学镜头、图像传感器、核心控制单元和处理存储单元,光学镜头瞄准靶标,核心控制单元控制图像传感器采集获取包含所有靶标在内的裂缝的图像,将采集的数据存储至处理存储单元内进行处理,并根据第一靶标和第三靶标之间的距离作为参考基准值,对实时获取的第一靶标和第二靶标之间的距离参数进行校准,得到裂缝宽度的动态变化参数。
上述基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器中,第一靶标、第二靶标和第三靶标均固定在待测量结构体表面上,且第一靶标和第三靶标之间的连线垂直于第一靶标和第二靶标之间的连线。
上述基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器中,第一靶标和第二靶标固定在待测量结构体表面上,第一靶标和第三靶标之间通过刚性连接板相连接。
上述基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器中,所述的传感器本体还包括远程通讯单元,远程通讯单元在核心控制单元的控制下,将处理结果传输至远端的数据中心。
上述基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器中,所述的传感器本体还包括电源管理单元,用于图像传感器、核心控制单元、处理存储单元和远程通讯单元的供电控制。
上述基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器中,光学镜头为变焦镜头,图像传感器为CMOS传感器。
上述基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器中,远程通讯单元配置4G无线网络传输模块和有线传输模块。
上述基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器中,靶标为LED灯或发光二极管,所述的LED灯或发光二极管的输出光谱为可见光波段或近红外波段。
上述基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器中,机壳通过固定支架固定在狭缝一侧的结构体表面上,所述的固定支架上设置有固定传感器本体的长条孔,实现光学镜头和靶标之间距离的调节。
基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器进行裂缝宽度动态变化参数的测量方法,包括以下步骤:
【1】参数预置
处理器在存储器中预设图像传感器、靶标及标定参数;
【2】图像数据读取及灰度化处理
处理器读取存储器中的第n帧光斑图像数据,并进行图像灰度化处理:
【3】靶标光斑中心计算
处理器计算得到靶标光斑的中心位置坐标,其中第一靶标、第二靶标和第三靶标在图像传感器上对应的像素坐标分别为
【4】第n帧裂缝宽度参数dn的计算
其中l为事先校准获得的第一靶标和第三靶标之间的距离;
【5】裂缝宽度动态变化参数的计算
获取连续n帧图像中的dn即为裂缝宽度的动态变化参数。
本发明具有的技术效果如下:
1、本发明在裂缝的两侧分别设置了若干只靶标,通过测量设定靶标的距离来等效代替被测量裂缝的宽度,并通过其他关联的靶标对测量结果进行了参数校准,获得了裂缝的动态变化参数,具有结构紧凑、易于安装、稳定性好、测量精度高、时间响应快,适用于结构物表面裂缝的实时在线精确测量。
2、本发明在狭缝两侧设置了第一靶标、第二靶标和第三靶标,其中第一靶标和第二靶标固定在结构体表面上,其中第一靶标和第二靶标之间的连线垂直于裂缝的走向,根据大型结构体的变化规律,裂缝的变化通常表现为裂缝宽度的扩张和收缩,故第一靶标和第二靶标之间的距离变化值可等效为裂缝的变化值,而裂缝任一侧边与沿裂缝走向平行方向的变化可以忽略,故设定第一靶标和第三靶标之间的连线平行于裂缝走向,并在图像处理中根据事先测量的第一靶标和第三靶标之间绝对距离值作为图像处理和裂缝计算的距离基准,进而提高了测量精度和准确度,同时克服了外界温度等环境变化引起的图像传感器测量结果的不确定度。
3、作为另一种实施方式,本发明在狭缝两侧设置了第一靶标、第二靶标和第三靶标,其中第一靶标和第二靶标固定在结构体表面上,其中第一靶标和第二靶标之间的连线垂直于裂缝的走向,而第三靶标和第一靶标之间通过刚性的连接板固联并保持距离恒定,且刚性连接板的摆放角度没有特殊限制;图像处理中以根据事先测量的第一靶标和第三靶标之间绝对距离值作为图像处理和裂缝计算的距离基准,同样提高了测量精度和准确度,以及克服了外界温度等环境变化引起的图像传感器测量结果的不确定度,同时降低了靶标的安装位置精度,并适用于特殊场合的应用。
4、本发明的靶标一方面起到裂缝标识和参考校准的作用,同时还用于图像传感器的照明,在黑暗的背景环境下实现CCD像机的照明补光,克服了传统图像传感器需要独立光源进行照明的缺陷,同时靶标可采用输出光谱为近红外波段的发光管或红外LED,满足白天、黑夜等不同背景光强下的工作要求,此外靶标的功耗很少,传感器可长时间应用在野外无人值守的环境下。
5、本发明的固定支架上设置有固定传感器本体的长条孔,实现光学镜头和靶标之间距离的调节,可根据现场应用调节图像传感器的视场大小;同时采用变焦光学镜头获取裂缝及靶标的图像,使图像传感器获取清晰的靶标图像及成像区域,具有良好的现场适用性。
6、本发明采用远程通讯单元模块,可实现传感器的远程控制,数据通过4G无线网络或宽带有限网络传至数据中心,在野外环境无人值守的情况下可全天候工作,实现远程系统化管理;同时基于DSP和ARM系统开发核心控制单元和存储处理单元,使得整个系统结构紧凑,性能稳定可靠,运行效率高。
附图说明
图1为本发明基于数字图像技术的裂缝动态变化传感器组成示意图;
图2为本发明传感器本体组成原理示意图;
图3为本发明第一种实施例中裂缝动态变化传感器的靶标布局示意图;
图4为本发明第二种实施例中裂缝动态变化传感器的靶标布局示意图;
图5为第二种实施例中刚性连接板与靶标安装示意图;
图6为本发明固定支架和传感器本体活动联接结构示意图;
图7为本发明靶标图像处理流程图。
附图标记如下:1—光学镜头、2—图像传感器、3—核心控制单元、4—处理存储单元、5—电源管理单元、6—远程通讯单元、7—机壳、9—传感器本体、10—裂缝;11—结构体表面;12—靶标基座;13—固定支架;15—成像区域;16—长条孔;18—引脚;19—钢钉;81—第一靶标;82—第二靶标;83—第三靶标;85—刚性连接板。
具体实施方式
如图1和图2所示,本发明的裂缝动态变化传感器包括传感器本体9和不少于三只设置在待测量结构体表面11的靶标,用于裂缝宽度变化动态测量及参数实时校准。
传感器本体9包括机壳7和设置在机壳8内部的光学镜头1、图像传感器2、核心控制单元3、处理存储单元4、电源管理单元5和远程通讯单元6;
光学镜头1瞄准裂缝两边设置的靶标,根据测量精度和测量要求调节变焦镜头和传感器与靶标的距离获得清晰靶标图像。采用这种调节方式,提高传感器在裂缝测量中的适用性。图像传感器2采用CMOS传感器获取,其像素分辨率根据测量目标选取,传感器具有较大测量范围和较高测量精度。核心控制单元3控制图像传感器2采集靶标及裂缝的图像,并将数据存储至处理存储单元4内,处理存储单元4处理得到靶标之间的距离变化值,并经过参数校准后等效为裂缝10的动态变化参数,进行本地显示或者将处理结果通过远程通讯单元6传输至远端的数据中心直接显示裂缝参数;也可以根据现场实施状况,由核心控制单元3将采集的图像数据直接通过远程通讯单元6传输至远端的数据中心后进行图像处理、校准和裂缝动态参数的计算和显示。
如图2所示,核心控制单元3是图像识别裂缝传感器的核心单元,由DSP+ARM处理器构建,包括传感器触发和定时控制模块、图像数据的采集模块,用于控制图像的存储处理、远程指令的实施以及数据的传输,其集成度高、结构紧凑、运算效率高、稳定可靠,使得传感器具有时间响应快的特点。
处理存储单元4在核心控制单元3的控制下,将图像传感器2获取的图像存储在Flash存储器中,通过32位ARM处理器,读取存储器中的每帧光斑图像数据,并对图像灰度化处理后识别出靶标的中心位置,最后计算给出靶标位置的变化值,再经校准后等效给出裂缝宽度的动态变化参数。
远程通讯单元6用于图像、数据的传输和远程控制指令的接收。远程通讯单元6通过4G移动网络或有线宽带网接收远程控制指令,将处理完成的数据发送至远端的数据中心,实现野外环境无人值守下的远程测量。
电源管理单元5,用于图像传感器2、核心控制单元3、处理存储单元4和远程通讯单元6的供电控制。电源管理单元6由远程通讯单元6指令控制,按照测量时间要求设置和分配各加电单元的供电,降低传感器功耗。
如图3所示,在第一种实施例中,第一靶标81、第二靶标82和第三靶标83均固定在待测量结构体表面11上,第一靶标81和第三靶标83设置在待测量裂缝10的同侧,第二靶标82设置在裂缝10的另一侧;且第一靶标81和第二靶标82之间的连线垂直于裂缝的走向,第一靶标81和第三靶标83之间的连线垂直于第一靶标81和第二靶标82之间的连线。由于大型结构体上裂缝的变化表现为裂缝的扩张和收缩,故第一靶标81和第二靶标82之间距离变化可等效为裂缝的宽度变化值,而裂缝的变化对第一靶标81和第三靶标83之间距离的影响可忽略,故实际处理中可以事先准确测量得到第一靶标81和第三靶标83的间距,进而对测量的裂缝的宽度进行实时校准,校准时只要测量得到图像传感器上靶标图像之间的像素数量,就可以根据事先测量的第一靶标81和第三靶标83的间距,给出第一靶标81和第二靶标82之间距离变化,即裂缝宽度的动态变化值,这种方案最大的特点是克服了外界温度等环境变化引起的图像传感器的测量误差,进而提高了测量精度和准确度。
如图4和图5所示,在第二种实施例中,第一靶标81、第二靶标82分别固定在待测量结构体表面11上,并处于待测量裂缝10的两侧,且第一靶标81和第二靶标82之间的连线垂直于裂缝的走向。其中第一靶标81是通过靶标基座12固定在待测量结构体表面11上,而第二靶标82则通过刚性连接板85的一端固定在结构体表面11上,第三靶标83则固定在刚性连接板85的另一端,并不固定在结构体表面11上;具体实施中可采取如图5所示的安装方式,刚性连接板85为印刷电路板,第一靶标81和第二靶标82通过引脚18焊接在印刷电路板上,刚性连接板85靠近第一靶标81的两侧设置有通孔,通过钢钉19固定在结构体表面11上,而刚性连接板85的另一端则悬空,且刚性连接板85的摆放角度没有特殊限制,可以垂直于裂缝的走向,也可以与裂缝的走向呈一定夹角。
测量中第一靶标81和第三靶标83之间的间距已知,并受到刚性连接板85的约束限制,其距离保持不变,也就是保证了具有一个不受裂缝变化而影响的稳定的基准,可以对测量的裂缝宽度进行实时校准,校准时只要测量得到图像传感器上靶标图像之间的像素数量,就可以根据事先测量的第一靶标81和第三靶标83的间距,给出第一靶标81和第二靶标82之间距离变化,即裂缝宽度的动态变化值,这种方案一方面克服了外界温度等环境变化引起的图像传感器的测量误差,提高了测量精度和准确度,另一方面降低了靶标的安装位置精度,适用于一些特殊场合,比如拐角边沿位置等不适合将刚性连接板85垂直于裂缝的走向摆放的情况;此外由于第一靶标81和第二靶标82的位置可以在施工前事先精确定位安装,故进一步提高了裂缝的测量精度。
本发明的靶标采用输出光谱为近红外波段的发光管或红外LED,满足白天、黑夜等不同光强下工作要求,不妨碍被测目标的日常运行,适用于桥梁、隧道、大型建筑等结构体在不同环境下的裂缝测量。
如图6所示靶标安装完成后,将固定支架13底脚安装在裂缝10的一侧,固定支架13并不影响裂缝自身的变化。然后在固定支架13上安装裂缝传感器本体9,传感器本体9可通过螺钉固定在固定支架13的长条孔16上,改变螺钉的位置可以实现光学镜头和靶标之间距离的调节,进而根据现场应用调节图像传感器的视场大小。同时通过调节光学镜头焦距,确保将裂缝10和靶标均包含在成像区域15内,并获得清晰图像,接入电源和远程通讯线缆,传感器进入工作状态,将裂缝测量数据发送到数据终端。传感器机壳7为铝材质,用于封装图像传感器、电源管理单元、核心控制单元、处理存储单元和远程通讯单元,同时机壳7上固定光学镜头和通讯单元接口。
如图7所示,裂缝参数的测量步骤包括参数预置、图像数据读取、图像灰度化处理、靶标光斑中心计算、裂缝等效宽度计算等,按照上述的步骤逐帧对图像传感器采集的每一帧的图像进行连续处理计算后,就得到裂缝参数的动态变化值,并将数据传送至远端的处理终端,实现无人值守测量。
参数预置主要是处理器在存储器中预设图像传感器、靶标及标定参数,参数预置完成后,ARM处理器读取存储器中的第1帧光斑图像数据,并对图像灰度化处理后采用重心法识别得出靶标光斑的中心位置,最后计算给出两只靶标位置参数。然后依次读取2-n帧的光斑图像数据,计算得到该帧光斑对应的两只靶标位置参数,直到完成全部光斑图像的处理,最后等效给出裂缝宽度的动态变化参数。
假设第n帧图像中,第一靶标81、第二靶标82和第三靶标83在图像传感器上对应的像素坐标分别为其中第一靶标和第三靶标之间的距离事先经过测量为l,则单位像素对应的长度系数kn通过预先标定给出:
则第n帧中第一靶标和第二靶标之间的距离即裂缝宽度参数dn可表示为:
连续n帧图像中的dn即等效为经过校准后的裂缝宽度的动态变化参数,具有绝对量纲mm,该参数可以反应裂缝宽度随时间的变化。本发明已在隧道、桥梁表面裂缝实时在线测量中得到应用,测量精度达到0.01mm,响应频率10Hz,结构紧凑(70mm×40mm×40mm),对于大型结构物的安全监测具有重要的意义。
Claims (10)
1.一种基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器,其特征在于:包括传感器本体(9)和不少于三只布设在结构体表面(11)的靶标,其中第一靶标(81)和第三靶标(83)设置在待测裂缝(10)的同侧,第二靶标(82)设置在裂缝(10)的另一侧,且第一靶标(81)和第二靶标(82)之间的连线垂直于裂缝的走向;
所述的传感器本体包括机壳(7)和设置在机壳(8)内部的光学镜头(1)、图像传感器(2)、核心控制单元(3)和处理存储单元(4),光学镜头(1)瞄准靶标,核心控制单元(3)控制图像传感器(2)采集获取包含所有靶标在内的裂缝的图像,将采集的数据存储至处理存储单元(4)内进行处理,并根据第一靶标(81)和第三靶标(83)之间的距离作为参考基准值,对实时获取的第一靶标(81)和第二靶标(82)之间的距离参数进行校准,得到裂缝宽度的动态变化参数。
2.根据权利要求1所述的基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器,其特征在于:第一靶标(81)、第二靶标(82)和第三靶标(83)均固定在待测量结构体表面(11)上,且第一靶标(81)和第三靶标(83)之间的连线垂直于第一靶标(81)和第二靶标(82)之间的连线。
3.根据权利要求1所述的基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器,其特征在于:第一靶标(81)和第二靶标(82)固定在待测量结构体表面(11)上,第一靶标(81)和第三靶标(83)之间通过刚性连接板(85)相连接。
4.根据权利要求1-3任意之一所述的基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器,其特征在于:所述的传感器本体还包括远程通讯单元(6),远程通讯单元(6)在核心控制单元(3)的控制下,将处理结果传输至远端的数据中心。
5.根据权利要求1-3任意之一所述的基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器,其特征在于:所述的传感器本体还包括电源管理单元(5),用于图像传感器(2)、核心控制单元(3)、处理存储单元(4)和远程通讯单元(6)的供电控制。
6.根据权利要求1-3任意之一所述的基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器,其特征在于:光学镜头(1)为变焦镜头,图像传感器(2)为CMOS传感器。
7.根据权利要求1-3任意之一所述的基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器,其特征在于:远程通讯单元配置4G无线网络传输模块和有线传输模块。
8.根据权利要求1-3任意之一所述的基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器,其特征在于:靶标为LED灯或发光二极管,所述的LED灯或发光二极管的输出光谱为可见光波段或近红外波段。
9.根据权利要求1-3任意之一所述的基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器,其特征在于:机壳(7)通过固定支架(13)固定在狭缝一侧的结构体表面(11)上,所述的固定支架(13)上设置有固定传感器本体的长条孔,实现光学镜头(1)和靶标之间距离的调节。
10.根据权利要求1-9任意之一所述的基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器进行裂缝宽度动态变化参数的测量方法,包括以下步骤:
【1】参数预置
处理器在存储器中预设图像传感器、靶标及标定参数;
【2】图像数据读取及灰度化处理
处理器读取存储器中的第n帧光斑图像数据,并进行图像灰度化处理;
【3】靶标光斑中心计算
处理器计算得到靶标光斑的中心位置坐标,其中第一靶标(81)、第二靶标(82)和第三靶标(83)在图像传感器上对应的像素坐标分别为
【4】第n帧裂缝宽度参数dn的计算
其中l为事先校准获得的第一靶标和第三靶标之间的距离;
【5】裂缝宽度动态变化参数的计算
获取连续n帧图像中的dn即为裂缝宽度的动态变化参数。
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110397473A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-11-01 | 辽宁工程技术大学 | 一种移动式巷道全断面监测设备及其方法 |
CN110966952A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-04-07 | 西安联创兴科测控科技有限公司 | 用于大型结构物的远程在线监测预警装置及监测预警方法 |
CN111538353A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-08-14 | 南京航空航天大学 | 一种隧道检测车稳定装置 |
CN112284260A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-29 | 深圳市北斗云信息技术有限公司 | 一种视觉位移监测方法、设备和系统 |
CN114280267A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-05 | 山东省路桥集团有限公司 | 一种钢箱梁损伤智能识别分析系统及装置 |
CN114353670A (zh) * | 2022-01-07 | 2022-04-15 | 深圳市北斗云信息技术有限公司 | 一种可视化多参数智能裂缝计测量裂缝的方法 |
CN116045830A (zh) * | 2022-08-25 | 2023-05-02 | 北京城建集团有限责任公司 | 一种门跨式裂缝发展自动化测量系统 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2072833A (en) * | 1980-03-25 | 1981-10-07 | Europ Electronic Syst Ltd | Optical measuring apparatus |
JPH0448204A (ja) * | 1990-06-18 | 1992-02-18 | Hitachi Ltd | 高さ測定方法 |
JP2961413B1 (ja) * | 1998-04-16 | 1999-10-12 | 岸本産業株式会社 | レーザ投影法による計測器から被計測物までの非接触による前後移動距離計測方法 |
CN101285676A (zh) * | 2008-06-10 | 2008-10-15 | 北京航空航天大学 | 一种基于一维靶标的多视觉传感器全局校准方法 |
CN102346013A (zh) * | 2010-07-29 | 2012-02-08 | 同济大学 | 一种隧道衬砌裂缝宽度的测量方法及装置 |
US20120236320A1 (en) * | 2011-03-14 | 2012-09-20 | Faro Technologies, Inc. | Automatic measurement of dimensional data with a laser tracker |
DE102012003620A1 (de) * | 2012-02-20 | 2013-08-22 | Salzgitter Mannesmann Grobblech Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur berührungslosen geometrischen Vermessung eines Messobjektes |
CN106197287A (zh) * | 2016-08-03 | 2016-12-07 | 西安敏文测控科技有限公司 | 用于大型结构物变形或位移参数的自校准式测量装置及方法 |
CN106197288A (zh) * | 2016-08-03 | 2016-12-07 | 西安敏文测控科技有限公司 | 用于大型结构物垂直位移或变形的自校准式测量装置及方法 |
CN108803312A (zh) * | 2018-04-19 | 2018-11-13 | 彭楷文 | 一种新型道路损坏检测系统 |
CN109029372A (zh) * | 2018-07-16 | 2018-12-18 | 银河水滴科技(北京)有限公司 | 一种检测车定位方法及装置 |
US20180372481A1 (en) * | 2017-06-22 | 2018-12-27 | Hexagon Technology Center Gmbh | Calibration of a triangulation sensor |
CN209470670U (zh) * | 2018-12-29 | 2019-10-08 | 西安联创兴科测控科技有限公司 | 基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器 |
-
2018
- 2018-12-29 CN CN201811632196.0A patent/CN109631771B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2072833A (en) * | 1980-03-25 | 1981-10-07 | Europ Electronic Syst Ltd | Optical measuring apparatus |
JPH0448204A (ja) * | 1990-06-18 | 1992-02-18 | Hitachi Ltd | 高さ測定方法 |
JP2961413B1 (ja) * | 1998-04-16 | 1999-10-12 | 岸本産業株式会社 | レーザ投影法による計測器から被計測物までの非接触による前後移動距離計測方法 |
CN101285676A (zh) * | 2008-06-10 | 2008-10-15 | 北京航空航天大学 | 一种基于一维靶标的多视觉传感器全局校准方法 |
CN102346013A (zh) * | 2010-07-29 | 2012-02-08 | 同济大学 | 一种隧道衬砌裂缝宽度的测量方法及装置 |
US20120236320A1 (en) * | 2011-03-14 | 2012-09-20 | Faro Technologies, Inc. | Automatic measurement of dimensional data with a laser tracker |
DE102012003620A1 (de) * | 2012-02-20 | 2013-08-22 | Salzgitter Mannesmann Grobblech Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur berührungslosen geometrischen Vermessung eines Messobjektes |
CN106197287A (zh) * | 2016-08-03 | 2016-12-07 | 西安敏文测控科技有限公司 | 用于大型结构物变形或位移参数的自校准式测量装置及方法 |
CN106197288A (zh) * | 2016-08-03 | 2016-12-07 | 西安敏文测控科技有限公司 | 用于大型结构物垂直位移或变形的自校准式测量装置及方法 |
US20180372481A1 (en) * | 2017-06-22 | 2018-12-27 | Hexagon Technology Center Gmbh | Calibration of a triangulation sensor |
CN108803312A (zh) * | 2018-04-19 | 2018-11-13 | 彭楷文 | 一种新型道路损坏检测系统 |
CN109029372A (zh) * | 2018-07-16 | 2018-12-18 | 银河水滴科技(北京)有限公司 | 一种检测车定位方法及装置 |
CN209470670U (zh) * | 2018-12-29 | 2019-10-08 | 西安联创兴科测控科技有限公司 | 基于多靶标图像处理的裂缝动态变化传感器 |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110397473A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-11-01 | 辽宁工程技术大学 | 一种移动式巷道全断面监测设备及其方法 |
CN110397473B (zh) * | 2019-07-26 | 2020-10-13 | 辽宁工程技术大学 | 一种移动式巷道全断面监测设备及其方法 |
CN110966952A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-04-07 | 西安联创兴科测控科技有限公司 | 用于大型结构物的远程在线监测预警装置及监测预警方法 |
CN110966952B (zh) * | 2019-11-28 | 2022-03-11 | 西安联创兴科测控科技有限公司 | 用于大型结构物的远程在线监测预警方法 |
CN111538353A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-08-14 | 南京航空航天大学 | 一种隧道检测车稳定装置 |
CN112284260A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-29 | 深圳市北斗云信息技术有限公司 | 一种视觉位移监测方法、设备和系统 |
CN114280267A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-05 | 山东省路桥集团有限公司 | 一种钢箱梁损伤智能识别分析系统及装置 |
CN114353670A (zh) * | 2022-01-07 | 2022-04-15 | 深圳市北斗云信息技术有限公司 | 一种可视化多参数智能裂缝计测量裂缝的方法 |
CN116045830A (zh) * | 2022-08-25 | 2023-05-02 | 北京城建集团有限责任公司 | 一种门跨式裂缝发展自动化测量系统 |
CN116045830B (zh) * | 2022-08-25 | 2023-08-08 | 北京城建集团有限责任公司 | 一种门跨式裂缝发展自动化测量系统 |
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Publication number | Publication date |
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