基于輪廓線影像疊差分析的結構變形監測方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于輪廓線影像疊差分析的結構變形監測方法，利用照片拼合形成該結構體的完整照片，利用完整照片獲取該結構體的輪廓線影像；將不同時期獲得的輪廓線影像進行重疊形成疊差影像；從而獲得結構體不同時期測量的相對變形數據；本發明用于檢測和評價橋梁等結構體的安全性，獲取數據時間短，具有工作效率高、成本低、可實現高頻大范圍橋梁安全監測的優點，提高橋梁等結構體的安全預警能力；不同于現有的點監測方式的不全面性，本發明用于監測橋梁等結構體，可較快速度的獲取整個結構體的全部輪廓線數據并通過疊差影像獲取只要照片能夠拍到的部位的結構變形，用于評價結構體的安全性真實而客觀最大化的避免人為的主觀因素影響。
【專利說明】
基于輪廓線影像疊差分析的結構變形監測方法
技術領域
[0001] 本發明設及一種±木工程領域，特別設及一種基于輪廓線影像疊差分析的結構變 形監測方法。
【背景技術】
[0002] 在±木結構工程領域，特別是橋梁等具有一定壽命的結構體，需要采取切實有效 的監測管理措施，W確保運些結構在使用期間杜絕重大安全事故的發生。
[0003] 現有技術中，橋梁等較為重要的結構體的檢查通常指借助腳手架或專用裝備到關 注位置對主體結構進行近距觀察和測試，通常所需費用較高，并難W得到結構整體狀況變 化的量化數據，還會影響結構體的正常運營使用，比如影響橋梁的車輛正常通行。還有較為 簡單且有效的監測方式是利用定點攝影獲取不同時間或不同工況下結構體上特征散斑圖 形的變化情況進行關鍵點或局部區域的變形監測，該方法是建立在固定攝影并能獲得清晰 圖像基礎上的，一般只適用于室內小型結構的變形監測或室外大型結構指定點的短期變形 監測，不能用于大體量的±木建筑結構整體及組成部件幾何形態變化的監測。迄今為止，尚 不能經濟、方便地獲得大型±木建筑結構整體及組成部件幾何形態變化的全息數據，使對 大型±木建筑結構整體及組成結構長期安全性的評價失去了重要基礎數據。
[0004] 因此，需要一種能夠經濟、方便地獲取大型±木建筑結構整體及組成部件幾何形 態變化的全息數據的監測手段和分析方法，根據所獲取歷史全息數據的比較分析，判斷大 型±木建筑結構整體及組成結構近期的安全狀況，并預測結構性態的發展趨勢;在對大型 ±木建筑結構進行監測的同時，并不影響其運營使用，可經濟高效、及時準確地發現設及橋 梁等結構安全的隱患病害，確保安全使用。
【發明內容】
[0005] 有鑒于此，本發明的目的是提供一種基于輪廓線影像疊差分析的結構變形監測方 法，能夠經濟方便的獲取結構整體及組成部件的幾何形態變化數據，根據所獲取結構歷次 全息數據的比較分析，判斷大型±木建筑結構整體及組成結構近期的安全狀況，并預測結 構性態的發展趨勢;在對大型±木建筑結構進行監測的同時，并不影響其運營使用，可經濟 高效、及時準確地發現設及橋梁等結構安全的隱患病害，確保安全使用。
[0006] 本發明的基于輪廓線影像疊差分析的結構變形監測方法，包括下列步驟：
[0007] a.獲取結構體的照片，并利用照片拼合形成該結構體的完整照片或者該結構體所 關注部位的完整照片，利用完整照片獲取該結構體的或者該結構體所關注部位的輪廓線影 像；
[000引b.根據步驟a按不同時期對同一結構體或者該結構體所關注部位獲取輪廓線影像 圖；
[0009] C.將不同時期獲得的輪廓線影像進行透視重疊，形成結構體的或者該結構體所關 注部位的疊差影像；
[0010] d.根據步驟C中的疊差影像獲取同一輪廓線在不同時期的差值，從而獲得結構體 不同時期的相對變形數據。
[0011] 進一步，所述結構體為橋梁；
[0012] 進一步，步驟C中，將步驟a獲得的輪廓線影像與步驟b獲得的輪廓線影像進行透視 重疊時，使結構體的無變形點完全重合；
[0013] 進一步，步驟C中，將首次獲取的輪廓線影像作為基準影像，按設定周期獲得的輪 廓線影像與基準影像進行透視重疊形成疊差影像；
[0014] 進一步，步驟d中，相對變形數據由下列公式獲得
，其中f為變形值;hs為 結構體在變形方向的實際尺寸數據;hr為結構體在變形方向體輪廓線高度影像尺寸數據;a 為同一輪廓線兩次影像疊差的差值尺寸；
[0015] 進一步，步驟a中，所述輪廓線影像由點群構成;步驟d中，將輪廓線影像點群分成 若干區段，同一區段在不同時期輪廓線影像點群的重屯、差值為該區段的變形值;將各區段 的輪廓線影像點群的重屯、差值連線則獲得結構體沿長度方向的變形曲線，所述變形曲線為 所述相對變形數據；
[0016] 進一步，還包括步驟e:將基于輪廓線影像疊差分析得到的結構變形曲線與結構體 在對應周期內的理論變形曲線進行比較分析，評價結構體的安全狀態；
[0017] 進一步，步驟a中，所述輪廓線影像為結構體的整體、局部或結構體上的部件的輪 廓線影像；
[0018] 進一步，步驟a中，獲取結構體的照片過程為:根據監測對象體量的大小，采用定點 或多視角攝影獲取反映結構體主體并包含所關注部位的照片。
[0019] 進一步，通過對包含所有關注部位及組成構件的結構整體在設定周期獲得的歷次 照片進行基于輪廓線影像疊差分析，能夠獲得結構整體和各關注部位及組成構件的全息變 形數據。
[0020] 本發明的有益效果:本發明的基于輪廓線影像疊差分析的結構變形監測方法，通 過定點或多視角攝影獲取反映結構主體并包含所關注主要組成部件的照片，進行照片處理 獲得數字化結構輪廓線影像圖，并將各個時期的同一結構輪廓線影像與首次結構輪廓線影 像進行透視重疊，獲取不同時期的結構變形數據，根據歷次變形數據的分析可W評價和預 測結構的安全狀況，整個過程簡單而方便;構件各分區段的變形代表值采用前后該區段前 后兩次輪廓線影像點群的重屯、之差，避免了傳統影像變形測試只能依據特征散斑變化獲得 指定點或特定小區域的變形狀況的缺陷，能夠獲得照片范圍內的大型結構總體和各關注部 位及組成部件的全息幾何變形數據;對結構進行檢測的同時，并不影響結構體的運營使用 (如橋梁通車）；能夠經濟高效、及時準確發現設及橋梁等結構體安全的隱患病害，確保安全 使用。
[0021] 本發明用于檢測和評價橋梁的安全性，獲取數據手段簡單，操作方便，時間短，效 率高，要求低;采用增加結構體照片攝取的頻次，可實現結構體的安全監測，W提高橋梁等 結構體的安全預警能力，因而具有工作效率高、成本低，可實現高頻大范圍橋梁安全監測的 優點。
[0022] 不同于現有的控制點變形監測方式的不全面性，本發明用于監測橋梁等結構體， 可快速地獲取整個結構體及其組成部件的全部輪廓線數據并通過透視疊差影像分析獲取 照片范圍內的結構及其組成部件的變形，用于評價結構體的安全性全面而客觀;檢測數據 的讀取存儲到后期的數據分析處理由軟件在自動完成，不僅降低了傳統檢測方法要求檢測 人員素質比較高的缺點，還能最大化的避免人為的主觀因素影響；
[0023] 本發明用于橋梁等結構體的檢測及安全評價，降低日常管理人員技術要求，能夠 實現大型±木建筑結構如橋梁等結構體的安全評估及預警，有效保障結構安全運營，降低 其管、養成本，具有較大的社會和經濟意義，同時也具有較好的應用前景。
【附圖說明】
[0024] 下面結合附圖和實施例對本發明作進一步描述。
[0025] 圖1為本發明程序框圖；
[0026] 圖2為梁體疊差影像圖（試驗圖）；
[0027] 圖3為圖2的局部放大圖；
[002引圖4為輪廓線邢成圖。
【具體實施方式】
[0029] 圖1為本發明程序框圖，圖2為梁體疊差影像圖（試驗圖）；圖3為圖2的局部放大圖； 圖4為輪廓線邢成圖，如圖所示:本實施例的基于輪廓線影像疊差分析的結構變形監測方 法，包括下列步驟：
[0030] a.獲取結構體的照片，并利用照片拼合形成該結構體的完整照片或者該結構體所 關注的部位的完整照片，利用完整照片獲取該結構體的或者該結構體所關注的部位的輪廓 線影像，該結構體所關注的部位指的是結構體監測時需重點監測的部位;通過照片組合重 構獲取結構體的=維數字模型通過現有的軟件即可實現，通過結構體的=維數字模型獲取 結構體的輪廓線影像則是利用現有軟件獲得點云構成的輪廓圖像(現有軟件即可實現），根 據結構體的點云構成的輪廓圖像會根據輪廓得出相應的輪廓線，從而構成結構體的輪廓線 影像;因結構體的體積較大，通過多照張片重構才能獲取全面的整體結構，需重構后才能得 到=維數字模型;實際檢測時，輪廓線影像可W為結構體的整體、局部或結構體上的部件的 輪廓線影像;根據需要進行選擇；
[0031] b.根據步驟a按不同時期對同一結構體或者該結構體所關注的部位獲取輪廓線影 像圖；
[0032] C.將不同時期獲得的輪廓線影像進行透視重疊，形成結構體的或者該結構體所關 注的部位的疊差影像;重疊時需設定零點坐標，即不同時期獲得的輪廓線影像在零點坐標 處重疊，并對比不同時期輪廓線影像的輪廓線之間的差值；
[0033] d.根據步驟C中的疊差影像獲取同一輪廓線在不同時期的差值，從而獲得結構體 不同時期的相對變形數據，根據步驟C中的差值，獲取相對變形數據，即不同次獲得的輪廓 線之間的差值反應出的結構體與輪廓線相對應部位的變形數據。
[0034] 本實施例中，所述結構體為橋梁;橋梁的安全評價為常態工作，本發明的方法更能 適應于橋梁;橋梁整體輪廓的變形數據能夠反映出橋梁的安全狀態，與現有的方法相比，操 作簡便，并不需要清晰的針對某一部位或某一點獲取數據;對于橋梁來說，本方法可監測橋 梁本體、鋼巧架的各個桿件、拱橋的拱變形等，針對于所有承力部件均實用，避免現有技術 中針對各個部件的具有針對性的監測而造成人力物力的極大的浪費;而本方法僅僅是通過 拍攝多張重構后獲得S維立體模型的照片即可。
[0035] 本實施例中，步驟C中，將步驟a獲得的輪廓線影像與步驟b獲得的輪廓線影像進行 重疊時，使結構體的無變形點完全重合;無變形點指的是結構體在該處不會發生變形，就橋 梁來說，一般選擇橋梁的橋墳或者其他對橋梁本身的支點（變形可忽略）；完全重合的支點 作為重疊的零點坐標，為評價結構整體的變形提供基準。
[0036] 本實施例中，步驟C中，將首次獲取的輪廓線影像作為基準影像，按設定周期獲得 的輪廓線影像與基準影像進行透視重疊形成疊差影像;基準影像指的是作為對比的基準， 為不同時期(按設定周期進行拍照合并)所獲得的輪廓線影像提供對比基礎，W獲得較為可 觀的對比結果。
[0037] 本實施例中，步驟d中，相對變形數據由下列公式獲得
I其中f為變形值； hs為結構體在變形方向的真實尺寸數據，可用設計尺寸代替;hr為結構體在變形方向體輪 廓線高度影像尺寸數據;a為同一輪廓線兩次影像疊差的差值尺寸;方法較為簡單，所有參 數均容易獲得，且較為客觀真實，不依賴于攝影地點等位置的準確性和唯一性。
[0038] 本實施例中，步驟a中，所述輪廓線影像由點群構成;步驟d中，將輪廓線影像點群 分成若干區段，同一區段在不同時期輪廓線影像點群的重屯、差值為該區段的差值;將各區 段的輪廓線影像點群的重屯、差值連線則獲得結構體沿長度方向的變形曲線，所述變形曲線 為所述相對變形數據;對于基準影像來說，變形曲線則為基準曲線；如圖4所示，形前(基準 影像)的梁體上輪廓線影像點群I，下輪廓線影像點群n，變形后的梁體上輪廓線影像點群 虹，下輪廓線影像點群IV，每一點群均具有重屯、線，運些重屯、線構成了相對應的輪廓線，如 圖4所示，通過輪廓線之間的差值aW及梁體上下輪廓線之間的測量值，則可獲得實際變形 值。
[0039] 本實施例中，還包括步驟e:將基于輪廓線影像疊差分析得到的結構變形曲線與結 構體在對應周期內的理論變形曲線進行比較分析，評價結構體的安全狀態;針對橋梁來說， 不同時期均具有安全允許的理論變形曲線(標準變形數據，通過計算或者核算而獲得并預 存），用來與不同時期的實測相對變形數據對比，當相對變形數據超過標準變形數據，則會 相應評價安全等級。
[0040] 本實施例中，步驟a中，獲取結構體的照片過程為:根據監測對象體量的大小，采用 定點或多視角攝影獲取反映結構體主體并包含所關注部位的照片。
[0041] 實際使用時，通過對包含所有關注部位及組成構件的結構整體在設定周期獲得的 歷次照片進行基于輪廓線影像疊差分析，能夠獲得結構整體和各關注部位及組成構件的全 息變形數據。
[0042] 如圖2、圖3所示，通過對梁體進行試驗，對梁體加載20噸載荷和加載30噸載荷，并 將兩種載荷下的梁體拍照、獲取輪廓線影像、形成疊差影像，由圖2可W看出，加載20噸載荷 和加載30噸載荷的疊差圖，雖然較為模糊，但還是可W看出輪廓線的變形前后的錯開，圖3 是圖2的部分放大結構，可W清楚地看出輪廓線加載20噸載荷和加載30噸載荷錯開較為明 顯，其中A為加載20噸時的輪廓線，B為加載30噸時的輪廓線，根據公式進行計算，即可獲得 最終的相對變形數據;可將加載20噸載荷設定為變形前(基準影像)的梁體上輪廓線影像點 群I，下輪廓線影像點群n，加載30噸載荷設定為變形后的梁體上輪廓線影像點群虹，下輪 廓線影像點群IV，每一點群均具有重屯、線，運些重屯、線構成了相對應的輪廓線，如圖4所示， 通過輪廓線之間的差值aW及梁體上下輪廓線之間的測量值，則可獲得實際變形值。
[0043]最后說明的是，W上實施例僅用W說明本發明的技術方案而非限制，盡管參照較 佳實施例對本發明進行了詳細說明，本領域的普通技術人員應當理解，可W對本發明的技 術方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發明技術方案的宗旨和范圍，其均應涵蓋在本 發明的權利要求范圍當中。
【主權項】
1. 一種基于輪廓線影像疊差分析的結構變形監測方法，其特征在于:包括下列步驟： a. 獲取結構體的照片，并利用照片拼合形成該結構體的完整照片或者該結構體所關注 的部位的完整照片，利用完整照片獲取該結構體的或者該結構體所關注的部位的輪廓線影 像； b. 根據步驟a按不同時期對同一結構體或者該結構體所關注的部位獲取輪廓線影像 圖； C.將不同時期獲得的輪廓線影像進行透視重疊，形成結構體的或者該結構體所關注的 部位的疊差影像； d.根據步驟C中的疊差影像獲取同一輪廓線在不同時期的差值，從而獲得結構體不同 時期的相對變形數據。2. 根據權利要求1所述的基于輪廓線影像疊差分析的結構變形監測方法，其特征在于： 所述結構體為橋梁。3. 根據權利要求2所述的基于輪廓線影像疊差分析的結構變形監測方法，其特征在于： 步驟C中，將步驟a獲得的輪廓線影像與步驟b獲得的輪廓線影像進行透視重疊時，使結構體 的無變形點完全重合。4. 根據權利要求1所述的基于輪廓線影像疊差分析的結構變形監測方法，其特征在于： 步驟C中，將首次獲取的輪廓線影像作為基準影像，按設定周期獲得的輪廓線影像與基準影 像進行透視重疊形成疊差影像。5. 根據權利要求4所述的基于輪廓線影像疊差分析的結構變形監測方法，其特征在于： 步驟d中，相對變形數據由下列公式獲得，其中f為變形值，hs為結構體在變形方向 的實際尺寸數據，hr為結構體在變形方向體輪廓線高度影像尺寸數據，a為同一輪廓線兩次 影像疊差的差值尺寸。6. 根據權利要求4所述的基于輪廓線影像疊差分析的結構變形監測方法，其特征在于： 步驟a中，所述輪廓線影像由位于結構體輪廓上的輪廓線影像點群構成。7. 根據權利要求6所述的基于輪廓線影像疊差分析的結構變形監測方法，其特征在于： 步驟d中，將輪廓線影像點群分成若干區段，同一區段在不同時期輪廓線影像點群的重屯、差 值為該區段的變形值;將各區段的輪廓線影像點群的重屯、差值連線則獲得結構體沿長度方 向的變形曲線，所述變形曲線為所述相對變形數據。8. 根據權利要求7所述的基于輪廓線影像疊差分析的結構變形監測方法，其特征在于： 還包括步驟e:將基于輪廓線影像疊差分析得到的變形曲線與結構體在對應周期內的理論 變形曲線進行比較，評價結構體的安全狀態。9. 根據權利要求1所述的基于輪廓線影像疊差分析的結構變形監測方法，其特征在于： 步驟a中，所述輪廓線影像為結構體的整體、局部或結構體上的部件的輪廓線影像。10. 根據權利要求1所述的基于輪廓線影像疊差分析的結構變形監測方法，其特征在 于:步驟a中，獲取結構體的照片過程為:根據監測對象體量的大小，采用定點或多視角攝影 獲取反映結構體主體并包含所關注部位的照片。
【文檔編號】G01B11/16GK105987672SQ201610300691
【公開日】2016年10月5日
【申請日】2016年5月9日
【發明人】周志祥, 周勁宇, 張生軍, 唐亮
【申請人】周勁宇