CN110440902B - 一种非接触式微小振动视觉测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种非接触式微小振动视觉测量方法。该方法旨在研究分析微小振动信号的频率特性，该技术主要包括微小振动信号提取、相机运动干扰抑制处理、信号分析等。所述方法步骤如下，步骤S1：采集自然界中振动物体的视频数据以提取出微小振动信号；步骤S2：利用傅里叶变换将微小振动信号转化为频域，获取其频谱；步骤S3：从所述视频数据中提取相机运动信号，对所述相机运动信号进行分析处理后获取衰减系数向量Coe；步骤S4：将所述衰减系数向量Coe与各微小振动信号的频谱相乘，取平均值后得到振动目标频谱。
Description
技术领域
本发明属于计算机视觉技术领域，涉及一种真实场景下非接触微小振动视觉测量方法。
背景技术
振动物体的振动特性与其自身状态有紧密联系。例如，工业系统在运行过程中产生的振动信息，体现了其结构特性和运行状态。不良振动不但影响系统的使用性能，甚至会产生严重的安全后果。
现有的振动测量方式分为接触式和非接触式两种。接触式振动测量传感器，例如压电传感器、加速度传感器等，一般安装在被测物体表面，通过将振动信号转化为电信号实现振动测量。在测量过程中，接触式振动测量传感器自身的机械损耗往往造成硬件疲劳，长期监测可能造成误差累积导致测量精度降低；对轻型结构进行检测时，传感器自身质量也将影响检测结果；这种测量方式一般用于定点测量，当进行多点测量时，将不可避免地提高测量成本。非接触式振动测量方式，避免了与被测目标直接接触，但仍然存在一定的应用局限，例如：光学测振法需要额外的光源补偿，要求测试环境保持无尘、无空气扰动；光电位置传感器的测量范围较小，需要复杂的干涉光路及辅助装置，计算复杂度和成本较高；光纤光栅传感器需要对传感器进行封装后才可使用，同时对解调设备有较严苛的要求。计算机视觉技术的发展为振动测量提供了一种新途径。基于计算机视觉的视觉测量技术，是以现代光学为基础，融合计算机技术、激光技术、图像处理与分析技术等现代科学技术为一体，组成光机电一体化的综合测量系统。它具有精度高、非接触、在线检测、实时分析与控制、连续工作等特点，能够适用于多种危险的应用场合，广泛应用于军事、工业、农林业、医学、航空航天、科学研究等领域。
自然界中存在很多微小振动，它们同样蕴含着重要信息。例如，汽车启动后，发动机会产生一定频率的振动，该振动信号反映了发动机的性能与工作状态；人呼吸时腹部会产生一定的起伏，该起伏信号的频率与人体呼吸率一致。由于人类视觉系统的感知范围与分辨能力有限，难以直接观察、测量自然界中的许多微小振动。目前，相关学者就微小振动可视化技术做了相关研究，例如基于拉格朗日视角的运动放大技术和基于欧拉视角的金字塔分解运动放大技术，它们通过带通滤波器选取感兴趣频带内的微小振动信号进行放大。但是，这些方法一般要求人工根据先验知识来确定带通滤波器的频率参数，并未对微小振动信号进行有效的测量分析。
发明内容
基于此，本发明提出了一种非接触微小振动视觉测量方法。该方法旨在研究分析微小振动信号的频率特性，该技术主要包括微小振动信号提取、相机运动干扰抑制处理、信号分析等。所述方法步骤如下，
步骤S1：采集自然界中振动物体的视频数据以提取出微小振动信号；
步骤S2：利用傅里叶变换将微小振动信号转化为频域，获取其频谱；
步骤S3：从所述视频数据中提取相机运动信号，对所述相机运动信号进行分析处理后获取衰减系数向量Coe；
步骤S4：将所述衰减系数向量Coe与各微小振动信号的频谱相乘，取平均值后得到振动目标频谱。
优选的，在对采集到的视频数据提取微小振动信号之前，还包括，利用颜色空间转换，将采集的视频从RGB空间转化为YIQ空间，并提取出亮度通道的视频序列。
优选的，所述提取微小振动信号具体包括，从亮度通道的视频序列中提取第一帧图像，选出振动目标区域，利用数字图像处理中常用的边缘检测算子——canny算子对所述振动目标区域边缘检测，将生成的与原图像尺寸相同的二值边缘图像作为边缘掩膜ImageMask，利用该掩膜与视频各帧进行点乘，获得新的视频序列，并以新视频序列的第一帧为参考帧，将其余各帧的亮度值减去第一帧的亮度值，然后提取边缘上各像素点的时间维亮度信号，所述时间维亮度信号为微小振动信号。
优选的，所述步骤S3具体包括，
步骤S31：从亮度通道视频序列第一帧图像的背景区域中手动框选出包含静止物体的边缘的区域，采用步骤S1中相同的提取方法，提取出时间维信号，得到相机运动信号；
步骤S32：对所述相机运动信号进行傅里叶变换，获得其频谱，并将该频谱代入自然常数e的负指数函数中，计算得到与该频谱相应的衰减系数向量Coe，并用如下公式表示：
Coe＝e-δ×sp
其中，sp表示归一化之后的相机运动信号的频谱，值域为[0,1]；δ用于控制衰减速度并用如下公式表示：
其中，μ表示归一化后的频谱sp的能量平均值。优选的，所述微小振动信号的振动方向可以是任意方向。
优选的，所述视频数据为avi、mov、mp4等常用视频格式。
本发明有如下优点：
(1)它是一种瞬间获取被测物体视频信息的测量方法，特别适用于测量点众多的目标。
(2)它是一种非接触性的测量手段，不伤及测量目标，不干扰被测物自然状态，可在恶劣条件下应用。
(3)它是一种适用于微观世界、近景目标及远景目标的测量技术。
(4)它具有测量速度快，测量精度高等特点，可广泛应用于机械结构振动测量中，并且可以持续测量。
附图说明
图1：本发明方法的流程图；
图2：本发明的感兴趣区域(ROI)选取示意图；
图3：本发明的合成视频实验结果；
图4：本发明的真实视频1实验结果；
图5：本发明的真实视频2实验结果；
具体实施方式
结合图1，本发明非接触式微小振动视觉测量技术，包括如下步骤：
步骤S1：采集自然界中振动物体的视频数据以提取出微小振动信号；
在本步骤中，根据本发明的实施例，具体为：
1a)利用佳能相机EOS 600D在自然环境中拍摄振动物体的视频。相机帧率为50帧/秒，图像分辨率为1280×720，视频采集时间为7秒，并保存为avi视频格式。利用颜色空间转换，将其从RGB空间转化为YIQ空间，并提取出Y(亮度)通道的视频序列用于后续分析。
1b)提取视频序列中的第一帧图像，并手动框选出振动目标区域(ROI)；利用canny算子进行对其边缘检测，然后生成与原图像尺寸相同的边缘掩膜Image Mask；利用该掩膜与视频各帧进行点乘，获得新的视频序列；以第一帧为参考帧，将其余各帧的亮度值减去第一帧的亮度值，然后提取边缘上各像素点的时间维亮度信号。根据“光流中的亮度一致性假设”及“泰勒一阶级数展开”可知，这里提取的时间维亮度信号等价于微小振动信号。
在本步骤中，Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤：
1)使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。
2)计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。
3)应用非极大值(Non-Maximum Suppression)抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。
4)应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实的和潜在的边缘。
5)通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。
步骤S2：利用傅里叶变换将微小振动信号转化为频域，获取其频谱。
步骤S3：从所述视频数据中提取相机运动信号，对所述相机运动信号进行分析处理后获取衰减系数向量Coe。
步骤S31：从亮度通道视频序列第一帧图像的背景区域中手动框选出包含静止物体的边缘的区域，采用步骤S1中相同的提取方法，提取出时间维信号，得到相机运动信号；
步骤S32：对所述相机运动信号进行傅里叶变换获得其频谱，并将该频谱代入自然常数e的负指数函数中，计算得到与该频谱相应的衰减系数向量Coe，并用如下公式表示：
Coe＝e-δ×sp
其中，sp表示归一化之后的相机运动信号的频谱，值域为[0,1]；δ用于控制衰减速度，并用如下公式表示：
其中，μ表示归一化后的频谱sp的能量平均值。
步骤S4：将所述衰减系数向量Coe与各微小振动信号的频谱相乘，取平均值后得到振动目标频谱。
性能验证
以下，通过合成视频和真实视频进一步验证本发明的测量速度与测量精度等性能。
实验1：合成视频实验
1a)视频说明
为了验证本发明进行微小振动测量的性能，对1个合成视频(无相机抖动)中的4类振动模式进行了测量。该视频包含左右两个振动物体(白色球体，如图2所示)，左边白球含有水平方向和竖直方向振动，其振动频率分别为4.776Hz、12.99Hz，右边白球同样包含水平方向和竖直方向的振动，分别为7.463Hz、3.433Hz。该视频的帧率为30帧/秒，共201帧，分辨率为736×402。
1b)实验内容
分别选取左右两物体的水平边缘、竖直边缘等4个区域为ROI区域，依次提取相应的运动信号，并获取其频谱。ROI区域选取如图2所示，实验结果如图3所示。测量速度及测量误差如表1所示。
1c)实验结果分析
对于本合成视频，本发明的测量结果与信号真实频率一致，误差为0；测量速度与视频自身大小有关，对于本视频测量速度约10秒，基本满足实时测量需求。
实验2：真实视频实验
2a)视频说明
为了验证本发明进行微小振动测量的性能，对2组真实视频(含相机抖动)中的振动模式进行了测量。利用佳能相机EOS 600D在自然环境中拍摄2组振动物体的视频(真实视频1和真实视频2，振动物体如图2所示)，相机帧率为50帧/秒，图像分辨率为1280×720，视频采集时间约7秒。同时，使用激光测振仪捕获真实振动信号，作为实验对比。
其中，真实视频1由激振器同时产生15Hz和20Hz的振动，激励钢板使其起振；相机捕获钢板振动时的视频，用于振动测量。真实视频2由激振器产生20.25Hz的振动，通过连接杆驱动一木块振动，相机捕获木块振动时的视频，用于振动测量。
2b)实验内容
为了消除相机运动产生的干扰，按照“具体实施方式”中“步骤3”的说明，在背景中选取包含边缘的ROI，提取相机运动信号，利用公式(1)设计衰减系数向量，从而提高振动信号的信噪比。ROI区域选取如图2所示，实验结果如图4和图5所示。测量速度及测量误差如表1所示。
2c)实验结果分析
对于本组真实视频，本发明的测量结果与激光测振仪捕获的信号频率特征基本一致，误差在0.1Hz以内；测量速度与视频大小有关，对于这2组真实视频，处理速度约1分钟，可以尝试对原视频进行下采样以提升测量速度。
表1视频参数及测试性能指标
Claims (6)
1.一种非接触式微小振动视觉测量方法，包括如下步骤：
步骤S1：采集自然界中振动物体的视频数据以提取出微小振动信号；
步骤S2：利用傅里叶变换将微小振动信号转化为频域，获取其频谱；
步骤S3：从所述视频数据中提取相机运动信号，对所述相机运动信号进行分析处理后获取衰减系数向量Coe；
步骤S4：将所述衰减系数向量Coe与各微小振动信号的频谱相乘，取平均值后得到振动目标频谱。
2.根据权利要求1所述的一种非接触式微小振动视觉测量方法，其特征在于，在对采集到的视频数据提取微小振动信号之前，还包括，利用颜色空间转换，将采集的视频从RGB空间转化为YIQ空间，并提取出亮度通道的视频序列。
3.根据权利要求2所述的一种非接触式微小振动视觉测量方法，其特征在于，所述提取微小振动信号具体包括，从亮度通道的视频序列中提取第一帧图像，选出振动目标区域，利用边缘检测算子canny算子对所述振动目标区域边缘检测，将生成的与原图像尺寸相同的二值边缘图像作为边缘掩膜ImageMask，利用该掩膜与视频各帧进行点乘，获得新的视频序列，并以新视频序列的第一帧为参考帧，将其余各帧的亮度值减去第一帧的亮度值，然后提取边缘上各像素点的时间维亮度信号，所述时间维亮度信号为微小振动信号。
4.根据权利要求3所述的一种非接触式微小振动视觉测量方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括，
步骤S31：从亮度通道视频序列第一帧图像的背景区域中，手动框选出包含静止物体的边缘的区域，采用步骤S1中相同的提取方法，提取出时间维信号，得到相机运动信号；
步骤S32：对所述相机运动信号进行傅里叶变换获得其频谱，并将该频谱代入自然常数e的负指数函数中，计算得到与该频谱相应的衰减系数向量Coe，并用如下公式表示：
Coe＝e-δ×sp
其中，sp表示归一化之后的相机运动信号的频谱，值域为[0,1]；δ用于控制衰减速度，并用如下公式表示：
其中，μ表示归一化后的频谱sp的能量平均值。
5.根据权利要求1所述的一种非接触式微小振动视觉测量方法，其特征在于，所述微小振动信号的振动方向为任意方向。
6.根据权利要求1所述的一种非接触式微小振动视觉测量方法，其特征在于，所述视频数据为AVI、MOV或者MP4视频格式。
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