CN113758437A - 一种非接触式变形监测系统和方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种非接触式变形监测系统和方法。该系统和方法，包括：纹理投影设备，向第一预设距离之外的待测物体投射纹理图像；图像采集设备，设置在所述待测物体第二预设距离之外，用于采集所述纹理图像在第一时刻在所述待测物体表面反射的第一纹理图像和所述纹理图像在第二时刻在所述待测物体表面反射的第二纹理图像；以及比对设备，接收所述第一纹理图像与第二纹理图像，并基于所述第一纹理图像与第二纹理图像，判断并输出所述待测物体的形变结果。

Description

一种非接触式变形监测系统和方法

技术领域

本申请涉及工程测量领域，尤其涉及一种非接触式变形监测系统及方法。

背景技术

在工业生产中或是建筑行业当中，为了安全生产的需要，需要利用变形监测方法对某些核心的结构件进行变形监控，例如对承重支撑梁进行变形监控等等。对于工业结构件或是建筑变形的测量，传统变形监测方法主要包括利用传统精密仪器的测量方法、摄影测量方法、激光三维扫描方法和空间测量方法等等。但这些传统的变形监测方法存在一些弊端，比如有的方法需要较多人工参与，不利于全自动化监控；有的测量精度低，无法用于对精度要求较高的场景；还有的依赖于价格很高的设备，应用和维护成本太高。

因此，需要一种在成本和精度之间平衡，易于实施，测量精度高且能够实现自动化监测的变形监测系统及方法。

发明内容

本申请提供一种非接触式变形监测系统及方法。

第一方面，本申请提供一种非接触式变形监测系统，用于监测机械结构或建筑物的受力部件的形变，包括：纹理投影设备，向第一预设距离之外的待测物体投射纹理图像；图像采集设备，设置在所述待测物体第二预设距离之外，用于采集所述纹理图像在第一时刻在所述待测物体表面反射的第一纹理图像和所述纹理图像在第二时刻在所述待测物体表面反射的第二纹理图像；以及比对设备，接收所述第一纹理图像与第二纹理图像，并基于所述第一纹理图像与第二纹理图像，判断并输出所述待测物体的形变结果。

在一些实施例中，所述变形监测系统还包括：报警设备，接收所述比对设备发送的所述待测物体的形变结果，若所述待测物体的形变结果满足预设报警规则，则所述报警设备发出报警信息。

在一些实施例中，所述第一时刻早于所述第二时刻；以及所述基于所述第一纹理图像与第二纹理图像，判断并输出所述待测物体的形变结果包括：获取所述纹理投影设备、所述待测物体、所述图像采集设备之间的空间关系数据，获取所述第一纹理图像与第二纹理图像之间的图像变化数据，以及基于所述空间关系数据和所述图像变化数据，计算所述待测物体在第二时刻相较于所述第一时刻的所述形变结果。

在一些实施例中，所述第一时刻早于所述第二时刻；以及所述基于所述第一纹理图像与第二纹理图像，判断并输出所述待测物体的形变结果包括：获取所述纹理投影设备、所述待测物体、所述图像采集设备之间的空间关系数据，基于所述空间关系数据和所述第一纹理图像，计算所述待测物体在所述第一时刻的第一表面形状，基于所述空间关系数据和所述第二纹理图像，计算所述待测物体在所述第二时刻的第二表面形状，以及基于所述第一表面形状和所述第二表面形状，计算所述待测物体在第二时刻相较于所述第一时刻的所述形变结果。

在一些实施例中，所述纹理图像包括第一结构光形成的纹理图像，所述第一结构光包括可见光谱之外的预设频率下的长波红外线。

在一些实施例中，所述图像采集设备包括滤波片，用于过滤掉其他波长的光线，只留所述预设频率下的长波红外线通过所述滤波片。

在一些实施例中，所述第一纹理图像的结构是点阵结构、随机点阵结构、线结构或者多线结构中的一种。

在一些实施例中，所述纹理投影设备和所述图像采集设备相对于所述待测物体的位置在变形监测过程中保持不变。

第二方面，本申请提供一种非接触式变形监测方法，用于监测机械结构或建筑物的受力部件的形变，包括：通过纹理投影设备向第一预设距离之外的待测物体投射纹理图像；通过设置在所述待测物体第二预设距离之外的图像采集设备，采集所述纹理图像在第一时刻在所述待测物体表面反射的第一纹理图像和所述纹理图像在第二时刻在所述待测物体表面反射的第二纹理图像；以及通过比对设备接收所述第一纹理图像与第二纹理图像，并基于所述第一纹理图像与第二纹理图像，判断并输出所述待测物体的形变结果。

在一些实施例中，所述变形监测方法还包括：通过报警设备接收所述比对设备发送的所述待测物体的形变结果，若所述待测物体的形变结果满足预设报警规则，则所述报警设备发出报警信息。

在一些实施例中，所述第一时刻早于所述第二时刻；以及所述基于所述第一纹理图像与第二纹理图像，判断并输出所述待测物体的形变结果包括：获取所述纹理投影设备、所述待测物体、所述图像采集设备之间的空间关系数据，获取所述第一纹理图像与第二纹理图像之间的图像变化数据，以及基于所述空间关系数据和所述图像变化数据，计算所述待测物体在第二时刻相较于所述第一时刻的所述形变结果。

在一些实施例中，所述第一时刻早于所述第二时刻；以及所述基于所述第一纹理图像与第二纹理图像，判断并输出所述待测物体的形变结果包括：获取所述纹理投影设备、所述待测物体、所述图像采集设备之间的空间关系数据，基于所述空间关系数据和所述第一纹理图像，计算所述待测物体在所述第一时刻的第一表面形状，基于所述空间关系数据和所述第二纹理图像，计算所述待测物体在所述第二时刻的第二表面形状，以及基于所述第一表面形状和所述第二表面形状，计算所述待测物体在第二时刻相较于所述第一时刻的所述形变结果。

在一些实施例中，所述纹理图像包括第一结构光形成的纹理图像，所述第一结构光包括可见光谱之外的预设频率下的长波红外线。

在一些实施例中，所述图像采集设备包括滤波片，用于过滤掉其他波长的光线，只留所述预设频率下的长波红外线通过所述滤波片。

在一些实施例中，所述第一纹理图像的结构是点阵结构、随机点阵结构、线结构或者多线结构中的一种。

在一些实施例中，所述纹理投影设备和所述图像采集设备相对于所述待测物体的位置在变形监测过程中保持不变。

附图说明

本申请将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本申请一些实施例所示的用于进行变形监测的系统的示意图；

图2示意性地示出了根据本申请中一些实施例的可以进行变形监测的系统中承担判断决策部分的结构示意图；

图3是根据本申请一些实施例所示的变形监测方法的流程图；

图4A是根据本申请一些实施例所示的点阵结构纹理图像的样例；

图4B是根据本申请一些实施例所示的多线结构纹理图像的样例；

图4C是根据本申请一些实施例所示的网格结构纹理图像的样例；

图4D是根据本申请一些实施例所示的同心圆结构纹理图像的样例；以及

图4E是根据本申请一些实施例所示的菱形结构纹理图像的样例。

具体实施方式

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

下面结合实施例和附图对本发明技术方案进行详细说明。

图1为根据本申请一些实施例所披露的变形监测系统100的结构示意图。所述系统100包括：纹理投影设备130，使用时安装在待测物体110一定距离内，用于向所述待测物体投射纹理图像，其中所述距离信息已知或者可以通过测量已知；图像采集设备150，使用时安装在待测物体110一定距离内，用于采集经过所述待测物体110反射的纹理图像，其中所述距离信息已知或者可以通过测量已知；比对设备170，用于比对经过所述待测物体110反射的多个纹理图像，以输出所述待测物体110的变形监测结果；以及报警设备190，用于在所述变形监测结果超出报警阈值时，进行报警。

综上，本申请所述的变形监测系统，包括纹理投影设备130，图像采集设备150，比对设备170，以及报警设备190。其基本原理是利用纹理投影设备130向待测物体110投射预先定义好的结构光纹理，也就是纹理图像。然后用图像采集设备150拍摄待测物体110，采集获取经待测物体110表面上反射的所述纹理图像，并传递给比对设备170。所述比对设备170将多个所述纹理图像进行比对，根据所述纹理图像之间的差异点，计算出待测物体110形变的部位以及形变的程度。最后，报警设备190可以根据预先定义好的规则决定是否要发出相关的报警信息。和传统的变形监测系统相比，本申请所述的变形监测系统兼顾了成本和精度，易于实施，测量精度高且能够实现自动化监测，提高了变形监测的效率。

所述待测物体110可以是指，需要利用本申请所述的变形监测方法或所述系统100，对其进行变形监测的结构件或者建筑物等等。比如，所述待测物体110具体可以是某建筑中用于承重的支撑梁。又比如，所述待测物体110具体可以是机器的外壳、零部件或者任何因受力可能产生形变的机械部件。总之，在人们的生活、生产过程中，所有需要对其形状进行监测，判断其是否发生形变的对象，都可以作为本申请中的待测物体110。

所述纹理投影设备130为所述系统100用于向所述待测物体110投射纹理图像的设备或仪器。比如，所述纹理投影设备130可以将带有一定结构特征的光线投影到所述待测物体110上。具体地，所述纹理图像可以是预先设置好的纹理结构的图像，其中，所述纹理结构可以根据所述待测物体110的自身特点来设置。比如，根据所述待测物体110的自身特点，所述纹理结构可以选择点阵结构，随机点阵结构，线结构，多线结构，网格结构，同心圆结构，或者菱形结构等等。另外，当所述待测物体110的形变一般很小，或者所述系统100需要监测所述待测物体110高精度的形变时，所述纹理结构可以根据需要，采用较细尺度的纹理结构。这是因为当所述纹理投影设备130投影到所述待测物体110上的纹理结构尺度越细，所述系统100观测到待测物体110发生形变就越容易。并且，当所述纹理结构尺度越细，所述纹理投影设备130就能够在所述待测物体110上投影更多的纹理点。比如，当所述待测物体110每平方厘米的物体表面积上，被投射的纹理点越多或越复杂，待测物体因变形对所述纹理反射造成的差别就越大，则所述系统100能够发现所述待测物体110发生形变的几率就越高，同时所述系统100也可以在较高精度的条件下，监测所述待测物体110的形变情况。所以，当所述纹理投影设备130投影到所述待测物体110上的纹理越细致，所述系统100能够监测到的所述待测物体110形变的精度就可以越高。

在本申请的一些实施例中，为了提高所述系统100对所述待测物体110的变形监测的准确率，所述系统100还需要尽可能地避开所有可能对所述监测准确率造成影响的因素。比如，所述系统100中使用所述纹理投影设备130向所述待测物体110投射纹理图像，而投射所述纹理图像是借助光线完成的。因此，为了避免自然界中天然存在的自然光对所述纹理图像的影响，投影所述纹理图像的光线，可以选择长波红外线或其他自然界中没有的光线。这样不仅能够减除自然光对所述系统100的影响，同时，由于人眼看不到投影所述纹理图像的光线，所以也能够同时避免所述系统100在运行过程中，对人类生活所造成的影响。

图像采集设备150为所述系统100获取纹理图像的设备或仪器，在获取到所述纹理图像之后，所述图像采集设备150还可以将所述纹理图像发送到比对设备170。其中，所述纹理图像包括多张被投射到所述待测物体上的纹理图像。具体地，所述图像采集设备150可以在所述纹理投影设备130向所述待测物体110投影时，采集第一张所述待测物体110表面反射的纹理图像；并在经过预设时间之后，或者人为控制所述图像采集设备150进行所述纹理图像的采集时，采集第二张所述待测物体110表面反射的纹理图像。应理解，为了使所述系统更准确地判断所述待测物体110是否发生形变，除了上文所述的两次采集所述待测物体表面反射的纹理图像之外，所述图像采集设备150还可以在其他时间节点，多次采集所述待测物体表面反射的纹理图像。

在本申请的一些实施例中，所述图像采集设备150能够获取所述待测物体110处的纹理图像。比如，所述图像采集设备150可以是摄像头，摄像机，相机，扫描仪，传感器，或者其它带有拍照功能的设备，比如手机、平板电脑等等。

在本申请的一些实施例中，所述图像采集设备150在采集所述待测物体表面反射的纹理图像时，可以排除其它环境因素的影响，只保留所述纹理图像的结构光。比如，为了避免在采集所述待测物体110表面反射的纹理图像时采集到其它光线，而对所述纹理图像产生影响，所述图像采集设备150的镜头前面可以放置滤波片。其中，所述滤波片可以过滤掉其他波长的光线，只留下所述纹理投影设备130在向所述待测物体110投影时使用的波长的光线。比如，所述滤波片可以为特制的材料，使得只有所述纹理投影设备130在向所述待测物体110投影时使用的波长的光线可以通过。比方说所述纹理投影设备130在向所述待测物体110投影时使用的光线为红外线，则所述滤波片可以是单晶硅片，所述单晶硅片在可见光以及其附近波长的范围内可以让红外线通过但是对可见光为不透明。这样所述图像采集设备150采集到的所述纹理图像，就只保留了由所述投影光线产生的投影图像，而没有其它光线的干扰，有助于所述系统100准确地判断所述待测物体100是否发生变形，从而提高所述系统100对于所述待测物体100变形监测的准确性。

比对设备170是所述系统100用于判断所述待测物体110的投影位置是否发生变形的设备或仪器。比对设备170可以接收所述第一张纹理图像与第二张纹理图像，并基于所述第一张纹理图像与第二张纹理图像，判断并输出所述待测物体110的形变结果。具体地，所述比对设备170可以获取所述纹理投影设备130、所述待测物体110、所述图像采集设备150之间的空间关系数据，获取所述第一张纹理图像与第二张纹理图像之间的图像变化数据，以及基于所述空间关系数据和所述图像变化数据，计算所述待测物体110在获取所述第二张纹理图像的第二时刻相较于获取所述第一张纹理图像的第一时刻的所述形变结果。在本申请的一些实施例中，所述比对设备170也可以获取所述纹理投影设备130、所述待测物体110、所述图像采集设备150之间的空间关系数据，并基于所述空间关系数据和所述第一张纹理图像，计算所述待测物体在所述第一时刻的第一表面形状；基于所述空间关系数据和所述第二张纹理图像，计算所述待测物体在所述第二时刻的第二表面形状，以及基于所述第一表面形状和所述第二表面形状，计算所述待测物体在第二时刻相较于所述第一时刻的形状差，进而得到所述形变结果。进一步地，所述比对设备170还可以通过所述变形结果进行受力分析，计算所述待测物体的受力是否在额定受力范围之内，或者是超出了额定的受力范围。

在本申请的一些实施例中，当所述比对设备170获得所述待测物体110的变形监测结果之后，所述比对设备170还可以将所述变形监测结果发送到报警模块190，其中，所述变形监测结果包括所述待测物体110是否发生变形和/或所述待测物体110的受力是否超过了其额定受力条件。具体地，所述比对设备170可以将获取到的不同时刻点的所述纹理图像，按采集时间点排序记录，其中，所述不同时刻点的纹理图像可以是由所述图像采集设备150采集到，发送给所述比对设备170的。然后，所述比对设备170将所述不同时刻点的纹理图像分别与所述第一张纹理图像进行比对，根据不同时刻所拍摄的纹理图像的变化情况，分别判断所述待测物体110在所述图像采集设备150采集所述多张纹理图像的多个时刻是否发生变形。其中，本申请中所述的“待测物体110发生变形”可以是指所述待测物体110的部分表面发生变形，比如所述待测物体110中，能够被纹理投影设备130发出的结构光投射到的那一部分表面发生变形，而不一定代表所述待测物体110的所有表面均发生变形。

应理解，当所述待测物体110、纹理投影设备130、以及图像采集设备150的位置都未发生变化的情况下，当所述待测物体110未发生变形时，则所述纹理投影设备130在不同时刻采集到的纹理图像都应该是相同的。而当所述待测物体110发生变形时，则所述纹理投影设备130在所述待测物体110发生变形后采集到的纹理图像，与在所述待测物体110发生变形前采集到的纹理图像应该是不同的。并且，所述待测物体110发生的变形越严重，则所述纹理图像的变化就越明显。另一方面，即便纹理投影设备130以及图像采集设备150相对于所述待测物体110的位置发生了变化，由于是通过结构光的方式采集到待测物体110的外表面形状，则当所述待测物体110发生形变的时候，纹理投影设备130以及图像采集设备150仍然可以探测到形变。比如，当纹理投影设备130的位置发生变化时，可以通过三角原理计算所述纹理投影设备130在位置变化前后投射在所述待测物体110表面反射的纹理图像是否发生了变化，从而反映出所述待测物体110是否发生了形变。综上所述，所述不同时刻的纹理图像的微小变化，能够反应所述待测物体110的变形情况。因此，所述比对设备170通过比对所述待测物体110在不同时刻的纹理图像，就可以判断出所述待测物体是否发生变形。

在本申请的一些实施例中，若所述比对设备170判断出所述待测物体110发生了变形，还可以进一步地计算出所述待测物体110发生地变形程度，比如所述待测物体发生弯折、或者裂缝等变形。具体地，所述比对设备170可以根据所述纹理图像的变化情况，再结合所述纹理投影设备130和图像采集设备150与待测物体110的角度和距离，来精确地计算出所述待测物体110的形变大小。

报警设备190是所述系统100用于发生报警信号的设备或仪器。其中，所述报警设备190可以接收所述比对设备170发送的所述变形监测结果，并根据预先制定好的规则决定是否发生报警信号。具体地，所述报警设备190可以将所述变形监测结果与对应的报警阈值进行比较，当所述变形监测结果超出所述阈值时，则所述报警设备190发出报警信号。比如，当所述变形监测结果超过所述报警阈值，则进行报警，提示人工现场检查，其中，所述报警设备190进行的报警可以是在软件系统页面中提示报警标记，也可以联动声音报警系统等；当所述变形监测结果低于所述报警阈值时，则对所述待测物体110继续监测，一旦监测到所述待测物体的变形监测结果超出所述报警阈值，立刻进行报警。

图2示意性地示出了根据本申请中一些实施例的可以进行变形监测的系统100中承担判断决策部分200的结构示意图。所述判断决策部分200（简称系统200）可以执行本申请中所描述的所有判断和决策任务。系统200可以是或者包括比对设备170，也可以是或者包括报警设备190。比如，系统200可以是通用计算机或专用计算机。比如，系统200可以是服务器、个人电脑、便携式电脑（比如笔记本计算机、平板电脑等），也可以是有其他计算能力的电子设备。

系统200可以包括COM端口250，COM端口250可以连接到网络或从其连接的网络中出来，以促进数据通信。

系统200还可以包括内部通信总线210。

系统200还可以包括至少一个存储介质。所述至少一个存储介质可以是不同形式的程序存储介质和数据存储介质，例如磁盘270以及只读存储器（ROM）230或随机存取存储器（RAM）240等等，用于存储要处理和/或传输的各种数据文件。所述存储介质可以是系统200本地的存储介质，也可以是系统200共享的存储介质。进一步地，所述至少一个存储介质可以存储至少一组指令（指令集），用于对所述待测物体110进行变形监测。

系统200还可包括以一个或多个处理器的形式的处理器220。所述处理器200可以是中央处理单元（CPU），也可以是图形处理器（graphics processing unit， GPU）。所述处理器200可以通过所述内部通信总线210同所述存储介质通信连接。在系统200运行时，处理器220可以调取存储在存储介质中的所述至少一组指令并执行，从而对所述待测物体110进行变形监测。

系统200还可以包括I/O组件260来支持同所述分布式计算系统中其他计算设备之间的数据通信。系统200还可以经由网络通信来接收编程和数据。

仅出于说明的目的，在系统200中仅描述了一个处理器220。然而，本领域普通技术人员可以理解的是，本申请中的系统200还可以包括多个处理器。因此本说明书中所述的由一个处理器执行的方法/步骤/操作也可以由多个处理器共同或分别执行。例如，如果在本说明书中，系统200的处理器可以同时执行步骤A和步骤B。应当理解的是，步骤A和步骤B也可以由两个不同的处理器共同执行。例如，第一处理器执行步骤A，第二处理器执行步骤B，或者第一处理器和第二处理器共同执行步骤A和B。

图3是根据本申请一些实施例所述的变形监测方法的流程图300。在一些实施例中，所述流程300可以通过图2中所描述的系统100和/或所述系统200来实现。比如，系统200中的至少一个处理器可以读取、调用、和执行系统200中的单元和/或模块，从而完成方法流程图300中的各个步骤。下面结合图3对本申请实施例所述的变形监测方法进行详细说明。

步骤S310：纹理投影设备，向第一预设距离之外的待测物体投射纹理图像。

在本申请的一些实施例中，所述待测物体110可以是指，需要利用本申请所述的变形监测方法或所述系统100，对其进行变形监测的结构件或者建筑物等等。比如，所述待测物体110具体可以是某建筑中用于承重的支撑梁。又比如，所述待测物体110具体可以是机器的外壳、零部件或者任何因受力可能产生形变的机械部件。总之，在人们的生活、生产过程中，所有需要对其形状进行监测，判断其是否发生形变的对象，都可以作为本申请中的待测物体110。

纹理投影设备130为所述系统100用于向待测物体110投射纹理图像的设备或仪器，其中，纹理投影设备130与待测物体110之间可以相距第一预设距离。比如，所述纹理投影设备130可以将带有一定结构特征的光线投影到所述待测物体110上。具体地，所述纹理图像可以是预先设置好的纹理结构的图像，其中，所述纹理结构可以根据所述待测物体110的自身特点来设置。比如，根据所述待测物体110的自身特点，所述纹理结构可以选择点阵结构，随机点阵结构，线结构，多线结构，网格结构，同心圆结构，或者菱形结构等等。如图4A、图4B、图4C、图4D和图4E所示，分别展示了一种点阵结构的纹理图像、一种多线结构的纹理图像、一种网格结构的纹理图像、一种同心圆结构的纹理图像和一种菱形结构的纹理图像。当待测物体110发生形变时，这些不同的纹理结构在形变处的纹理结构都会发生变化，由此可以使系统100监测到待测物体110发生的形变。

具体如何选择所述纹理结构，可以根据所述待测物体110的形状特征决定。比如，当待测物体110易发生凹凸状的形变时，可以选择如图4A所示的点阵结构纹理图像，所述点阵结构的纹理图像中各点之间的距离是完全相同的，而当待测物体110发生凹凸状的形变时，形变处反射的纹理图像中各点之间的距离会发生变化，与原纹理图像差异明显，由此可以使系统100监测到待测物体110发生的形变；再比如，当所述待测物体110易发生弯折时，可以选择如图4B所示的线性结构的纹理。这是由于当所述待测物体110发生弯折时，所述线性结构纹理在所述弯折处的纹理可能会发生扭曲，与原线性纹理的差异明显，所以在这种情况下所述选择如图4B所示的线性结构的纹理，可以使所述系统100更容易地监测到所述待测物体110发生的变形。应理解，除了以上两种纹理结构之外，本申请中还可以选择其它的纹理结构。比如，在本申请的一些实施例中，可以选择如图4C所示的网格结构纹理图像，所述网格结构的纹理图像中所有线条都是水平或者竖直的直线，且各网格的大小是完全相同的，而当待测物体110发生形变时，形变处反射的纹理图像中的线条会发生弯曲、错位等变化，或者网格的大小不再保持完全相同，与原纹理图像差异明显，由此可以使系统100监测到待测物体110发生的形变；在本申请的一些实施例中，也可以选择如图4D所示的同心圆结构纹理图像，所述同心圆结构的纹理图像中包括了若干半径各异的同心圆，当待测物体110发生形变时，形变处反射的纹理图像中的圆弧会发生弯曲等变化，与原纹理图像差异明显，由此可以使系统100监测到待测物体110发生的形变；在本申请的一些实施例中，也可以选择如图4E所示的菱形结构纹理图像，所述菱形结构的纹理图像中所有线条都是斜率为1或-1的直线，且各网格的大小是完全相同的，当待测物体110发生形变时，形变处反射的纹理图像中的线条会发生弯曲、错位等形变，或者网格的大小不再保持完全相同，与原纹理图像差异明显，由此可以使系统100监测到待测物体110发生的形变。

另外，当所述待测物体110的形变一般很小，或者所述系统100需要监测所述待测物体110高精度的形变时，所述纹理结构可以根据需要，采用较细尺度的纹理结构。这是因为当所述纹理投影设备130投影到所述待测物体110上的纹理结构尺度越细，所述系统100观测到待测物体110发生形变就越容易。并且，当所述纹理结构尺度越细，所述纹理投影设备130就能够在所述待测物体110上投影更多的纹理点。比如，当所述待测物体110每平方厘米的物体表面积上，被投射的纹理点越多或越复杂，则所述系统100能够发现所述待测物体110发生形变的几率就越高，同时所述系统100也可以在较高精度的条件下，监测所述待测物体110的形变情况。所以，当所述纹理投影设备130投影到所述待测物体110上的纹理越细致，所述系统100能够监测到的所述待测物体110形变的精度就可以越高。

在本申请的一些实施例中，为了提高所述系统100对所述待测物体110的变形监测的准确率，所述系统100还需要尽可能地避开所有可能对所述监测准确率造成影响的因素。比如，所述系统100中使用所述纹理投影设备130向所述待测物体110投射纹理图像，而投射所述纹理图像是借助光线完成的。因此，为了避免自然界中天然存在的自然光对所述纹理图像的影响，投影所述纹理图像的光线，可以选择长波红外线或其他自然界中没有的光线。这样不仅能够减除自然光对所述系统100的影响，同时，由于人眼看不到投影所述纹理图像的光线，所以也能够同时避免所述系统100在运行过程中，对人类生活所造成的影响。

步骤S320：通过图像采集设备采集所述纹理图像在第一时刻在所述待测物体表面反射的第一纹理图像和所述纹理图像在第二时刻在所述待测物体表面反射的第二纹理图像。

图像采集设备150被设置在所述待测物体第二预设距离之外，为所述系统100获取纹理图像的设备或仪器，在获取到所述纹理图像之后，所述图像采集设备150还可以将所述纹理图像发送到比对设备170。其中，所述纹理图像包括多张被投射到所述待测物体上的纹理图像。具体地，所述图像采集设备150可以在所述纹理投影设备130向所述待测物体110投影时，采集第一张所述待测物体110表面反射的纹理图像；并在经过预设时间之后，或者人为控制所述图像采集设备150进行所述纹理图像的采集时，采集第二张所述待测物体110表面反射的纹理图像。应理解，为了使所述系统更准确地判断所述待测物体110是否发生形变，除了上文所述的两次采集所述待测物体反射的纹理图像之外，所述图像采集设备150还可以在其他时间节点，多次采集所述待测物体表面反射的纹理图像。

在本申请的一些实施例中，所述图像采集设备150能够获取所述待测物体110处的纹理图像。比如，所述图像采集设备150可以是摄像头，摄像机，相机，扫描仪，传感器，或者其它带有拍照功能的设备，比如手机、平板电脑等等。

在本申请的一些实施例中，所述图像采集设备150在采集所述待测物体的纹理图像时，可以排除其它环境因素的影响，只保留所述纹理图像的结构光。比如，为了避免在采集所述待测物体110表面的纹理图像时采集到其它光线，而对所述纹理图像产生影响，所述图像采集设备150的镜头前面可以放置滤波片。其中，所述滤波片可以过滤掉其他波长的光线，只留下所述纹理投影设备130在向所述待测物体110投影时使用的波长的光线。这样所述图像采集设备150采集到的所述纹理图像，就只保留了由所述投影光线产生的投影图像，而没有其它光线的干扰，有助于所述系统100准确地判断所述待测物体100是否发生变形，从而提高所述系统100对于所述待测物体100变形监测的准确性。

步骤S330：所述比对设备接收所述第一纹理图像与第二纹理图像，并基于所述第一纹理图像与第二纹理图像的差异，判断并输出所述待测物体的形变结果。

比对设备170是所述系统100用于判断所述待测物体110的投影位置是否发生变形的设备或仪器。比对设备170可以接收所述第一张纹理图像与第二张纹理图像，并基于所述第一张纹理图像与第二张纹理图像，判断并输出所述待测物体110的形变结果。具体地，所述比对设备170可以将获取到的不同时刻点的所述纹理图像，按采集时间点排序记录，其中，所述不同时刻点的纹理图像可以是由所述图像采集设备150采集到，发送给所述比对设备170的。然后，所述比对设备170将所述不同时刻点的纹理图像分别与所述第一张纹理图像进行比对，根据不同时刻所拍摄的纹理图像的变化情况，分别判断所述待测物体110在所述图像采集设备150采集所述多张纹理图像的多个时刻是否发生变形。

例如，所述比对设备170可以获取所述纹理投影设备130、所述待测物体110、所述图像采集设备150之间的空间关系数据，获取所述第一张纹理图像与第二张纹理图像之间的图像变化数据，以及基于所述空间关系数据和所述图像变化数据，计算所述待测物体110在获取所述第二张纹理图像的第二时刻相较于获取所述第一张纹理图像的第一时刻的所述形变结果。在本申请的一些实施例中，所述比对设备170也可以获取所述纹理投影设备130、所述待测物体110、所述图像采集设备150之间的空间关系数据，并基于所述空间关系数据和所述第一张纹理图像，计算所述待测物体在所述第一时刻的第一表面形状；基于所述空间关系数据和所述第二张纹理图像，计算所述待测物体在所述第二时刻的第二表面形状，以及基于所述第一表面形状和所述第二表面形状，计算所述待测物体在第二时刻相较于所述第一时刻的所述形变结果。其中，本申请中所述的“待测物体110发生变形”可以是指所述待测物体110的部分表面发生变形，比如所述待测物体110中，能够被纹理投影设备130发出的结构光投射到的那一部分表面发生变形，而不一定代表所述待测物体110的所有表面均发生变形。

应理解，当所述待测物体110、纹理投影设备130、以及图像采集设备150的位置都未发生变化的情况下，当所述待测物体110未发生变形时，则所述纹理投影设备130在不同时刻采集到的纹理图像都应该是相同的。而当所述待测物体110发生变形时，则所述纹理投影设备130在所述待测物体110发生变形后采集到的纹理图像，与在所述待测物体110发生变形前采集到的纹理图像应该是不同的。并且，所述待测物体110发生的变形越严重，则所述纹理图像的变化就越明显。综上所述，所述不同时刻的纹理图像的微小变化，能够反应所述待测物体110的变形情况。因此，所述比对设备170通过比对所述待测物体110在不同时刻的纹理图像，就可以判断出所述待测物体是否发生变形。

在本申请的一些实施例中，若所述比对设备170判断出所述待测物体110发生了变形，还可以进一步地计算出所述待测物体110发生地变形程度，比如所述待测物体发生弯折、或者裂缝等变形。具体地，所述比对设备170可以根据所述纹理图像的变化情况，再结合所述纹理投影设备130和图像采集设备150与待测物体110的角度和距离，来精确地计算出所述待测物体110的形变大小。

在本申请的一些实施例中，当所述比对设备170获得所述待测物体的变形监测结果之后，所述比对设备170还可以将所述变形监测结果发送到报警模块190，其中，所述变形监测结果包括所述待测物体110是否发生变形。所述报警设备190是所述系统100用于发生报警信号的设备或仪器。其中，所述报警设备190可以接收所述比对设备170发送的所述变形监测结果，并根据预先制定好的规则决定是否发生报警信号。具体地，所述报警设备190可以将所述变形监测结果与对应的报警阈值进行比较，当所述变形监测结果超出所述阈值时，则所述报警设备190发出报警信号。比如，当所述变形监测结果超过所述报警阈值，则进行报警，提示人工现场检查，其中，所述报警设备190进行的报警可以是在软件系统页面中提示报警标记，也可以联动声音报警系统等；当所述变形监测结果低于所述报警阈值时，则对所述待测物体110继续监测，一旦监测到所述待测物体的变形监测结果超出所述报警阈值，立刻进行报警。

由此可见，本申请所述的变形监测方法的基本原理是：利用纹理投影设备向待测物体投射预先定义好的结构光纹理，也就是纹理图像。然后用图像采集设备拍摄待测物体，采集获取待测物体表面上反射的纹理图像，并传递给比对设备。所述比对设备将多个所述纹理图像进行比对，根据所述纹理图像之间的差异点，计算出待测物体形变的部位以及形变的程度。和传统的变形监测方法相比，本申请所述的变形监测方法兼顾了成本和精度，易于实施，测量精度高且能够实现自动化监测，提高了变形监测的效率。

综上所述，在阅读本申请内容之后，本领域技术人员可以明白，前述申请内容可以仅以示例的方式呈现，并且可以不是限制性的。尽管这里没有明确说明，本领域技术人员可以理解本申请意图囊括对实施例的各种合理改变，改进和修改。 这些改变，改进和修改都在本申请的示例性实施例的精神和范围内。

应当理解，本实施例使用的术语“和/或”包括相关联的列出项目中的一个或多个的任意或全部组合。应当理解，当一个元件被称作“连接”或“耦接”至另一个元件时，其可以直接地连接或耦接至另一个元件，或者也可以存在中间元件。

还应当理解，术语“包含”、“包含着”、“包括”或者“包括着”，在本申请文件中使用时，指明存在所记载的特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件，但并不排除存在或附加一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。

Claims (16)

1.一种非接触式变形监测系统，用于监测机械结构或建筑物的受力部件的形变，其特征在于，包括：

纹理投影设备，向第一预设距离之外的待测物体投射纹理图像；

图像采集设备，设置在所述待测物体第二预设距离之外，用于采集所述纹理图像在第一时刻在所述待测物体表面反射的第一纹理图像和所述纹理图像在第二时刻在所述待测物体表面反射的第二纹理图像；以及

比对设备，接收所述第一纹理图像与第二纹理图像，并基于所述第一纹理图像与第二纹理图像，判断并输出所述待测物体的形变结果。

2.如权利要求1所述的非接触式变形监测系统，其特征在于，还包括：

报警设备，接收所述比对设备发送的所述待测物体的形变结果，若所述待测物体的形变结果满足预设报警规则，则所述报警设备发出报警信息。

3.如权利要求1所述的非接触式变形监测系统，其特征在于，所述第一时刻早于所述第二时刻；以及

所述基于所述第一纹理图像与第二纹理图像，判断并输出所述待测物体的形变结果包括：

获取所述纹理投影设备、所述待测物体、所述图像采集设备之间的空间关系数据，

获取所述第一纹理图像与第二纹理图像之间的图像变化数据，以及

基于所述空间关系数据和所述图像变化数据，计算所述待测物体在第二时刻相较于所述第一时刻的所述形变结果。

4.如权利要求1所述的非接触式变形监测系统，其特征在于，所述第一时刻早于所述第二时刻；以及

所述基于所述第一纹理图像与第二纹理图像，判断并输出所述待测物体的形变结果包括：

获取所述纹理投影设备、所述待测物体、所述图像采集设备之间的空间关系数据，

基于所述空间关系数据和所述第一纹理图像，计算所述待测物体在所述第一时刻的第一表面形状，

基于所述空间关系数据和所述第二纹理图像，计算所述待测物体在所述第二时刻的第二表面形状，以及

基于所述第一表面形状和所述第二表面形状，计算所述待测物体在第二时刻相较于所述第一时刻的所述形变结果。

5.如权利要求1所述的非接触式变形监测系统，其特征在于，

所述纹理图像包括第一结构光形成的纹理图像，所述第一结构光包括可见光谱之外的预设频率下的长波红外线。

6.如权利要求5所述的非接触式变形监测系统，其特征在于，图像采集设备包括滤波片，用于过滤掉其他波长的光线，只留所述预设频率下的长波红外线通过所述滤波片。

7.如权利要求1所述的非接触式变形监测系统，其特征在于，

所述第一纹理图像的结构是点阵结构、随机点阵结构、线结构或者多线结构中的一种。

8.如权利要求1所述的非接触式变形监测系统，其特征在于，

所述纹理投影设备和所述图像采集设备相对于所述待测物体的位置在变形监测过程中保持不变。

9.一种非接触式变形监测方法，用于监测机械结构或建筑物的受力部件的形变，其特征在于，包括：

通过纹理投影设备向第一预设距离之外的待测物体投射纹理图像；

通过设置在所述待测物体第二预设距离之外的图像采集设备，采集所述纹理图像在第一时刻在所述待测物体表面反射的第一纹理图像和所述纹理图像在第二时刻在所述待测物体表面反射的第二纹理图像；以及

通过比对设备接收所述第一纹理图像与第二纹理图像，并基于所述第一纹理图像与第二纹理图像，判断并输出所述待测物体的形变结果。

10.如权利要求9所述的非接触式变形监测方法，其特征在于，还包括：

通过报警设备接收所述比对设备发送的所述待测物体的形变结果，若所述待测物体的形变结果满足预设报警规则，则所述报警设备发出报警信息。

11.如权利要求9所述的非接触式变形监测方法，其特征在于，所述第一时刻早于所述第二时刻；以及

所述基于所述第一纹理图像与第二纹理图像，判断并输出所述待测物体的形变结果包括：

获取所述纹理投影设备、所述待测物体、所述图像采集设备之间的空间关系数据，

获取所述第一纹理图像与第二纹理图像之间的图像变化数据，以及

基于所述空间关系数据和所述图像变化数据，计算所述待测物体在第二时刻相较于所述第一时刻的所述形变结果。

12.如权利要求9所述的非接触式变形监测方法，其特征在于，所述第一时刻早于所述第二时刻；以及

所述基于所述第一纹理图像与第二纹理图像，判断并输出所述待测物体的形变结果包括：

获取所述纹理投影设备、所述待测物体、所述图像采集设备之间的空间关系数据，

基于所述空间关系数据和所述第一纹理图像，计算所述待测物体在所述第一时刻的第一表面形状，

基于所述空间关系数据和所述第二纹理图像，计算所述待测物体在所述第二时刻的第二表面形状，以及

基于所述第一表面形状和所述第二表面形状，计算所述待测物体在第二时刻相较于所述第一时刻的所述形变结果。

13.如权利要求9所述的非接触式变形监测方法，其特征在于，

所述纹理图像包括第一结构光形成的纹理图像，所述第一结构光包括可见光谱之外的预设频率下的长波红外线。

14.如权利要求13所述的非接触式变形监测方法，其特征在于，图像采集设备包括滤波片，用于过滤掉其他波长的光线，只留所述预设频率下的长波红外线通过所述滤波片。

15.如权利要求9所述的非接触式变形监测方法，其特征在于，

所述第一纹理图像的结构是点阵结构、随机点阵结构、线结构或者多线结构中的一种。

16.如权利要求9所述的非接触式变形监测方法，其特征在于，

所述纹理投影设备和所述图像采集设备相对于所述待测物体的位置在变形监测过程中保持不变。

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