CN114518161B - 基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法，包括步骤：首先，获取圆柱简支梁的多幅图像数据，多幅图像数据包括参考图像和检测图像；然后，选择参考图像中圆柱简支梁的检测位置划分ROI区域，ROI区域在多幅图像数据的位置相同；其次，在ROI区域划分参考线，在参考图像中选择参考线与圆柱简支梁的边缘线的交点作为跟踪点；最后，根据检测图像中跟踪点相对于参考图像中跟踪点的像素距离，计算得到圆柱简支梁端部的振动位移。可实现无明显跟踪点的圆柱形梁任意位置的非接触、无目标测量，检测过程中不影响设备正常使用，缩短了检测时间，提高了工作效率。

Description

基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法

技术领域

本发明涉及支梁端部横向振动测量技术领域，尤其是涉及一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法。

背景技术

圆柱形状的结构相比于其他形状结构具有更高的稳定性和可靠性，被广泛应用于大型高耸类结构设施的承重部位。比如我国近几年大力发展的风力发电机的圆锥形钢塔架，大型结构的支撑住、过山车的轨道以及立柱等均采用圆柱形。大型高耸类设施具有容易受到动载荷和外界风载荷等影响，容易产生局部变形和振动。随着近几年大型塔架类设备向更高大发展，这种局部变形和振动更加明显。很多事故是由于支撑结构的变形和振动没有被及时发现造成的。为减少设备事故发生，减少经济损失，各种各样的结构变形和振动监测仪器被研制出。

目前结构振动测量方法按信号拾取方式可分为两大类，即接触测量法和非接触测量法。接触测量法是把在转轴上安装转动传感器，直接对转动情况进行测量。接触测量需要设备停机，并在设备上安装设备，布线等操作，操作不够简便。传感器安装过程影响设备正常使用。非接触测量主要是全站仪和其他光学设备，与接触测量相比具有较好的便捷性，但仍然存在有适应性差、测量精度低等问题。近几年发展起来的计算机视觉测量技术是一种非接触测量方式，具有，非接触、范围广、适应性强、经济性好等特点，倍受研究人员和用户的关注。计算机视觉测量技术主要包括相机标定、ROI区域(感兴趣区域)选取、图像跟踪以及距离转换等。传统的计算机视觉测量技术图像跟踪过程一般采用在被测点粘贴标靶或者利用设备原有的结构作为观测点，利用图像匹配技术进行观测点跟踪。对于位置高、表面没有明显观测点的圆柱形结构测量过程中粘贴标靶危险性大或者使用结构自有位置观测难以达到较好的测量结果。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术不足，提出一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法，解决现有技术中对于位置高、表面没有明显观测点的圆柱形结构的测量效果较差的技术问题。

为达到上述技术目的，第一方面，本发明的技术方案提供一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法，包括以下步骤：

获取圆柱简支梁的多幅图像数据，所述多幅图像数据包括参考图像和检测图像；

选择所述参考图像中所述圆柱简支梁的检测位置划分ROI区域，所述ROI区域在所述多幅图像数据的位置相同；

在所述ROI区域划分参考线，在所述参考图像中选择所述参考线与所述圆柱简支梁的边缘线的交点作为跟踪点；

根据所述检测图像中所述跟踪点相对于所述参考图像中所述跟踪点的像素距离，计算得到所述圆柱简支梁端部的振动位移。

与现有技术相比，本发明提供的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法的有益效果包括：

基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法包括步骤：首先，获取圆柱简支梁的多幅图像数据，所述多幅图像数据包括参考图像和检测图像；然后，选择所述参考图像中所述圆柱简支梁的检测位置划分ROI区域，所述ROI区域在所述多幅图像数据的位置相同；其次，在所述ROI区域划分参考线，在所述参考图像中选择所述参考线与所述圆柱简支梁的边缘线的交点作为跟踪点；最后，根据所述检测图像中所述跟踪点相对于所述参考图像中所述跟踪点的像素距离，计算得到所述圆柱简支梁端部的振动位移。本发明提供的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法解决了相关技术中需要在观测位置粘贴标靶或者喷涂散斑的问题，可实现无明显跟踪点的圆柱形梁任意位置的非接触、无目标测量，检测过程中不影响设备正常使用，缩短了检测时间，提高了工作效率。根据简支梁端部振动的几何关系，计算连续跟踪点的位移就是简支梁端部结构的振动位移，具有很好的实用价值。

根据本发明的一些实施例，对所述ROI区域进行网格划分，选择所述ROI区域的中位线作为所述参考线。

根据本发明的一些实施例，所述获取圆柱简支梁的多幅图像数据，包括步骤；

将图像采集设备设置于预设点位，通过所述图像采集设备对所述圆柱简支梁进行拍摄获得连续的所述多幅图像数据。

根据本发明的一些实施例，所述图像采集设备的拍摄角度与所述圆柱简支梁的振动平面垂直。

根据本发明的一些实施例，所述计算得到所述圆柱简支梁端部的振动位移，包括步骤：

计算实际距离与像素距离的尺度因子；

根据所述像素距离和所述尺度因子计算得到所述检测图像中所述跟踪点相对于所述参考图像中所述跟踪点的实际距离；

根据所述实际距离、所述跟踪点到所述圆柱简支梁底部的距离和所述圆柱简支梁的长度计算得到所述圆柱简支梁端部的振动位移。

根据本发明的一些实施例，所述计算实际距离与像素距离的尺度因子，包括步骤：

通过激光测距仪测量得到所述预设点位到所述跟踪点之间的距离和俯仰角；

根据所述预设点位到所述跟踪点之间的距离和俯仰角计算得到所述尺度因子。

根据本发明的一些实施例，在所述参考图像中选择所述参考线与所述圆柱简支梁的边缘线的交点作为跟踪点之前，包括步骤：

使用图像识别算法对所述参考图像中的所述圆柱简支梁进行图像识别处理，得到所述圆柱简支梁的所述边缘线。

第二方面，本发明的技术方案提供一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量系统，包括：

图像采集设备，设置于预设点位，用于获取所述圆柱简支梁的图像数据；

图像识别模块，与所述图像采集设备通信连接，所述图像识别模块用于对所述圆柱简支梁的图像数据进行图像识别处理；

ROI区域处理模块，与所述图像采集设备通信连接，所述ROI区域处理模块用于在圆柱简支梁的图像数据划分ROI区域并标注出跟踪点；

位移计算模块，与所述ROI区域处理模块通信连接，所述位移计算模块用于根据所述跟踪点的像素位移计算得到所述圆柱简支梁端部的振动位移。

第三方面，本发明的技术方案提供一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量系统，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面中任意一项所述的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法。

第四方面，本发明的技术方案提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如第一方面中任意一项所述的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中摘要附图要与说明书附图的其中一幅完全一致：

图1为本发明一个实施例提供的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法的流程图；

图2为本发明另一个实施例提供的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法的流程图；

图3为本发明另一个实施例提供的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法的示意图；

图4为本发明另一个实施例提供的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

需要说明的是，虽然在系统示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于系统中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本发明提供了一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法，解决了相关技术中需要在观测位置粘贴标靶或者喷涂散斑的问题，可实现无明显跟踪点的圆柱形梁任意位置的非接触、无目标测量，检测过程中不影响设备正常使用，缩短了检测时间，提高了工作效率。根据简支梁端部振动的几何关系，计算连续跟踪点的位移就是简支梁端部结构的振动位移，具有很好的实用价值。根据本发明的一些实施例，

下面结合附图，对本发明实施例作进一步阐述。

参照图1，图1为本发明一个实施例提供的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法的流程图，基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法包括但是不仅限于步骤S110至步骤S140。

步骤S110，获取圆柱简支梁的多幅图像数据，多幅图像数据包括参考图像和检测图像；

步骤S120，选择参考图像中圆柱简支梁的检测位置划分ROI区域，ROI区域在多幅图像数据的位置相同；

步骤S130，在ROI区域划分参考线，在参考图像中选择参考线与圆柱简支梁的边缘线的交点作为跟踪点；

步骤S140，根据检测图像中跟踪点相对于参考图像中跟踪点的像素距离，计算得到圆柱简支梁端部的振动位移。

在一实施例中，基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法包括步骤：首先，获取圆柱简支梁的多幅图像数据，多幅图像数据包括参考图像和检测图像；然后，选择参考图像中圆柱简支梁的检测位置划分ROI区域，ROI区域在多幅图像数据的位置相同；其次，在ROI区域划分参考线，在参考图像中选择参考线与圆柱简支梁的边缘线的交点作为跟踪点；最后，根据检测图像中跟踪点相对于参考图像中跟踪点的像素距离，计算得到圆柱简支梁端部的振动位移。本发明提供的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法解决了相关技术中需要在观测位置粘贴标靶或者喷涂散斑的问题，可实现无明显跟踪点的圆柱形梁任意位置的非接触、无目标测量，检测过程中不影响设备正常使用，缩短了检测时间，提高了工作效率。根据简支梁端部振动的几何关系，计算连续跟踪点的位移就是简支梁端部结构的振动位移，具有很好的实用价值。

在一实施例中，基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法包括步骤：首先，获取圆柱简支梁的多幅图像数据，多幅图像数据包括参考图像和检测图像；然后，选择参考图像中圆柱简支梁的检测位置划分ROI区域，ROI区域在多幅图像数据的位置相同；其次，在ROI区域划分参考线，对ROI区域进行网格划分，选择ROI区域的中位线作为参考线。在参考图像中选择参考线与圆柱简支梁的边缘线的交点作为跟踪点；最后，根据检测图像中跟踪点相对于参考图像中跟踪点的像素距离，计算得到圆柱简支梁端部的振动位移。

在一实施例中，基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法包括步骤：首先，获取圆柱简支梁的多幅图像数据，多幅图像数据包括参考图像和检测图像；然后，选择参考图像中圆柱简支梁的检测位置划分ROI区域，ROI区域在多幅图像数据的位置相同；其次，在ROI区域划分参考线，在参考图像中选择参考线与圆柱简支梁的边缘线的交点作为跟踪点；最后，根据检测图像中跟踪点相对于参考图像中跟踪点的像素距离，计算得到圆柱简支梁端部的振动位移。获取圆柱简支梁的多幅图像数据，包括步骤；将图像采集设备设置于预设点位，通过图像采集设备对圆柱简支梁进行拍摄获得连续的多幅图像数据。

在一实施例中，基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法包括步骤：首先，获取圆柱简支梁的多幅图像数据，多幅图像数据包括参考图像和检测图像；然后，选择参考图像中圆柱简支梁的检测位置划分ROI区域，ROI区域在多幅图像数据的位置相同；其次，在ROI区域划分参考线，在参考图像中选择参考线与圆柱简支梁的边缘线的交点作为跟踪点；最后，根据检测图像中跟踪点相对于参考图像中跟踪点的像素距离，计算得到圆柱简支梁端部的振动位移。获取圆柱简支梁的多幅图像数据，包括步骤；将图像采集设备设置于预设点位，通过图像采集设备对圆柱简支梁进行拍摄获得连续的多幅图像数据，图像采集设备的拍摄角度与圆柱简支梁的振动平面垂直。

参考图2，图2为本发明另一个实施例提供的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法的流程图，基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法包括但是不仅限于步骤S210至步骤S230。

步骤S210，计算实际距离与像素距离的尺度因子；

步骤S220，根据像素距离和尺度因子计算得到检测图像中跟踪点相对于参考图像中跟踪点的实际距离；

步骤S230，根据实际距离、跟踪点到圆柱简支梁底部的距离和圆柱简支梁的长度计算得到圆柱简支梁端部的振动位移。

在一实施例中，基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法包括步骤：首先，获取圆柱简支梁的多幅图像数据，多幅图像数据包括参考图像和检测图像；然后，选择参考图像中圆柱简支梁的检测位置划分ROI区域，ROI区域在多幅图像数据的位置相同；其次，在ROI区域划分参考线，在参考图像中选择参考线与圆柱简支梁的边缘线的交点作为跟踪点；最后，根据检测图像中跟踪点相对于参考图像中跟踪点的像素距离，计算得到圆柱简支梁端部的振动位移。计算得到圆柱简支梁端部的振动位移，包括步骤：计算实际距离与像素距离的尺度因子；根据像素距离和尺度因子计算得到检测图像中跟踪点相对于参考图像中跟踪点的实际距离；根据实际距离、跟踪点到圆柱简支梁底部的距离和圆柱简支梁的长度计算得到圆柱简支梁端部的振动位移。

在一实施例中，基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法包括步骤：首先，获取圆柱简支梁的多幅图像数据，多幅图像数据包括参考图像和检测图像；然后，选择参考图像中圆柱简支梁的检测位置划分ROI区域，ROI区域在多幅图像数据的位置相同；其次，在ROI区域划分参考线，在参考图像中选择参考线与圆柱简支梁的边缘线的交点作为跟踪点；最后，根据检测图像中跟踪点相对于参考图像中跟踪点的像素距离，计算得到圆柱简支梁端部的振动位移。计算得到圆柱简支梁端部的振动位移，包括步骤：计算实际距离与像素距离的尺度因子；根据像素距离和尺度因子计算得到检测图像中跟踪点相对于参考图像中跟踪点的实际距离；根据实际距离、跟踪点到圆柱简支梁的距离和圆柱简支梁的长度计算得到圆柱简支梁端部的振动位移。计算实际距离与像素距离的尺度因子，包括步骤：通过激光测距仪测量得到预设点位到跟踪点之间的距离和俯仰角；根据预设点位到跟踪点之间的距离和俯仰角计算得到尺度因子。

在一实施例中，基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法包括步骤：首先，获取圆柱简支梁的多幅图像数据，多幅图像数据包括参考图像和检测图像；然后，选择参考图像中圆柱简支梁的检测位置划分ROI区域，ROI区域在多幅图像数据的位置相同；其次，在ROI区域划分参考线，在参考图像中选择参考线与圆柱简支梁的边缘线的交点作为跟踪点；最后，根据检测图像中跟踪点相对于参考图像中跟踪点的像素距离，计算得到圆柱简支梁端部的振动位移。在参考图像中选择参考线与圆柱简支梁的边缘线的交点作为跟踪点之前，包括步骤：使用图像识别算法对参考图像中的圆柱简支梁进行图像识别处理，得到圆柱简支梁的边缘线。

参考图3和图4，图3为本发明另一个实施例提供的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法的示意图；图4为本发明另一个实施例提供的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法的示意图。

在一实施例中，基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法包括步骤：首先，获取圆柱简支梁的多幅图像数据，多幅图像数据包括参考图像和检测图像；然后，选择参考图像中圆柱简支梁的检测位置划分ROI区域，ROI区域在多幅图像数据的位置相同；其次，在ROI区域划分参考线，在参考图像中选择参考线与圆柱简支梁的边缘线的交点作为跟踪点；最后，根据检测图像中跟踪点相对于参考图像中跟踪点的像素距离，计算得到圆柱简支梁端部的振动位移。

步骤S1，在垂直于梁振动平面的方向架设图像采集设备，对振动梁进行图像采集，获得梁振动的连续图像资料。

步骤S2，计算实际距离与像素距离的尺度因子δ。通过激光测距仪获得摄站点到被测点之间的距离和俯仰角，计算出像素距离与实际距离之间的尺度因子。

步骤S3，通过鼠标选择观测位置作为ROI区域，确定ROI区域的四个角点坐标。所获得的ROI应用在后续所有帧图像中，确保连续图像帧中观测的位置一致。

步骤S4，对ROI区域进行网格划分，根据ROI角点坐标计算中位线方程，中位线方程表达式如下：

其中，P_x1为ROI交点横坐标，L为ROI的长，均为已知。

步骤S5，选择第一帧图像对ROI内梁边缘图像进行边缘检测,检测得到的边缘线与ROI内中位线交点作为图像跟踪点。

步骤S6，在第一帧和第二帧图像中分别在ROI内边缘检测方法获得两条图像边缘线表达式，以上一帧为参考帧，斜率为k。当前帧边缘线斜率为k′。应用边缘检测方法获得的边缘线方程为：

y＝ax+b

其中步骤S5具体包括以下步骤：

以第一帧图像中简支梁端部ROI内的边缘线作为参考边缘线，中位线与参考边缘线的交点Q1(x1,y1)作为参考点。

梁轴线弯曲成曲线后，在X轴方向也发生线位移Δx,但是在小变形情况下，梁的跨长远大于挠度，故可以忽略不计。

在材料力学中，多数情况下,简支梁端部的实际变形很小,此时挠度的二阶导数可以近似的代表梁轴线的曲率,因为曲率式中的挠度的一阶导数是可以忽略的，即W’＜＜1，可以忽略。此时，简支梁端部的挠度是指在变形时其轴线线上各点在该点处轴线法平面内的位移量。根据挠度定义，因此在第二帧图像中的跟踪点表达式为：

当振动过程中梁的转角变大，要考虑转角变化对跟踪点沿梁轴心方向的位移。那么梁的端部轴线实际运动过程可被考虑为沿着某一点的转动过程。此时，跟踪点的位移估算方法为以前一帧和当前帧两次检测边缘直线交点O(m,n)为圆心，以前一帧跟踪点作为参考点，以参考点至圆心的距离为半径的圆的方程表达式与第二帧图像中检测边缘线的交点。

计算出两条边缘直线的夹角α。第一帧获得的边缘线与当前帧图像中ROI内部边缘线之间的夹角表达式为：

α＝tan^-1(k-k′)/(1+k·k′)

α为k和k′产生的夹角，α为正值时获得的直线在参考帧边缘线的上侧，α为负值时获得的直线在参考帧边缘线的下侧。

前一帧边缘线与当前帧边缘线，两条直线延长线的交点O表达式为：

那么，跟踪点的坐标估算方法为：以O(m,n)点为圆心，参考点到点圆心之间的距离形成的圆与第二帧图像的交点。其表达式为；

由于简支梁端部在振动过程中转角不断发生变化，因此根据转角的大小设置角度阈值T，自动选择跟踪点的表达式。

在Threshold＜T时，跟踪点的方程为：

在Threshold≥T时，跟踪点的方程为：

此时跟踪点的坐标值为像素坐标，为获得实际坐标值需要把跟踪点的坐标值乘上已标定的尺度因子。依据此方法计算连续图像中跟踪点的位置坐标，获得梁振动的时程数据，即完成了梁在观测点位置的振动测量。

本发明还提供了一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量系统，包括：图像采集设备，设置于预设点位，用于获取圆柱简支梁的图像数据；图像识别模块，与图像采集设备通信连接，图像识别模块用于对圆柱简支梁的图像数据进行图像识别处理；ROI区域处理模块，与图像采集设备通信连接，ROI区域处理模块用于在圆柱简支梁的图像数据划分ROI区域并标注出跟踪点；位移计算模块，与ROI区域处理模块通信连接，位移计算模块用于根据跟踪点的像素位移计算得到圆柱简支梁端部的振动位移。

本发明还提供了一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量系统，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法。

处理器和存储器可以通过总线或者其他方式连接。

存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

需要说明的是，本实施例中的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量系统，可以包括有业务处理模块、边缘端数据库、服务端版本信息寄存器、数据同步模块，处理器执行计算机程序时实现如上述应用在基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量系统的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

此外，本发明的一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个处理器或控制器执行，例如，被上述终端实施例中的一个处理器执行，可使得上述处理器执行上述实施例中的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本发明权利要求所限定的范围内。

以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取圆柱简支梁的多幅图像数据，所述多幅图像数据包括参考图像和检测图像；

选择所述参考图像中所述圆柱简支梁的检测位置划分ROI区域，所述ROI区域在所述多幅图像数据的位置相同；

在所述ROI区域划分参考线，在所述参考图像中选择所述参考线与所述圆柱简支梁的边缘线的交点作为跟踪点；

根据所述检测图像中所述跟踪点相对于所述参考图像中所述跟踪点的像素距离，计算得到所述圆柱简支梁端部的振动位移。

2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法，其特征在于，对所述ROI区域进行网格划分，选择所述ROI区域的中位线作为所述参考线。

3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法，其特征在于，所述获取圆柱简支梁的多幅图像数据，包括步骤；

将图像采集设备设置于预设点位，通过所述图像采集设备对所述圆柱简支梁进行拍摄获得连续的所述多幅图像数据。

4.根据权利要求3所述的一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法，其特征在于，所述图像采集设备的拍摄角度与所述圆柱简支梁的振动平面垂直。

5.根据权利要求3所述的一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法，其特征在于，所述计算得到所述圆柱简支梁端部的振动位移，包括步骤：

计算实际距离与像素距离的尺度因子；

根据所述像素距离和所述尺度因子计算得到所述检测图像中所述跟踪点相对于所述参考图像中所述跟踪点的实际距离；

根据所述实际距离、所述检测图像中所述跟踪点到所述圆柱简支梁底部的距离、所述参考图像中所述跟踪点到所述圆柱简支梁底部的距离和所述圆柱简支梁的长度计算得到所述圆柱简支梁端部的振动位移。

6.根据权利要求5所述的一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法，其特征在于，所述计算实际距离与像素距离的尺度因子，包括步骤：

通过激光测距仪测量得到所述预设点位到所述跟踪点之间的距离和俯仰角；

根据所述预设点位到所述跟踪点之间的距离和俯仰角计算得到所述尺度因子。

7.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法，其特征在于，在所述参考图像中选择所述参考线与所述圆柱简支梁的边缘线的交点作为跟踪点之前，包括步骤：

使用图像识别算法对所述参考图像中的所述圆柱简支梁进行图像识别处理，得到所述圆柱简支梁的所述边缘线。

8.一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量系统，其特征在于，包括：

图像采集设备，设置于预设点位，用于获取所述圆柱简支梁的图像数据；

图像识别模块，与所述图像采集设备通信连接，所述图像识别模块用于对所述圆柱简支梁的图像数据进行图像识别处理；

ROI区域处理模块，与所述图像采集设备通信连接，所述ROI区域处理模块用于在圆柱简支梁的图像数据划分ROI区域并标注出跟踪点；

位移计算模块，与所述ROI区域处理模块通信连接，所述位移计算模块用于根据所述跟踪点的像素位移计算得到所述圆柱简支梁端部的振动位移；

图像数据包括参考图像和检测图像；

选择参考图像中圆柱简支梁的检测位置划分ROI区域，ROI区域在多幅图像数据的位置相同；在ROI区域划分参考线，在参考图像中选择参考线与圆柱简支梁的边缘线的交点作为跟踪点；

根据检测图像中跟踪点相对于参考图像中跟踪点的像素距离，计算得到圆柱简支梁端部的振动位移。

9.一种基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量系统，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1至7任意一项所述的基于计算机视觉的圆柱简支梁端部横向振动的测量方法。

Images