单目视觉位移在线监测系统的设计与实现

赵尘衍，徐亚明，张　涛

(1. 武汉大学测绘学院，湖北 武汉 430079； 2. 精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室，湖北 武汉 430079)



单目视觉位移在线监测系统的设计与实现

赵尘衍1,2，徐亚明1,2，张涛1,2

(1. 武汉大学测绘学院，湖北 武汉 430079； 2. 精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室，湖北 武汉 430079)

摘要：系统采用红外LED灯作为观测目标，在相机感光元件前加装红外滤光片，以实现全天候观测目标的准二值影像获取。利用数字图像处理技术实现了影像上观测目标的高精度提取。测试结果表明，系统对5 m远处目标的实时监测精度优于1 mm。

关键词：红外LED灯；全天候；数字图像处理；实时监测

视觉测量技术具有实时性好、非接触测量及数据采集、处理自动化程度高等优点，适用于现场实时检测[1]。常见的视觉测量方法主要有单目视觉测量、双目视觉测量、结构光视觉测量等[2]。结构光视觉测量受到光源的限制应用范围较小，且标定困难。双目视觉测量受到测量设备视场范围的限制，测量范围较小，应用并不广泛。单目视觉测量使用单台相机即可确定观测目标的相对位置、姿态，结构简单，相机标定方便。单目视觉测量基于摄像机数学模型建立空间目标特征点与图像特征点之间的对应投影变换关系，从而确定目标特征点的位置信息，目前在航空航天、机器人导航、工业检测等方面有着广泛的应用[3]。

本文应用单目视觉测量技术确定观测目标的二维位移，重点研究观测目标的设计、相机改装、相机标定技术、系统设计与实现等内容。

一、观测目标设计及相机改装

工业在线监测系统一般要求受周围环境变化的影响小、数据处理速度快等，基于单目视觉原理的位移监测需要从影像上提取目标信息，自然光条件下的影像质量受制于周围光线强度，且目标影像淹没在背景影像中，后续的图像处理复杂。为了使后续的图像处理能快速而准确地测定观测目标的几何位置，专门设计了观测目标，并对摄像机进行了改装，得到了被测目标的清晰而突出的“准二值影像”。

1. 观测目标设计

观测目标的设计主要考虑到以下两个指标：

1) 满足室外全天候工作需要，不受环境光线影响。

2) 便于后续图像处理顺利进行特征提取。

综合以上两点，采用红外LED灯作为观测目标，功率1 W，波长850 nm，发光角度120°，为了增加冗余度并且起到初步确定影像比例尺的作用，在基座上安置了两个相同的红外LED灯，两灯间隔50 mm。如图1所示。

图1　观测目标

选用低功率、大发光角度圆形红外LED灯作为特征点的主要原因为：

1) 易于同自然光照射下的其他物体区分开。

2) 控制发热量，保证使用寿命。

3) 发光角度大，有效扩大监测范围。

将红外LED灯安装在面板上，使用铝合金外壳对其进行密封，以达到防水防尘防腐蚀的目的，同时便于观测目标的安装与固定。

2. 相机改装

系统选用130万像素、分辨率为1280×720像素的枪型网络摄像机作为影像获取单元，保证了成像的清晰度。相机镜头可进行替换，可根据观测距离的远近选用不同焦距的镜头，以控制获取影像的比例尺。

为了得到“准二值影像”，方便后续图像处理，在相机感光元件前加装了红外滤光片，如图2所示。

图2　改装后的相机

二、相机标定技术

1. 相机镜头畸变改正

枪型网络摄像机选配的是普通镜头，畸变差大，致使像点偏离其理想位置，严重影响像点的坐标质量。获取了目标点的像方坐标之后必须进行畸变参数的校正，以获取其真实位置。

选用高精度的棋盘格网作为检校板，从各个方向获取棋盘图像并确保棋盘格图像能遍布相机整个画幅，以确保为求解这些图像相对于相机的位置和相机的内参数提供足够的信息，一般应使有效图像多于20幅。

棋盘格图像拍摄完毕后使用Matlab自带的Camera Calibrator程序进行像机内参数和畸变参数的计算，最后通过以下公式解算得到像点经畸变改正后的坐标

(1)

式中，(x,y)为像点未经畸变改正的原始位置；

(xcorrected，ycorrected)为像点经校正后的新位置；k1、k2、k3为径向畸变参数；p1、p2为切向畸变参数；r为向径值[4]。在之后的操作中使用到的像点坐标均为经过畸变改正的坐标。

2. 仿射变换参数的确定

获取了影像上的像点坐标之后，需要通过仿射变换将其转化为物方空间的二维坐标。仿射变换的数学模型为

(2)

式中，a0、a1、a2、b0、b1、b2为仿射变换参数；(X,Y)为物方点坐标。

为了确定仿射变换参数，以尺寸为500mm×500mm的钢板作为标定板，在标定板上安置5个红外LED灯，如图3所示。标定板上5个红外LED灯的中心位置坐标已精确确定。

图3　标定板

实际应用时，将标定板安放在观测目标处的位移平面内，通过摄像机获取标定板的影像，从影像上提取5个红外LED灯的像方坐标，根据仿射变换公式解求仿射变换参数，作为后续将像点坐标转化为物方坐标的变化参数。

三、系统设计

1. 硬件系统设计

硬件系统设计如图4所示。

图4　硬件系统设计

硬件系统分为采集端和控制端两部分，二者之间通过有线网络进行连接，以保证数据传输的速度和稳定性。

(1) 采集端

采集端的任务是自动采集观测目标的清晰影像，并实时发送到服务器进行图像处理，以得到观测目标的位置信息。

单台相机与观测目标构成采集子系统，观测目标安置在需要进行位移监测的点位上，相机安置在稳定位置。采集端的控制箱与需要控制的采集子系统之间的距离不宜过远。控制箱中除安装交换机、电源外，再配备一台UPS电源，防止断电导致采集子系统停止工作。

(2) 控制端

控制端的任务是向采集端发送指令，控制采集端的采样间隔，获取各个采集子系统的影像，并进行图像处理得到各监测点观测目标的物方坐标信息，以对各监测点的位移情况进行分析。

主交换机汇集采集端控制箱的数据并转发给服务器。

服务器上运行数据采集处理软件，控制采集端进行图像自动采集、分析并完成观测目标位置的自动测量，数据处理结果自动入库。

2. 软件系统设计

软件系统使用VisualStudio集成开发环境开发，界面部分使用C#语言编写，图像处理算法使用C++语言与OpenCV计算机视觉库实现，并使用SQLite数据库对测量结果进行管理。

软件系统主要功能如图5所示。

图5　软件系统主要功能

3. 作业流程

首先由服务器向相机发送抓图指令，获取相机返回的图像并暂存在服务器内存中；再对图像进行处理，获取观测目标的实时位置；最后将每次获取的观测目标坐标与之前的测量结果进行对比，得到观测目标的位移情况。

图像处理流程如图6所示。

图6　圆心定位处理流程

首先载入图像，将其颜色空间从RGB转换为GRAY，即转换为灰度图像，再基于Canny算子进行目标边缘检测。

利用Canny算子从图像中检索边缘轮廓点，并将边缘点像素坐标存储到边缘轮廓序列中。若一个边缘轮廓序列中的像素点个数大于6，则对椭圆进行拟合。

拟合出的椭圆可能不仅包含观测目标特征，还包含其他噪声干扰，因此需要对目标特征进行约束。对椭圆的宽度和高度设置阈值进行限定，查找出有效的观测目标轮廓。

拟合出正确的观测目标轮廓后对圆心采用最小二乘法作最佳拟合，进行圆心定位。观测目标原始图像及最后得到的边缘检测和圆心拟合图像如图7、图8所示。

图7　特征点原始图像

每次测量依次抓取10张相片，相当于10次重复观测。对提取到的两个圆心间的物方距离计算测量中误差，判断图像处理结果是否合格。

图8　边缘检测、圆心拟合图像

四、精度测试

为了对本系统的测量精度进行评定，在室外搭建试验平台进行测试。将观测目标安置在由高精度步进机控制的移动检测台上，在正对观测目标5m远且稳定处安置相机，选择焦距为25mm的镜头并进行镜头畸变改正、仿射变换参数确定等操作。

检测台分别由初始位置向左、向右各移动10、50、100mm，将移动量作为理论值，在每个位置采集图像并进行数据处理，测量所得结果与检测台的移动量进行比较，见表1。

表1　精度评定测试结果

表1中X方向代表水平方向，Y方向代表竖直方向。从测量值与检测台移动量的差值可以看出，点位测量误差均在1mm以内。

五、结束语

本文利用单目视觉测量原理设计并实现了位移在线监测系统，研制了适合全天候、复杂背景环境下使用的观测目标， 在相机的感光元件前安置红外滤

光片，保证了采集的影像为准二值影像，极大地方便了后续图像处理。

系统具有投入成本低、硬件平台搭建简单、监测点数量扩展方便、图像处理效率高等特点，可实时高精度监测目标点位的位移情况，能应用于工程和工业领域进行二维位移在线监测的项目中。

参考文献：

[1]何森, 侯宏录, 王尧. 标定飞机舵面角位移的双圆靶单目视觉方法[J]. 兵工学报, 2007, 28(7): 889-892.

[2]尹英杰, 徐德, 张正涛, 等. 基于单目视觉的平面测量[J]. 电子测量与仪器学报, 2013, 27(4): 347-352.

[3]冯春. 基于单目视觉的目标识别与定位研究[D]. 南京:南京航空航天大学, 2013.

[4]BRADSKIG,KAEHLERA. 学习OpenCV[M]. 北京:清华大学出版社, 2009.

[5]徐亚明, 束进芳, 安动动. 自适应阈值激光光斑中心定位方法研究[J]. 城市勘测, 2014(4): 5-7

[6]郭宝云,李彩林,黄荣永. 附约束条件的零件轮廓线的多特征提取[J]. 测绘学报,2015,44(1):46-51.

[7]贺磊,韩旭,陆晓勇. 地铁盾构隧道断面测量数据的处理研究[J]. 测绘通报,2015(6):79-81.

[8]赵炯, 朱海涛, 屈剑平, 等. 基于OpenCV的圆心定位在地铁隧道变形监测中的应用[J]. 传感器与微系统, 2013, 32(11): 139-141.

[9]易学峰. 单反数码像机精密位移测量研究[D]. 武汉：武汉大学, 2009.

[10]黄声享, 尹晖, 蒋征. 变形监测数据处理[M]. 2版. 武汉:武汉大学出版社, 2010.

[11]何小元, 衡伟, 高卫. 远距离、高精度二维动态位移测量[J]. 实验力学, 1996, 11(4): 468-472.

[12]郑顺义,孙明伟. 基于物体成像轮廓的视觉测量与重建[J]. 测绘学报,2006,35(4)：353-357.

[13]费璟昊,李俊杰,李辉,等. 利用图像处理实现隧洞断面测量[J]. 测绘通报,2002(1)：21-22.

[14]王小俊,刘旭敏,关永. 基于改进Canny算子的图像边缘检测算法[J]. 计算机工程,2012(14)：196-198.

[15]胡建军, 赵文光, 文银平, 等. 用图像处理技术进行结构动态位移监测的研究[J]. 华中科技大学学报(城市科学版), 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

作者简介：赵尘衍(1990—)，男，硕士生，研究方向为精密工程测量。E-mail：4716355@qq.com

中图分类号：P208

文献标识码：B

文章编号：0494-0911(2016)06-0121-04

引文格式： 赵尘衍，徐亚明，张涛. 单目视觉位移在线监测系统的设计与实现[J].测绘通报，2016(6)：121-124.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0206.