趙塵衍，徐亞明，張　濤

(1. 武漢大學(xué)測繪學(xué)院，湖北 武漢 430079； 2. 精密工程與工業(yè)測量國家測繪地理信息局重點實驗室，湖北 武漢 430079)

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單目視覺位移在線監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

趙塵衍1,2，徐亞明1,2，張濤1,2

(1. 武漢大學(xué)測繪學(xué)院，湖北 武漢 430079； 2. 精密工程與工業(yè)測量國家測繪地理信息局重點實驗室，湖北 武漢 430079)

摘要：系統(tǒng)采用紅外LED燈作為觀測目標，在相機感光元件前加裝紅外濾光片，以實現(xiàn)全天候觀測目標的準二值影像獲取。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)實現(xiàn)了影像上觀測目標的高精度提取。測試結(jié)果表明，系統(tǒng)對5 m遠處目標的實時監(jiān)測精度優(yōu)于1 mm。

關(guān)鍵詞：紅外LED燈；全天候；數(shù)字圖像處理；實時監(jiān)測

視覺測量技術(shù)具有實時性好、非接觸測量及數(shù)據(jù)采集、處理自動化程度高等優(yōu)點，適用于現(xiàn)場實時檢測[1]。常見的視覺測量方法主要有單目視覺測量、雙目視覺測量、結(jié)構(gòu)光視覺測量等[2]。結(jié)構(gòu)光視覺測量受到光源的限制應(yīng)用范圍較小，且標定困難。雙目視覺測量受到測量設(shè)備視場范圍的限制，測量范圍較小，應(yīng)用并不廣泛。單目視覺測量使用單臺相機即可確定觀測目標的相對位置、姿態(tài)，結(jié)構(gòu)簡單，相機標定方便。單目視覺測量基于攝像機數(shù)學(xué)模型建立空間目標特征點與圖像特征點之間的對應(yīng)投影變換關(guān)系，從而確定目標特征點的位置信息，目前在航空航天、機器人導(dǎo)航、工業(yè)檢測等方面有著廣泛的應(yīng)用[3]。

本文應(yīng)用單目視覺測量技術(shù)確定觀測目標的二維位移，重點研究觀測目標的設(shè)計、相機改裝、相機標定技術(shù)、系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)等內(nèi)容。

一、觀測目標設(shè)計及相機改裝

工業(yè)在線監(jiān)測系統(tǒng)一般要求受周圍環(huán)境變化的影響小、數(shù)據(jù)處理速度快等，基于單目視覺原理的位移監(jiān)測需要從影像上提取目標信息，自然光條件下的影像質(zhì)量受制于周圍光線強度，且目標影像淹沒在背景影像中，后續(xù)的圖像處理復(fù)雜。為了使后續(xù)的圖像處理能快速而準確地測定觀測目標的幾何位置，專門設(shè)計了觀測目標，并對攝像機進行了改裝，得到了被測目標的清晰而突出的“準二值影像”。

1. 觀測目標設(shè)計

觀測目標的設(shè)計主要考慮到以下兩個指標：

1) 滿足室外全天候工作需要，不受環(huán)境光線影響。

2) 便于后續(xù)圖像處理順利進行特征提取。

綜合以上兩點，采用紅外LED燈作為觀測目標，功率1 W，波長850 nm，發(fā)光角度120°，為了增加冗余度并且起到初步確定影像比例尺的作用，在基座上安置了兩個相同的紅外LED燈，兩燈間隔50 mm。如圖1所示。

圖1　觀測目標

選用低功率、大發(fā)光角度圓形紅外LED燈作為特征點的主要原因為：

1) 易于同自然光照射下的其他物體區(qū)分開。

2) 控制發(fā)熱量，保證使用壽命。

3) 發(fā)光角度大，有效擴大監(jiān)測范圍。

將紅外LED燈安裝在面板上，使用鋁合金外殼對其進行密封，以達到防水防塵防腐蝕的目的，同時便于觀測目標的安裝與固定。

2. 相機改裝

系統(tǒng)選用130萬像素、分辨率為1280×720像素的槍型網(wǎng)絡(luò)攝像機作為影像獲取單元，保證了成像的清晰度。相機鏡頭可進行替換，可根據(jù)觀測距離的遠近選用不同焦距的鏡頭，以控制獲取影像的比例尺。

為了得到“準二值影像”，方便后續(xù)圖像處理，在相機感光元件前加裝了紅外濾光片，如圖2所示。

圖2　改裝后的相機

二、相機標定技術(shù)

1. 相機鏡頭畸變改正

槍型網(wǎng)絡(luò)攝像機選配的是普通鏡頭，畸變差大，致使像點偏離其理想位置，嚴重影響像點的坐標質(zhì)量。獲取了目標點的像方坐標之后必須進行畸變參數(shù)的校正，以獲取其真實位置。

選用高精度的棋盤格網(wǎng)作為檢校板，從各個方向獲取棋盤圖像并確保棋盤格圖像能遍布相機整個畫幅，以確保為求解這些圖像相對于相機的位置和相機的內(nèi)參數(shù)提供足夠的信息，一般應(yīng)使有效圖像多于20幅。

棋盤格圖像拍攝完畢后使用Matlab自帶的Camera Calibrator程序進行像機內(nèi)參數(shù)和畸變參數(shù)的計算，最后通過以下公式解算得到像點經(jīng)畸變改正后的坐標

(1)

式中，(x,y)為像點未經(jīng)畸變改正的原始位置；

(xcorrected，ycorrected)為像點經(jīng)校正后的新位置；k1、k2、k3為徑向畸變參數(shù)；p1、p2為切向畸變參數(shù)；r為向徑值[4]。在之后的操作中使用到的像點坐標均為經(jīng)過畸變改正的坐標。

2. 仿射變換參數(shù)的確定

獲取了影像上的像點坐標之后，需要通過仿射變換將其轉(zhuǎn)化為物方空間的二維坐標。仿射變換的數(shù)學(xué)模型為

(2)

式中，a0、a1、a2、b0、b1、b2為仿射變換參數(shù)；(X,Y)為物方點坐標。

為了確定仿射變換參數(shù)，以尺寸為500mm×500mm的鋼板作為標定板，在標定板上安置5個紅外LED燈，如圖3所示。標定板上5個紅外LED燈的中心位置坐標已精確確定。

圖3　標定板

實際應(yīng)用時，將標定板安放在觀測目標處的位移平面內(nèi)，通過攝像機獲取標定板的影像，從影像上提取5個紅外LED燈的像方坐標，根據(jù)仿射變換公式解求仿射變換參數(shù)，作為后續(xù)將像點坐標轉(zhuǎn)化為物方坐標的變化參數(shù)。

三、系統(tǒng)設(shè)計

1. 硬件系統(tǒng)設(shè)計

硬件系統(tǒng)設(shè)計如圖4所示。

圖4　硬件系統(tǒng)設(shè)計

硬件系統(tǒng)分為采集端和控制端兩部分，二者之間通過有線網(wǎng)絡(luò)進行連接，以保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣群头€(wěn)定性。

(1) 采集端

采集端的任務(wù)是自動采集觀測目標的清晰影像，并實時發(fā)送到服務(wù)器進行圖像處理，以得到觀測目標的位置信息。

單臺相機與觀測目標構(gòu)成采集子系統(tǒng)，觀測目標安置在需要進行位移監(jiān)測的點位上，相機安置在穩(wěn)定位置。采集端的控制箱與需要控制的采集子系統(tǒng)之間的距離不宜過遠?？刂葡渲谐惭b交換機、電源外，再配備一臺UPS電源，防止斷電導(dǎo)致采集子系統(tǒng)停止工作。

(2) 控制端

控制端的任務(wù)是向采集端發(fā)送指令，控制采集端的采樣間隔，獲取各個采集子系統(tǒng)的影像，并進行圖像處理得到各監(jiān)測點觀測目標的物方坐標信息，以對各監(jiān)測點的位移情況進行分析。

主交換機匯集采集端控制箱的數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)發(fā)給服務(wù)器。

服務(wù)器上運行數(shù)據(jù)采集處理軟件，控制采集端進行圖像自動采集、分析并完成觀測目標位置的自動測量，數(shù)據(jù)處理結(jié)果自動入庫。

2. 軟件系統(tǒng)設(shè)計

軟件系統(tǒng)使用VisualStudio集成開發(fā)環(huán)境開發(fā)，界面部分使用C#語言編寫，圖像處理算法使用C++語言與OpenCV計算機視覺庫實現(xiàn)，并使用SQLite數(shù)據(jù)庫對測量結(jié)果進行管理。

軟件系統(tǒng)主要功能如圖5所示。

圖5　軟件系統(tǒng)主要功能

3. 作業(yè)流程

首先由服務(wù)器向相機發(fā)送抓圖指令，獲取相機返回的圖像并暫存在服務(wù)器內(nèi)存中；再對圖像進行處理，獲取觀測目標的實時位置；最后將每次獲取的觀測目標坐標與之前的測量結(jié)果進行對比，得到觀測目標的位移情況。

圖像處理流程如圖6所示。

圖6　圓心定位處理流程

首先載入圖像，將其顏色空間從RGB轉(zhuǎn)換為GRAY，即轉(zhuǎn)換為灰度圖像，再基于Canny算子進行目標邊緣檢測。

利用Canny算子從圖像中檢索邊緣輪廓點，并將邊緣點像素坐標存儲到邊緣輪廓序列中。若一個邊緣輪廓序列中的像素點個數(shù)大于6，則對橢圓進行擬合。

擬合出的橢圓可能不僅包含觀測目標特征，還包含其他噪聲干擾，因此需要對目標特征進行約束。對橢圓的寬度和高度設(shè)置閾值進行限定，查找出有效的觀測目標輪廓。

擬合出正確的觀測目標輪廓后對圓心采用最小二乘法作最佳擬合，進行圓心定位。觀測目標原始圖像及最后得到的邊緣檢測和圓心擬合圖像如圖7、圖8所示。

圖7　特征點原始圖像

每次測量依次抓取10張相片，相當于10次重復(fù)觀測。對提取到的兩個圓心間的物方距離計算測量中誤差，判斷圖像處理結(jié)果是否合格。

圖8　邊緣檢測、圓心擬合圖像

四、精度測試

為了對本系統(tǒng)的測量精度進行評定，在室外搭建試驗平臺進行測試。將觀測目標安置在由高精度步進機控制的移動檢測臺上，在正對觀測目標5m遠且穩(wěn)定處安置相機，選擇焦距為25mm的鏡頭并進行鏡頭畸變改正、仿射變換參數(shù)確定等操作。

檢測臺分別由初始位置向左、向右各移動10、50、100mm，將移動量作為理論值，在每個位置采集圖像并進行數(shù)據(jù)處理，測量所得結(jié)果與檢測臺的移動量進行比較，見表1。

表1　精度評定測試結(jié)果

表1中X方向代表水平方向，Y方向代表豎直方向。從測量值與檢測臺移動量的差值可以看出，點位測量誤差均在1mm以內(nèi)。

五、結(jié)束語

本文利用單目視覺測量原理設(shè)計并實現(xiàn)了位移在線監(jiān)測系統(tǒng)，研制了適合全天候、復(fù)雜背景環(huán)境下使用的觀測目標， 在相機的感光元件前安置紅外濾

光片，保證了采集的影像為準二值影像，極大地方便了后續(xù)圖像處理。

系統(tǒng)具有投入成本低、硬件平臺搭建簡單、監(jiān)測點數(shù)量擴展方便、圖像處理效率高等特點，可實時高精度監(jiān)測目標點位的位移情況，能應(yīng)用于工程和工業(yè)領(lǐng)域進行二維位移在線監(jiān)測的項目中。

參考文獻：

[1]何森, 侯宏錄, 王堯. 標定飛機舵面角位移的雙圓靶單目視覺方法[J]. 兵工學(xué)報, 2007, 28(7): 889-892.

[2]尹英杰, 徐德, 張正濤, 等. 基于單目視覺的平面測量[J]. 電子測量與儀器學(xué)報, 2013, 27(4): 347-352.

[3]馮春. 基于單目視覺的目標識別與定位研究[D]. 南京:南京航空航天大學(xué), 2013.

[4]BRADSKIG,KAEHLERA. 學(xué)習OpenCV[M]. 北京:清華大學(xué)出版社, 2009.

[5]徐亞明, 束進芳, 安動動. 自適應(yīng)閾值激光光斑中心定位方法研究[J]. 城市勘測, 2014(4): 5-7

[6]郭寶云,李彩林,黃榮永. 附約束條件的零件輪廓線的多特征提取[J]. 測繪學(xué)報,2015,44(1):46-51.

[7]賀磊,韓旭,陸曉勇. 地鐵盾構(gòu)隧道斷面測量數(shù)據(jù)的處理研究[J]. 測繪通報,2015(6):79-81.

[8]趙炯, 朱海濤, 屈劍平, 等. 基于OpenCV的圓心定位在地鐵隧道變形監(jiān)測中的應(yīng)用[J]. 傳感器與微系統(tǒng), 2013, 32(11): 139-141.

[9]易學(xué)峰. 單反數(shù)碼像機精密位移測量研究[D]. 武漢：武漢大學(xué), 2009.

[10]黃聲享, 尹暉, 蔣征. 變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理[M]. 2版. 武漢:武漢大學(xué)出版社, 2010.

[11]何小元, 衡偉, 高衛(wèi). 遠距離、高精度二維動態(tài)位移測量[J]. 實驗力學(xué), 1996, 11(4): 468-472.

[12]鄭順義,孫明偉. 基于物體成像輪廓的視覺測量與重建[J]. 測繪學(xué)報,2006,35(4)：353-357.

[13]費璟昊,李俊杰,李輝,等. 利用圖像處理實現(xiàn)隧洞斷面測量[J]. 測繪通報,2002(1)：21-22.

[14]王小俊,劉旭敏,關(guān)永. 基于改進Canny算子的圖像邊緣檢測算法[J]. 計算機工程,2012(14)：196-198.

[15]胡建軍, 趙文光, 文銀平, 等. 用圖像處理技術(shù)進行結(jié)構(gòu)動態(tài)位移監(jiān)測的研究[J]. 華中科技大學(xué)學(xué)報(城市科學(xué)版), 2002, 19(4): 34-37.

Design and Implementation of Monocular Visual On-line Displacement Monitoring System

ZHAO Chenyan,XU Yaming,ZHANG Tao

收稿日期：2016-04-06； 修回日期： 2016-04-14

作者簡介：趙塵衍(1990—)，男，碩士生，研究方向為精密工程測量。E-mail：4716355@qq.com

中圖分類號：P208

文獻標識碼：B

文章編號：0494-0911(2016)06-0121-04

引文格式： 趙塵衍，徐亞明，張濤. 單目視覺位移在線監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].測繪通報，2016(6)：121-124.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0206.