CN113610925B - 一种水下振动台防水膜高速视频测量动态监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种水下振动台防水膜高速视频测量动态监测方法，该方法包括以下步骤：步骤1，建立水下高速成像系统，获取水下防水膜的三维形态变化；步骤2，采用基于标准参数补偿的水下相机标定方法，获取水下的相机内方位参数和镜头畸变参数；步骤3，水下目标识别与跟踪，采用椭圆特征识别算法和椭圆拟合算法，提取出人工目标点的序列影像坐标；步骤4，水下目标三维重建，通过光束平差法或相对绝对定向法计算目标点的三维序列坐标，并通过时序分析计算位移参数。与现有技术相比，本发明具有精度高、实时性强、可靠性高等优点。
Description
技术领域
本发明涉及水下振动台防水膜动态监测领域，尤其是涉及一种水下振动台防水膜高速视频测量动态监测方法。
背景技术
伴随着大规模的海洋开发利用工程活动，水下目标结构精密三维测量是当前视频摄影测量的前沿研究问题。以水下结构健康监测实验为例，在水下振动台上模拟地震情景，通过遭遇不同水准的地震作用来量测结构物在水环境中的形变过程，进而验证结构物的设计是否合理。在模拟的测试实验中，为了探究结构物的极限承载力和结构-水耦合作用产生的形变，需要时刻了解结构物的损伤破坏程度及其变形情况。为此需要在复杂水环境下采用特殊的光学测量仪器和相应的分析计算方法来获取其瞬态形变等力学参数。
传统工程解决方案以接触式测量手段为主，将位移计、加速度计、应变片等接触式传感器固定在测量目标对象表面以获取位移、加速度、应变等信息，这类方法存在量程有限、测量区域小、安装费时费力、增加模型质量、单一维度监测、需稳定的安装平台等缺陷。随着科学技术的发展，工程上开始采用以高速相机和激光传感器为代表的非接触式传感器，对目标对象进行快速乃至实时的密集测量。相对而言，激光技术存在测点单一、价格昂贵、采集频率低等缺陷。高速相机能够详细记录高速运动物体的变化状态，然后通过摄影测量解析方法精确地测量目标特征点的三维空间坐标变化及其三维形变，为后续的变形分析、振动分析、运动分析等研究提供基础。
在水环境中，针对振动台上处于高速运动状态的工程试验对象，精确测量其状态及关键参数是振动台工程实验获取实验数据的关键环节，但针对于水下结构形变监测的高精度光学测量理论方法并不完善，实际应用中仍然存在若干尚未解决的难题。
对于水下相机的标定是一个很重要的环节。水下相机标定是为了获取水中状态下的相机内方位元素和镜头畸变参数。基于折射几何改正的水下相机标定方法是一种比较复杂的算法，该方法需严格地解析光路的传播路径，因而它需要较为精准和严苛的光学参数，包括各介质折射率、介质面位置、透视中心与介质面距离等参数；基于透视中心漂移的标定方法同样是探究光学传播路径的一种解析算法，该方法通过透视中心的移动来消除多介质成像中的几何误差，该解析方法同样需要求解标准相机标定参数、介质折射率、透视中心与介质面距离、光轴倾斜率等参数。在非线性最优化解析计算中，这两种标定方法皆需要各参数的初始值，且计算流程复杂低效。在实际的水下结构精密测量中，基于折射几何改正的相机标定方法和基于透视中心漂移的相机标定方法都不适用于试验现场的实时计算。
在水下目标识别定位中，椭圆质心化方法常使用灰度值作为坐标的权值，但是该方法无法避免不均匀光照造成的误识别问题。
对于相机的外方位估计和未知点位的序列三维重建可采用基于序列影像的光束法平差算法，但是该方法仅限于当相机公共视野范围内控制点数目较多且分布均匀时。对于水下相机公共视野范围内的控制点有限的情况，光束法并不适用。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种水下振动台防水膜高速视频测量动态监测方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种水下振动台防水膜高速视频测量动态监测方法，该方法包括以下步骤：
步骤1，建立水下高速成像系统，获取水下防水膜的三维形态变化；
步骤2，采用基于标准参数补偿的水下相机标定方法，获取水下的相机内方位参数和镜头畸变参数；
步骤3，水下目标识别与跟踪，采用椭圆特征识别算法和椭圆拟合算法，提取出人工目标点的序列影像坐标；
步骤4，水下目标三维重建，通过光束平差法或相对绝对定向法计算目标点的三维序列坐标，并通过时序分析计算位移参数。
优选地，所述步骤1中水下高速成像系统包括水下高速相机、人工照明系统、影像采集与存储系统。
优选地，所述基于标准参数补偿的水下相机标定方法，在预设的视场景深范围内探究点位的三维定位精度，通过对相机内方位元素的改正使多介质成像几何转换至单介质成像几何。
优选地，所述基于标准参数补偿的水下相机标定方法产生的误差均匀分摊至相机的内方位参数和镜头畸变参数中。
优选地，所述人工目标点为圆形人工目标点。
优选地，所述水下目标识别与跟踪所采用的方法包括：基于椭圆特征的自动化目标识别方法、基于椭圆边缘拟合算法的目标定位方法、基于点集配准的立体匹配策略以及序列影像中的目标跟踪。
优选地，所述椭圆边缘拟合算法用于获取椭圆圆心，具体包括以下步骤：
步骤3.1：对目标影像进行影像增强；
步骤3.2：二值化目标影像；
步骤3.3：提取白色圆圈的亚像素轮廓；
步骤3.4：通过最小二乘椭圆拟合计算亚像素级椭圆中心位置。
优选地，在目标识别之后，通过点集配准算法完成立体匹配任务。
优选地，所述椭圆边缘拟合算法能够在每一帧影像中提取出所有的圆形目标点位以达到目标跟踪匹配的目的。
优选地，所述水下目标三维重建，将相对定向-绝对定向算法重建出水下目标点位的三维坐标；最后，通过后续时刻与初始时刻的坐标差进一步地解算出目标点位的三维位移时程曲线。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
1)在双子振动台实验中，由于无稳定架设平台、弹性(非刚体)目标对象监测、多点动态观测等实验条件限制，接触式传感器根本无法被用来测量防水膜的三维形态变化，本发明提出了一种水下振动台防水膜高速视频测量动态监测方法；与高精度全站仪相比，本发明可以达到亚毫米级点位测量精度；且接触式传感器测量只能测量单个或少量目标点位上的观测值，而水下高速视频测量能够在同一测量基准下同时获取结构物的全场形变变化，本测量方案能够获取整个测量区域所有关键点位的三维形变。
2)本发明所采用的基于标准参数集的水下相机标定方法灵活方便，该方法将传统的相机标定算法直接应用于水下相机标定，而折射几何被强制地视为光学直线几何，其中所产生的误差将被均匀分摊到相机的内方位元素和镜头畸变参数当中，当相机的主光轴垂直于介质面时，光折射所引起的折射畸变误差可被镜头径向畸变参数和切向畸变参数所吸收，使测量方案仅需少量控制点便可建立相机像方与物方的透视几何关系，该方法在有限的视场范围中能够获得较高的标定精度，同时该方法无需理会严格的介质参数，满足试验现场的实时计算要求；
3)光在水中的散射效果使光照不均匀地分布在物体表面，这对目标识别和跟踪产生了严重的影响，相较于椭圆质心化算法使用灰度值作为坐标的权值，无法避免不均匀光照造成的误识别问题，本发明所采用的椭圆边缘拟合算法是基于椭圆的轮廓点位而计算的，其圆心定位精度几乎不会受到非均匀影像灰度值的影响；
4)本发明采用相对-绝对定向算法进行相机的外方位估计和未知点位的序列三维重建，相较于基于序列影像的光束法平差算法仅适用于相机公共视野范围内控制点数目较多且分布均匀时的情况，本方法可适用于相机公共视野范围内控制点有限的情况，且该方法可达到毫米级的点位精度；
5)本发明所提出的水下高速视频测量不但能够提供精确的动态形变参数，而且能够通过序列影像记录物体的运动状态，精确且完整地测量防水膜的运动状态，为结构质量评估分析提供更直观的影像信息；通过与台面位移计数据的对比分析，更一步验证了本发明所提测量方案的可靠性和可信度，本发明的成果为水下振动台的安全运行提供了宝贵的实验依据。
附图说明
图1为水下高速视频测量方法的流程图；
图2为椭圆质心化算法识别结果示意图；
图3为椭圆边缘拟合算法识别结果示意图；
图4为立体观测布设方案的示意图；
图5为棋盘格标定板的目标识别结果一的示意图；
图6为棋盘格标定板的目标识别结果二的示意图；
图7为水下高速相机成像(内圈相机)的示意图；
图8为水下高速相机成像(外圈相机)的示意图；
图9为防水膜点位三维重建图；
图10为5mm级地震波下防水膜部分点位X方向位移的示意图；
图11为5mm级地震波下防水膜部分点位Y方向位移的示意图；
图12为5mm级地震波下防水膜部分点位Z方向位移的示意图；
图13为10mm级地震波下防水膜部分点位X方向位移的示意图；
图14为10mm级地震波下防水膜部分点位X方向位移的示意图；
图15为10mm级地震波下防水膜部分点位X方向位移的示意图；
图16为5mm地震波下结构形变参数精度验证的示意图；
图17为10mm地震波下结构形变参数精度验证的示意图；
图18为5mm级地震波支架振动X方向位移时程曲线的示意图；
图19为5mm级地震波支架振动Y方向位移时程曲线的示意图；
图20为5mm级地震波支架振动Z方向位移时程曲线的示意图；
图21为10mm级地震波支架振动X方向位移时程曲线的示意图；
图22为10mm级地震波支架振动Y方向位移时程曲线的示意图；
图23为10mm级地震波支架振动Z方向位移时程曲线的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
在水下振动台开展了水下高速视频测量实验，振动台台面直径3.6米，台距为10.5m，每台有效载荷20t(无水)、12t(有水)。在振动过程中，振动台最大水平位移为±30厘米(X/Y方向)，最大垂直距离为±20厘米(Z方向)。整个振动台水池尺寸为28.5m×12m×3m，蓄水2m。
振动台防水膜处于振动台台面与振动台基础之间，是水下振动台的关键组件，能够防止水泄露造成振动台作动系统的损坏。为了保障振动台的正常运行，获取防水膜的形变参数和运动特性是十分重要的。防水膜的稳定性将直接影响水下振动台实验的安全实施。本章采用水下高速视频测量方法测量粘贴于防水膜上的点位，通过对防水膜点序列三维坐标的时序分析，即可获得防水膜的运动参数。鉴于两个振动台的建造结构和功能完全一致，本次主要针对其中一个振动台进行测量。
两台高速相机应位于水中向下拍摄，且以交向摄影的方式拍摄防水膜装置。鉴于水深2m以及防水膜高度0.25m，为保证拍摄质量(相机与物体间无水泡)，应距离振动台面约1.8m处架设高速相机。由视场推算，两台相机的观测区域最小为 0.704m×0.528m，两台相机的基线距离约为0.5m。因此，两台高速相机在同一位置只能拍摄防水装置的部分区域，应进行多次测量实现区域整体测量的目的，进而寻找最大形变的关键位置。
如图4所示，防水膜的内径为3.6m，外径为4.6m，因而需要设置26次立体观测以覆盖整个布测区域。
实际实验过程中，通过将相机固定在可自动旋转的回转安装支架上实现对振动台边缘的防水膜进行拍摄。在相机架设完成后，经数据连接线与控制室的主控机相连接以形成数据传输网络，并且同步控制器经同步控制线与主控机相连接以形成同步控制网络。实验过程中，通过可自动旋转的相机支架进行旋转拍摄，每个工况旋转26次以保证总视场能够覆盖整个防水膜。
实验结果与分析
1、水下高速相机成像质量测试：
此次实验相机被安装在距离台面1.8米处，为验证相机的水下成像质量，对标定板进行拍摄，通过目标识别算法对拍摄的影像进行识别处理，如图5和图6所示。
对于本次实验成像距离所拍摄的影像，均能够对棋盘格进行识别，因此水下相机成像质量能够满足测量需求。
2、水下高速相机与补光系统测试：
相机的密封性，即防水性和绝缘性，直接影响着实验人员和实验设备的安全。相机使用金属外罩及密封胶进行密封，数据传输线与相机接口使用硅胶进行密封，数据传输线使用防水管进行包裹。在实验过程中，两台相机浸入水中的时间总共超过48小时，并且连续工作中未出现水下相机的漏水漏电现象。
本次实验使用16个防水LED灯源构建了水下补光系统。在实验过程中，各灯源安全工作。高速相机在补光情况下进行序列影像的采集和存储，采集过程中影像均未出现频闪现象，原始的拍摄影像如图7-8所示。此次的水下补光系统能够满足实验的测量需求。
3.三维重建精度：
本次实验采用尺寸为640×440mm的棋盘格标定板，该标定板由铝板制成，棋盘格大小为50mm。在水下相机标定过程中，利用绳索连接标定板沉于水下，分别对两台相机进行标定。在每台相机的视场范围内，通过人为地移动标定板使相机采集到各种姿态位置的标定板影像。高速相机在影像空间中的平均反投影误差约为 0.12像素，满足水下结构精密测量的精度需求。
如图7和图8所示，相机视场内没有足够的稳定区域来贴放控制点位，只能在振动台基础上贴放少量控制点。鉴于控制点位的非均匀分布，本次实验使用了相对-绝对定向法重建水下三维信息。为了验证本次水下防水膜实验的定位精度，将在每个测站的初始同名影像中选取3个控制点用于绝对定向计算，选取余下的一个控制点作为检核点来评价水下视频测量的点位定位精度。通过水下高速视频测量计算值与高精度全站仪测量值的坐标差来估计水下目标点位的三维重建精度。表1展示了部分测站的目标点三维重建结果。
表1水下高速摄影测量方案与高精度全站仪之间的检核点坐标差值
通过上述结果对比可得出，本章所提出的水下高速视频测量方案能够达到约 1mm的点位定位精度。
4、形变结果与对比分析：
本次实验已经在防水膜上均匀贴放多个跟踪点，用于测量防水膜在水环境中的振动响应。通过水下目标三维重建算法，能够重建出任意时刻下水膜表面点位三维坐标。如图9所示，在相同工况的起始阶段，环绕防水膜的多次立体观测所拼接的目标点三维坐标能够清晰表达防水膜的空间信息。其中，防水膜圈外为全站仪测量的控制点坐标，防水膜圈内为台面目标点位。这些点位的三维动态变化被用来与高精度台面位移传感器对比以验证水下高速视频测量方案的可靠性。
图10-15为5mm振幅与10mm振幅地震波下部分点位的三维位移时程曲线。位移时程曲线能够清楚表达防水膜在水下振动台实验中的三维振动响应。
在实验过程中，已安置了台面位移传感器以实时监测台面的振动现象。而高速视频测量方案同样能够提供台面上目标点位的三维位移时程曲线。由于两种测量方式的坐标系方向定义不同，因此可以比较总位移结果。通过两种位移数据的对比分析能够进一步验证水下高速视频测量技术的鲁棒性。如图16-17所示，两种测量方式所获取的测量数据结果几乎一致。
本发明提出了一种水下振动台防水膜高速视频测量动态监测方法。鉴于接触式传感器测量只能测量单个或少量目标点位上的观测值，而水下高速视频测量能够在同一测量基准下同时获取结构物的全场形变变化，而且该测量方案能够获取整个测量区域所有关键点位的三维形变。此外，水下高速视频测量不但能够提供精确的动态形变参数，而且能够通过序列影像记录物体的运动状态，为结构质量评估分析提供更直观的影像信息。
在双子振动台实验中，由于无稳定架设平台、弹性(非刚体)目标对象监测、多点动态观测等实验条件限制，接触式传感器根本无法被用来测量防水膜的三维形态变化，而水下光学测量技术是目前唯一且可行的测量方法。本实施例采用小型测试性试验验证了水下高速视频测量技术能够达到亚毫米级点位测量精度。
在小范围视场测量中，基于标准参数集的水下相机标定算法能够直接适用于精确的水下光学成像解析，成功地将光学折射畸变补偿至常规的镜头畸变参数中，而且基于上述标定参数，相对定向-绝对定向算法与光束法平差算法的计算精度相当，使测量方案仅需少量控制点便可建立相机像方与物方的透视几何关系。在实际实验验证中，两台特制的水下高速相机能够记录防水膜的动态变化，且相对定向-绝对定向算法能够提供亚毫米级的点位精度。
水下高速视频测量技术能够精确且完整地测量防水膜的运动状态，通过与台面位移计数据的对比分析，更一步验证了本发明所提测量方案的可靠性和可信度。本发明的成果为水下振动台的安全运行提供了宝贵的实验依据。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种水下振动台防水膜高速视频测量动态监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1，建立水下高速成像系统，获取水下防水膜的三维形态变化；
步骤2，采用基于标准参数补偿的水下相机标定方法，获取水下的相机内方位参数和镜头畸变参数；
步骤3，水下目标识别与跟踪，采用椭圆特征识别算法和椭圆拟合算法，提取出人工目标点的序列影像坐标；
步骤4，水下目标三维重建，通过光束平差法或相对绝对定向法计算目标点的三维序列坐标，并通过时序分析计算位移参数；
所述水下目标识别与跟踪所采用的方法包括：基于椭圆特征的自动化目标识别方法、基于椭圆边缘拟合算法的目标定位方法、基于点集配准的立体匹配策略以及序列影像中的目标跟踪；
所述椭圆边缘拟合算法用于获取椭圆圆心，具体包括以下步骤：
步骤3.1：对目标影像进行影像增强；
步骤3.2：二值化目标影像；
步骤3.3：提取白色圆圈的亚像素轮廓；
步骤3.4：通过最小二乘椭圆拟合计算亚像素级椭圆中心位置。
2.根据权利要求1所述的一种水下振动台防水膜高速视频测量动态监测方法，其特征在于，所述步骤1中水下高速成像系统包括水下高速相机、人工照明系统、影像采集与存储系统。
3.根据权利要求1所述的一种水下振动台防水膜高速视频测量动态监测方法，其特征在于，所述基于标准参数补偿的水下相机标定方法，在预设的视场景深范围内探究点位的三维定位精度，通过对相机内方位元素的改正使多介质成像几何转换至单介质成像几何。
4.根据权利要求1所述的一种水下振动台防水膜高速视频测量动态监测方法，其特征在于，所述基于标准参数补偿的水下相机标定方法产生的误差均匀分摊至相机的内方位参数和镜头畸变参数中。
5.根据权利要求1所述的一种水下振动台防水膜高速视频测量动态监测方法，其特征在于，所述人工目标点为圆形人工目标点。
6.根据权利要求1所述的一种水下振动台防水膜高速视频测量动态监测方法，其特征在于，在目标识别之后，通过点集配准算法完成立体匹配任务。
7.根据权利要求1所述的一种水下振动台防水膜高速视频测量动态监测方法，其特征在于，所述椭圆边缘拟合算法能够在每一帧影像中提取出所有的圆形目标点位以达到目标跟踪匹配的目的。
8.根据权利要求1所述的一种水下振动台防水膜高速视频测量动态监测方法，其特征在于，所述水下目标三维重建，将相对定向-绝对定向算法重建出水下目标点位的三维坐标；最后，通过后续时刻与初始时刻的坐标差进一步地解算出目标点位的三维位移时程曲线。
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-
2021
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Patent Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
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Also Published As
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