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双目视觉测量及其在钢管混凝土柱全场凸变形中的应用
广东工业大学土木运输工程学院，广州，中国
华南农业大学农业机械与设备关键技术教育部重点实验室，广州，中国
文章历史：2017年10月3日收到
2018年7月22日修改后的表格
2018年8月14日接受
2018年8月19日可在线获得
摘 要
本文提出了一种基于双目视觉的非接触式三维变形测量方法。该方法用于测定钢管混凝土的变形和应变。基于所提出的图像处理算法和三维变形测量原理，本文提出了基于最小二乘的圆拟合算法，并将其应用于双目视觉系统，用于全场三维变形的静态和动态采集。钢管混凝土柱中的数据。进行三维重建，并将获得的结果与接触测量工具的结果进行比较。试验结果表明，视觉静态和动态测量中最大凸起直径的平均相对误差分别为0.19％和0.33％，视觉测量中全场应变的平均相对误差在0.20％之间。0.49％，表明所提出的视觉方法在工程ISO公差（IT7）精度要求下全面反映了构件的变形过程和全场应变值。该方法可以用作传统接触测量方法的合理替代方法。
关键词 非接触式测量；图像处理；三维重建；全场应变；凸弯曲变形
1.介绍
接触测量方法，如使用应变计和机械传感器，传统上是用来收集应变和变形数据的实验室。这些方法本身存在局限性，如外部环境湿度和温度的变化或用户的错误可能导致不准确或不完整的数据，甚至应变仪故障。试验破坏位置的不确定性使得应变片一般不适合记录最大应变数据，降低了其整体精度。有限数量的应变片或传感器难以记录整个构件的变形和破坏情况。在某些力学试验中，全场应变曲线的整个下降段不能用应变计得到，因此，这一段没有可用的数据。
维修人员在危险环境下由复杂部件组成时，可采用传统方法对结构表面进行变形检查[1,2]。传统的接触测量也是昂贵的，其消耗品是不可重复使用的[3]。迫切需要新的非接触测量方法和相应的视觉系统[4,5]。这些方法应应用于医疗、化工、农业、土木工程、交通等多个领域[6-10]。
数字图像相关(DIC)技术已成功地应用于材料和结构表面位移、变形和裂纹的非接触测量。根据其视觉系统的工作原理，首先对试件进行喷涂和斑点处理，并对被测目标进行标记;通过图像匹配和处理[11]，得到了平面裂纹的边缘特征。
土木工程研究人员倾向于通过DIC技术测量材料应变和变形行为，重点研究材料或结构[15]的开裂机理、破坏机理以及复合材料[16]的坝龄和疲劳性能[12 16]。Hun ady和Hagara[17]讨论了利用三维数字图像相关来确定机械系统的模态参数。利用光反射原理[18]，利用单目高速摄像机也可以测量碳纤维约束聚合物复合材料的冲击变形。DIC技术可用于近距离目标的精确测量;然而，它是昂贵的。对于远距离测量，试样表面必须有斑点标记，以尽量减小误差。
现有的无目标视觉测试方法不需要斑纹标记。徐[19]开发了图像处理软件来确定混凝土桥梁裂缝的长度和宽度，其相对误差约为6%。Ferrer[20]作为传统DIC设备的廉价替代品，使用单目摄像机(single common camera, moneye vision)对三次混凝土试件进行了循环加载和卸载下的平面变形和应变测试。在试件破坏点附近绝对误差较大，但总相对误差约为10%，符合工程要求[20]。Summan[21]通过对大体积目标进行空间标定，成功地降低了定位误差，提高了视觉测量系统的测量精度。
动态、无标记的双目视觉系统也可以低成本、高效率地应用于三维目标图像重建[22,23]。邹[24]开发了基于无目标方法的图像处理软件，搭建了双目视觉测试平台，测量了振动下目标的三维坐标，成功分析了空间定位误差。Sun[25]采用相同的技术测量了相对径向变形误差小于0.13%的沥青混合料结构的变形。
钢管混凝土柱作为承载构件，具有良好的力学性能和抗震性能[2628]。当柱受地震、冲击或爆炸等动力荷载作用时，可能发生凸曲变形，进而导致裂缝危险扩展或破坏[29,30]。准确、全面的柱体变形应变数据是保证柱体健康监测和损伤评估成功的关键[31]。非接触式测量在理论上可以获得弯曲变形和裂纹数据，但在实际应用中，钢管表面的锈蚀、光线或噪声等因素使柱的弧面边缘难以识别。
实时测量三维变形和机械响应(例如，可视化的三维变形、位移和应变)也具有挑战性。深入了解基于序列图像的材料变形行为将有助于下一代非接触测量技术的发展。无标记的双目视觉方法可以成功地应用于混凝土表面裂缝变形和应变的测量[32,33]。
前人对视觉算法及其应用进行了多次研究[4-7,24]。本文利用现有的无标记非接触双目视觉测量系统，对低周反复荷载作用下钢管混凝土柱的变形行为进行了分析，验证了相应视觉方法的准确性和有效性。
凸曲线特征的预处理模型。还介绍了一种用于点云圆拟合的改进的非线性最小二乘法。该算法用于识别经受力的圆柱体上的凸曲线的变化，凸曲线参数和应变数据可以根据双目视觉测量的原理来计算。双目视觉测量过程的流程图如图1所示
2.1.图像处理算法
所提出的图像处理算法是在VC 和OpenCV软件中开发的，用于3D变形的全自动测量以及相关变形和应变参数的计算。
由于在动态测试环境中使用传统算法获得的混凝土填充钢管柱的图像中经常会发现噪声，因此，这些算法不能直接应用于处理和确定3D变形 - 这是特别需要开发的改进的算法和图像预处理。我们通过四个步骤获得预处理的立体匹配图像：灰度，高斯滤波，伽马变换和背景灰度异化。
灰度加权平均算法如下[33]：
(1)
其中R，G和B分别代表红色，绿色和蓝色强度。
我们使用高斯滤波进行去噪，然后在非线性灰度级变换中进行伽马变换，以增强图像。高斯函数给出如下[34]:
(2)
其中代表标准偏差。
列图像的高斯滤波过程用于离散高斯函数。使用高斯卷积核来遍历图像，然后在卷积核所在的窗口中对像素值进行卷积。最后，将卷积结果分配给锚点。我们假设k是核矩阵的维数。如果卷积内核是(2k 1)(2k 1)，则内核的第i行和第j列中的值如下[34]：
(3)
根据钢管测试环境的图像大小和实际情况，对于使用的55高斯卷积核，k = 2且 = 1，即
(4)
伽玛变换表示如下[34]：
(5)
其中s(x，y)是输出灰度级，r(x，y)是输入灰度级，c是比例系数， 是幂指数。c和 都是正常数。当0lt; lt;1时，具有低灰度级的区域的对比度增强。钢管表面因生锈而变得模糊不清。当c = 0.7时，实现了与环境的良好对比增强。
开始
立体声校准
双目视觉图像采集
图像预处理
失真校准和外极线
校准
底部ROI拦截和图像灰色
继续
高斯滤波和伽马变换
背景灰色异化
三维重建
立体声匹配
点云计算和图像去噪
凸曲线参数计算
点云最小二乘
圆形拟合
凸曲线拟合圆直径提取
曲线绘制
全场凸直径显影图
应变曲线计算
测量完成
Y
结束
N
图1.双目视觉测量过程的流程图
伽马变换算法对一对图像的影响如图2所示。各种类型的噪声和干扰(如传感器线)的出现，使得变形边缘的特征变得模糊。提出了一种背景异化处理方法，以减少黑白差分设计中的图像失配。图3为对图2所示图像进行灰度异化后观察到的效果。
图2 伽马变换增强图像
图3 背景异化图像
在以下步骤中的图像预处理之后进行立体匹配：预处理，成本计算，动态编程和后处理。立体匹配是通过文献[35]推导出的半全局块匹配（SGBM）算法实现的。该算法使用水平Sobel算子来预处理图像。在计算成本时，对不同视差下的灰度级进行相似度测量。设置最小视差值和适当的视差搜索范围以防止不匹配。动态编程过程主要基于极线约束，它将二维匹配减少到一维匹配过程，从而最小化复杂度和不匹配点数量。对于后处理，执行唯一性测试，然后进行子像素插值，以使立体匹配达到子像素精度。检查左右一致性，并且根据匹配区域的相似灰度值去除任何多个模糊点。最后，检测连接区域，并根据连接条件的像素数确定不匹配点。当数字低于某个阈值时，它被认为是不匹配的点。
使用中值滤波算法消除在图像匹配之后获得的3D点云中的噪声。模板按像素大小的升序排序，然后使用模板的中值来替换原始像素值。点云的具体组成基本保持不变（如图4、5所示).凸曲面边缘是不规则曲线，其x坐标（凸曲率半径或曲率半径）是可变的。列的点云的垂直视图显示近似圆。
dt1
Ftp
下降速率
(a) 三维重建图像 (b) 原始标本图像
图4.三维重建和标本样本
图5.圆的拟合图
可以计算诸如凸曲线直径和高度的参数以获得曲线的曲率半径r(或拟合圆半径）。建议的点云圆拟合基于非线性最小二乘法建立上述方法。在确定样本点的功能模型的前提下获得残差平方和。选择对应于最小值的模型系数。我们假设对应于3D点云垂直视图的目标圆方程是 。其中a和b是常数，根据最小残差平方和，目标函数S如下：
(6)
对目标函数执行一阶泰勒展开。我们假设系数向量和 的拟合圆的凸曲线的水平投影钢管混凝土为 ， 是 的值在第k次迭代之后的值。对应的迭代优化模型如下:
(7)
其中 是(k 1)中剩余项的常数项, 为迭代的梯度。这个结论将非线性最小二乘问题转化为线性最小二乘问题问题。然后运用线性理论得到拟合算法的最优解r，如图5所示。
2.2.应变计算
对数应变通常用来反映瞬时应变材料或结构的塑性变形过程。凸时钢管混凝土表面发生变形受低周反复水平荷载作用;半径用r(t)表示。的径向变形利用图像计算得到了管在相应高度处的截面及其凸曲线半径r(t)。我们假设钢管混凝土柱是轴向对称的列的初始半径是r(t0)最大凸曲线半径为r(tmax)，则应变计算公式为:
(8)
使用图像计算获得变形区域中钢管的任何高度处的径向应变值。将该径向应变值和使用应变仪获得的数据进行比较以确定应变测量误差。通常，应变仪不位于发生最大变形的位置。该图像用于获得相应高度处的应变仪的应变以验证所提出的图像方法。
对于圆柱体的圆形，径向和轴向应变之间的关系，Sun建立了以下表达式[25]：
(9)
(10)
其中 是圆形应变； 是钢管RAC 柱的半径； 是附着在钢管表面上的应变传感器的半径。因为 非常小， 大约为0。 和 分别是径向和轴向应变。
上述表达反映了工程应变。结果由于应变值小，工程应变和对数应变基本相等。该视觉系统可以应用于测量非线性振动环境下的应变;对数应变与实际应变一致。视觉箍根据式(9)的原理，可以得到应变将目测值与应变仪测量值进行比较，得出了圆形应变计的应变必须转换为径向应变。
2.3 双目视觉测量原理
该三维测量系统基于双目立体视觉，包括摄像机标定、极线标定、预处理、测量和后处理程序。该测量
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