机器视觉测量方法

介绍

通过相关的结构响应措施为结构评估和维护决策支持提供有价值的信息。出于多种原因，变形是结构条件和性能评估的重要指标。特别是，正常使用期间的变形会反映出可维修性，因为极限值和范围表示可能会限制使用的问题，而由离散位移测量构建的随时间变化的变形模式可提供有关结构状况的大量信息。

基于视觉的系统提供用于结构状态评估显著潜力，特别是用于系统识别。此外，变形信息已用于有限元模型校准，损伤检测以及对带有摄像机辅助功能的桥梁动态称重系统的交通监控。

已经对视频采集硬件和视频处理软件的系统改进进行了调查。可行的视频采集装置被扩展为包括智能手机相机，而在传统的系统中所需的人工指标均在最近的一些应用在特定的照相机的配置。在计算机视觉领域有效目标跟踪技术已经被证实在结构变形监测和描述结构的位移的测量结果已被扩展到三维和六个自由度（DOF）的运动。

本文旨在介绍基于视觉的结构位移监测系统领域的主要工作，同时重点介绍这些系统的原理，优点和缺点。尽管基于视觉的结构监测存在[以往评价，这项工作的贡献是提供系统的分类，方法和应用的概况在现场监控。

本文的组织结构如下：介绍了基于视觉的位移监控系统的组件，然后对Sect中应用范围内的几种成熟的基于视觉的系统进行了比较。基于视觉的系统基于视频处理方法进行分类，视频处理程序中的三个组成部分（即摄像机校准，目标跟踪和结构位移计算）分别从原理，应用，优点和缺点方面进行了回顾。在宗派。 4回顾了桥梁变形和电缆振动测量的应用，然后讨论了现场应用中的测量挑战。最后，提出了需要进一步研究的重要空白，例如鲁棒的跟踪方法，非接触式感应以及现场条件下的测量精度评估。

基于视觉的位移监测系统

将基于视觉的系统应用于结构位移监测需要在稳定的位置安装一个或多个摄像机，查看结构中包含的“目标”并通过目标跟踪得出结构位移。在这里，“目标”可以是人造的（例如，预先安装的标记，LED灯或具有特殊图案的平板）或现有的结构特征（例如，螺栓或孔）。如图1所示

，硬件通常包括照相机，镜头，带有视频处理包的笔记本电脑/便携式计算机以及某些配件（例如三脚架）。视频处理软件至关重要：其作用是获取覆盖目标区域的视频帧，跟踪图像序列中的目标位置，最后将图像中的目标位置转换为结构位移的时间历史。

图1

全尺寸图片

用于从图像或视频中提取的度量信息系统在几个领域存在如表所示  1，例如数字图像相关（DIC），摄影测量技术和运动捕捉系统（MCS）。DIC是一种测量工具以提取全视场的位移或构件表面的菌株在实验固体力学。摄影测量学最初是在地形图的制作中，后来扩展到包括桥梁结构的挠度监测。运动捕捉系统（MCS）通常用于捕捉具有多个关节（例如人体）的高自由度骨架结构的运动。

表1基于视觉的系统摘要

全尺寸表

如表1的最后一行所示，基于视觉的结构位移监测系统具有其独特的功能  。研究人员对针对结构应用的系统开发进行了几次调查，这些研究将在下一部分中从方法论的角度进行回顾。

基于视觉的结构位移测量的回顾

在这项研究中，基于视频处理方法对文献中基于视觉的系统进行了分类。典型的视频处理软件包可以放入图2所示的三部分框架中  。导出的位移数据可以解释为桥梁状况评估。

图2

用于结构位移测量的视频处理程序以及每个步骤中的常用方法

全尺寸图片

如果监测运动仅用于系统识别和详细的振动值不是必需的，目标跟踪可以是所需要的整个视频处理过程的一部分，但是坐标变换可能是必要的以对准图像运动方向与结构轴。

接下来，将分别回顾文献中用于相机校准，目标跟踪和结构位移计算的方法。

相机校准

相机校准涉及在结构坐标系中的3D结构点与图像平面中相应的2D点之间建立投影关系。给定图像中的目标位置，确定的投影变换可用于恢复结构中目标的实际位置。

文献中报道了三类投影变换，包括完整的投影矩阵，平面单应性和比例因子，如表  2所示。在大多数情况下，投影变换遵循全透视模型，而当摄像机配备大焦距镜头时，可以简化为仿射摄像机模型。