摘  要： 介紹了基于普通USB數(shù)碼攝像頭與PC機(jī)作為硬件設(shè)備的視頻圖像振動(dòng)測(cè)試技術(shù)，并采用該技術(shù)識(shí)別了索模型的一階、二階模態(tài)參數(shù)?；贛atlab軟件編制相應(yīng)程序，獲取結(jié)構(gòu)振動(dòng)的位移時(shí)程曲線，采用模態(tài)分析確定索模型的一階、二階頻率以及相應(yīng)的振型。試驗(yàn)結(jié)果表明，該測(cè)振系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)低頻結(jié)構(gòu)的振動(dòng)測(cè)試是可行的,同時(shí)可以逐步應(yīng)用于工程實(shí)際。
關(guān)鍵詞： 視頻圖像；多項(xiàng)式擬合；索模型；振動(dòng)測(cè)試；索力測(cè)量

    在工程實(shí)際使用過(guò)程中，拉索往往由于腐蝕和振動(dòng)等原因?qū)е滤髁λ沙冢鞯膿p害將會(huì)給結(jié)構(gòu)帶來(lái)災(zāi)難性的后果。索力的變化會(huì)影響結(jié)構(gòu)內(nèi)力分布和結(jié)構(gòu)線型，因此索力可以作為結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)評(píng)估的重要指標(biāo)。目前可供現(xiàn)場(chǎng)測(cè)定索力的方法主要有：(1)壓力表測(cè)定法；(2)壓力傳感器測(cè)定法；(3)頻率法；(4)磁通量法；(5)光纖光柵振動(dòng)測(cè)試法。其中頻率法是目前索力測(cè)試的最佳選擇[1]。
    圖像測(cè)量技術(shù)[2]具有表面全尺度、非接觸式、無(wú)負(fù)載效應(yīng)、環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)、重復(fù)可比性好、無(wú)設(shè)備損耗等優(yōu)點(diǎn)，不僅適用于靜態(tài)測(cè)量，也適用于動(dòng)態(tài)測(cè)量，還可進(jìn)行全域高密度檢測(cè)。近年來(lái)數(shù)字圖像測(cè)量技術(shù)迅速發(fā)展，例如有劉敏[3]提出的結(jié)構(gòu)一維大變形識(shí)別的數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)法；袁向榮[4]提出的結(jié)構(gòu)邊緣變形檢測(cè)一維DIC法，其邊緣識(shí)別精度可達(dá)到0.05像素；胡朝輝[5]提出的視頻圖像技術(shù)的結(jié)構(gòu)振動(dòng)測(cè)試。
    本文基于數(shù)字圖像測(cè)量技術(shù)，用普通數(shù)碼攝像頭、PC機(jī)作為硬件設(shè)備，結(jié)合Matlab軟件完成了視頻圖像振動(dòng)測(cè)試的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，并且采用該測(cè)試系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)室實(shí)現(xiàn)了索模型的振動(dòng)測(cè)量。試驗(yàn)結(jié)果表明，采用該測(cè)振系統(tǒng)對(duì)低頻結(jié)構(gòu)的振動(dòng)測(cè)量是可行的，并且在適當(dāng)?shù)陌才畔驴梢詼y(cè)得結(jié)構(gòu)的高階模態(tài)參數(shù)。
1 視頻圖像振動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)簡(jiǎn)介
    視頻圖像振動(dòng)測(cè)試是基于圖像測(cè)量技術(shù)的一種新的振動(dòng)測(cè)試方法，相比常規(guī)振動(dòng)測(cè)試方法，利用視頻圖像傳感器進(jìn)行振動(dòng)測(cè)試[6]是通過(guò)圖像傳感器實(shí)時(shí)拍攝并記錄被測(cè)對(duì)象振動(dòng)狀態(tài)下的一系列瞬時(shí)圖像，然后對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)字化處理，最后獲得被測(cè)對(duì)象的一系列振動(dòng)信息，并以此獲得被測(cè)對(duì)象的振動(dòng)軌跡。具體測(cè)試流程如圖1所示。

    提高圖像測(cè)量精度的關(guān)鍵技術(shù)是邊緣的定位方法，早期流行的經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子[7]提取的邊緣精度為整像素，因此只能判斷邊緣在某個(gè)像素點(diǎn)處，但是對(duì)更準(zhǔn)確的位置便不能夠判斷了。隨著所需測(cè)量精度的提高，整像素級(jí)精度已經(jīng)不能滿足實(shí)際測(cè)量的要求。因此高精度的亞像素邊緣定位算法便被應(yīng)用于其中，較為常用的如矩算子法[8]、二次曲線擬合法[9-10]、高斯曲線擬合法[11]和多項(xiàng)式擬合法[3]。其中多項(xiàng)式擬合法定位精度高、計(jì)算簡(jiǎn)單且易于實(shí)現(xiàn)，其基本思想是采用多項(xiàng)式函數(shù)擬合邊緣灰度的變化趨勢(shì)，數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：
    I(z)=c0+c1z+c2z2+…+cnzn
式中，z為邊緣附近像素點(diǎn)的位置，I為z點(diǎn)處的灰度值，c0，…，cn為擬和多項(xiàng)式中的系數(shù)，可通過(guò)最小二乘法來(lái)確定。
    相比常規(guī)測(cè)試方法，多項(xiàng)式擬合法具有明顯的優(yōu)點(diǎn)：
    （1）屬于非接觸式測(cè)量，無(wú)需在被測(cè)對(duì)象上安裝傳感器，沒(méi)有任何負(fù)載效應(yīng)，省去了傳感器的安裝和傳輸線布局等大量工作。
    （2）只需配置多個(gè)攝像頭而無(wú)需進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)傳感器的配線即可實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)測(cè)試和線測(cè)試。
    （3）傳感器與測(cè)試系統(tǒng)可集中放置，圖像信息可直接數(shù)字化，因此可方便地構(gòu)成全自動(dòng)全數(shù)字化振動(dòng)測(cè)試處理、記錄系統(tǒng)，信息量比傳統(tǒng)方法大得多。
2 模型試驗(yàn)及結(jié)果分析
    測(cè)量環(huán)境：光照良好，模型索表面光滑平整，索的兩端固定，采用直徑為2.2 mm、長(zhǎng)3.5 m的單根不繡鋼絲，剛度未知，均布質(zhì)量為0.102 kg/m，攝像頭測(cè)量距離1.1 m。由于無(wú)法改變攝像頭焦距，測(cè)距太近拍攝的索過(guò)短，太遠(yuǎn)則會(huì)降低像素精度，綜合考慮，本次試驗(yàn)只拍攝索的中間一段。試驗(yàn)簡(jiǎn)圖如圖2所示。

    開(kāi)始振動(dòng)試驗(yàn)，待索振動(dòng)穩(wěn)定后進(jìn)行視頻采集，采樣時(shí)間為5 s，幀數(shù)為150幀。利用Matlab程序處理圖像序列[5]，測(cè)試結(jié)果列于表1中。獲取各像素點(diǎn)的位移時(shí)程曲線和頻譜圖，其中部分如圖3所示，x軸對(duì)應(yīng)時(shí)間間隔，y軸對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)在該時(shí)刻的位移（單位：像素）。   

    通過(guò)對(duì)索的模型動(dòng)載試驗(yàn)，經(jīng)結(jié)果分析得出了以下結(jié)論：
    （1）對(duì)于動(dòng)態(tài)位移的測(cè)量，由本文方法測(cè)得的試驗(yàn)數(shù)據(jù)均較合理，試驗(yàn)均測(cè)出了對(duì)應(yīng)索模型的一階、二階模態(tài)參數(shù)，一階頻率和二階頻率的測(cè)量值比值與理論值的比值誤差較小，因此認(rèn)為在適當(dāng)?shù)陌才畔?，基于普通?shù)碼攝像頭與PC機(jī)的測(cè)振技術(shù)可用于低頻振動(dòng)系統(tǒng)的測(cè)試，且可以通過(guò)測(cè)量得到二階模態(tài)參數(shù)；
    （2）基于數(shù)字圖像處理技術(shù)在振動(dòng)測(cè)試中測(cè)試數(shù)據(jù)應(yīng)用于索力測(cè)量是可行的，但還需進(jìn)一步研究得到更精確的結(jié)果；
    （3）基于數(shù)字圖像處理技術(shù)在振動(dòng)測(cè)試中測(cè)試數(shù)據(jù)在空間密度方面遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)方法；對(duì)于結(jié)構(gòu)高頻、高階的振動(dòng)測(cè)試，可借助高速、高清圖像采集設(shè)備，其測(cè)試分辨率有望得到提高。
參考文獻(xiàn)
[1] 林元培．斜拉橋[M]．北京：人民交通出版社，1994.
[2] 張紅娜，王祁.圖像測(cè)量技術(shù)及其應(yīng)用[J].電測(cè)與儀表，2003，451(40)：19-22.
[3] 劉敏.數(shù)字圖像處理技術(shù)在橋梁結(jié)構(gòu)檢測(cè)中的應(yīng)用研究[D].廣州：廣州大學(xué)，2009.
[4] 袁向榮.梁變形檢測(cè)的一維數(shù)字圖像相關(guān)法[J].廣州大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，9(1)：54-56.
[5] 胡朝輝.數(shù)字圖像處理技術(shù)在橋梁結(jié)構(gòu)振動(dòng)測(cè)試中的應(yīng)用研究[D].廣州：廣州大學(xué)，2010.
[6] 廖立平.視頻圖像位移測(cè)試實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)[J].湘潭大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào)，2004，2(26)：88-91.
[7] 孫即祥.圖像分析[M].北京：科學(xué)出版社，2004.
[8] TABATABAI A J，MITCHELL O R.Edge location to subpixel values in digital imagery[J].IEEE-PAMI，1984，6(2)：188-201.
[9] 蘇翼雄，賀忠海，徐可欣，等.利用二次曲線擬合的CCD圖像亞像素提取算法[J].計(jì)量技術(shù)，2003(7)：3-7.
[10] 趙愛(ài)明.基于二次曲線擬合的圖像亞像素邊緣定位算法[J].哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2006，11(3)：68-70.
[11] Fu G K，MOOSA A G.An optical approach to structural displacement measurement and its application[J].Engineering Mechanics，2002，128(5)：511-520.