李 斌，丁 勇，謝東輝，李登華，孫 晨

(1.南京理工大學(xué) 理學(xué)院，江蘇 南京 210094； 2.寧波原水有限公司皎口水庫(kù)分公司，浙江 寧波 315000； 3.南京水利科學(xué)研究院，江蘇 南京 210029)

結(jié)構(gòu)性裂縫的工作狀態(tài)直接關(guān)系到水工建筑物的正常使用狀態(tài)，其中大型面板堆石壩突出問(wèn)題之一就是面板的結(jié)構(gòu)性裂縫[1]。傳統(tǒng)人工檢測(cè)方式存在效率低且檢測(cè)精度易受檢測(cè)人員主觀影響等問(wèn)題，傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)裂縫識(shí)別技術(shù)存在復(fù)雜結(jié)構(gòu)表面噪聲干擾裂縫的識(shí)別與提取等問(wèn)題[2]。基于機(jī)器視覺(jué)的精密測(cè)量技術(shù)在水利、橋梁工程等結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越普遍，已成為研究熱點(diǎn)[3-5]。徐昊等[6]設(shè)計(jì)了基于無(wú)人機(jī)采集圖像的橋梁裂縫監(jiān)測(cè)系統(tǒng)；謝文高等[7]使用水下機(jī)器人搭載攝像頭采集橋梁裂縫，通過(guò)提取裂縫邊緣特征計(jì)算裂縫寬度；姚冰等[8]基于數(shù)字?jǐn)z影原理提出的裂縫寬度測(cè)量方法，實(shí)現(xiàn)在橋梁工程中精確的遠(yuǎn)距離裂縫寬度測(cè)量；劉偉等[9]通過(guò)在手機(jī)上安裝激光模塊測(cè)量裂縫寬度；Bal 等[10]使用紅外標(biāo)記物作為特征，對(duì)裂縫寬度變化進(jìn)行檢測(cè)。這些方法具有較高的精度，但未對(duì)傾斜攝影測(cè)量進(jìn)行深入研究。

本文提出一種結(jié)構(gòu)縫二維平面變化測(cè)量方法，并設(shè)計(jì)能夠適應(yīng)小角度拍攝條件下的靶標(biāo)，用靶標(biāo)變化代替結(jié)構(gòu)縫變化進(jìn)行計(jì)算。與傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)縫寬度變化檢測(cè)方式相比，該方法不需要進(jìn)行繁瑣的相機(jī)標(biāo)定，具有測(cè)量結(jié)構(gòu)縫二維平面變化、小角度傾斜攝影測(cè)量且不易受結(jié)構(gòu)復(fù)雜表面噪聲影響的能力。

1 靶標(biāo)設(shè)計(jì)與識(shí)別

在視覺(jué)測(cè)量領(lǐng)域，研究人員通常采用放置靶標(biāo)的方式來(lái)獲取真實(shí)空間與像素空間的比例尺和一系列特征點(diǎn)信息。靶標(biāo)作為機(jī)器視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)的重要組成部分，會(huì)在很大程度上影響機(jī)器視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)的穩(wěn)定性、實(shí)時(shí)性與精確性。為解決小角度拍攝條件下的結(jié)構(gòu)縫二維平面變化檢測(cè)問(wèn)題，和真實(shí)空間中經(jīng)過(guò)透視投影后存在的圓心偏離問(wèn)題[11]，本文選用可以通過(guò)交比不變性對(duì)同心圓圓心坐標(biāo)進(jìn)行修正的同心圓作為靶標(biāo)特征點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種基于同心圓排列的適應(yīng)小角度傾斜拍攝測(cè)量的靶標(biāo)（圖1），圖1(a)為主靶標(biāo)，圖1(b)為副靶標(biāo)，同心圓作為靶標(biāo)特征點(diǎn)，靶標(biāo)上三圓同心的為靶標(biāo)主點(diǎn)；主同心圓各圓半徑滿足1∶2∶3，其余同心圓各圓的半徑滿足1∶2；靶標(biāo)外側(cè)的輔助線用于靶標(biāo)安裝。

圖1 靶標(biāo)示意圖Fig.1 Schematic diagram of target

靶標(biāo)的識(shí)別分為靶標(biāo)粗定位、特征提取、定位修正、靶標(biāo)識(shí)別4 個(gè)步驟：首先對(duì)原始輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像灰度化、雙邊濾波、Sobel 算子邊緣檢測(cè)、邊緣輪廓提取；以提取的輪廓分割出若干ROI，對(duì)每個(gè)區(qū)域分別進(jìn)行預(yù)處理后再進(jìn)行所有輪廓信息的密度聚類(lèi)；然后對(duì)每一類(lèi)簇進(jìn)行橢圓擬合及篩選，提取出同心圓特征，對(duì)同心圓進(jìn)行圓心修正；最后確定主副靶標(biāo)及主點(diǎn)并對(duì)特征點(diǎn)編號(hào)。

1.1 預(yù)處理

圖像預(yù)處理的目的是分割出含有靶標(biāo)的候選區(qū)域。首先對(duì)輸入圖像進(jìn)行灰度化處理，根據(jù)加權(quán)平均公式計(jì)算得到灰度圖像，可以在保留圖像信息的同時(shí)減小計(jì)算量。原始圖像含有噪聲，噪聲會(huì)影響算法的效果與效率，需對(duì)圖像進(jìn)行降噪處理。雙邊濾波器使用2 個(gè)高斯濾波器，比高斯濾波器多考慮了像素值的相似度，可以在保留圖像邊緣信息的同時(shí)消除噪聲。Otsu 算法通過(guò)計(jì)算前景和背景的最大類(lèi)間方差得到閾值。然后對(duì)二值化圖像用Sobel 算子進(jìn)行卷積獲得邊緣圖像。最后將邊緣點(diǎn)連接形成邊緣鏈，篩除短邊緣鏈及無(wú)序邊緣鏈后，對(duì)邊緣鏈求最小外接矩形，分割為若干個(gè)感興趣區(qū)域。預(yù)處理效果如圖2 所示。

圖2 預(yù)處理過(guò)程Fig.2 Preprocessing process

1.2 亞像素邊緣特征提取

對(duì)子區(qū)域重新預(yù)處理后得到的邊緣信息使用密度聚類(lèi)算法[12]，將緊密相連的點(diǎn)劃分為同一簇，使用最小二乘法對(duì)每一簇進(jìn)行橢圓擬合。橢圓的一般方程為：

式中：(x0,y0)為橢圓中心；a、b分別為橢圓長(zhǎng)半軸、短半軸； θ為橢圓長(zhǎng)軸與x軸夾角?？筛鶕?jù)橢圓的幾何參數(shù)篩選誤差較大和不完整的橢圓，最后通過(guò)圓心距來(lái)進(jìn)一步篩選同心橢圓：

式中：w、h分別為圖像寬和高；r=max(a,b)；R、l、S分別為橢圓圓度、周長(zhǎng)和面積； ξ1、 ξ2為閾值；oin、oout為內(nèi)外橢圓圓心。通過(guò)設(shè)置合適的 ξ1、 ξ2將密度聚類(lèi)算法擬合出的橢圓集進(jìn)行剔除，得到同心圓的圓心集并確定主副靶標(biāo)的主點(diǎn)A、C0。

上述方法篩選得到的橢圓參數(shù)由邊緣的像素級(jí)坐標(biāo)擬合得到，不能滿足高精度要求。本文使用雙線性插值法來(lái)提取亞像素級(jí)邊緣坐標(biāo)。設(shè)橢圓輪廓上任意一點(diǎn)p(x,y)法向量→n=(2Ax+By+D,2Cy+Bx+E)，沿灰度梯度方向在邊緣點(diǎn)兩側(cè)各取t個(gè)點(diǎn)，用雙線性插值法計(jì)算這些點(diǎn)的灰度值，并取向前后向差分的平均值作為對(duì)應(yīng)點(diǎn)在法線上的灰度導(dǎo)數(shù)：

式中：fi為ti的灰度值；為ti的灰度導(dǎo)數(shù)。假設(shè)為極值時(shí)，極值點(diǎn)為μ，則像素點(diǎn)p對(duì)應(yīng)的亞像素坐標(biāo)為：

1.3 圓心修正

經(jīng)過(guò)透視投影后，真實(shí)空間中圓的圓心與投影后的圓心存在圓心偏差，且在真實(shí)空間中同心的圓投影后的圓心位于同一條直線上[11]。如圖3(b)所示，ob、os分別為大小圓投影后在圖像上的圓心，o′為同心圓圓心o的真實(shí)投影。直線lt過(guò)ob、os兩點(diǎn)交同心圓于點(diǎn)a′、b′、c′、d′，直線lt在空間中對(duì)應(yīng)ls，其在真實(shí)空間中與同心圓交于a、b、c、d四點(diǎn)。由交比不變性可得：

圖3 同心圓投影示意及修正效果Fig.3 Concentric circle projection diagram and correction effect

式中：Rb、Rs分別為大、小圓半徑。聯(lián)立求解上述方程，可得到同心圓的圓心在圖像中的真實(shí)投影位置。

采用模板同心圓的半徑分別為2 、4 cm，對(duì)上述同心圓圓心修正方法進(jìn)行校驗(yàn)，修正后的圓心使用大的十字標(biāo)記。試驗(yàn)結(jié)果顯示大小圓的圓心均發(fā)生了不同程度的偏心，使用上述方法修正后的圓心重合于真實(shí)圓心標(biāo)記中心（見(jiàn)圖3(c)）。

完成了系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)后，選取一個(gè)蔬菜溫室大棚進(jìn)行了實(shí)際安裝與測(cè)試，對(duì)該系統(tǒng)的軟件和硬件進(jìn)行了測(cè)試，硬件測(cè)試是測(cè)試物聯(lián)網(wǎng)智能節(jié)點(diǎn)和底層模塊是否能夠正常工作，軟件測(cè)試是測(cè)試該系統(tǒng)是否能實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和自動(dòng)控制。經(jīng)測(cè)試，檢測(cè)終端將數(shù)據(jù)傳往云服務(wù)器大約在1s左右，該系統(tǒng)穩(wěn)定可靠，準(zhǔn)確性高，將無(wú)線自組織網(wǎng)絡(luò)和NB-IOT網(wǎng)絡(luò)連接成功后，進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集并遠(yuǎn)程傳輸，并自動(dòng)控制設(shè)備使大棚環(huán)境處于最佳狀態(tài)，NBIOT網(wǎng)絡(luò)連接測(cè)試和監(jiān)控軟件運(yùn)行界面如圖7和圖8所示。

1.4 靶標(biāo)識(shí)別

使用上述方法修正后的一組同心圓圓心集合，通過(guò)幾何約束確定主副靶標(biāo)。由圖1 可得：

式中：M(x,y)、N(x,y)、P(x,y)分別為AB、BE、BF的中點(diǎn)坐標(biāo)；η為中點(diǎn)偏離閾值；λ為斜率偏離閾值。以已知主點(diǎn)為基準(zhǔn)及幾何約束條件確定主副靶標(biāo)及各特征點(diǎn)。

2 結(jié)構(gòu)縫二維平面變化測(cè)量方法

本文依據(jù)結(jié)構(gòu)縫變化等效物理模型，即將結(jié)構(gòu)縫的變化等效為兩塊剛體之間的相對(duì)變化，將結(jié)構(gòu)縫變化測(cè)量轉(zhuǎn)化為采用機(jī)器視覺(jué)的方式對(duì)固定于結(jié)構(gòu)縫兩側(cè)的主副靶標(biāo)的識(shí)別與計(jì)算。如圖4 所示，通過(guò)輔助線將2 個(gè)靶標(biāo)平行固定至結(jié)構(gòu)縫兩側(cè)，將D、D0兩點(diǎn)間的變化量等效為結(jié)構(gòu)縫的變化量。

圖4 結(jié)構(gòu)縫二維變化等效物理模型示意Fig.4 Schematic diagram of equivalent physical model of two-dimensional change of structural joints

利用特征點(diǎn)連接直線AE、BF、AB、EF確定圖像上兩個(gè)正交的滅點(diǎn)V1、V2[13]，以D為坐標(biāo)原點(diǎn)，DV1為x軸，DV2為y軸在圖像中建立坐標(biāo)系，對(duì)圖像上任意點(diǎn)，其坐標(biāo)為滅點(diǎn)V1、V2與該點(diǎn)連線到x、y軸的交點(diǎn)坐標(biāo)(圖5)，該方法可補(bǔ)償透視投影對(duì)坐標(biāo)系的影響。

圖5 等效坐標(biāo)系Fig.5 Equivalent coordinate system

結(jié)構(gòu)縫二維變化計(jì)算方法：

（1） 以D點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn)，DV1、DV2分別為x軸和y軸建立如圖5 所示的坐標(biāo)系。

（2） 連接滅點(diǎn)V1、V2和副靶標(biāo)各點(diǎn)，其連線與x、y軸交于K、G等點(diǎn)。

（3） 計(jì)算C、D、K、L，G、B、H、D兩組點(diǎn)在圖像中的交比值為r1、r2。

（4） 已知世界坐標(biāo)系下CD=BD=DF=D0B0=D0C0=D0F0=d，根據(jù)交比不變性原理可以推導(dǎo)出

（5） 獲取另外一張圖像并重復(fù)步驟（1）～（4），將2 張圖片計(jì)算的DH、DK分別相減即可得裂縫平面的二維變化。

3 室內(nèi)驗(yàn)證試驗(yàn)及結(jié)果分析

基于上述結(jié)構(gòu)縫二維平面變化計(jì)算方法，利用python 語(yǔ)言編制程序，進(jìn)行拍攝距離變化下的精度試驗(yàn)、多種拍攝條件下的測(cè)量精度試驗(yàn)和固定結(jié)構(gòu)縫在各拍攝角度下的精度試驗(yàn)。試驗(yàn)設(shè)備：分辨率為2 400 萬(wàn)像素的NikonD750 作為圖像采集設(shè)備，雙軸滑臺(tái)作為試驗(yàn)平臺(tái)，電子千分表作為參照標(biāo)準(zhǔn)。

3.1 拍攝距離變化下的精度試驗(yàn)

2 個(gè)靶標(biāo)置于雙軸滑臺(tái)平臺(tái)上，使用2 個(gè)電子千分表記錄x、y方向的真實(shí)位移。試驗(yàn)裝置見(jiàn)圖6(a)，固定每組的拍攝距離，控制滑臺(tái)在x或y方向上每次移動(dòng)1 mm 模擬結(jié)構(gòu)縫變化，采集圖像，將圖像計(jì)算結(jié)果與初始圖像計(jì)算結(jié)果進(jìn)行比較，驗(yàn)證本文算法在不同拍攝距離下的精度。L代表靶標(biāo)C、D間平均單位像素對(duì)應(yīng)的真實(shí)距離（mm）（平均單位像素對(duì)應(yīng)的真實(shí)距離等同于mm/pix，pix 為像素），綜合考慮了拍攝距離和焦距的影響。試驗(yàn)結(jié)果如圖7 所示，L小于0.20 mm/pix 時(shí)測(cè)量誤差小于0.25 mm，誤差會(huì)隨L的增大而增大。

圖6 試驗(yàn)裝置及其示意圖Fig.6 Test device and schematic diagram

圖7 不同拍攝距離下測(cè)量誤差Fig.7 Measurement error diagram under different shooting distances

3.2 多種拍攝角度下的測(cè)量精度試驗(yàn)

使用上述方法，固定每組的拍攝角度，測(cè)試多組拍攝角度，驗(yàn)證本文算法在不同傾角拍攝下的精度。試驗(yàn)結(jié)果如圖8 所示，本次試驗(yàn)中L為0.07 mm/pix，在10 mm 內(nèi)x方向最大測(cè)量誤差為0.091 mm，y方向最大測(cè)量誤差為0.096 mm。

圖8 不同拍攝角度下測(cè)量誤差Fig.8 Measurement error diagram under different shooting angles

3.3 角度變化條件下測(cè)量重復(fù)性試驗(yàn)

如圖6(b)，將靶標(biāo)固定于木板上，木板從垂直拍攝開(kāi)始依次轉(zhuǎn)動(dòng)10°，將每次圖像計(jì)算結(jié)果與90°拍攝條件下計(jì)算結(jié)果進(jìn)行比較，試驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1。本次試驗(yàn)中L均值小于0.09 mm/pix，光軸與拍攝物平面之間的夾角從90°變化到 30°時(shí)，x方向計(jì)算誤差小于0.10 mm，20°時(shí)x方向測(cè)量誤差最大為0.214 mm。光軸與拍攝物平面之間的夾角從90°變化到20°時(shí)，y方向測(cè)量誤差均小于0.03 mm。

表1 拍攝角度與測(cè)量精度Tab.1 Shooting angle and measurement accuracy

4 現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)

為驗(yàn)證本文方法在實(shí)際工程中的可行性，將其用于浙江省寧波市某大二型混凝土重力壩壩頂結(jié)構(gòu)縫變化監(jiān)測(cè)中。該水庫(kù)大壩全長(zhǎng)407 m，每個(gè)壩段長(zhǎng)20 m。選用2、3、4 壩段之間的結(jié)構(gòu)縫作為監(jiān)測(cè)對(duì)象（圖9）。試驗(yàn)采用DH-SD-8A2440V-NBHL 網(wǎng)絡(luò)球型攝像機(jī)，具有56 倍光學(xué)變焦、400 萬(wàn)像素及本文靶標(biāo)。將球形攝像機(jī)固定在閘門(mén)啟閉室外墻上（圖10）。使用水平尺將靶標(biāo)如圖4 方式固定在結(jié)構(gòu)縫兩側(cè)（圖11）。

圖9 監(jiān)測(cè)點(diǎn)Fig.9 Monitoring points

圖10 球型攝像機(jī)Fig.10 Spherical camera

圖11 測(cè)點(diǎn)圖像采集示意Fig.11 Schematic diagram of measuring point image acquisition

測(cè)點(diǎn)處結(jié)構(gòu)縫裸露部分寬度首次人工測(cè)量值分別為17.21 和18.75 mm。使用本文方法和人工測(cè)量方法對(duì)2 個(gè)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行為期1 個(gè)月的監(jiān)測(cè)，并以4 月13 日測(cè)量值為基準(zhǔn)得到相對(duì)變化量測(cè)量圖，如圖12 所示。1、2 號(hào)測(cè)點(diǎn)C、D間L均值分別為0.11 和0.21 mm/pix。1 號(hào)測(cè)點(diǎn)x、y方向誤差均小于0.15 mm，2 號(hào)測(cè)點(diǎn)x、y方向誤差均小于0.25 mm。2 號(hào)測(cè)點(diǎn)的誤差相對(duì)1 號(hào)測(cè)點(diǎn)更大的主要原因是L更大，但精度均在0.25 mm 以內(nèi)，滿足規(guī)范0.50 mm的精度要求[14]。

圖12 測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)Fig.12 Data of measuring points

5 結(jié) 語(yǔ)

本文針對(duì)現(xiàn)有結(jié)構(gòu)縫變化測(cè)量技術(shù)存在的不足，結(jié)合圖像處理技術(shù)，提出了一種適應(yīng)小角度拍攝條件下的結(jié)構(gòu)縫二維平面變化測(cè)量技術(shù)，為實(shí)現(xiàn)小角度拍攝條件下的結(jié)構(gòu)縫變化測(cè)量，研發(fā)了一種適應(yīng)于小角度測(cè)量的靶標(biāo)。該靶標(biāo)由同心圓排列組成，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，整體美觀。針對(duì)設(shè)計(jì)靶標(biāo)所研發(fā)的測(cè)量算法，可實(shí)現(xiàn)小角度拍攝條件下對(duì)結(jié)構(gòu)縫平面x、y方向的變化測(cè)量。室內(nèi)模擬試驗(yàn)表明：在拍攝角度為90°～30°時(shí)，本文算法的測(cè)量誤差不會(huì)隨拍攝角度的變化而增大，測(cè)量誤差始終小于0.10 mm?，F(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)表明：使用本文方法及靶標(biāo)可以實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)縫x、y方向的變化量測(cè)量，且在L小于0.20 mm/pix 時(shí)測(cè)量精度在0.25 mm 以內(nèi)，滿足水工建筑物大范圍監(jiān)測(cè)需求，具有工程應(yīng)用價(jià)值。