CN110197485A - 一种古建筑彩绘梁位移的测量系统 - Google Patents

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CN110197485A CN201910492480.0A CN201910492480A CN110197485A CN 110197485 A CN110197485 A CN 110197485A CN 201910492480 A CN201910492480 A CN 201910492480A CN 110197485 A CN110197485 A CN 110197485A
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刘纲
蒋伟
高凯
李立力
王惊华
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras

Abstract

本发明涉及古建筑保护技术领域，为了解决现在的彩绘梁变形测量中，由于需要在彩绘梁上设置靶标而对彩绘梁造成损伤的问题，提供了一种古建筑彩绘梁位移的测量系统，包括图像采集模块，用于获取被测物体图像并生成图像信息；存储模块，用于存储计算规则；计算模块，用于根据计算规则对图像信息进行计算得到位移量；其中：计算规则包括参数算法、系数阈值算法、尺寸算法、局部穷举搜索法、梯度法和权值运算法；计算模块包括参数计算单元、系数阈值计算单元、子集选择单元、整像素位移搜索单元、亚像素位移初值搜索单元、和位移精确值计算单元：对亚像素位移进行权值运算后得到位移精确值。

Description

一种古建筑彩绘梁位移的测量系统
技术领域
本发明涉及古建筑保护技术领域，具体为一种古建筑彩绘梁位移的测量系统。
背景技术
现目前，在古建筑彩绘梁变形测量中，采用的主要是水准仪、全站仪等测量设备，而在使用水准仪或全站仪进行测量时，需要在彩绘梁上设置靶标才能完成高精度的测量。由于靶标在彩绘梁上的设置需要靶标与彩绘梁紧密接触，会使得彩绘梁表面出现损伤，而且设置在彩绘梁上的靶标也会影响彩绘梁的美观。因此为了避免由于在彩绘梁上设置靶标而对彩绘梁造成损伤的问题，本发明提出了一种非接触式的测量方法。
发明内容
本发明意在提供一种古建筑彩绘梁位移的测量系统，以解决现在的彩绘梁变形测量中，由于需要在彩绘梁上设置靶标而对彩绘梁造成损伤的问题。
本发明提供基础方案是：一种古建筑彩绘梁位移的测量系统，包括图像采集模块，用于获取被测物体图像并生成图像信息；
存储模块，用于存储计算规则；
计算模块，用于根据计算规则对图像信息进行计算得到位移量；
其中：计算规则包括参数算法、系数阈值算法、尺寸算法、局部穷举搜索法、梯度法和权值运算法；
计算模块包括：
参数计算单元：用于对被测物体一段时间前后的两个图像信息按照参数算法进行计算得到参数值；
系数阈值计算单元：用于根据系数阈值算法对参数值进行计算得到系数阈值；
子集选择单元：用于根据尺寸算法计算出满足系数阈值的子集尺寸，如图7所示；
整像素位移搜索单元：用于根据对初始计算子集进行局部穷举搜索得到整像素初值；
亚像素位移初值搜索单元：用于根据整像素初值和子集选定法确定亚像素区域子集，对亚像素区域子集两端的整像素初值点根据梯度法分别计算亚像素区域子集内的亚像素位移；
位移精确值计算单元：对亚像素位移进行权值运算后得到位移精确值。
如图7所示，图中虚线框内部分即为自适应子集尺寸计算方法部分，通过多次循环计算选择出待测点处最优子集尺寸。
(2)
其中式中D(η)为图像噪声方差，∑∑(fx)2与∑∑(fy)2分别为x方向与y方向上的子集灰度梯度平方和系数；f(x,y)为变形前的子集图像。
说明：本方案中在计算变形位移量时基于DIC数据图像处理方法，DIC数字图像处理方法的理论体系中，一般认为材料表面的灰度信息会与材料发生同步的位移变形，也正是基于这个假设建立了测量区域在变形前与变形后图像之间的数学关系。DIC数字图像相关方法通过摄像机获得变形前后被测平面物体表面的数字图像，再通过匹配变形前后数字图像中的对应图像子集获得被测物体表面各点的位移，即通过照相机或摄像机获取变形前后被测物体的数字图像，然后通过解算方法获得数值图像移动的位移，其中的解算方法首先是通过相关函数和形函数的选择进行手动选择子集尺寸，然后继续拧整像素位移、亚像素位于搜索，最后通过像素位移的标定来完成变形测量。
基础方案的工作原理及有益效果是：与现有的测量方式相比较，1.本方案中通过对获取彩绘梁的图像信息进行运算从而得到位移，实现了非接触式测量，也就避免了在测量过程中由于与彩绘梁直接接触而导致彩绘梁出现损伤的问题；
2.现目前，用于计算整像素位移的自适应路径搜索法虽然克服了搜索精度低、计算效率不高的问题，但是由于它的第一个位移搜索点都是假定以原点开始的，因此存在位移初始值未知的问题，这样一来，就容易造成多个错误的局部最优解的问题，从而使得最后的计算结果不准确的问题。本方案中，采用局部穷举搜索法计算整像素位移，通过确定的精准初始位移量避免了存在多个错误的局部最优解的问题，从而保证了计算结果的精确性。
3.考虑到在选择计算子集的时候，传统的选择方法中，一般都是选用散斑图中x方向和y方向的正方形子集，如图6所示，然而，对于古建筑彩绘梁来说，由于在x方向和y方向上的图案梯度存在严重差异，使得子集在x方向和y方向上的尺寸不合理，这样不仅增加了计算量，降低了计算速度，而且对于x方向和y方向上的尺寸不合理的不均匀位移场来说，子集尺寸过大也会降低待测点的计算精度。因此本方案中，在确定子集尺寸时，选择由尺寸算法计算出满足系数阈值的子集尺寸作为待测点周围选取初始子集的x方向与y方向初始尺寸Mx与My，从而确定待测点的最优子集尺寸，与现有的正方形子集相比较，本方案中确定中的自适应自己明显比正方形子集的计算数量小，在不降低精度的情况下，提高了计算速度。
优选方案一：作为基础方案的优选，还包括有定时模块，存储模块预存有定时信息，定时模块用于根据定时信息发送启动信号；控制模块，在接收到启动信号后，用于控制图像采集模块获取被测物体的图像并生成图像信息。有益效果：本方案中，通过定时模块与控制模块的设置实现了被测物体图像的自动采集，操作方便。
优选方案二：作为基础方案的优选，还包括有报警模块，存储模块预存有位移阈值，计算模块还用于对得到的位移精确值与位移阈值进行计算，在计算出位移精确值大于等于位移阈值时，报警模块用于发送警报信息。有益效果：考虑到对彩绘梁形变的测量是为了避免彩绘梁因为形变过大而出现断裂或损伤的损坏问题，因此本方案中，通过设置位移阈值，在计算到彩绘梁的位移精确值大于等于位移阈值时，也就是说彩绘梁面临损坏的问题，警报信息的发送则能够及时进行提醒，保证工作人员能够及时对彩绘梁进行防护措施，以避免彩绘梁损坏。
优选方案三：作为优选方案二的优选，还包括有输入模块，用于输入定时信息，存储模块存储定时信息。有益效果：考虑到对于不同的彩绘梁来说，形变的临界点不同，也就是说位移阈值不同，因此本方案中还设置有输入模块，便于工作人员输入位移阈值，从而保证了提醒的准确性。
优选方案四：作为优选方案二的优选，位移阈值包括多组相互匹配的彩绘梁类型与临界阈值，还包括有输入模块，用于输入彩绘梁类型，匹配模块，用于根据输入的彩绘梁类型配合出作为当前彩绘梁位移阈值的临界阈值。有益效果：考虑到对于不同的彩绘梁来说，形变的临界点不同，也就是说位移阈值不同，因此本方案中位移阈值包括彩绘梁类型和匹配的临界阈值，还设置有输入模块，便于工作人员输入彩绘梁类型，匹配模块则自动匹配出当前彩绘梁的临界阈值进行计算，从而保证了提醒的准确性。
优选方案五：作为基础方案的优选，图像采集模块为CCD相机。有益效果：CCD相机具有体积小、重量轻、不受磁场影响、具有抗震动和撞击的特点。
优选方案六：作为优选方案五的优选，图像采集模块的光轴正对被测物体的形心且与被测物体图案面垂直设置。有益效果：本方案中，将图像采集模块的光轴正对被测物体设置，保证采集到的图像的准确性，从而保证了计算得到的位移精确值的准确性。
优选方案七：作为基础方案的优选，还包括有处理模块，用于对图像信息进行去除边缘处理，计算模块对去除边缘处理后的图像信息进行计算。有益效果：本方案中，为了避免结构边缘区交界处对位移识别结果的影响，还对生成的图像信息进行去除边缘处理，计算模块对处理后的图像信息进行计算，从而提高了最后的位移精确值的准确性。
优选方案八：作为优选方案七的优选，处理模块对图像信息的左、右边缘进行去除边缘处理。有益效果：考虑到彩绘梁在固定后，左、右两端通常是全部被固定在柱上的，因此本方案中只对图像信息的左、右边缘进行去除边缘处理，减小了被处理量。
优选方案九：作为优选方案八的优选，还包括有输入模块，用于输入边缘处理尺寸，处理模块根据边缘处理尺寸对图像信息进行去除边缘处理。有益效果：输入模块的设置方便工作人员手动输入边缘处理尺寸，操作方便。
附图说明
图1为本发明一种古建筑彩绘梁位移的测量系统实施例一的模块框图；
图2为实施例一中试验加载装置以及测量装置；
图3(a)为和玺彩画梁初始工况；
图3(b)为和玺彩画梁最终工况；
图4为和玺彩画梁像素标定数据；
图5为工况5时和玺彩画梁三个监测测量点DIC挠度识别结果；
图6为自适应子集尺寸参数示意图；
图7为整像素以及亚像素搜索子集自适应程序选择流程；
图8为搜索过程示意图；
图9为梯度法示意图；
图10(a)为噪声影响下整像素初值点为0的亚像素位移计算结果；
图10(b)为噪声影响下整像素初值点为1的亚像素位移计算结果；
图11为八个亚像素位移点处噪声标准差SD与权值系数a拟合示意图；
图12为不同噪声情况下亚像素位移与权值系数的三次样条插值曲线；
图13为整像素位移计算方法精度对比；
图14为双精度算法与稳定性验证；
图15为和玺彩画试验梁图案；
图16为试验加载示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明：
说明书附图中的附图标记包括：加载千斤顶1、压力传感器2、千分表3、灯光4、CCD相机5。
实施例基本如附图1所示：一种古建筑彩绘梁位移的测量系统，包括图像采集模块，用于获取被测物体图像并生成图像信息；
存储模块，用于存储计算规则和位移阈值；
输入模块，用于输入定时信息和边缘处理尺寸，存储模块存储定时信息；
处理模块，用于对图像信息进行去除边缘处理；具体的，处理模块对图像信息的左、右边缘按照进行边缘处理尺去除边缘处理；
计算模块，用于根据计算规则对去除边缘处理后的图像信息进行计算得到位移量；
具体的，计算规则包括参数算法、系数阈值算法、尺寸算法、局部穷举搜索法、梯度法和权值运算法；
定时模块，存储模块预存有定时信息，定时模块用于根据定时信息发送启动信号；
控制模块，在接收到启动信号后，用于控制图像采集模块获取被测物体的图像并生成图像信息；
计算模块包括：
参数计算单元：用于对被测物体一段时间前后的两个图像信息按照参数算法进行计算得到参数值；如定时信息为T，则前后的两个图像信息为在时间t时的图像信息以及时间t+T时的图像信息；
系数阈值计算单元：用于根据系数阈值算法对参数值进行计算得到系数阈值；
子集选择单元：用于根据尺寸算法计算出满足系数阈值的子集尺寸；
整像素位移搜索单元：用于根据对初始计算子集进行局部穷举搜索得到整像素初值；
亚像素位移初值搜索单元：用于根据整像素初值和子集选定法确定亚像素区域子集，对亚像素区域子集两端的整像素初值点根据梯度法分别计算亚像素区域子集内的亚像素位移；
位移精确值计算单元：对亚像素位移进行权值运算后得到位移精确值；
计算模块还用于对得到的位移精确值与位移阈值进行计算；
报警模块，用于在计算出位移精确值大于等于位移阈值时，发送警报信息。
上述的尺寸算法如下：
(1)
(2)
function[TH]＝threshold(imgT1,imgT2,imgR,m,n,Srr,Scr,sx,sy,SD)
％imgT1：前处理图片1
％imgT2：前处理图片2
％imgR：参考图像
％m：参考图像计算子集中心点y坐标
％n：参考图像计算子集中心点x坐标
％SD：设置位移识别误差标准差
％Srr：整像素搜索参考图像计算子集y方向半径
％Scr：整像素搜索参考图像计算子集x方向半径
％sx：参考图像计算子集内部x方向计算间隔
％sy：参考图像计算子集内部y方向计算间隔
[H]＝crossCorrelation(imgR,m,n,Srr,Scr,sx,sy)；
[Dn]＝varianceNoise(imgT1,imgT2)；
TH＝H*Dn/(SD^2)
(3)
clc,clear；
imgT1＝double(imread('T1.tif'))；％前处理图片1
imgT2＝double(imread('T2.tif'))；％前处理图片2
imgR＝double(imread('P_1.tif'))；％待计算参考图像
SD＝0.01；％位移识别误差(标准差，单位：像素)
m＝1024；
n＝1024；
[Ssrr,Sscr]＝subpixelsubsetsize(imgT1,imgT2,imgR,m,n,SD)
(4)
[ii,jj]＝find(count＝＝min(min(count)))；
Ssrr＝ii+Ssrr-sp-1；
Sscr＝jj+Sscr-sp-1；
Ssrr＝max(5,Ssrr)；
Sscr＝max(5,Sscr)
为了便于描述，上述的计算方案统称为自适应搜索双精度梯度DIC方法。
上述过程中，在计算变形位移量时基于DIC数据图像处理方法，DIC数字图像处理方法的理论体系中，一般认为材料表面的灰度信息会与材料发生同步的位移变形，也正是基于这个假设建立了测量区域在变形前与变形后图像之间的数学关系。DIC数字图像相关方法通过摄像机获得变形前后被测平面物体表面的数字图像，再通过匹配变形前后数字图像中的对应图像子集获得被测物体表面各点的位移，即通过照相机或摄像机获取变形前后被测物体的数字图像，然后通过解算方法获得数值图像移动的位移，其中的解算方法首先是通过相关函数和形函数的选择进行手动选择子集尺寸，然后继续拧整像素位移、亚像素位移搜索，最后通过像素位移的标定来完成变形测量。
本方案中，对传统的自适应搜索法中的位移初值向量通过穷举的方法进行了更新，得到了精确的位移初值向量。该搜索法由两个过程组成，在同一张图像中首先根据给定的搜索区域对第一个搜索点进行一次局部穷举搜索，找出精确位移；然后将第一个点的准确位移信息作为初值，对其他相邻点进行递推式的自适应路径搜索，计算出图像中其他测量点的位移信息。具体求解过程如下：
第一步：基于给定的搜索区域，对图像中第一个点计算点进行局部穷举法搜索位移，得到起始位移矢量(u,v)。
第二步：取第一步计算得到的max(u,v)作为相邻待测点的计算步长，分别对距离该点max(u,v)步长的上下左右四个预测点以及第一步计算的得到的位移矢量点，共五个点(若重合则只有四个点)进行匹配计算，得到最佳匹配位置。
第三部：对第二步得到的最佳匹配位置周围进行小菱形搜索模式搜索，如果最佳匹配位置为小菱形中心，结束搜索，该点即为最终位移搜索点；否则将小菱形中心移至新的最佳匹配点重复进行小菱形搜索模式搜索，直至最佳匹配点为小菱形中心为止，得到该点位移值。
第四步：对下一个相邻点重复第二步到第三步，直至所有待测点搜索完成。
搜索过程示意如图8所示。
本实施例中，采用局部穷举搜索法的自适应尺寸子集明显比现目前的正方形子集的计算数量小，在精度不降低的情况下，提高了计算速度，同时采用与正方形比较的实例得到了证明，结果如附表1所示。
附表1.自适应尺寸子集与正方形子集对比
与中粗-细搜索法，三步搜索法以及菱形搜索法的对比验证，对比结果如图13所示。
利用梯度法对分别计算亚像素区域子集内的亚像素位移的过程具体如下：
如图9所示，其中亚像素位移精确值位置记为E，令其坐标为x，将整像素搜索得到的初值点计算的亚像素位移记为A，坐标为x1，相邻的整像素初值点计算的亚像素位移记为B，坐标为x2；亚像素位移精确值E的坐标x由x1与x2计算得到，如公式3所示，其中ɑ为对应的亚像素位移精确值位置x处的权值系数，但由于精确位置无法得知，因此本文以处的权值系数ɑ近似为亚像素位移精确值位置x处的权值系数，x由公式4计算得到，选用该点进行近似代替是由于越靠近整像素初值点的亚像素位移计算精度越高，越能够近似代替位移精确值进行权值系数的计算。根据图10中计算得到的亚像素位移数据，由公式3反算出在不同噪声情况下0～0.1pixel间隔为0.1pixel的各个亚像素位移控制点处权值系数ɑi,i＝0.1,0.2,0.3…1；其中本文假定亚像素位移为0pixel时，在相应整像素初值点计算得到的亚像素位移即为精确值。故由理论分析可，ɑ0＝0,ɑ1＝1，又由于亚像素位移为0.5pixel时从两个方向计算该点位移的均值误差互为相反数，因此有ɑ0.5＝0.5；然后采用指数函数对剩余八个亚像素控制点权值系数ɑi与图像噪声标准差SD采用公式5进行拟合，其中c1,c2,c3为拟合系数，结果如图11所示。
在得到不同噪声情况下0～0.1pixel间隔为0.1pixel的11个亚像素位移权值系数控制点后，分别按公式6对这11个控制点处的权值系数进行三次样条插值，即可得到任意噪声标准差情况下的任意亚像素位移点的权值系数ɑ，示例如图12所示。
x＝(1-a)·x1+a·x2 (3)
其中，SD为标准差；c1,c2,c3为拟合系数。
以上是针对x方向的分析结果。对于y方向的亚像素位移计算方法相同。
为了方便描述，上述的亚像素位移计算方法统称为双精度算法。
上述计算方法不仅保持梯度法在噪声环境下的计算稳定性，同时有效克服了传统梯度法计算精度抗噪能力弱的缺点。同时进行了与N-R法，梯度法进行了精度和稳定性的比较，结果如图14所示。
具体实施过程如下：本实施例以和玺彩画梁为例，如图2所示，彩绘木梁构件尺寸为1400mm×1400mm×50mm，梁表面上的彩绘图像尺寸为1300mm×100mm，为避免结构边缘区域图案交界处对位移识别结果的影响，去除靠近左、右边缘50mm，因此选择加载区域彩绘图尺寸为1200mm×100mm。简支彩绘梁加载方式选为分配梁两点加载，加载间距为400mm。支座间距为1200mm，加载控制方式为跨中挠度控制。为更好对比DIC的识别效果，本实例分别在木梁跨中以及距离跨中各300mm两侧放置三个千分表对彩绘梁挠度进行测量，并将千分表所测数值作为真实位移。同时在加载器下方放置一个压力传感器测量实时压力，实验装置附图2所示。实测环境中，光线强度对DIC位移测量方法的计算精度影响较大，因此本实例在同一个位移工况下设置不同光线强度，以模拟实际测量过程中复杂光线强度下测量的状况，本实验光照条件分为1、2两级，分别对应光照强度中的弱、强。
首先对和玺彩画梁进行预加载，确认一切正常后再进行正式加载。
实验环境搭建好后，每根梁在正式加载前采用CCD相机拍摄两幅相同画面以进行DIC运算的自适应子集选择。每根梁依据加载最大位移设置六个工况(包括初始工况)，每个工况下以光线强度划分为3个对照组进行图像拍摄。依据GB 50005-2017《木结构设计标准》规定，木结构中的屋盖梁受弯跨中最大挠度应小于l/250，l计算跨度，本实验中l＝1200mm。此次试验设置的彩绘梁跨中,最大挠度工况为12mm，为简支木梁跨度的1/100，为规范限值的2.5倍。以跨中最大挠度12mm为基准，工况编号以及工况位移如附表2所示。
附表2工况编号以及工况位移
实验加载装置以及测量装置如附图2所示进行布置，简支支座以及两个分配梁加载点与彩绘梁之间均有垫片，以防止木梁局部压坏，木梁下部放有三个千分表测量不同位置的挠度，上部是分配梁，加载千斤顶以及压力传感器(型号：CFBLZ S形拉压传感器，采集仪型号：SDY2202型静态应变仪)。CCD相机(型号GZL-CL-41C6M-C，图像分辨率2048×2048像素)放置在彩绘梁的正前方约4米处的三脚架上，并且使其光轴对准梁的形心且与彩绘图案面垂直，将相机数据线连至计算机，用软件进行图像采集。实验过程中采用两组可调亮度的白光光源照明。
加载以及测量步骤如下：
1)构件、千斤顶以及压力传感器放置到位后预加压力，压力从小到大逐渐施加，使得各部件之间接触紧密，同时使压力传感器采集仪读数归零并记录，光照条件设置为2，定义该状态下为0工况。此时采用CCD相机拍摄两张初始测试图像进行图像噪声方差分析以及自适应子集尺寸选择。然后在该光照条件下以及1光照条件下分别拍摄图，并记录三个千分表初始值。
2)对应附表2各个工况的跨中位移控制值使用加载装置进行各个工况下的位移加载，每级加载稳定后记录压力传感器读数以及三个千分表读数，同时采用CCD相机拍摄两组光照条件下的彩绘梁变形图像。
3)加载完成后进行采集数据的核对整理，核对无误后缓慢卸载加载器。
木梁的初始工况以及最终加载工况现场试验情况如图3(a)和图3(b)所示，木梁加载数据记录如附表3所示。
附表3.和玺彩画梁加载数据
首先对试验梁进行预加载，确认一切正常后再进行正式加载。
实验环境搭建好后，每根梁在正式加载前采用CCD相机拍摄两幅相同画面以进行DIC运算的自适应子集选择。每根梁依据加载最大位移设置六个工况(包括初始工况)，每个工况下以光线强度划分为3个对照组进行图像拍摄。依据GB 50005-2017《木结构设计标准》规定，木结构中的屋盖梁受弯跨中最大挠度应小于l/250，l计算跨度，本实验中l＝1200mm。此次试验设置的彩绘梁跨中,最大挠度工况为12mm，为简支木梁跨度的1/100，为规范限值的2.5倍。以跨中最大挠度12mm为基准，工况编号以及工况位移如附表2所示。
实验加载装置以及测量装置如附图2所示，简支支座以及两个分配梁加载点与彩绘梁之间均有垫片，以防止木梁局部压坏，木梁下部放有三个千分表测量不同位置的挠度，上部是分配梁，加载千斤顶以及压力传感器(型号：CFBLZ S形拉压传感器，采集仪型号：SDY2202型静态应变仪)。CCD相机(型号GZL-CL-41C6M-C，图像分辨率2048×2048像素)放置在彩绘梁的正前方约4米处的三脚架上，并且使其光轴对准梁的形心且与彩绘图案面垂直，将相机数据线连至计算机，用软件进行图像采集。实验过程中采用两组可调亮度的白光光源照明。
同时对基于手动选择子集、粗-细整像素搜索法以及梯度亚像素位移搜索法的DIC方法(Coarse-Fine Gradient DIC,CG-DIC)和本方案提出的自适应搜索双精度梯度DIC方法(Adaptive-Search Double-Precision-Gradient DIC,AD-DIC)进行对比。
通过对和玺彩画梁的图像数据进行分析可知，实际100mm梁高对应的图像内相应长度像素如附图4所示，然后由公式7即可计算得到每组试验中像素位移与真实位移的数量关系。
对于计算精度的分析，采用DIC方法识别千分表对应位置的彩绘梁图案宽度范围内挠度数据，并与千分表数据进行对比。计算DIC方法识别的挠度数据标准差(StandardDeviation,SD)以及与相应千分表测量数据相减后的均值误差(Averaging Error,AE)，分别作为计算稳定性与精度评价标准。令测量范围内每个像素点处采用DIC方法识别的挠度值为di,i∈N,N为测量区域内所有像素点坐标集合，d为对应区域内千分表测得的木梁挠度，因此均值误差以及标准差分别可表示公式8和公式9。
其中参照物实际尺寸为LR图像内像素尺寸为LP；实际位移为DR图像内像素位移为DP；识别的挠度值为di；AE为均值误差；SD为标准差，N为计算点数。
和玺彩画梁压弯试验三个千分表处每个工况下两种DIC方法识别结果的均值误差以及标准差如附表4和附表5所示。
附表4.和玺彩画梁DIC方法挠度识别精度分析
附表5.和玺彩画梁DIC方法挠度识别稳定性分析
由附表4可知，和玺彩画梁加载过程中，随着和玺彩画梁弯曲程度逐渐增大，跨中测量点处两种DIC方法非接触式挠度识别结果与千分表接触式测量结果的均值误差无明显趋势规律，但基本保持相对稳定，说明和玺彩画梁的弯曲程度对跨中DIC方法挠度测量影响不大。这是因为和玺彩画梁弯曲时跨中图案基本为平动位移，无明显转动以及不均匀拉伸，因此在一定范围内和玺彩画梁挠度大小对DIC方法识别跨中挠度结果影响很小。对于跨中两侧的测量位置，随着和玺彩画梁弯曲程度逐渐增大，两种DIC方法识别结果的均值误差总体均呈增大趋势，这是因为随着和玺彩画梁挠度的增大，跨中两侧挠度测量位置的彩绘图案不仅平动位移增大，而且向跨中方向的转动位移也逐渐增大，因此对图像识别方法产生的干扰也逐渐增大，导致识别结果误差增大。对比本申请提出的AD-DIC方法与CG-DIC方法对和玺彩画梁挠度识别的结果可以看出，总体上前者要优于后者，AD-DIC方法挠度识别结果的均值误差总体在0.1mm以下，最大绝对值为0.198mm，而CG-DIC方法挠度识别结果的均值误差普遍在0.1mm以上，且最大绝对值为0.908mm。
由附表5可知，随着和玺彩画梁挠度的增大，三个测点处AD-DIC方法挠度识别结果的标准差逐渐增加。首先对于跨中测量位置，虽然该处梁高范围内没有转动位移，但随着和玺彩画梁压弯程度的增加，梁高范围内计算像素点子集上下边的受弯拉伸长度差异逐渐增加，子集微小的受弯变形逐渐增加，在前后图像子集匹配时的干扰增加，因此计算数据的离散性会逐渐增大，但由于这种误差是随机的，因此对梁高范围内挠度识别的均值误差影响很小，对于跨中两侧的测量区域，不仅存在子集的受弯变形，还存在子集转角，因此，和玺彩画梁受弯挠度增大，测点处挠度识别结果标准差也会增大。同时可以看出CG-DIC方法挠度识别结果的标准差随和玺彩画梁挠度增大变化无规律，且离散型较大，这是由于该算法中采用的粗-细搜索整像素计算方法对计算像素点的整像素定位不准确所致。两种算法横向对比同时可以看出，AD-DIC方法挠度识别稳定性大大优于CG-DIC方法，挠度识别结果标准差始终保持在0.06mm以下。
基于千分表的测量数据，对于工况5中三个测区内两种DIC算法的识别结果与相应千分表实测数据的差值(识别误差)进行分析，如图5所示。
由图5可以看出，在三个测量区域内进行挠度识别时CG-DIC方法均会在某些位置产生较大的整像素位移的定位误差(较大尖峰处)，而AD-DIC方法则始终有较高的计算精度，这是由于彩绘图案的灰度特征比散斑图弱，再加上图像噪声的影响，前者采用的粗-细搜索法容易陷入错误的局部最优解，而后者基于图像连续变形性质的局部穷举-自适应搜索法则较好的克服了这一情况。在跨中测量位置，接近梁底部时，AD-DIC方法识别的挠度产生较小误差，这是由于计算像素点子集边界接触木梁底边或者超出木梁底边时，图像识别会受到背景图像的影响，因此识别结果可能会产生波动。因此实际进行DIC方法测量位移时，测量区域应与构件边界留有一定距离。
实施例二
与实施例一相比较，本实施例中，位移阈值包括多组相互匹配的彩绘梁类型与临界阈值，还包括有输入模块，用于输入彩绘梁类型，匹配模块，用于根据输入的彩绘梁类型配合出作为当前彩绘梁位移阈值的临界阈值。
考虑到对于不同的彩绘梁来说，形变的临界点不同，也就是说位移阈值不同，因此本方案中位移阈值包括彩绘梁类型和匹配的临界阈值，还设置有输入模块，便于工作人员输入彩绘梁类型，匹配模块则自动匹配出当前彩绘梁的临界阈值进行计算，从而保证了提醒的准确性。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (10)

1.一种古建筑彩绘梁位移的测量系统，包括图像采集模块，用于获取被测物体图像并生成图像信息；
存储模块，用于存储计算规则；
计算模块，用于根据计算规则对图像信息进行计算得到位移量；
其特征在于：所述计算规则包括参数算法、系数阈值算法、尺寸算法、局部穷举搜索法、梯度法和权值运算法；
所述计算模块包括：
参数计算单元：用于对被测物体一段时间前后的两个图像信息按照参数算法进行计算得到参数值；
系数阈值计算单元：用于根据系数阈值算法对参数值进行计算得到系数阈值；
子集选择单元：用于根据尺寸算法计算出满足系数阈值的子集尺寸；
整像素位移搜索单元：用于根据对初始计算子集进行局部穷举搜索得到整像素初值；
亚像素位移初值搜索单元：用于根据整像素初值和子集选定法确定亚像素区域子集，对亚像素区域子集两端的整像素初值点根据梯度法分别计算亚像素区域子集内的亚像素位移；
位移精确值计算单元：对亚像素位移进行权值运算后得到位移精确值。
2.根据权利要求1所述的古建筑彩绘梁位移的测量系统，其特征在于：还包括有定时模块，存储模块预存有定时信息，所述定时模块用于根据所述定时信息发送启动信号；
控制模块，在接收到启动信号后，用于控制所述图像采集模块获取被测物体的图像并生成图像信息。
3.根据权利要求1所述的古建筑彩绘梁位移的测量系统，其特征在于：还包括有报警模块，所述存储模块预存有位移阈值，所述计算模块还用于对得到的位移精确值与位移阈值进行计算，在计算出位移精确值大于等于位移阈值时，所述报警模块用于发送警报信息。
4.根据权利要求3所述的古建筑彩绘梁位移的测量系统，其特征在于：还包括有输入模块，用于输入位移阈值，所述存储模块存储所述位移阈值。
5.根据权利要求3所述的古建筑彩绘梁位移的测量系统，其特征在于：所述位移阈值包括多组相互匹配的彩绘梁类型与临界阈值，还包括有输入模块，用于输入彩绘梁类型，匹配模块，用于根据输入的彩绘梁类型配合出作为当前彩绘梁位移阈值的临界阈值。
6.根据权利要求1所述的古建筑彩绘梁位移的测量系统，其特征在于：所述图像采集模块为CCD相机。
7.根据权利要求6所述的古建筑彩绘梁位移的测量系统，其特征在于：所述图像采集模块的光轴正对被测物体的形心且与被测物体图案面垂直设置。
8.根据权利要求1所述的古建筑彩绘梁位移的测量系统，其特征在于：还包括有处理模块，用于对图像信息进行去除边缘处理，所述计算模块对去除边缘处理后的图像信息进行计算。
9.根据权利要求8所述的古建筑彩绘梁位移的测量系统，其特征在于：所述处理模块对所述图像信息的左、右边缘进行去除边缘处理。
10.根据权利要求9所述的古建筑彩绘梁位移的测量系统，其特征在于：还包括有输入模块，用于输入边缘处理尺寸，所述处理模块根据所述边缘处理尺寸对所述图像信息进行去除边缘处理。
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