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近年来,随着隔震技术的不断发展,隔震支座作为隔震结构的主要的耗能构件已经广泛应用到高层建筑、大型桥梁、核电站等重要工程领域。现如今,结构健康监测已成为延长隔震支座使用寿命较有效的方法,多采用的是传统的接触式位移传感器和加速度传感器进行监测。随着计算机视觉技术的突破性发展,相较于传统的监测方法,其具有非接触、高精度、操作方便等优势,在土木工程领域得到了广泛的应用。但已有的基于计算机视觉的结构位移监测方法,并不完全适用于隔震支座在地震时的位移监测,本文提出了一种基于计算机视觉技术的隔震支座动态位移监测方法,利用消费级摄像头,采用基于SURF特征点的特征光流和基于改进的亚像素角点目标追踪两种特征点匹配算法原理,实现对隔震支座动态位移的实时监测,并通过试验对算法的可行性进行验证。本文主要研究内容和结论有以下几个方面:(1)针对隔震支座的视觉监测特点,即监测设备安装在隔震支座下部连接层,考虑到地震会引起相机识别测量误差,提出了专门的隔震支座位移计算方法。通过在隔震支座结构平面法线垂直方向放置相机,在隔震支座上部和下部结构连接处表面安装人工标志物,利用视觉识别算法可以准确识别到结构表面安装的人工标志物内的目标特征点,进而追踪输出标靶内特征点的像素位移信息,采用比例因子系数转换分别得到隔震支座上部和下部结构的真实位移数据,最终计算两者的相对位移,可以消除误差影响,获得隔震支座的实际位移。(2)提出了一种基于SURF特征点匹配的特征光流算法。通过识别隔震支座上下结构所安装的人工标志物上的SURF特征点,以特征点为跟踪对象,实现对隔震支座的动态位移监测。通过监测隔震支座的振动试验,对该方法进行了验证,得到结论如下:该方法测得的位移时程曲线与激光位移传感计测得的位移时程曲线吻合度较好;两种测量方法在各工况下的水平位移峰值误差均在3%以下;水平位移测量峰值绝对误差不大于0.3mm,满足隔震支座水平位移测量的精度要求,证明该方法监测隔震结构位移具有可行性。(3)针对SURF的特征光流算法的不足,进一步提出了一种基于改进亚像素角点的目标追踪算法,该算法以特征角点为目标识别跟踪对象,可提高特征点识别的准确性以及目标追踪的稳定性,实现对隔震支座位移的监测。通过监测振动台模型结构隔震支座的振动台试验和隔震支座的基本力学性能试验,对该方法进行验证。试验结果表明:该方法在两个试验中测量的水平位移结果与位移计所测得结果吻合度较好;水平位移峰值误差均小于1%;位移峰值绝对误差均不大于1mm;相较于基于SURF的特征光流算法,该方法测得的隔震支座的位移峰值误差均有所降低,精准度和稳定性更高。证明了该方法的可行性和准确性。