專利名稱：基于ccd陣列攝像技術(shù)的橋梁表觀狀態(tài)自動(dòng)檢測(cè)裝置及其方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)，具體說就是一種基于CCD陣列攝像技術(shù)的橋梁表觀狀態(tài)自動(dòng)檢測(cè)裝置及其方法。
背景技術(shù)：
交通運(yùn)輸是一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)命脈，道路和橋梁是使交通運(yùn)輸能夠暢通無(wú)阻的載體，橋梁結(jié)構(gòu)作為交通樞紐更是起著至關(guān)重要的作用。我國(guó)很多公路橋梁處于山區(qū)或跨越江河，隨著服役時(shí)間的增加，橋梁結(jié)構(gòu)難免會(huì)出現(xiàn)各種各樣的疲勞和損傷，大多數(shù)橋梁結(jié)構(gòu)的缺陷主要產(chǎn)生在橋梁底部。對(duì)于大型的混凝土橋梁，橋梁的裂縫是需要檢測(cè)評(píng)估的主要問題之一，大多數(shù)的結(jié)構(gòu)裂紋都產(chǎn)生在橋梁底部，使得檢測(cè)特別困難。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，每年損壞的橋梁有90%以上是由裂縫引起的。隨著橋梁結(jié)構(gòu)形式的日趨大型化、復(fù)雜化，質(zhì)量要求日趨嚴(yán)格，橋梁結(jié)構(gòu)的裂縫檢測(cè)問題成為具有相當(dāng)普遍性的技術(shù)難題。目前常用的橋梁結(jié)構(gòu)裂紋人工檢測(cè)方法效率低下，且具有一定的危險(xiǎn)性。因此采用客觀、有效的橋梁缺陷檢測(cè)技術(shù)，對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)缺陷的損害程度進(jìn)行評(píng)定具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種通過CXD自動(dòng)數(shù)據(jù)采集處理系統(tǒng)直接給出判別結(jié)果、 節(jié)省時(shí)間、提高工效的基于CCD陣列攝像技術(shù)的橋梁表觀狀態(tài)自動(dòng)檢測(cè)裝置及其方法。本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的它是由C⑶攝像機(jī)陣列、掃查架、圖像采集卡、計(jì)算機(jī)和檢測(cè)車組成的，其特征在于CCD攝像機(jī)陣列安裝在掃查架上，掃查架底部固定在位于橋面或橋下的檢測(cè)車上，CCD攝像機(jī)陣列通過導(dǎo)線與圖像采集卡相連，圖像采集卡安裝在計(jì)算機(jī)上。本發(fā)明還具有如下特征1、所述的CCD攝像機(jī)陣列包括多臺(tái)型號(hào)相同、具有高圖像分辨率的CCD攝像機(jī)并列連接，CXD攝像機(jī)包括光學(xué)鏡頭與CXD傳感器連接，光學(xué)鏡頭與CXD傳感器相兼容；CXD攝像機(jī)的數(shù)量由被檢測(cè)的橋梁寬度、檢測(cè)距離和CCD攝像機(jī)成像耙面尺寸決定，其中一臺(tái)CCD 攝像機(jī)用于橋梁側(cè)面檢測(cè)，余下的CCD攝像機(jī)用于橋梁底部垂直檢測(cè)。2、所述的圖像采集卡為多路圖像采集卡。3、一種基于CCD陣列攝像技術(shù)的橋梁表觀狀態(tài)自動(dòng)檢測(cè)方法，方法如下(一 )圖像濾波去噪方法橋梁底部表觀圖像在傳輸過程中帶來(lái)了各種噪聲，噪聲干擾在很大程度上降低了圖像質(zhì)量，給缺陷檢測(cè)識(shí)別帶來(lái)很大的困難，故在對(duì)缺陷圖像進(jìn)行特征提取之前，需要對(duì)這些噪聲進(jìn)行平滑處理，圖像平滑的處理方法主要有多圖像平均法、中值濾波法和加權(quán)鄰域平均去噪算法，為了保存比較完整的圖像信息，首先對(duì)橋梁表面缺陷圖像采用灰度級(jí)插值的方法進(jìn)行插值運(yùn)算，然后，綜合運(yùn)用中值濾波法和加權(quán)鄰域平均去噪算法去除橋梁表面缺陷圖像中的大部分噪聲，且能夠比較有效的保存良好的缺陷圖像信息；(二)特征提取匹配方法在濾波去噪方法的基礎(chǔ)上，表觀缺陷圖像特征點(diǎn)的提取匹配是通過尋找出鄰近兩幅圖像中特征點(diǎn)之間相互的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而確定出同一個(gè)特征點(diǎn)分別在兩幅圖像中的坐標(biāo)，以便進(jìn)行圖像拼接融合；常用的圖像的特征點(diǎn)提取方法有Harris角點(diǎn)提取算法、SUSAN角點(diǎn)提取算法和 SIFT特征點(diǎn)提取算法，由于SIFT特征點(diǎn)提取算法的總體性能優(yōu)于其它算法，提取的特征點(diǎn)具有良好的幾何穩(wěn)定性，選用了 SIFT特征點(diǎn)提取算法來(lái)提取橋梁底部表觀缺陷圖像的特征點(diǎn)。SIFT特征點(diǎn)提取算法是基于圖像特征尺度選擇的思想，建立圖像的多尺度空間， 將圖像通過不同尺度的高斯核函數(shù)連續(xù)濾波和降采樣形成高斯金字塔圖像，再對(duì)相鄰尺度兩個(gè)高斯圖像相減得到高斯差分DOG尺度空間，在DOG尺度空間下每個(gè)點(diǎn)與相鄰尺度和相鄰位置的點(diǎn)逐個(gè)比較，得到局部極值位置即為特征點(diǎn)所處的位置和對(duì)應(yīng)的尺度，通過曲面擬合的方法對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步的精確定位，并刪除一些對(duì)比度較低的點(diǎn)以及邊緣相應(yīng)占.缺陷圖像的特征匹配是基于表觀圖象的幾何特征進(jìn)行相似度的比較，由于幾何特征本身的稀疏性和不連續(xù)性，特征匹配方式只能獲得稀疏的深度圖，需要各種內(nèi)插方法才能最后完成整幅深度圖的提取工作。在SIFT特征點(diǎn)提取算法的基礎(chǔ)上，比較各種插值方法最終選用了最近鄰插值方法方法進(jìn)行特征匹配，所以采用最近鄰特征點(diǎn)距離與次近鄰特征點(diǎn)距離的比值來(lái)對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行匹配窮舉法能夠找到最精確的最近鄰距離。(三)圖像拼接融合方法圖像拼接融合的目的是要得到一幅無(wú)縫的橋梁底部表觀缺陷的整體圖像用于缺陷的損傷分析，實(shí)現(xiàn)無(wú)縫的圖像拼接需要對(duì)拼接處進(jìn)行平滑處理以消除拼接痕跡，得到高清晰的大幅的圖片。橋梁底部表觀缺陷圖像的拼接融合分兩步實(shí)現(xiàn)1)圖像合并圖像合并是將相鄰兩幅圖像拼接到同一個(gè)坐標(biāo)空間內(nèi)，使兩幅圖像成為一幅圖像。在經(jīng)過圖像特征匹配以后，兩幅圖像產(chǎn)生了一對(duì)一一對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)集合；為了要對(duì)兩幅圖像進(jìn)行拼接，需要估算出兩幅圖像之間的變換矩陣H。獲得變換矩陣H需要將待拼接圖像映射到參考圖像坐標(biāo)空間中，使用后向映射法；首先將待拼接圖像的4個(gè)邊界坐標(biāo)映射到參考圖像坐標(biāo)系中，從而確定待拼接圖像在參考圖像中的映射圖像范圍；然后在該范圍內(nèi)逐行、逐像素進(jìn)行掃描，通過變換矩陣的逆矩陣后向映射到待拼接圖像坐標(biāo)系中尋找對(duì)應(yīng)的輸入像素點(diǎn)；如果后向映射的輸入像素點(diǎn)為整數(shù)坐標(biāo)，則直接取該像素值為參考圖像坐標(biāo)系的輸出像素值；如果后向映射的輸入像素點(diǎn)不是整數(shù)坐標(biāo)，通過雙線性插值法從該像素點(diǎn)最臨近的4個(gè)像素中計(jì)算出一個(gè)插值作為該輸出像素點(diǎn)的像素值。直到全部像素掃描完成，獲得待拼接圖像在參考圖像坐標(biāo)系中的映射圖像。2)消除拼縫在圖像拼接過程中，非重疊區(qū)域分別屬于待拼接圖像和參考圖像的像素仍然可以取原來(lái)各自的像素灰度，而重疊區(qū)域內(nèi)像素的灰度選取則需要慎重考慮，對(duì)于重疊區(qū)域，如果簡(jiǎn)單地選取其中任何一幅圖像的像素會(huì)噪聲圖像的模糊或使拼接過程產(chǎn)生縫隙，要消除圖像縫隙，采取重疊區(qū)域線性過渡方法來(lái)消除重疊區(qū)域的拼接縫問題。重疊區(qū)域線性過渡方法是假設(shè)重疊區(qū)域?qū)挾葹長(zhǎng)，取一過渡因子σ (0 < σ < 1)， 兩幅圖像重疊區(qū)域的X軸和y軸的最大值和最小值分Xmax，Xmin和Ymax，Ymin那么設(shè)過渡因子
權(quán)利要求
1.一種基于CCD陣列攝像技術(shù)的橋梁表觀狀態(tài)自動(dòng)檢測(cè)裝置，它是由CCD攝像機(jī)陣列、 掃查架、圖像采集卡、計(jì)算機(jī)、檢測(cè)管理軟件和檢測(cè)車組成的，其特征在于CCD攝像機(jī)陣列安裝在掃查架上，掃查架底部固定在位于橋面或橋下的檢測(cè)車上，CCD攝像機(jī)陣列通過導(dǎo)線與圖像采集卡相連，圖像采集卡安裝在計(jì)算機(jī)上，CCD攝像機(jī)陣列實(shí)時(shí)將同一時(shí)刻橋梁底部和側(cè)面缺陷圖像傳送到計(jì)算機(jī)中，通過檢測(cè)管理軟件實(shí)現(xiàn)橋梁表觀缺陷圖像的合成、處理、 缺陷識(shí)別及數(shù)據(jù)管理。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于CCD陣列攝像技術(shù)的橋梁表觀狀態(tài)自動(dòng)檢測(cè)裝置， 其特征在于所述的CCD攝像機(jī)陣列包括多臺(tái)型號(hào)相同、具有高圖像分辨率的CCD攝像機(jī)并列連接，CXD攝像機(jī)包括光學(xué)鏡頭與CXD傳感器連接，光學(xué)鏡頭與CXD傳感器相兼容；CXD攝像機(jī)的數(shù)量由被檢測(cè)的橋梁寬度、檢測(cè)距離和CCD攝像機(jī)成像耙面尺寸決定，其中一臺(tái)CCD 攝像機(jī)用于橋梁側(cè)面檢測(cè)，余下的CCD攝像機(jī)用于橋梁底部垂直檢測(cè)；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于CCD陣列攝像技術(shù)的橋梁表觀狀態(tài)自動(dòng)檢測(cè)裝置， 其特征在于所述的圖像采集卡為多路圖像采集卡；
4.一種基于CCD陣列攝像技術(shù)的橋梁表觀狀態(tài)自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，方法如下(一)圖像濾波去噪方法橋梁底部表觀圖像在傳輸過程中帶來(lái)了各種噪聲，噪聲干擾在很大程度上降低了圖像質(zhì)量，給缺陷檢測(cè)識(shí)別帶來(lái)很大的困難，故在對(duì)缺陷圖像進(jìn)行特征提取之前，需要對(duì)這些噪聲進(jìn)行平滑處理，圖像平滑的處理方法主要有多圖像平均法、中值濾波法和加權(quán)鄰域平均去噪算法，為了保存比較完整的圖像信息，首先對(duì)橋梁表面缺陷圖像采用灰度級(jí)插值的方法進(jìn)行插值運(yùn)算，然后，綜合運(yùn)用中值濾波法和加權(quán)鄰域平均去噪算法去除橋梁表面缺陷圖像中的大部分噪聲，且能夠比較有效的保存良好的缺陷圖像信息；(二)特征提取匹配方法在濾波去噪方法的基礎(chǔ)上，表觀缺陷圖像特征點(diǎn)的提取匹配是通過尋找出鄰近兩幅圖像中特征點(diǎn)之間相互的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而確定出同一個(gè)特征點(diǎn)分別在兩幅圖像中的坐標(biāo)，以便進(jìn)行圖像拼接融合；常用的圖像的特征點(diǎn)提取方法有Harris角點(diǎn)提取算法、SUSAN角點(diǎn)提取算法和SIFT特征點(diǎn)提取算法，由于SIFT特征點(diǎn)提取算法的總體性能優(yōu)于其它算法，提取的特征點(diǎn)具有良好的幾何穩(wěn)定性，選用了 SIFT特征點(diǎn)提取算法來(lái)提取橋梁底部表觀缺陷圖像的特征點(diǎn)；SIFT特征點(diǎn)提取算法是基于圖像特征尺度選擇的思想，建立圖像的多尺度空間，將圖像通過不同尺度的高斯核函數(shù)連續(xù)濾波和降采樣形成高斯金字塔圖像，再對(duì)相鄰尺度兩個(gè)高斯圖像相減得到高斯差分DOG尺度空間，在DOG尺度空間下每個(gè)點(diǎn)與相鄰尺度和相鄰位置的點(diǎn)逐個(gè)比較，得到局部極值位置即為特征點(diǎn)所處的位置和對(duì)應(yīng)的尺度，通過曲面擬合的方法對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步的精確定位，并刪除一些對(duì)比度較低的點(diǎn)以及邊緣相應(yīng)點(diǎn)；缺陷圖像的特征匹配是基于表觀圖象的幾何特征進(jìn)行相似度的比較，由于幾何特征本身的稀疏性和不連續(xù)性，特征匹配方式只能獲得稀疏的深度圖，需要各種內(nèi)插方法才能最后完成整幅深度圖的提取工作；在SIFT特征點(diǎn)提取算法的基礎(chǔ)上，比較各種插值方法最終選用了最近鄰插值方法方法進(jìn)行特征匹配，所以采用最近鄰特征點(diǎn)距離與次近鄰特征點(diǎn)距離的比值來(lái)對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行匹配窮舉法能夠找到最精確的最近鄰距離；(三)圖像拼接融合方法圖像拼接融合的目的是要得到一幅無(wú)縫的橋梁底部表觀缺陷的整體圖像用于缺陷的損傷分析，實(shí)現(xiàn)無(wú)縫的圖像拼接需要對(duì)拼接處進(jìn)行平滑處理以消除拼接痕跡，得到高清晰的大幅的圖片；橋梁底部表觀缺陷圖像的拼接融合分兩步實(shí)現(xiàn)1)圖像合并圖像合并是將相鄰兩幅圖像拼接到同一個(gè)坐標(biāo)空間內(nèi)，使兩幅圖像成為一幅圖像；在經(jīng)過圖像特征匹配以后，兩幅圖像產(chǎn)生了一對(duì)一一對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)集合；為了要對(duì)兩幅圖像進(jìn)行拼接，需要估算出兩幅圖像之間的變換矩陣H ；獲得變換矩陣H需要將待拼接圖像映射到參考圖像坐標(biāo)空間中，使用后向映射法；首先將待拼接圖像的4個(gè)邊界坐標(biāo)映射到參考圖像坐標(biāo)系中，從而確定待拼接圖像在參考圖像中的映射圖像范圍；然后在該范圍內(nèi)逐行、逐像素進(jìn)行掃描，通過變換矩陣的逆矩陣后向映射到待拼接圖像坐標(biāo)系中尋找對(duì)應(yīng)的輸入像素點(diǎn)；如果后向映射的輸入像素點(diǎn)為整數(shù)坐標(biāo)，則直接取該像素值為參考圖像坐標(biāo)系的輸出像素值；如果后向映射的輸入像素點(diǎn)不是整數(shù)坐標(biāo)，通過雙線性插值法從該像素點(diǎn)最臨近的4個(gè)像素中計(jì)算出一個(gè)插值作為該輸出像素點(diǎn)的像素值；直到全部像素掃描完成，獲得待拼接圖像在參考圖像坐標(biāo)系中的映射圖像；2)消除拼縫在圖像拼接過程中，非重疊區(qū)域分別屬于待拼接圖像和參考圖像的像素仍然可以取原來(lái)各自的像素灰度，而重疊區(qū)域內(nèi)像素的灰度選取則需要慎重考慮，對(duì)于重疊區(qū)域，如果簡(jiǎn)單地選取其中任何一幅圖像的像素會(huì)噪聲圖像的模糊或使拼接過程產(chǎn)生縫隙，要消除圖像縫隙，采取重疊區(qū)域線性過渡方法來(lái)消除重疊區(qū)域的拼接縫問題；重疊區(qū)域線性過渡方法是假設(shè)重疊區(qū)域?qū)挾葹長(zhǎng)，取一過渡因子σ σ <1)，兩幅圖像重疊區(qū)域的χ軸和y軸的最大值和最小值分Xmax，Xmin和Ymax，Ymin那么設(shè)過渡因子
全文摘要
一種基于CCD陣列攝像技術(shù)的橋梁表觀狀態(tài)自動(dòng)檢測(cè)裝置及其方法，它是由CCD攝像機(jī)陣列、掃查架、圖像采集卡、計(jì)算機(jī)、檢測(cè)管理軟件和檢測(cè)車組成的，其特征在于CCD攝像機(jī)陣列安裝在掃查架上，掃查架底部固定在位于橋面或橋下的檢測(cè)車上，CCD攝像機(jī)陣列通過導(dǎo)線與圖像采集卡相連，圖像采集卡安裝在計(jì)算機(jī)上，CCD攝像機(jī)陣列實(shí)時(shí)將同一時(shí)刻橋梁底部和側(cè)面缺陷圖像傳送到計(jì)算機(jī)中，通過檢測(cè)管理軟件實(shí)現(xiàn)橋梁表觀缺陷圖像的合成、處理、缺陷識(shí)別及數(shù)據(jù)管理。本發(fā)明將計(jì)算機(jī)視頻技術(shù)應(yīng)用于橋梁表面缺陷檢測(cè)中，通過可靠的CCD自動(dòng)數(shù)據(jù)采集處理系統(tǒng)直接給出判別結(jié)果，節(jié)省時(shí)間，提高工作效率與精度，并能保證橋梁的正常運(yùn)營(yíng)狀況。
文檔編號(hào)G01N21/88GK102183525SQ201110023028
公開日2011年9月14日 申請(qǐng)日期2011年1月20日 優(yōu)先權(quán)日2011年1月20日
發(fā)明者單寶華, 楊宇 申請(qǐng)人:單寶華, 楊宇