羅仁立， 劉學(xué)增

(1.中國中鐵二院工程集團有限責(zé)任公司，四川成都610031;2.同濟大學(xué)地下建筑與工程系，上海200092)

0 引言

在巖土工程中，邊坡安全問題一直是工程技術(shù)和科研人員關(guān)注的焦點。目前進行邊坡位移監(jiān)測的方法很多，有大地觀測法、儀表觀測法、GPS觀測法、近景攝影測量法等［1-2］。傳統(tǒng)的近景攝影測量被用于監(jiān)測大面積滑坡，通常方法是把兩臺近景攝影儀(攝影經(jīng)緯儀或量測相機)固定安置在兩個不同位置的測點處，同時對滑坡區(qū)觀測點攝影形成立體相對，再利用立體坐標儀測量相片上觀測點的坐標，根據(jù)歷次觀測點坐標的變化，得出邊坡的位移特征。該方法觀測的絕對精度不如某些傳統(tǒng)測量手段，相對精度方面，可以滿足崩滑體處于速變、劇變階段的要求。不過由于設(shè)站容易受到地形限制，內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理工作繁重，專業(yè)化程度要求較高，攝影儀較昂貴等原因使該方法的優(yōu)勢未能充分發(fā)揮出來，造成近景攝影測量在滑坡監(jiān)測中應(yīng)用不是很廣泛的局面。在基于數(shù)碼相機的近景測量上，王成亮［3］使用普通數(shù)碼相機對邊坡建立了準三位和三維控制場，但是還停留在室內(nèi)試驗階段;國外文獻［4］中攝影測量方法能較精確的獲取測點三維空間位移值，于35 m距離可達到1 mm的精度，但該方法對每個測點位置需根據(jù)7張不同位置拍攝的圖像?？紤]各相機內(nèi)方位元素差異，該方法難以在實際應(yīng)用中實施。

在此情況下，本文提出一種廉價、快速、高效、便捷、安全、無量程限制、具有實際應(yīng)用價值的邊坡監(jiān)測方法。本文提出的邊坡監(jiān)測技術(shù)是一種瞬間獲取被測物體大量物理信息和幾何信息的測量手段，采用非量測相機，通用性強，價格大大低于量測相機且達到較高精度，編制程序調(diào)用相機SDK實現(xiàn)自動控制拍照，采用GPS無線網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)拍攝數(shù)據(jù)交換和遠程控制，達到遠程適時控制目的。本文對該技術(shù)進行了理論分析、室內(nèi)試驗、現(xiàn)場試驗和誤差分析，說明其可行性。

1 邊坡自動化數(shù)字照相監(jiān)測系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)組成

固定數(shù)碼相機拍攝小位移物體，位移相對于相機與物體距離可以忽略，所拍攝的照片中兩點的像素距離與這兩點的實際距離始終保持正比關(guān)系。據(jù)此建立比例關(guān)系

式中，δa為標志點實際位移;Da為兩標志實際距離;dp為該兩標志像素距離;δp為標志點像素位移。據(jù)此，在邊坡上埋設(shè)標志點，以標志點位移反映邊坡位移變形，通過數(shù)碼相機適時拍攝標志點，以第一張照片為比例基準，分析比較后續(xù)照片得出邊坡位移。

本系統(tǒng)主要由自動攝影測量設(shè)備和外圍設(shè)備組成。攝影測量設(shè)備包括數(shù)碼相機(佳能G9，1 200萬像素)、標志點、圖像處理用工控機;外圍設(shè)備包括標定板、連接設(shè)備、無線數(shù)傳終端、負責(zé)接收分析數(shù)據(jù)的服務(wù)器等。圖1是系統(tǒng)運行簡要流程圖。首先在邊坡上埋設(shè)標志點，對兩個距離最遠的標志點中心的實際距離進行精確量測，安置相機于邊坡對面固定點，控制相機以一定的時間間隔對邊坡連續(xù)拍照，所獲取照片直接存儲于工控機，對圖像進行識別。識別結(jié)果通過無線數(shù)傳終端上傳至服務(wù)器，對數(shù)據(jù)進行分析，計算位移量和位移變化速度，必要時縮短拍照間隔加強監(jiān)控，并進行預(yù)警，由此實現(xiàn)遠程實時監(jiān)控。

1.2 圖像處理技術(shù)

1.2.1 標志比選

攝影測量的精度主要取決與三個方面，即相機分辨率、標定精度及像點坐標量測精度。像點坐標量測精度是建立在對標志中心的精確識別，進而對標志中心進行量測的。為精確確定標志中心，對標志形式和大小進行方案比選。標志形式選擇應(yīng)結(jié)合獲得標志中心像素位置的圖像處理算法進行選擇，包括:求重心法;邊緣檢測法;圓形輪廓亞像素求圓心法。標志形式初選為:白色正方形，黑白相間方形，黑底白圓(見圖2)。

圖1 系統(tǒng)流程

白色正方形方案采用檢測標志區(qū)域得出區(qū)域內(nèi)像素點總和求出標志的重心，可能與背景對比度不夠，正方形四角會發(fā)生畸變，精度不夠高。黑白相間方形方案利用hough變換找出黑白交界的兩條相互垂直的直線方程，求出交點視作中心點，由于黑白相間中心(即兩直線相交處)會在數(shù)碼相機拍照后發(fā)生失真(見圖3)中心點變?yōu)榘咨弥本€方程有偏差，精度不夠高。

圖2 識別標志圖

黑底白圓方案采用亞像素技術(shù)，相對前兩種方案精度高、適應(yīng)性較強，因此，本文采用此方案。

1.2.2 圖像預(yù)處理

在實際圖像處理過程中，由于硬件、環(huán)境等因素可能造成獲取圖像欠曝、過曝、噪聲過多等問題，不利于標志圖像識別工作，此時需進行圖像預(yù)處理，包括:二值化、去噪、灰度拉伸、插值運算等。例如當(dāng)標志圖像過小，識別算法會造成較大誤差，此時可先使用圖像插值放大算法，然后對其進行識別，求得中心坐標后，比例縮放以附和原坐標。

圖3 黑白相間方形失真

1.2.3 亞像素圖像處理

采用圓心亞像素識別算法對標志圖像進行識別。經(jīng)測試，當(dāng)圓圖像半徑在5～50個像素時識別精度在0.01～0.039像素之間，基本符合理論識別精度［5］，其計算過程分三個步驟實現(xiàn):

(1)運用重心法粗略確定圓心位置與半徑。首先利用matlab將圖像由彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，再利用閾值分割技術(shù)，計算全局閾值，將圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，從圖像中提取黑底白圓標志，計算其重心坐標，由重心到邊緣距離定半徑。

(2)運用亞像素掩模技術(shù)，用構(gòu)造的掩?；趫A心以一定角度(20°)旋轉(zhuǎn)尋找圓邊緣精確位置，得到36組圓邊緣點坐標［6］。圖4中C2圓為掩模，C1圓為待測圓，C2圓與C1圓相交，通過空間矩方法得到兩交點坐標P1、P2，L為P1、P2通過的直線，再通過坐標轉(zhuǎn)換得到在待測圓C1坐標系下P1、P2坐標。

本文中為提高識別精度，采用5組9×9大小矩陣掩模Mi

圖4 OCD法示意

以C2圓心為坐標原點，則掩模與待測圓的空間系數(shù)為

直線L自鉛直方向的轉(zhuǎn)角θ(順時針)為

直線L與掩模距離ρ為

P1點相對水平方向的轉(zhuǎn)角σ為

已知ρ、σ可由極坐標公式求得在C2圓心坐標系下P1、P2坐標，通過坐標轉(zhuǎn)換得出在C1圓心坐標系下P1、P2坐標。

(3)基于尋找到的待測圓邊緣點進行圓的最小二乘擬合［7-8］，得到圓心坐標。設(shè)圓方程為

由最小二乘法

解方程可得圓心亞像素坐標。

由于使用大量圓邊緣點確定圓心，因此該算法對噪聲具有較好的容忍性。

1.3 系統(tǒng)集成

本系統(tǒng)采用VC6.0進行軟件開發(fā)?？紤]到matlab強大的圖像處理功能，采用matlab進行圖像處理開發(fā)。與VC開發(fā)環(huán)境以com組件對接，實現(xiàn)在無matlab環(huán)境下仍可運行。對數(shù)碼相機SDK進行二次開發(fā)，通過計算機固定焦距，控制拍照時間和頻率。服務(wù)器與現(xiàn)場工控機采用GPS無線連接，由程序?qū)崿F(xiàn)拍攝信息自動從工控機傳輸至服務(wù)器和服務(wù)器向工控機發(fā)送控制拍攝間隔時間的指令。由此實現(xiàn)系統(tǒng)的自動化監(jiān)測。

1.4 室內(nèi)測試

室內(nèi)試驗使用標志板(圖5)作為拍攝對象，首先在不同距離對其進行拍攝，然后在同一距離不同時間進行拍攝，并進行精度分析。

如圖5所示，標志板使用了內(nèi)部白色圓直徑分別為100 mm和50 mm大小的標志進行比選。中間兩大圓間距離與下部兩小圓之間距離相等，為290 mm。保持標志板位置不變，移動相機位置令二者間距離從10 m間隔5 m增大到50 m，對其進行拍照，識別各圓心位置并求圓心距離，得到識別結(jié)果如圖6所示。可見，對100 mm圓的識別結(jié)果在前40 m精確而穩(wěn)定，誤差在0.1 mm左右，40 m以上識別結(jié)果不是很穩(wěn)定。在40 m時誤差較大，達到1.3 mm。

分析50 mm直徑圓標志識別誤差較大的原因為該標志過小，在較遠距離(50 m)時其直徑僅占7個像素左右，邊緣較模糊，只是識別結(jié)果偏差較大。在后續(xù)試驗中均選用直徑100 mm圓標志。

固定相機和標志板間距離進行連續(xù)拍攝，并分別識別A、B、C、D 4個大圓，繪制位移曲線如圖7所示。可見，各測點以小幅度波動，從絕對位移曲線來看，波動幅度在1 mm以內(nèi)。從X和Y方向位移曲線可見，位移情況基本上是以0點為中心波動，分布圖形類似正態(tài)分布(圖8)。各測點位移曲線波動不超過1 mm，其方向和大小基本一致，可以看出波動是由相機輕微震動引起，說明運用該系統(tǒng)進行分析，其結(jié)果具有較高穩(wěn)定性。

圖5 測試標志板

圖6 大小圓標志識別結(jié)果

圖7 各測點位移曲線

圖8 X方向位移分布圖

2 工程實例分析

現(xiàn)場試驗選擇在某在建隧道洞口邊坡進行，該邊坡為兩級放坡，表面噴射混凝土進行加固，高約30 m，坡度約70°，相機拍攝距離為50 m左右。將現(xiàn)場試驗用標志板制作為外方內(nèi)圓的黑底白圓標志圖像，黑色輪廓為200 mm×200 mm，中心白色標志圓直徑為100 mm，將標志圖像粘貼于表面平整的木板，于其側(cè)面安設(shè)木棍使其能夠插入泥土中固定。在邊坡旁側(cè)上安設(shè)測點?？紤]該邊坡分兩級修建，將標志點分三級安置于邊坡上，在邊坡頂、底和中間臺階處分別安放，共安置9個標志點。

使用程序控制相機以一定時間間隔進行拍攝，識別各標志點位置，并繪制各標志點相對于第一次中心坐標位置識別結(jié)果的位移情況，如圖9所示。由于測試時間僅持續(xù)了4 h，通過全站儀校核確定該時間段內(nèi)各測點均無明顯位移發(fā)生，而由標志點識別結(jié)果可見，各測點位移值均在上下波動，并且其位移絕對值最大達到3 mm。

由于現(xiàn)場有施工車輛經(jīng)過，加上試驗當(dāng)天有較大自然風(fēng)，相機和標志點均為臨時安放，車輛震動和風(fēng)動力對相機和標志點均有一定影響。上述原因造成現(xiàn)場誤差較大。改進措施主要為:制作相機云臺固定相機;標志點以鋼鐵制作混凝土基座深埋邊坡中;選擇更高精度相機;選擇更合理的圖像處理算法等。

圖9 隧道各測點位移曲線

3 結(jié)論

提出一種基于非量測相機的邊坡運營期監(jiān)測技術(shù)，詳細描述其實施過程，通過室內(nèi)試驗和現(xiàn)場試驗確定其測量精度，并提出改進措施。證明了使用非量測相機借助無線數(shù)傳終端等設(shè)備對邊坡運營期變形測量實現(xiàn)遠程監(jiān)控，拍攝50 m距離精度在2～3 mm，自動化程度較高，實用高效，滿足邊坡運營監(jiān)控要求。

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