结构振动测试及模态参数识别是研究结构动特性的基本方法,在桥梁结构健康监测和安全评估中占据着十分重要的地位。传统的振动测试属于接触式测量,为了全面掌握其振动特征,需在结构的多个部位布设传感器,具有现场准备工作繁琐、现场抗干扰能力差、测试密度低、试验耗时长等缺点,因此发展一种具有非接触式、现场操作便捷、抗干扰能力强、表面全尺度等优点,并且能够实现自动记录、处理连续数据的实时测量技术是非常必要的工作。本文针对斜拉桥实验模型,通过分别采集斜拉桥主梁和索的振动视频,再将振动视频分解为逐帧序列数字图像,运用二维正交多项式拟合法对每幅图像进行亚像素边缘识别检测,获取各时刻斜拉桥边缘各点位置,经Matlab程序读取整个振动过程斜拉桥边缘数据,即可得到斜拉桥边缘各点的振动时间历程,进而通过DASP系统对测得数据进行模态分析,得到斜拉桥振动频率和振型。本文对此方法进行了理论探讨和实验验证。本文通过上述图像边缘检测技术,检测得到实验室斜拉索模型的模态数据。针对实桥检测的性质,对该技术作出部分调整。通过采集某实桥斜拉索的振动视频,检测出该索的前三阶频率,与动测仪所得数据对比,误差在合理范围之内,可满足工程检测应用。本文对图像边缘检测技术的工程应用进行了理论探讨和实验验证。本文主要工作及研究成果如下:(1)叙述了视频图像边缘检测技术的研究背景、意义及其国内外的研究现状和发展趋势。从光学成像的角度介绍了视频图像边缘检测技术中的数字图像采集相关过程。阐述了数字图像边缘检测法的数学原理。论述了传统桥梁结构振动检测方法中的不足之处,对视频图像测量技术进行了总结分析,对比传统检测技术,论证了视频图像边缘检测技术应用到结构振动检测中的一些优越性。(2)运用Midas有限元软件进行斜拉桥模型结构仿真计算分析,得到了仿真斜拉桥主梁的前三阶固有频率和振型。(3)采用合适的视频格式记录斜拉桥的振动过程,利用Adobe Premiere和Matlab软件实施了包括视频分解、图像预处理、边缘计算、边缘时域信号读取四个模块的程序运行,基于DASP系统完成测点信号分析,识别了斜拉桥模型的固有频率和振型。比较Midas有限元软件计算结果,论证了基于视频图像边缘检测技术进行结构振动模态参数识别的可靠性和精确性。(4)在采集斜拉桥主梁振动的过程中,提出了运用了声音峰值进行时间同步识别的方法,解决多机位边缘拼接的时间同步问题。在便捷且准确的情况下,采用了多机位多角度,识别出斜拉桥主梁的三维振动,体现出视频检测技术的优越性。(5)在论证了视频图像边缘检测技术对斜拉索模型结构振动模态参数识别的可行性,并由此准确计算出该索的索力后。本文尝试向应用领域迈进,对实桥实索的单点进行了视频图像边缘检测,检测出该索的前三阶频率,与动测仪所得数据对比,误差在合理范围之内,可满足工程检测应用。论证了视频图像边缘检测技术在工程上的可行性。