基于机器视觉的桥梁形变在线监测技术研究

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1、第39卷，第1期公路工程Vo1．39，No．12014年2月HighwayEngineeringFeb．，2014基于机器视觉的桥梁形变在线监测技术研究王翔，王鹏，程辉(1．申铁大桥局集团武汉桥梁科学研究院有限公司，湖北武汉430034；2．桥梁结构安全与健康湖北省重点实验室，湖北武汉430034；3．中国铁道科学研究院铁道建筑研究所，北京100081)[摘要]机器视觉采用光学原理，通过采集目标图像然后利用计算机分析出结构的位移值。桥梁结构待测部位布置简易标志点，针对标志点的特点研究开发出形心跟踪定位算法。摄像机和软件集成后由一台计算机控制，对图像同步采集同步分析

2、，可以实时得到测量结果。整套系统具有非接触的特点，可以弥补常规测试方法的不足，测量桥梁结构一些特殊的部位。基于机器视觉的测试系统在桥梁斜拉索振动位移监测、桥塔和拱肋偏位等桥梁关键部位的位移测量中很好地得到了应用，丰富和完善了桥梁测试技术。[关键词]机器视觉；健康监测；桥梁评估；位移；拱肋；桥塔[中图分类号】U441．3[文献标识码]A[文章编号]1674—0610(2014)O1—0198—04ResearchofBridgeDisplacementOn—lineMonitoringTechniqueBasedonMachineVisionWANGXiang，WA

3、NGPeng，CHENGHui’(1．BridgeScienceResearchInstituteLtd．，ChinaRailwayMajorBridgeEngineeringGroup，Wuhan，Hubei430034，China；2．KeyLaboratoryofBridgeStructureSafetyandHealthofHubeiProvince，Wuhan，Hubei430034，China；3．RailwayEngineeringResearchInstitute，ChinaAcademyofRailwayScience，Beijing100081

4、，China)[Abstract]Thedisplacementofbridgestructurewasanalyzedbycomputethroughmachinevisionbasedonopticaltheory．Centroidtrackingalgorithmwasdevelopedforimagerecognitionofthemarker，whichwasfixedinthebridgestructurebeforehand．Acomputercontrolledthecameraandthesoftwareatthesametime，theimag

5、eacquisitionandprocessingwereconductedsynchronous．Thedateofbridgede—formationcanbegotinrealtime．Themachinevisionmeasurementsystemisnon—contact，andcouldmo—nitorsomespecialpansofthebridgethatcanmakeupfordeficiencyofconventionalmeasuringmethods．Thesystemenrichedthetestingtechnologybywide

6、applicationinmeasurementofbridgecablevibration，archribandpylonsway．[Keywords]machinevision；healthmonitoring；bridgeassessment；displacement；pylon；archrib桥梁监测的需要，能够解决大部分桥梁监测的要求。1概述挠度测量方法有多种，但对超大跨度桥梁而言，普桥梁检测及运营期监测系统中，桥梁三维位移遍使用的诸如水准仪、连通管、液气耦合等测量测量是十分重要的监测参数¨’，包括塔偏、主梁手段仅适用于静挠度测试，无法满足动挠度测量要挠

7、度及伸缩缝位移监测等三部分。其中主梁挠度及求；而光电挠度仪、激光挠度仪虽然可以用于动伸缩缝位移监测分别采用封闭式连通管和磁致挠度测量，但测量距离却又无法满足超大跨度桥梁伸缩传感器进行测量，根据桥梁实际的测试结果，其的要求。为了满足桥梁测试日益增长的需求，更多精度均在毫米级。说明此两种监测方法已满足相关的新技术得以不断发展应用。【收稿日期]2013-05—27[作者简介】王翔(1986一)．男，湖南岳阳人，硕士，工程师，现从事桥梁检测与长期健康监测研究。第1期王翔，等：基于机器视觉的桥梁形变在线监测技术研究199现阶段悬索桥、斜拉桥及连续钢构桥主塔或拱是识别目标。基

8、于机器视觉