一種獲取模擬地震振動臺的位移變化的測量方法及其系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于光學測量技術(shù)領(lǐng)域，設(shè)及一種利用光學原理的Ξ維動態(tài)變形測量方法 及其測量系統(tǒng)，具體設(shè)及一種獲取模擬地震振動臺的位移變化的測量方法及其系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 地震活動具有一定的不可預(yù)知性，它的突然降臨會給人類帶來重大的災(zāi)難，尤其 對房屋建筑造成的破壞會直接危及人身安全。為此，設(shè)計具有高抗震性的房屋建筑具有重 大意義。高樓模擬地震振動臺試驗作為高樓建設(shè)施工前一個必不可少的試驗論證環(huán)節(jié)，為 高樓的抗震性研究和設(shè)計指導(dǎo)，提供了強有力的技術(shù)支撐。
[0003] 高樓模擬地震振動臺試驗主要是將設(shè)計好的高層建筑按照一定的比例縮放成一 個鋼筋混凝±模型，然后利用振動試驗臺上外部激振設(shè)備，模擬各級地震波形，并通過事先 在模擬上布置的各類傳感器來獲取地震響應(yīng)，最后依據(jù)相關(guān)技術(shù)分析獲取到的地震信息， 得到所設(shè)計高樓的抗震性能，并指導(dǎo)理論研究和后期的高樓設(shè)計改進。
[0004] 目前，獲取高樓模擬地震振動臺試驗中位移、速度和加速度等信息，主要依靠接觸 式測量設(shè)備，例如應(yīng)變計和壓電傳感器。此類設(shè)備具有實時同步采集、測量精度高等優(yōu)點， 但是普遍存在安裝調(diào)試過程復(fù)雜、抗干擾性差等問題。對于大型建筑模擬試驗，安裝調(diào)試往 往需要幾天甚至幾周的時間，并且還要進行各種降噪減噪處理，會消耗大量的人力、物力和 財力。
[0005] 近些年來，隨著光電技術(shù)、電磁技術(shù)的發(fā)展，依據(jù)非接觸式手段獲取物體的位置變 化，已經(jīng)越來越受到各行業(yè)的青睞。根據(jù)所使用基本原理的不同，大致可W分為W下幾類：
[0006] 1.激光Ξ角法：激光發(fā)射器將發(fā)射的可見激光射向被測物體表面，反射后通過接 收器，再根據(jù)Ξ角測距原理，計算出傳感器與被測物之間的距離。常見的有激光位移傳感 器，它具有測量精度高、適應(yīng)性強的優(yōu)點，但是測量目標數(shù)有限。
[0007] 2.電滿流法：根據(jù)電磁感應(yīng)原理，利用探頭與被測物之間距離變化，產(chǎn)生的感應(yīng) 電流來間接得到距離。常見有電滿流位移傳感器，它具有可靠性高、抗干擾能力強的優(yōu)點， 但是受到工況環(huán)境的限制，測量范圍有限。
[0008] 3.超聲測量法：利用超聲波的反射、折射和波形轉(zhuǎn)換原理，主要用來進行工業(yè)的 產(chǎn)品缺陷檢測，無法用于位移等信息的提取。
[0009] 4.機器視覺測量：利用計算機視覺和數(shù)字視頻技術(shù)，采用CCD相機將被測物相關(guān) 特征采集后，經(jīng)過專口的圖像處理軟件，利用相關(guān)算法，得出需要的位移和Ξ維坐標等信 息。此方法具有測量精度高、適用性強的特點，并且相關(guān)的測量系統(tǒng)安裝調(diào)試簡單，數(shù)據(jù)的 后期處理周期短。
[0010] 鑒于傳統(tǒng)的接觸式和非接觸式測量方法在模擬地震振動臺試驗中位移信息獲取 方面存在的不足，本發(fā)明提供一種利用光學原理的Ξ維動態(tài)變形測量方法和測量系統(tǒng)來獲 取模擬地震振動臺試驗的位移變化。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0011] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種獲取模擬地震振動臺的位移變化的測量 方法及其系統(tǒng)，非接觸無損傷、測量精度高、自動化程度高、測量周期短。
[0012] 為達到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：一種獲取模擬地震振動臺的位移變化 的測量方法，其特征在于：包括W下測量步驟，
[0013] 步驟一，配置由相機、鏡頭和激光探測器組成的圖像采集裝置，并對圖像采集裝置 進行調(diào)試，所述相機和鏡頭均為配套設(shè)置的兩個，兩所述相機對稱設(shè)置在激光探測器的兩 側(cè)，所述激光探測器的激光發(fā)射端和兩所述鏡頭均正向待檢測振動臺模型設(shè)置；
[0014] 步驟二，在待檢測振動臺模型上標識非編碼點，啟動兩相機同步采集獲取非編碼 點的動態(tài)圖像信息，采集圖像信息過程的同時對圖像進行預(yù)處理，W及基于絕對二次曲面 標定方程對相機的內(nèi)外參數(shù)進行自標定處理，并將采集處理后的數(shù)據(jù)存儲至服務(wù)器；
[0015] 步驟Ξ，對采集處理后的圖像進行數(shù)據(jù)計算圖像上的非編碼點為基本元素， 基于式一的共線方程算法來計算單幅圖像中的點在物方空間坐標系中的坐標狂、Y、幻，
陽016] 其中，（X，y)-圖像中像點坐標；（X。、y。)-圖像中主點坐標；（Αχ,Ay)-像點在成 像過程中由于鏡頭崎變引起的系統(tǒng)誤差；f-相片距離攝影中屯、S距離；狂s、Ys、Zs)-攝影中 屯、S在物方空間坐標系中的坐標；ζ義>Y> 2J-物體點在像空間坐標系中的坐標； 狂、Υ、幻-圖像點在物方空間坐標系中的坐標；(a"、b"、c。）為^X>f^名）與狂、Y、 幻之間換算的矩陣；
[0017] 步驟四，圖像立體匹配：基于共線方程和共面方程將兩幅圖像上的同一非編碼點 在物方空間上的坐標點進行靜態(tài)匹配，匹配成功后將兩幅圖像上的同一非編碼點的二維信 息轉(zhuǎn)化成攜帶有坐標和位移信息的Ξ維空間點；
[0018] 步驟五，與圖像立體匹配同時完成的圖像序列匹配：基于區(qū)域捜索算法捜索匹配 當前Ξ維空間點的下一個Ξ維空間點，匹配獲得的Ξ維空間點為特征點，W此獲得同一非 編碼點的特征點的離散點集；
[0019] 步驟六，圖像序列追蹤同一非編碼點的特征點的離散點集為基礎(chǔ)，基于空間域 捜索算法對其進行運動軌跡繪制，W此來追蹤每個非編碼點的3D運動軌跡和Ξ維信息；
[0020] 步驟屯，Ξ維重建：W每個非編碼點的運動軌跡為基礎(chǔ)進行Ξ維重建，并在軟件界 面中顯示，從軟件界面中能夠直接讀取并輸出位移變化量。
[0021] 本發(fā)明的一個較佳實施例中，進一步包括步驟二中圖像預(yù)處理的步驟為：
[0022] 2. 1)基于圖像二值法對圖像信息進行非編碼點圖像識別處理；
[0023] 2. 2)基于中值濾波對識別的圖像進行濾波降噪；
[0024] 2. 3)基于隔離邊緣算法對濾波降噪后的圖像進行邊緣提?。?br>[0025] 2. 4)基于楠圓方程對邊緣提取的圖像進行楠圓擬合，已獲得定位中屯、。本發(fā)明的 一個較佳實施例中，進一步包括步驟一中對圖像采集裝置進行調(diào)試的步驟為：
[00%] 3. 1)通過激光探測器獲取相機與待檢測振動臺模型之間的測量距離；
[0027] 3. 2)通過相機鏡頭的選取來計算兩個相機之間的基距和角度；
[0028] 3. 3)判斷角度是否合適，如果合適則控制調(diào)整相機的位置至最佳狀態(tài)；否則進入 3. 2)。
[0029] 本發(fā)明的一個較佳實施例中，進一步包括步驟屯中Ξ維重建失敗的特征點，能夠 進行手動匹配，手動匹配幾個狀態(tài)后，系統(tǒng)會解算手動匹配的特征點，然后自動進行其余狀 態(tài)的匹配，并得到匹配的誤差信息。
[0030] 本發(fā)明的一個較佳實施例中，進一步包括軟件界面中能夠直接讀取并輸出每個特 征點各個方向的位移變化量。
[0031] 本發(fā)明的一個較佳實施例中，進一步包括步驟四中的匹配閥值和步驟五中的捜索 半徑在圖像采集裝置調(diào)試成功后手動外部設(shè)置。 陽〇巧本發(fā)明的一個較佳實施例中，進一步包括軟件界面中輸出文件的格式包 括.excel、.txt、工程報告、視頻模式、數(shù)據(jù)模塊模式，所述數(shù)據(jù)模塊模式包括各狀態(tài)時間、 Ξ維坐標、Ξ維位移、變形量和相對誤差值。
[0033] 為達到上述目的，本發(fā)明的另一技術(shù)方案如下：一種獲取模擬地震振動臺的位移 變化的測量系統(tǒng)，用于完成如權(quán)利要求1-7任一項所述的測量方法，其特征在于：包括塔 臺、由相機、鏡頭和激光探測器組成的圖像采集裝置、服務(wù)器、W及與服務(wù)器連接的能夠運 行嵌入式系統(tǒng)的終端，所述相機和鏡頭均為配套設(shè)置的兩個，兩所述相機對稱設(shè)置在激光 探測器的兩側(cè)，兩所述相機和激光探測器均通過一底座能夠滑動的固定設(shè)置在一直線導(dǎo)軌 內(nèi)，所述激光探測器的激光發(fā)射端和兩所述鏡頭均正向塔臺設(shè)置。
[0034] 本發(fā)明的一個較佳實施例中，進一步包括所述塔臺上設(shè)有待測區(qū)域，所述待測區(qū) 域內(nèi)標識有若干個圓形非編碼點，所述相機的高度與待測區(qū)域的高度均為10m，所述相機正 對待測區(qū)域設(shè)置，且相機與待測區(qū)域之間的測量距離為8m-10m。
[0035] 本發(fā)明的一個較佳實施例中，進一步包括所述非編碼點標識的位置為所述塔臺的 梁結(jié)構(gòu)節(jié)點上。
[0036] 本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明利用光學原理來獲取結(jié)構(gòu)上人工標識非編碼點的 視頻圖像，然后基于數(shù)字圖像處理技術(shù)和相關(guān)算法對視頻圖像進行處理，實現(xiàn)測點位置的 自動識別與匹配追蹤，從而得到測點的Ξ維重建，獲取各測點的位移變化量，整個測量過程 非接觸無損傷、測量精度高、自動化程度高、測量周期短，具有巨大的行業(yè)優(yōu)勢和良好的推 廣應(yīng)用前景。
【附圖說明】<