基于成像的表面位移分析系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用

張 煜，姜清輝

(1.長(zhǎng)江科學(xué)院 空間信息技術(shù)應(yīng)用研究所，武漢 430010; 2.武漢大學(xué) 土木建筑工程學(xué)院，武漢 430072)

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基于成像的表面位移分析系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用

張 煜1，姜清輝2

(1.長(zhǎng)江科學(xué)院 空間信息技術(shù)應(yīng)用研究所，武漢 430010; 2.武漢大學(xué) 土木建筑工程學(xué)院，武漢 430072)

非接觸式表面位移測(cè)量是一種無(wú)損測(cè)量技術(shù)，在諸多工程領(lǐng)域有著廣泛的用途。針對(duì)混凝土應(yīng)力應(yīng)變測(cè)試和河道瞬時(shí)全流場(chǎng)測(cè)量的應(yīng)用，詳細(xì)地描述了數(shù)字散斑測(cè)量和粒子成像測(cè)速這2個(gè)典型的基于成像的表面位移分析系統(tǒng)的研發(fā)，指出了具有共性的一些關(guān)鍵技術(shù)和難點(diǎn)，并提供了對(duì)應(yīng)的解決方法。試驗(yàn)結(jié)果證明了本方法的有效性。然而，該方法仍存在較多技術(shù)缺失，包括多視角CCD相機(jī)的三維測(cè)速、多目標(biāo)全軌跡追蹤、不同場(chǎng)景測(cè)量數(shù)據(jù)高精度融合等，需要進(jìn)行進(jìn)一步研究。

粒子成像測(cè)速；數(shù)字散斑測(cè)量；表面位移；松弛匹配；光流計(jì)算

1 研究背景

非接觸式表面位移測(cè)量是一種無(wú)損測(cè)量技術(shù)，在水動(dòng)力學(xué)、空氣動(dòng)力學(xué)、土木工程、機(jī)械制造等領(lǐng)域有著諸多應(yīng)用?；趫D像的方法進(jìn)行測(cè)量，屬于視覺(jué)測(cè)量的研究領(lǐng)域[1]，有著廣泛的用途。

粒子成像測(cè)速(Particle Image Velocimetry，PIV)系統(tǒng)是一種典型的基于成像的、非接觸式的表面位移測(cè)量系統(tǒng)，其基本原理為：利用CCD成像獲取被測(cè)物表面連續(xù)多幀影像，通過(guò)圖像分析技術(shù)，解析出被測(cè)物表面各點(diǎn)的移動(dòng)量，形成瞬時(shí)移動(dòng)場(chǎng)。標(biāo)準(zhǔn)情況下，PIV系統(tǒng)各部分包含如圖1[2]所示的計(jì)算機(jī)、CCD相機(jī)、同步控制器、激光照明系統(tǒng)等結(jié)構(gòu)。

圖1 非接觸式表面位移測(cè)量系統(tǒng)示意圖[2]Fig.1 Schematic diagram of non-contact surface displacement measuring system[2]

根據(jù)實(shí)際被測(cè)量目標(biāo)和應(yīng)用目的的不同，CCD相機(jī)可以為傳統(tǒng)數(shù)碼相機(jī)、高速工業(yè)相機(jī)、攝像機(jī)等，若要進(jìn)行三維PIV，則需要多個(gè)相機(jī)形成不同角度的測(cè)量。在很多情況下，同步控制器和激光照明系統(tǒng)可以省略，以自然光和固定照明燈代替。被測(cè)目標(biāo)必須具備可被檢測(cè)出來(lái)的特征，位移場(chǎng)是通過(guò)識(shí)別出不同幀的同名特征點(diǎn)的距離獲得。若沒(méi)有明顯特征點(diǎn)，則需要增加示蹤粒子，如流體流場(chǎng)檢測(cè)，需要均勻散布反光強(qiáng)的漂浮粒子。對(duì)于固體被測(cè)表面缺少特征，則需要人為制造特征，如使用激光照射形成散斑，或在被測(cè)表面噴灑油漆制造散斑等，這類基于布設(shè)散斑的方式又被稱為數(shù)字散斑測(cè)量(Digital Speckle Correlation Method，DSCM[2])。

盡管不同的非接觸式表面位移測(cè)量系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)上有很大差別，但其數(shù)字化后的測(cè)量與分析核心原理一樣，都是基于同名點(diǎn)的檢測(cè)方法，即數(shù)字相關(guān)法。針對(duì)2種典型的應(yīng)用,即巖石面內(nèi)位移測(cè)量和瞬時(shí)全流場(chǎng)測(cè)量分別開(kāi)發(fā)了2種不同的數(shù)字表面位移分析系統(tǒng)，考慮到實(shí)際需求，都是基于二維的位移測(cè)量?；炷廖灰茰y(cè)量采用的是DSCM方式，瞬時(shí)全流場(chǎng)測(cè)量采用的是PIV方式。

2 系統(tǒng)介紹

2.1 基于DSCM的混凝土面內(nèi)位移分析系統(tǒng)

混凝土是由砂、石、水和水泥基于一定比例混合攪拌而成，是一種工程建設(shè)中常用的材料，具有脆性，易發(fā)生斷裂。不同質(zhì)量、配比和工藝過(guò)程對(duì)混凝土的結(jié)構(gòu)品質(zhì)有很大影響。因此，研究混凝土在整個(gè)受力過(guò)程中的損傷變形過(guò)程有著重要的實(shí)際工程價(jià)值。采用DSCM技術(shù)對(duì)混凝土進(jìn)行應(yīng)力、應(yīng)變測(cè)試具有非接觸、無(wú)損傷、高精度等特性，其結(jié)果為應(yīng)力-應(yīng)變場(chǎng)，對(duì)混凝土結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)具有重要意義。

DSCM混凝土面內(nèi)位移測(cè)量具體工作原理為：將混凝土試件固定在實(shí)驗(yàn)臺(tái)上，試件被測(cè)面通過(guò)噴漆等方式形成無(wú)規(guī)律的細(xì)微散斑，固定在腳架上的高速CCD相機(jī)正對(duì)被測(cè)面，相機(jī)光軸與被測(cè)面垂直。實(shí)驗(yàn)臺(tái)在進(jìn)行壓力應(yīng)變測(cè)試時(shí)，CCD相機(jī)開(kāi)始記錄混凝土被測(cè)面的連續(xù)序列圖像。將序列圖像輸入計(jì)算機(jī)，相應(yīng)的分析系統(tǒng)功能和工作流程如圖2所示。

圖2 DSCM分析系統(tǒng)功能和工作流程Fig.2 Function and work flow of DSCM

分析系統(tǒng)的主要功能是通過(guò)序列圖像2幀之間試件被測(cè)面圖像的移位變形來(lái)計(jì)算相應(yīng)的混凝土應(yīng)力-應(yīng)變關(guān)系，其核心是采用數(shù)字相關(guān)算法，找出被測(cè)面同名點(diǎn)在兩幀序列圖像上的位移。數(shù)字相關(guān)算法可以檢測(cè)出微小的變形，以1 000×1 000像素CCD對(duì)應(yīng)20 cm×20 cm矩形被測(cè)面計(jì)算，單像素分辨率達(dá)到0.2 mm，分析系統(tǒng)通過(guò)子像素精化，可以實(shí)現(xiàn)高于0.002 mm的位移分辨率。

基于DSCM的混凝土面內(nèi)位移分析系統(tǒng)如圖3所示。圖3(a)為系統(tǒng)主界面，包含了序列圖像輸入處理與顯示、圖像標(biāo)定與矯正、表面位移計(jì)算等功能。圖3(b)為后處理模塊，用于顯示計(jì)算結(jié)果。系統(tǒng)在表面位移計(jì)算時(shí)，采用了2種同名點(diǎn)分布方式，一種基于散斑圖像特征點(diǎn)的檢測(cè)，如圖3(c)所示，實(shí)際檢測(cè)出的特征在分布上并無(wú)規(guī)律，只要其具備一定特征值就被確認(rèn)為特征點(diǎn)，隨后的表面位移分析就基于檢測(cè)出的特征點(diǎn)位移。另一種為規(guī)則格網(wǎng)分布，如圖3(d)所示，即以一定的幾何形狀分布點(diǎn)，隨后的表面位移分析就基于這些點(diǎn)的相鄰幀的同名點(diǎn)分析位移量。規(guī)則分布可用于針對(duì)性地分析被測(cè)面特定位置的形變位移量。

圖3 DSCM分析系統(tǒng)工作界面

2.2 基于PIV瞬時(shí)全流場(chǎng)測(cè)量分析系統(tǒng)

大型物理模型實(shí)驗(yàn)是當(dāng)前解決復(fù)雜流動(dòng)問(wèn)題的重要技術(shù)手段，然而在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中僅僅采用傳統(tǒng)的流速儀遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法滿足測(cè)量精度和密度的需求。如前所述，基于示蹤粒子的PIV技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)瞬時(shí)全流場(chǎng)測(cè)量，是近年發(fā)展起來(lái)的一種新的瞬態(tài)流速測(cè)量技術(shù)。在物理模型實(shí)驗(yàn)的流體中均勻放置大量示蹤粒子，示蹤粒子隨流體一起流動(dòng)，在正對(duì)被測(cè)流體上方放置CCD攝像機(jī)，示蹤粒子運(yùn)動(dòng)到不同位置并被攝像機(jī)的不同幀捕捉到?；诨ハ嚓P(guān)原理，通過(guò)相鄰兩幀的同名示蹤粒子的匹配，可以獲得瞬時(shí)的粒子位移量。瞬時(shí)流場(chǎng)測(cè)量范圍就是攝像機(jī)視場(chǎng)覆蓋范圍。

考慮到流場(chǎng)表面位移的光滑特性，基于PIV瞬時(shí)全流場(chǎng)測(cè)量分析系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算光流的方法來(lái)測(cè)量流場(chǎng)表面流速。將CCD攝像機(jī)拍攝的視頻輸入計(jì)算機(jī)，利用系統(tǒng)的視頻分析功能實(shí)現(xiàn)被測(cè)流場(chǎng)表面流速的測(cè)量。相應(yīng)的分析系統(tǒng)功能見(jiàn)圖4(a)。系統(tǒng)提供了對(duì)視頻的顯示、基于不同幀采樣的瞬時(shí)流場(chǎng)測(cè)量、光流計(jì)算方法的選擇和參數(shù)設(shè)置、控制點(diǎn)輸入與幾何矯正、計(jì)算結(jié)果的后處理等功能。分析系統(tǒng)是一個(gè)離線系統(tǒng)，在視頻數(shù)據(jù)采集完后，再對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行有選擇的計(jì)算與分析，系統(tǒng)工作流程見(jiàn)圖4(b)。系統(tǒng)運(yùn)行界面如圖5所示。

圖4 PIV系統(tǒng)功能和工作流程Fig.4 Function and work flow of PIV

圖5 PIV分析系統(tǒng)工作界面Fig.5 Interfaces of PIV system

3 關(guān)鍵技術(shù)研究

3.1 特征提取、多尺度匹配與子像素精化

基于散斑圖像特征點(diǎn)提取方法獲取表面位移的核心步驟是特征提取、多尺度匹配與子像素精化。特征提取采用Harris角點(diǎn)檢測(cè)提取特征點(diǎn)。Harris角點(diǎn)檢測(cè)是基于圖像灰度變化率，即通過(guò)計(jì)算與圖像自相關(guān)函數(shù)關(guān)聯(lián)的矩陣的特征值來(lái)確定角點(diǎn)。在對(duì)被測(cè)面進(jìn)行噴漆處理后，可對(duì)混凝土表面圖像提取幾千個(gè)以上的角點(diǎn)，如圖6所示。

圖6 特征提取Fig.6 Feature extraction

圖6(b)中未噴漆的位置角點(diǎn)檢測(cè)數(shù)量相對(duì)較少，可見(jiàn)噴漆處理可模擬散斑，實(shí)現(xiàn)角點(diǎn)特征提取。多尺度匹配是建立在金字塔影像上的由粗到細(xì)的分層匹配方法，其作用主要體現(xiàn)在2個(gè)方面，即提高匹配相關(guān)計(jì)算效率和擴(kuò)大匹配搜索范圍。相應(yīng)的匹配參數(shù)包括匹配窗口大小、搜索半徑、金字塔層數(shù)以及每層相對(duì)上一層的采樣間隔。相關(guān)計(jì)算采用的是NCC歸一化互相關(guān)，定義為

C=

(1)

子像素精化采用了拋物線擬合的方法。經(jīng)典的拋物線擬合方法能將匹配精度提高到0.1像素級(jí)別，本文采用了文獻(xiàn)[3]的改進(jìn)拋物線擬合算法，以多方向拋物線(8方向，4個(gè)方向的二維拋物線)擬合出的4個(gè)極值點(diǎn)，由此4點(diǎn)形成的費(fèi)馬點(diǎn)(距離各頂點(diǎn)距離和最小的點(diǎn))即為擬合出的最佳匹配點(diǎn)，此時(shí)的理論精度可達(dá)到0.01像素。初始匹配獲取的是1像素精度的位置，實(shí)際精化計(jì)算時(shí)，在3×3的范圍內(nèi)進(jìn)行擬合，獲取在x和y上的浮點(diǎn)改正數(shù)。

3.2 濾波與松弛匹配

由序列圖像基于特征的匹配獲取的表面位移矢量通常夾雜著一些錯(cuò)誤的結(jié)果，反映為明顯的位移矢量錯(cuò)誤。錯(cuò)誤一般為2種：矢量大小和矢量方向的錯(cuò)誤。一種常見(jiàn)的處理方式是采用近鄰相似的原則對(duì)所有位移點(diǎn)矢量進(jìn)行過(guò)濾。通過(guò)在當(dāng)前矢量點(diǎn)所在的一個(gè)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行矢量大小L和方向D的均值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將L和D與當(dāng)前矢量點(diǎn)的強(qiáng)度L′和方向D′進(jìn)行比較，依照設(shè)置的閾值進(jìn)行過(guò)濾。以強(qiáng)度為例，當(dāng)閾值設(shè)置為0.3，即Min(L/L′,L′/L)<0.3時(shí)，當(dāng)前矢量點(diǎn)的矢量強(qiáng)度無(wú)效。而方向過(guò)濾，若方向閾值設(shè)置為40°，即Fabs(D-D′)>40時(shí)，當(dāng)前矢量點(diǎn)的方向無(wú)效。圖7所示為矢量強(qiáng)度和方向的過(guò)濾結(jié)果。

圖7 矢量過(guò)濾結(jié)果Fig.7 Vector filtering result

基于近鄰相似原則的過(guò)濾是一種事后處理的方法，只能過(guò)濾或者平滑錯(cuò)誤的匹配結(jié)果，無(wú)法指導(dǎo)或者修正匹配的過(guò)程。松弛匹配算法在匹配過(guò)程中充分考慮了當(dāng)前匹配點(diǎn)與周圍匹配點(diǎn)的相互關(guān)系，基于如下原則[4]：

(1) 當(dāng)前點(diǎn)具有多個(gè)候選匹配點(diǎn)。

(2) 候選點(diǎn)相似值S不僅考慮候選點(diǎn)匹配值，還要與考慮周邊其它匹配點(diǎn)的相對(duì)距離，即空間結(jié)構(gòu)的相關(guān)性。

(3) 在候選點(diǎn)中選擇具有最佳相似值S的點(diǎn)作為松弛匹配的結(jié)果。

NCC匹配與松弛匹配結(jié)果如圖8所示。

圖8 NCC匹配與松弛匹配結(jié)果

3.3 計(jì)算光流

對(duì)于基于互相關(guān)的表面位移測(cè)量，由于其測(cè)量誤差的存在，往往引入一些錯(cuò)誤匹配，采用過(guò)濾處理方法的一個(gè)基本假設(shè)就是表面位移的連續(xù)性，即位移場(chǎng)是一個(gè)相對(duì)較為平滑的場(chǎng)。另一種方式是采用光流進(jìn)行表面位移分析。在PIV系統(tǒng)中，互相關(guān)匹配意味著同名點(diǎn)強(qiáng)度隨著時(shí)間不發(fā)生變化，而流體的表面位移一般而言是一個(gè)平滑值，即流場(chǎng)中同一點(diǎn)相鄰位置的速度基本不發(fā)生變化，由此形成了光流的2個(gè)基本約束方程，即

(2)

式中：I為當(dāng)前點(diǎn)影像強(qiáng)度；(u,v)為當(dāng)前點(diǎn)位移速度矢量；(uc,vc)為當(dāng)前點(diǎn)的鄰域內(nèi)(u,v)均值。

光流計(jì)算方法有多種，對(duì)于平滑性的約束條件也有多種變化。嚴(yán)格地說(shuō)，計(jì)算光流還必須保持兩相鄰幀的位移為微小量，這個(gè)約束導(dǎo)致較大位移量無(wú)法檢測(cè)到。Lucas-Kanade方法是一種廣泛使用的光流估算差分方法，它是一種基于特征點(diǎn)的稀疏光流方法，由于結(jié)合了金字塔影像的多尺度方法，使計(jì)算位移的范圍大為增加。圖9(a)顯示出基于Lucas-Kanade光流算法計(jì)算的PIV位移矢量。另一種為稠密光流計(jì)算，要求計(jì)算每個(gè)像素的位移矢量，典型的算法參見(jiàn)文獻(xiàn)[5]，通過(guò)使用二次多項(xiàng)式近似影像的局部鄰域，得到影像的多項(xiàng)式表示，通過(guò)多項(xiàng)式系數(shù)的計(jì)算獲得相鄰幀之間的位移，圖9(b)顯示了該算法的結(jié)果，為了便于表達(dá)，圖中對(duì)稠密光流進(jìn)行了規(guī)則抽稀采樣。

圖9 基于光流的矢量場(chǎng)計(jì)算Fig.9 Vector field calculation based on optical flow

光流計(jì)算本身具備一定的光滑性可適合于流場(chǎng)中流速的檢測(cè)，當(dāng)流場(chǎng)中遍布漂浮的微小污物時(shí)，基于稠密光流的計(jì)算可以獲得流場(chǎng)瞬時(shí)運(yùn)動(dòng)的細(xì)節(jié)，這使得該類算法具備直接測(cè)量自然河道、湖泊、洋流、浮冰等流場(chǎng)的能力。

3.4 矢量場(chǎng)表達(dá)

矢量場(chǎng)是用來(lái)表達(dá)序列影像同名點(diǎn)的位移量，考慮不同序列時(shí)間間隔，可以獲得位移和速度分布，在x，y方向上以U，V表示。矢量場(chǎng)用帶箭頭的直線表達(dá)，起點(diǎn)和終點(diǎn)分別為兩幀同名點(diǎn)的位置強(qiáng)度值Q用顏色表來(lái)渲染。此處的強(qiáng)度Q是一個(gè)標(biāo)量，可以定義為多種形式，如矢量的模、x方向位移量、y方向位移量等。以強(qiáng)度進(jìn)行顏色渲染的矢量場(chǎng)表達(dá)如圖10(a)所示。對(duì)所有的矢量數(shù)據(jù)用Delaunay三角網(wǎng)的方式內(nèi)插成面，對(duì)每個(gè)矢量點(diǎn)用顏色來(lái)表達(dá)其強(qiáng)度值，形成對(duì)整個(gè)位移場(chǎng)的面渲染。圖10(b)和10(c)分別為三角網(wǎng)剖分和面渲染效果。在三角網(wǎng)的支持下，通過(guò)計(jì)算可以形成等值線。垂直于河道深弘線的剖面流場(chǎng)矢量可以通過(guò)在剖面線上分布一定間隔的點(diǎn)，通過(guò)三角網(wǎng)內(nèi)插出點(diǎn)的U，V值而獲得，如圖10(d)所示。

圖10 矢量場(chǎng)表達(dá)Fig.10 Expression and description of vector field

4 試驗(yàn)與討論

4.1 DSCM在巖石單軸壓縮試驗(yàn)中的應(yīng)用

巖體中存在著大量的斷層、節(jié)理、裂隙等不連續(xù)面，裂隙巖體的穩(wěn)定性不僅與完整巖石的強(qiáng)度有關(guān)，而且主要受到巖體內(nèi)發(fā)育的不連續(xù)面所控制。為了考察非貫通裂隙在巖體中的擴(kuò)展特征，采用類巖石材料制作了幾組含內(nèi)置裂隙試樣來(lái)研究含裂隙試樣的破裂特征。不連續(xù)面的存在對(duì)巖體工程有2種作用：①降低了巖體的強(qiáng)度和剛度；②在外部荷載作用下，會(huì)產(chǎn)生新的不連續(xù)面，外力作用下最后會(huì)使這些不連續(xù)面互相搭接擴(kuò)展、貫通，進(jìn)而降低巖體的強(qiáng)度和剛度。對(duì)不同裂隙傾角下的人工預(yù)制裂隙試件進(jìn)行單軸壓縮試驗(yàn)，利用DSCM系統(tǒng)分析試樣表面位移方向和位移量，觀察試樣在加載過(guò)程中不同階段的破壞特征。成像系統(tǒng)采用Canon單反相機(jī)和50 mm鏡頭，光軸方向垂直于觀測(cè)面。

圖11(a)為試驗(yàn)過(guò)程中的巖石試件受壓開(kāi)裂圖像，由此產(chǎn)生不連續(xù)面，其位移方向和位移量都不相同，其2個(gè)典型位置的位移如圖11(b)和圖11(c)所示，根據(jù)表面位移不同方向進(jìn)行渲染的結(jié)果如圖11(d)所示。

圖11 巖石試件受壓開(kāi)裂分析

4.2 基于PIV的潰壩模擬試驗(yàn)

將PIV系統(tǒng)用于某地潰壩物理模擬試驗(yàn)研究，主要掌握其對(duì)沖溝上游的淹沒(méi)范圍和影響程度。物理試驗(yàn)位于室內(nèi)，試驗(yàn)過(guò)程中除了人工加入白色示蹤粒子，為了獲取足夠多的矢量，在不影響試驗(yàn)結(jié)果的前提下，加入密度較高的黃色示蹤物。視頻采集攝像頭安置于試驗(yàn)大廳頂端，物理模型材料為水泥，并在表面不同位置設(shè)置了控制點(diǎn)。

通過(guò)與現(xiàn)場(chǎng)流速儀的對(duì)比，一般情況下，PIV分析系統(tǒng)通過(guò)不同幀地分析準(zhǔn)確地捕捉到了流速。然而，由文獻(xiàn)[6]可知，潰壩發(fā)生于大壩和提防突然潰決時(shí)，其流量和水位在極短的時(shí)間內(nèi)發(fā)生急劇變化，在潰壩物理模擬試驗(yàn)中，潰壩模型瞬間局部的最高流速可達(dá)到1.5 m/s左右，而在下游大部分流場(chǎng)流態(tài)保持穩(wěn)定，相對(duì)流速較慢，只有每秒幾個(gè)厘米，要同時(shí)在高速和低速流場(chǎng)中捕捉到足夠精度的流速，采用統(tǒng)一的幀采樣容易導(dǎo)致分析錯(cuò)誤，一種有效的方式是采用時(shí)間多分辨率方法。假設(shè)在較短時(shí)間內(nèi)，流場(chǎng)保持恒定流，則對(duì)視頻進(jìn)行分析時(shí)，分別采用不同采樣間隔的視頻圖像，高頻率的視頻用于分析快速流場(chǎng)，低頻率的視頻用于分析低速流場(chǎng)，最后將獲得的結(jié)果有效地融合。圖12(a)顯示的是采用低頻率的某一幀視頻圖像分析結(jié)果，圖12(b)是高頻率的分析結(jié)果，最后的融合如圖12(c)所示。本次融合的基本條件是在1 s以內(nèi)假設(shè)為恒定流，分別采用了0.1 s和0.5 s 2種不同的視頻采樣頻率。通過(guò)在短時(shí)間內(nèi)的不同頻率多幀視頻影像分析結(jié)果進(jìn)行疊加，實(shí)現(xiàn)了同場(chǎng)測(cè)速加密和大變化比流態(tài)表達(dá)。

圖12 矢量場(chǎng)疊加分析Fig.12 Analysisofvectorfieldoverlay

5 結(jié) 語(yǔ)

本文從不同應(yīng)用角度出發(fā)，給出了基于成像的表面位移分析系統(tǒng)中幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)的解決方法，包括特征提取、多尺度匹配與子像素精化、濾波與松弛匹配、光流計(jì)算、透視矯正與鏡頭矯正、矢量場(chǎng)表達(dá)等，構(gòu)成了單相機(jī)非接觸式表面測(cè)速的核心技術(shù)，并基于這些核心技術(shù)構(gòu)建了相應(yīng)的表面測(cè)量分析系統(tǒng)。然而，從更寬泛的應(yīng)用角度而言，仍舊存在很多技術(shù)缺失，包括多視角CCD相機(jī)的三維測(cè)速、多目標(biāo)全軌跡追蹤、高速并行計(jì)算、不同場(chǎng)景測(cè)量數(shù)據(jù)高精度融合等等，這也是筆者以后需進(jìn)一步研究的方向。

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(編輯：黃 玲)

Research and Application of Key Techniques of Surface DisplacementAnalysis System Based on Imaging

ZHANG Yu1，JIANG Qing-hui2

(1.Spatial Information Technology Application Department, Yangtze River Scientific Research Institute, Wuhan 430010, China; 2. School of Civil Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China)

Non-contact surface displacement measurement, as a nondestructive measurement technology, has been widely used in many engineering fields. For concrete’s stress and strain testing and river channel’s instantaneous flow field measurement, we developed non-contact surface displacement measurement systems based on digital speckle correlation method and particle image velocimetry. Some key issues in the developed systems are discussed and the corresponding treatments are given. The experimental result proves the effectiveness of the proposed method. Nevertheless, there are still some technical defectives to be furthered researched, including 3-D velocimetry of multi-perspective CCD camera, multi-purpose line tracing, and highly-precise fusion of measurement data of different scenes.

particle image velocimetry; digital speckle correlation method; surface displacement; relaxation matching; optical flow computation

2016-08-10

云南省水利重大科技項(xiàng)目(CKSK2015852/KJ)

張 煜(1971-)，男，山東陽(yáng)谷人，高級(jí)工程師，博士，研究方向?yàn)閿z影測(cè)量與遙感，(電話)18986061273(電子信箱)zhangyu_1999@126.com。

10.11988/ckyyb.20160813

2016,33(11):83-88

TN911.73

A

1001-5485(2016)11-0083-06