本發(fā)明涉及一種基于計(jì)算機(jī)視覺的斜拉索風(fēng)雨激振水線識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

在風(fēng)和雨的共同作用下，斜拉橋的拉索會(huì)發(fā)生劇烈的大幅值振動(dòng)，這一現(xiàn)象被稱為風(fēng)雨激振。在索的幾類風(fēng)致振動(dòng)中，風(fēng)雨激振是對(duì)索損害最大、造成后果最為嚴(yán)重的一類。研究發(fā)現(xiàn)，誘發(fā)風(fēng)雨激振的一個(gè)重要因素是索表面會(huì)形成環(huán)向振動(dòng)的水線。然而由于測(cè)量環(huán)境復(fù)雜，水線尺寸較小等不利因素，想要準(zhǔn)確測(cè)量水線是十分困難的。目前已有的水線測(cè)量方法主要有以下兩種：一種是通過在索表面布置測(cè)厚傳感器，通過不同厚度水線處的傳感器之間存在電勢(shì)差來測(cè)定傳感器位置處的水線厚度；另一種則是基于超聲波反射原理，不同厚度的水線反射超聲波信號(hào)存在時(shí)差，將超聲波發(fā)生器置于索中并旋轉(zhuǎn)發(fā)生器便可以測(cè)得斜拉索表面水線的分布情況。

上述的第一種方法在索表面布置傳感器會(huì)阻礙索表面水線的運(yùn)動(dòng)，同時(shí)傳感器與水線直接接觸會(huì)產(chǎn)生表面張力導(dǎo)致水線厚度測(cè)量存在較大誤差；第二種方法使用的超聲測(cè)厚裝置較為復(fù)雜，同時(shí)難以獲取水線沿斜拉索軸向的分布信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了克服傳統(tǒng)方法測(cè)量誤差大，測(cè)量?jī)x器復(fù)雜，難以獲得水線沿索軸向分布信息等缺點(diǎn)，本發(fā)明提出了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的斜拉索風(fēng)雨激振水線識(shí)別方法，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)水線在索表面形態(tài)演化過程的非接觸式測(cè)量。

本發(fā)明所采用的水線識(shí)別方法具體內(nèi)容如下：一種基于計(jì)算機(jī)視覺的斜拉索風(fēng)雨激振水線識(shí)別方法，如下：

在斜拉索表面設(shè)置測(cè)量區(qū)域，在斜拉索表面繪制沿索軸向和橫向坐標(biāo)線組成的水線定位網(wǎng)格，采用的水線與斜拉索表面應(yīng)存在明顯的顏色差異，采用高速ccd相機(jī)拍攝斜拉索上的水線運(yùn)動(dòng)圖像，

原始水線圖像采用rgb顏色模型，由于水線與斜拉索表面存在明顯的顏色差異，定義閾值ε：

ε(x,y)＝r(x,y)-b(x,y)+r(x,y)-g(x,y)(1)

式中r(x,y)，g(x,y)和b(x,y)分別表示采用rgb顏色模型的原始圖像中像素點(diǎn)(x,y)對(duì)應(yīng)的紅、綠、藍(lán)三個(gè)顏色通道的值，則有水線存在的區(qū)域由下式表示：

式中，ε0是一個(gè)預(yù)先給定的與水線和斜拉索表面顏色差異程度相關(guān)的值，水線即附著在滿足fw(x,y)＝1的區(qū)域，

從原始圖片中識(shí)別出水線后，需要識(shí)別出坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)從而對(duì)水線進(jìn)行定位，為了排除水線顏色干擾，首先需要獲取除去水線僅有坐標(biāo)網(wǎng)格的二值圖，采用修正的灰度公式將原始的rgb圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖：

gb(x,y)＝r(x,y)(3)

式中，gb(x,y)為原始水線圖片中坐標(biāo)為(x,y)的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度值，由式(3)得到消除了水線的背景灰度圖像，采用灰度閾值方法將背景灰度圖轉(zhuǎn)化為二值圖從而實(shí)現(xiàn)將坐標(biāo)網(wǎng)格從背景圖中分離出來：

式中滿足fb(x,y)＝0的像素點(diǎn)即為坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)包含的像素點(diǎn)，

識(shí)別出的坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)是由一系列軸向坐標(biāo)線和環(huán)向坐標(biāo)線組成，首先采用hough算法識(shí)別中心軸向坐標(biāo)線，對(duì)于坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)的任意一個(gè)像素點(diǎn)(x0,y0)，其在極坐標(biāo)(ρ,θ)平面表示為一條正弦曲線：

將坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)所有像素點(diǎn)在極坐標(biāo)下對(duì)應(yīng)的正弦曲線繪于同一個(gè)(ρ,θ)平面內(nèi)，由于中心軸向坐標(biāo)線較其他軸向坐標(biāo)線更長(zhǎng)，則找出經(jīng)過正弦曲線數(shù)量最多的交點(diǎn)坐標(biāo)(ρm,θm)，中心軸向坐標(biāo)線方程表示為：

y＝k90°x+b90°(6)

式中，k90°＝-cotθm和b90°＝ρm/sinθm分別表示中心軸向坐標(biāo)線方程的斜率和截距，

將中心軸向線作為基準(zhǔn)線，按照固定間距沿環(huán)向依次分割出各條軸向坐標(biāo)線所處的狹長(zhǎng)區(qū)域，每一個(gè)區(qū)域內(nèi)僅包含一條軸向坐標(biāo)線，然后對(duì)每一個(gè)區(qū)域內(nèi)所有表示坐標(biāo)系統(tǒng)的像素點(diǎn)位置進(jìn)行最小二乘法線性擬合，得到各條軸向坐標(biāo)線la的方程：

y＝kαx+bα(7)

式中下標(biāo)α(＝50°，55°，…，125°)表示各軸向坐標(biāo)線對(duì)應(yīng)的環(huán)向角度，kα和bα為最小二乘法線性多項(xiàng)式擬合的系數(shù)，

仿照軸向坐標(biāo)線的處理，沿軸向依次分割出各環(huán)向坐標(biāo)線所在的區(qū)域，考慮到環(huán)向坐標(biāo)線是曲線，采用最小二乘法二次擬合得到環(huán)向坐標(biāo)線方程：

y＝a1ix²+a2ix+a3i(8)

式中i為各環(huán)向坐標(biāo)線序號(hào)，a1i，a2i和a3i為最小二乘法二次多項(xiàng)式擬合的系數(shù)，

當(dāng)坐標(biāo)網(wǎng)格都識(shí)別出來并采用明確的方程表示后，需要將已識(shí)別的水線放入坐標(biāo)網(wǎng)格中進(jìn)行定位，水線片段lwi指的是水線與各環(huán)向坐標(biāo)線的交線部分，由下式表示：

lwi＝{(x,y)||y-a1ix²-a2ix-a3i|＜εwi}(9)

式中εwi是決定水線片段沿軸向?qū)挾却笮〉拈撝?，而水線片段的端點(diǎn)位置對(duì)應(yīng)的環(huán)向角度則是決定水線在索表面分布的重要參數(shù)，水線的運(yùn)動(dòng)亦通過端點(diǎn)的位置變化來體現(xiàn)，而環(huán)向角度由端點(diǎn)到各軸向坐標(biāo)線的距離之比近似計(jì)算得到，距離計(jì)算公式如下：

式中dα的符號(hào)決定了水線片段端點(diǎn)和軸向坐標(biāo)線的相對(duì)位置，當(dāng)dα＜0時(shí)，端點(diǎn)位于軸向坐標(biāo)線上方，水線片段端點(diǎn)位置對(duì)應(yīng)的環(huán)向角度由下式計(jì)算：

式中，δθ＝5°為相鄰兩條軸向坐標(biāo)線對(duì)應(yīng)的角度差值，

由上述步驟能夠識(shí)別出單張圖片所對(duì)應(yīng)時(shí)刻斜拉索表面附著的水線的分布位置情況，由連續(xù)拍攝的水線運(yùn)動(dòng)圖片從而重構(gòu)出水線在斜拉索表面的形態(tài)演化過程。

本發(fā)明的有益效果及優(yōu)點(diǎn)：本發(fā)明的方法用于斜拉索風(fēng)雨激振下索表面水線的識(shí)別，其主要優(yōu)勢(shì)在于：

1.采用非接觸式的測(cè)量方式，對(duì)水線無干擾作用，識(shí)別誤差小，測(cè)量精度高；

2.能夠測(cè)量風(fēng)雨激振發(fā)生全過程中水線在索表面的全形態(tài)演化，而非僅局限于單一截面，測(cè)量范圍廣，獲取的水線有效信息多；

3.裝置簡(jiǎn)單，操作便捷，測(cè)量效率高，對(duì)于實(shí)際橋梁工程應(yīng)用具有較強(qiáng)的可移植性。

附圖說明

圖1是測(cè)量區(qū)域坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)示意圖；

圖2是拍攝的水線運(yùn)動(dòng)原始圖片；

圖3是圖像處理算法流程圖；

圖4是從原始圖像中識(shí)別的水線圖；

圖5是除去水線的坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)灰度圖；

圖6是坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)二值圖；

圖7是水線位置分布識(shí)別結(jié)果圖。

具體實(shí)施方式

下面根據(jù)說明書附圖舉例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步解釋：

實(shí)施例1

一種基于計(jì)算機(jī)視覺的斜拉索風(fēng)雨激振水線識(shí)別方法，如下：

斜拉索表面采用黃色的pvc膜材料包裹，在斜拉索表面設(shè)置沿索軸向和橫向坐標(biāo)線組成的水線定位網(wǎng)格，通過在水中摻入紅色染料形成紅色水線，然后通過高速ccd相機(jī)拍攝斜拉索上的水線運(yùn)動(dòng)圖像，原始水線圖像采用rgb顏色模型，由于水線與斜拉索表面存在明顯的顏色差異，定義閾值ε：

ε(x,y)＝r(x,y)-b(x,y)+r(x,y)-g(x,y)(1)

式中r(x,y)，g(x,y)和b(x,y)分別表示采用rgb顏色模型的原始圖像中像素點(diǎn)(x,y)對(duì)應(yīng)的紅、綠、藍(lán)三個(gè)顏色通道的值，則有水線存在的區(qū)域由下式表示：

式中，ε0是一個(gè)預(yù)先給定的與水線和斜拉索表面顏色差異程度相關(guān)的值，水線即附著在滿足fw(x,y)＝1的區(qū)域，

從原始圖片中識(shí)別出水線后，需要識(shí)別出坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)從而對(duì)水線進(jìn)行定位，為了排除水線顏色干擾，首先需要獲取除去水線僅有坐標(biāo)網(wǎng)格的二值圖，采用修正的灰度公式將原始的rgb圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖：

gb(x,y)＝r(x,y)(3)

式中，gb(x,y)為原始水線圖片中坐標(biāo)為(x,y)的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度值，由式(3)得到消除了水線的背景灰度圖像，采用灰度閾值方法將背景灰度圖轉(zhuǎn)化為二值圖從而實(shí)現(xiàn)將坐標(biāo)網(wǎng)格從背景圖中分離出來：

式中滿足fb(x,y)＝0的像素點(diǎn)即為坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)包含的像素點(diǎn)，

識(shí)別出的坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)是由一系列軸向坐標(biāo)線和環(huán)向坐標(biāo)線組成，首先采用hough算法識(shí)別中心軸向坐標(biāo)線，對(duì)于坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)的任意一個(gè)像素點(diǎn)(x0,y0)，其在極坐標(biāo)(ρ,θ)平面表示為一條正弦曲線：

將坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)所有像素點(diǎn)在極坐標(biāo)下對(duì)應(yīng)的正弦曲線繪于同一個(gè)(ρ,θ)平面內(nèi)，由于中心軸向坐標(biāo)線較其他軸向坐標(biāo)線更長(zhǎng)，則找出經(jīng)過正弦曲線數(shù)量最多的交點(diǎn)坐標(biāo)(ρm,θm)，中心軸向坐標(biāo)線方程表示為：

y＝k90°x+b90°(6)

式中，k90°＝-cotθm和b90°＝ρm/sinθm分別表示中心軸向坐標(biāo)線方程的斜率和截距，

將中心軸向線作為基準(zhǔn)線，按照固定間距沿環(huán)向依次分割出各條軸向坐標(biāo)線所處的狹長(zhǎng)區(qū)域，每一個(gè)區(qū)域內(nèi)僅包含一條軸向坐標(biāo)線，然后對(duì)每一個(gè)區(qū)域內(nèi)所有表示坐標(biāo)系統(tǒng)的像素點(diǎn)位置進(jìn)行最小二乘法線性擬合，得到各條軸向坐標(biāo)線la的方程：

y＝kαx+bα(7)

式中下標(biāo)α(＝50°，55°，…，125°)表示各軸向坐標(biāo)線對(duì)應(yīng)的環(huán)向角度，kα和bα為最小二乘法線性多項(xiàng)式擬合的系數(shù)，

仿照軸向坐標(biāo)線的處理，沿軸向依次分割出各環(huán)向坐標(biāo)線所在的區(qū)域，考慮到環(huán)向坐標(biāo)線是曲線，采用最小二乘法二次擬合得到環(huán)向坐標(biāo)線方程：

y＝a1ix²+a2ix+a3i(8)

式中i為各環(huán)向坐標(biāo)線序號(hào)，a1i，a2i和a3i為最小二乘法二次多項(xiàng)式擬合的系數(shù)，

當(dāng)坐標(biāo)網(wǎng)格都識(shí)別出來并采用明確的方程表示后，需要將已識(shí)別的水線放入坐標(biāo)網(wǎng)格中進(jìn)行定位，水線片段lwi指的是水線與各環(huán)向坐標(biāo)線的交線部分，由下式表示：

lwi＝{(x,y)||y-a1ix²-a2ix-a3i|＜εwi}(9)

式中εwi是決定水線片段沿軸向?qū)挾却笮〉拈撝?，而水線片段的端點(diǎn)位置對(duì)應(yīng)的環(huán)向角度則是決定水線在索表面分布的重要參數(shù)，水線的運(yùn)動(dòng)亦通過端點(diǎn)的位置變化來體現(xiàn)，而環(huán)向角度由端點(diǎn)到各軸向坐標(biāo)線的距離之比近似計(jì)算得到，距離計(jì)算公式如下：

式中dα的符號(hào)決定了水線片段端點(diǎn)和軸向坐標(biāo)線的相對(duì)位置，當(dāng)dα＜0時(shí)，端點(diǎn)位于軸向坐標(biāo)線上方，實(shí)際處理中，水線片段端點(diǎn)的位置分為三種情況：(1)端點(diǎn)位于所有軸向坐標(biāo)線上方；(2)端點(diǎn)位于所有軸向坐標(biāo)線下方；(3)端點(diǎn)位于兩條相鄰的軸向坐標(biāo)線之間，因此，水線片段端點(diǎn)位置對(duì)應(yīng)的環(huán)向角度由下式計(jì)算：

式中，δθ＝5°為相鄰兩條軸向坐標(biāo)線對(duì)應(yīng)的角度差值，

由上述步驟能夠識(shí)別出單張圖片所對(duì)應(yīng)時(shí)刻斜拉索表面附著的水線的分布位置情況，由連續(xù)拍攝的水線運(yùn)動(dòng)圖片從而重構(gòu)出水線在斜拉索表面的形態(tài)演化過程。

實(shí)施例2

本實(shí)施例采用實(shí)施例1中的公式，在斜拉索表面設(shè)置測(cè)量區(qū)域，繪制坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)如圖1所示，采用高速ccd相機(jī)拍攝斜拉索上的水線運(yùn)動(dòng)圖像如圖2所示。該實(shí)施例所設(shè)計(jì)的圖像處理算法流程見圖3。具體水線識(shí)別方法如下：

按式(1)與式(2)基于顏色差異比較從原始圖片識(shí)別出水線，如圖4所示；

按式(3)基于修正的灰度計(jì)算公式將原始圖片轉(zhuǎn)化為已除去水線顏色灰度圖，如圖5所示；

按式(4)基于灰度閾值處理方法將灰度圖轉(zhuǎn)化為僅有坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)的二值圖，如圖6所示；

按式(5)和式(6)基于hough變換識(shí)別出中心軸向坐標(biāo)線方程，再以中心軸向坐標(biāo)線作為基準(zhǔn)線，依次分割出各條軸向坐標(biāo)線所處的狹長(zhǎng)區(qū)域，按式(7)對(duì)每一個(gè)區(qū)域內(nèi)所有表示坐標(biāo)系統(tǒng)的像素點(diǎn)位置進(jìn)行最小二乘法線性擬合，得到各軸向坐標(biāo)線方程；

仿照軸向坐標(biāo)線的處理，沿軸向依次分割出各環(huán)向坐標(biāo)線所在的區(qū)域，按式(8)采用最小二乘法二次擬合可以得到環(huán)向坐標(biāo)線方程；

將已識(shí)別的水線放入坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)中，由環(huán)向坐標(biāo)線按式(9)分割出各水線片段，然后按式(10)和式(11)計(jì)算各水線片段端點(diǎn)對(duì)應(yīng)的位置(用環(huán)向角度表示)，從而得到該原始圖片所對(duì)應(yīng)時(shí)刻斜拉索表面附著的水線的位置分布情況，識(shí)別結(jié)果如圖7所示。