劉宇飛，樊健生，孔思宇，魏曉晨

(清華大學(xué)土木工程系，清華大學(xué)土木工程安全與耐久教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100084)

結(jié)構(gòu)表面缺損與構(gòu)件變形是既有結(jié)構(gòu)現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)或長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)的重要指標(biāo)，也是安全性評(píng)估、鑒定的重要依據(jù)，典型如混凝土結(jié)構(gòu)表面裂縫、漏筋，鋼結(jié)構(gòu)銹蝕、螺栓脫落，鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件彎曲變形與板材局部屈曲等。在當(dāng)前既有結(jié)構(gòu)檢測(cè)鑒定現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)中：對(duì)表面缺損的檢查仍依賴(lài)于人工接觸式方法，操作費(fèi)時(shí)費(fèi)力，存在測(cè)不準(zhǔn)、高空多、效率低、記不全等缺點(diǎn)，一方面檢查精度與效率低下，另一方面人員作業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)難以控制；對(duì)構(gòu)件變形的測(cè)量仍依賴(lài)于全站儀，難以實(shí)現(xiàn)空間變形的精準(zhǔn)測(cè)量。采用數(shù)字圖像法配合以智能的數(shù)字圖像處理技術(shù)，可有效提升檢查與檢測(cè)的效率、降低作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，相關(guān)研究成為近五年的熱點(diǎn)并逐漸實(shí)現(xiàn)工程應(yīng)用。但是，工程實(shí)踐中暴露出的問(wèn)題，影響了數(shù)字圖像檢測(cè)技術(shù)的推廣應(yīng)用，如定量檢測(cè)中圖像幾何變形修正困難、局部損傷難以在整體結(jié)構(gòu)中定位、無(wú)法測(cè)量鋼結(jié)構(gòu)空間變形等。結(jié)合多視角幾何三維重建法的研究與應(yīng)用，可有效解決上述問(wèn)題，提高數(shù)字圖像法的適用性并擴(kuò)展技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景。本文對(duì)多視角幾何三維重建法識(shí)別結(jié)構(gòu)表面缺損與變形的方法原理與技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行研究與討論。

1 多視角幾何三維重建法

1.1 方法原理

多視角幾何三維重建法(Multi-view geometric 3D scene reconstruction method, 常被簡(jiǎn)稱(chēng)為“多視”)利用數(shù)字圖像進(jìn)行表面三維場(chǎng)景重建，主要原理是基于機(jī)器視角的多視角幾何方法[1?2]。其中，“多視角”表示圖像獲取的要求以及算法執(zhí)行的假設(shè)：用于重建的圖像必須在多個(gè)不同的攝影視角與機(jī)位下拍攝，圖像互有重疊且重疊率不小于50%，環(huán)繞拍攝效果更佳。基于數(shù)字圖像的多視角幾何三維重建不依賴(lài)于物體原始的空間幾何關(guān)系與相對(duì)尺寸信息，也無(wú)需成像時(shí)相機(jī)的空間位置與朝向信息，僅利用原始的數(shù)字圖像與相機(jī)、鏡頭參數(shù)等信息，即可直接還原成像模型、生成相機(jī)空間參數(shù)與三維場(chǎng)景。因此，該方法具有硬件設(shè)備要求低、現(xiàn)場(chǎng)操作簡(jiǎn)便等特點(diǎn)。

多視角幾何三維重建法的成功實(shí)現(xiàn)依賴(lài)于后期算法處理。首先，數(shù)字圖像要經(jīng)過(guò)圖像畸變矯正(Image undistortion)完成預(yù)處理；在此之后，經(jīng)過(guò)特征點(diǎn)識(shí)別(Feature extraction)、特征點(diǎn)匹配(Feature matching)、相機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)(Camera motion estimation)、模型優(yōu)化(Model optimization)、稀疏點(diǎn)云三維重建(Sparse point cloud 3D reconstruction)等步驟，完成運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(Structure from Motion,SfM)運(yùn)算，獲得相機(jī)空間參數(shù)及稀疏三維點(diǎn)云模型。在此基礎(chǔ)上，利用獲得的參數(shù)與模型，進(jìn)行密集三維點(diǎn)云重建(Dense point cloud 3D reconstruction)，獲取密集的三維點(diǎn)云模型。完整的多視角幾何三維重建法步驟見(jiàn)圖1 所示。

圖1 多視角幾何三維重建法步驟Fig. 1 Process of multi-view geometric 3D reconstruction method

多視角幾何三維重建的核心算法是運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)運(yùn)算，運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)運(yùn)算的最重要功能是相機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)。事實(shí)上，多視角幾何算法就是解決相機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)的方法，具體包括了雙視角幾何、三視角幾何、以及多視角幾何等不同情況，其中多視角幾何問(wèn)題可由雙視角幾何與三視角幾何組合來(lái)解決。以雙視角幾何算法為例，待估計(jì)的計(jì)算相機(jī)內(nèi)參主要包括基礎(chǔ)矩陣(Foundation matrix)F與本質(zhì)矩陣(Essential matrix)E，其中基礎(chǔ)矩陣F描述了兩個(gè)相機(jī)成像的極線約束關(guān)系，如圖2 所示的約束三角關(guān)系。圖2 中點(diǎn)O與點(diǎn)O′分別表示參與雙視角幾何計(jì)算的兩個(gè)相機(jī)的空間位置，點(diǎn)A表示某個(gè)匹配的特征點(diǎn)對(duì)的實(shí)際空間位置，點(diǎn)a與點(diǎn)a′分別表示點(diǎn)A在2 個(gè)相機(jī)成像平面上的位置，采用薄透鏡成像模型。由匹配特征點(diǎn)的空間位置約束可以求取基礎(chǔ)矩陣F，數(shù)學(xué)關(guān)系的描述參見(jiàn)式1 所示?；A(chǔ)矩陣F共包括7 個(gè)待定參數(shù)，因此需要最少7 組匹配特征點(diǎn)方可確定F。式中，x與x′分別表示匹配特征點(diǎn)對(duì)的齊次像素坐標(biāo)。

圖2 雙視角幾何的極線幾何約束關(guān)系Fig. 2 Polar line geometric constraint relationship of double-view geometry

本質(zhì)矩陣E是基礎(chǔ)矩陣F在圖像坐標(biāo)系歸一化時(shí)的特征表達(dá)形式，可由式(2)進(jìn)行計(jì)算：

式中，K與K′分別表示兩個(gè)相機(jī)的內(nèi)參矩陣。

基礎(chǔ)矩陣F與本質(zhì)矩陣E是連接匹配特征點(diǎn)到相機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)的橋梁，是雙視角幾何運(yùn)算的核心變量。在三視角幾何中，基礎(chǔ)矩陣由三焦張量(Trifocal tensor)T代替。

1.2 算法實(shí)現(xiàn)

多種算法可實(shí)現(xiàn)多視角幾何三維重建法。以特征點(diǎn)識(shí)別與匹配為例，經(jīng)典方法是哥倫比亞大學(xué)David G.Lowe 教授提出的SIFT (Scale Invariant Feature Transform)[3]方法，其特征描述對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放保持不變，具備所謂的“尺度不變性”；在此基礎(chǔ)上2012 年提出的KAZE 算子[4]擁有相對(duì)更高的匹配率與更好的識(shí)別效率。表1 列出了三維重建的4 個(gè)關(guān)鍵步驟的實(shí)現(xiàn)算法，包含了經(jīng)典方法與相對(duì)更高效的方法。除利用表1 中的算法，基于數(shù)字圖像的多視角幾何三維重建可由多種開(kāi)源或圖形界面應(yīng)用程序系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，如FIT3D toolbox[5]、VisualSFM[6?7]等。

表1 多視角幾何三維重建的實(shí)現(xiàn)方法Table 1 Implementation methods of multi-view geometric 3D reconstruction

過(guò)去數(shù)十年中，基于數(shù)字圖像與多視角幾何的三維重建技術(shù)得到快速發(fā)展[1]，在土木工程領(lǐng)域的應(yīng)用也逐漸被重視。以多視角幾何為基本原理的傾斜攝影技術(shù)，在地表測(cè)繪與三維地理空間建模[13?15]領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。由于三維重建技術(shù)不需要人工靶標(biāo)或拍攝相機(jī)空間位置參數(shù)、可直接生成有一定精度的三維模型，在巨型建筑結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施的快速建模應(yīng)用中表現(xiàn)出較大優(yōu)勢(shì)，典型應(yīng)用包括城市三維數(shù)字建模[16]、施工現(xiàn)場(chǎng)精細(xì)管理[17]等。但是，在既有結(jié)構(gòu)的損傷識(shí)別、檢測(cè)與監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，多視角幾何三維重建技術(shù)目前的應(yīng)用研究較少，可見(jiàn)的文獻(xiàn)報(bào)道主要集中于裂縫識(shí)別[18]等領(lǐng)域。

2 基于三維重建的損傷識(shí)別方法創(chuàng)新

采用多視角幾何三維重建可以獲取待測(cè)物體的表面點(diǎn)云模型以及圖像拍攝時(shí)相機(jī)的空間位置與視角。利用上述信息，可完整恢復(fù)成像模型與場(chǎng)景，為基于數(shù)字圖像法的結(jié)構(gòu)表面損傷與變形的識(shí)別提供有力工具。

2.1 表面投影法解決成像幾何變形與損傷定位

由成像原理和結(jié)構(gòu)表面形狀決定，成像于二維數(shù)字圖像的結(jié)構(gòu)表面缺損通常存在幾何變形，影響數(shù)字圖像法定量檢測(cè)的精度。變形原因有兩類(lèi)：1)當(dāng)拍攝方向或主光軸方向并非正對(duì)待測(cè)物體表面時(shí)，成像的物體呈現(xiàn)近大遠(yuǎn)小的透射變形；2)當(dāng)待測(cè)物體表面幾何形狀非平面，成像后表面損傷會(huì)產(chǎn)生復(fù)雜結(jié)構(gòu)表面投影的幾何變形。上述成像幾何變形會(huì)導(dǎo)致結(jié)構(gòu)表面損傷的分布與形狀發(fā)生變化。以圖3 中裂縫損傷為例，示例1 中相機(jī)A為正對(duì)開(kāi)裂平面的攝影，成像后的裂縫無(wú)明顯變形，除此之外的相機(jī)B以及示例2-4 均存在透視變形；示例2-4 中的開(kāi)裂結(jié)構(gòu)表面分別為多個(gè)表面、曲面以及復(fù)雜表面，攝影圖像中的裂縫會(huì)產(chǎn)生復(fù)雜幾何表面投影變形。在裂縫識(shí)別中，這兩類(lèi)幾何變形不僅影響對(duì)裂縫分布、形狀的測(cè)量，也會(huì)影響對(duì)裂縫寬度與長(zhǎng)度的準(zhǔn)確計(jì)算。

圖3 投影過(guò)程中的幾何變形Fig. 3 Process of crack projection

另一方面，損傷識(shí)別精度與損傷定位的矛盾影響數(shù)字圖像法檢測(cè)的應(yīng)用效率。當(dāng)損傷識(shí)別精度要求較高時(shí)，通常采用近距離拍攝或使用長(zhǎng)焦鏡頭，圖像場(chǎng)景變小，難以定位損傷；當(dāng)希望在全景圖像或整體結(jié)構(gòu)中定位損傷，又需要遠(yuǎn)距離拍攝或使用廣角鏡頭，圖像場(chǎng)景變大，但對(duì)損傷的分辨率降低、細(xì)微損傷無(wú)法識(shí)別。工程實(shí)踐中，在對(duì)大體量工程結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)字圖像法損傷識(shí)別，或使用高倍望遠(yuǎn)鏡、長(zhǎng)焦鏡頭拍攝損傷，單張圖像所包含的場(chǎng)景遠(yuǎn)小于整體結(jié)構(gòu)，均產(chǎn)生損傷定位困難的問(wèn)題。倘若拍攝的圖像中缺乏唯一性標(biāo)記或未準(zhǔn)確記錄拍攝點(diǎn)軸線等位置信息，后期處理將無(wú)法生成損傷分布圖，單純基于二維數(shù)字圖像法的損傷識(shí)別失去意義。

針對(duì)上述兩種工程實(shí)踐問(wèn)題，結(jié)合三維重建模型與場(chǎng)景，提出基于成像原理的損傷投影方法，修正二維數(shù)字圖像的傾斜與深度、完成幾何變形的修正，同時(shí)實(shí)現(xiàn)損傷在整體模型中的定位[18]；具體地，采用多視角幾何三維重建方法，完成結(jié)構(gòu)表面的三維重建，獲得三維點(diǎn)云模型，進(jìn)一步擬合形成結(jié)構(gòu)表面連續(xù)模型；利用多視角幾何三維重建得到的相機(jī)空間參數(shù)(相機(jī)位置與朝向)，還原成像過(guò)程，逆向投影，將二維數(shù)字圖像中識(shí)別得到的表面裂縫等損傷投影至結(jié)構(gòu)表面連續(xù)模型中(如圖4 所示)，將裂縫還原、標(biāo)記于三維模型中，完成裂縫體的形態(tài)修正。如果投影過(guò)程采用了多視角幾何三維重建的結(jié)構(gòu)整體模型，可以實(shí)現(xiàn)損傷在整體模型中的準(zhǔn)確定位，化解損傷識(shí)別精度與損傷定位的矛盾。進(jìn)一步地發(fā)展損傷定位優(yōu)勢(shì)，集成硬件設(shè)備，可實(shí)現(xiàn)損傷的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)。上述操作中，二維數(shù)字圖像的損傷識(shí)別可由數(shù)字圖像處理方法或深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實(shí)現(xiàn)。

圖4 裂縫體投影過(guò)程Fig. 4 Process of crack projection

2.2 逆向工程建模與特征提取識(shí)別幾何變形損傷

基于多視角幾何三維重建獲取的三維點(diǎn)云模型，經(jīng)過(guò)逆向工程建模與特征提取，可實(shí)現(xiàn)構(gòu)件幾何變形損傷的定量檢測(cè)。工程現(xiàn)場(chǎng)獲得結(jié)構(gòu)表面三維模型的方法有多種，表2 對(duì)包含多視角幾何三維重建法在內(nèi)的4 種獲取三維表面模型的常用技術(shù)進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比內(nèi)容包括技術(shù)原理、光源、精度、數(shù)據(jù)格式、現(xiàn)場(chǎng)操作時(shí)長(zhǎng)、操作技能要求、設(shè)備成本等，結(jié)果表明，多視角幾何三維重建法具有現(xiàn)場(chǎng)操作方便、操作技術(shù)要求低、設(shè)備成本低廉等優(yōu)勢(shì)，且相對(duì)而言精度滿足工程要求，在工程實(shí)踐中具有明顯優(yōu)勢(shì)。

表2 獲取三維表面模型的常用技術(shù)Table 2 Commonly-used techniques for obtaining 3D surface models

在獲取稀疏或密集三維點(diǎn)云的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步地，對(duì)點(diǎn)云執(zhí)行降噪、抽稀操作，生成密度適中、精度高的精細(xì)點(diǎn)云模型之后，可進(jìn)行三角形表面網(wǎng)格化建模以得到三角形表面網(wǎng)格模型。三角形表面網(wǎng)格化的重要作用是將離散的點(diǎn)云模型轉(zhuǎn)化為連續(xù)的表面模型[19?20]，為后期三維模型的逆向處理提供重要素材。雖然直接重建得到的點(diǎn)云模型精度可能僅為厘米級(jí)，經(jīng)抽稀、降噪、擬合后提取構(gòu)件幾何特征，精度可進(jìn)一步提升，滿足工程精度要求。

3 應(yīng)用研究①：結(jié)構(gòu)表面裂縫識(shí)別

3.1 結(jié)構(gòu)表面裂縫識(shí)別

基于數(shù)字圖像的結(jié)構(gòu)表面裂縫識(shí)別是當(dāng)前數(shù)字圖像法檢測(cè)應(yīng)用的熱點(diǎn)。采用基于二維數(shù)字圖像處理與深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)圖像中裂縫的識(shí)別，結(jié)合第2.1 節(jié)表面投影方法可進(jìn)一步解決成像幾何變形問(wèn)題。圖5、圖6、圖7 分別展示了結(jié)構(gòu)表面單個(gè)平面、結(jié)構(gòu)表面多個(gè)平面以及結(jié)構(gòu)曲形表面的裂縫投影示例，投影使用的裂縫圖像為1 張或多張。利用上述方法完成裂縫投影后，可得到裂縫體在三維模型中的形態(tài)與參數(shù)，完成裂縫形態(tài)的修正以及裂縫在三維模型中的位置標(biāo)記。進(jìn)一步地，利用投影后的裂縫寬度特征點(diǎn)計(jì)算裂縫寬度，即可得到準(zhǔn)確、無(wú)變形的裂縫參數(shù)。

表3 展示了圖5、圖6、圖7 示例中共計(jì)11個(gè)測(cè)點(diǎn)的裂縫識(shí)別結(jié)果，與人工測(cè)量結(jié)果相比，裂縫寬度識(shí)別結(jié)果的誤差在0%～33%，基本滿足工程應(yīng)用的需求。

圖5 裂縫投影至結(jié)構(gòu)表面單個(gè)平面(試驗(yàn)T1)Fig. 5 Crack projection onto single plane of structural surface (Test T1)

圖6 裂縫投影至結(jié)構(gòu)表面3 個(gè)平面(試驗(yàn)T2)Fig. 6 Crack projection onto three planes of structural surface (Test T2)

圖7 裂縫投影至結(jié)構(gòu)曲形表面(試驗(yàn)T3)Fig. 7 Crack projection onto curved structural surface (Test T3)

表3 裂縫寬度計(jì)算誤差Table 3 Error of crack width calculation

4 應(yīng)用研究②：大型構(gòu)筑物表面損傷定位

大型構(gòu)筑物以及橋梁、隧道、大壩、路面等工程結(jié)構(gòu)的損傷檢查中，單張照片中損傷定位的難度較大，采用第2.1 節(jié)表面投影方法可有效解決該問(wèn)題。以某冷卻塔外壁損傷識(shí)別為例，該冷卻塔塔高70 m，淋水面積2000 m2，為小型自然通風(fēng)淡水冷卻塔，建于20 世紀(jì)70 年代末期，長(zhǎng)期使用后塔筒混凝土出現(xiàn)嚴(yán)重的破損、漏筋等耐久性問(wèn)題，現(xiàn)因改變使用需求須加固改造。結(jié)構(gòu)安全性檢查中，采用多視角幾何三維重建方法，對(duì)塔筒外壁進(jìn)行三維重建。圖像拍攝使用佳能EOS 5D Mark III 相機(jī)，圖像分辨率5760×3840。共使用58 張不同視角環(huán)繞拍攝的圖像完成重建，得到的三維表面模型與成像時(shí)相機(jī)的位置朝向見(jiàn)圖8、圖9 所示，建立了各張圖片與整體三維模型的對(duì)應(yīng)關(guān)系，使得任何一張圖片中標(biāo)記出的損傷都可投影、定位于整體三維模型。本算例以塔外壁模板印格為投影單元，通過(guò)對(duì)模型進(jìn)行展開(kāi)處理，得到塔筒外壁損傷展開(kāi)布置圖(見(jiàn)圖10 所示)，損傷類(lèi)型為混凝土破損與漏筋，網(wǎng)格為模板印格?？梢?jiàn)，耐久性損傷主要出現(xiàn)在塔壁的下半部，損傷分布密集，損傷布置圖將為塔筒耐久性處理的加固設(shè)計(jì)出圖與現(xiàn)場(chǎng)施工提供重要依據(jù)。因此，采用多視角幾何三維重建的數(shù)字圖像檢測(cè)方法可大大提升損傷檢查的效率與準(zhǔn)確度。類(lèi)似應(yīng)用場(chǎng)景還包括大規(guī)范工程結(jié)構(gòu)施工過(guò)程質(zhì)量、安全檢測(cè)與監(jiān)測(cè)[21]等。

圖8 三維模型立面視圖Fig. 8 Elevation view of 3D model

圖9 三維模型俯視圖Fig. 9 Top view of 3D model

圖10 外壁損傷展開(kāi)布置圖(混凝土破損、漏筋)Fig. 10 Damage distribution of outer wall(concrete damage, rebar exposure)

5 應(yīng)用研究③：鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件變形識(shí)別

鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件的幾何變形在工程結(jié)構(gòu)現(xiàn)場(chǎng)檢查中較為常見(jiàn)，典型如網(wǎng)架的桿件彎曲、鋼桁架角鋼局部屈曲等。采用第2.2 節(jié)逆向工程建模與特征提取方法可準(zhǔn)確識(shí)別空間幾何變形損傷。以某體育場(chǎng)空間鋼網(wǎng)格屋蓋為例，采用多視角幾何三維重建法對(duì)其中1 根彎曲變形桿件進(jìn)行變形測(cè)量，圖像拍攝使用佳能EOS 5D Mark III 相機(jī)，圖像分辨率5760×3840，加密拍攝64 張不同視角下的圖像，以此進(jìn)行重建，形成的密集三維點(diǎn)云模型的局部放大圖見(jiàn)圖11 所示。圖中，彎曲桿件清晰可見(jiàn)，點(diǎn)云分布均勻。在點(diǎn)云模型的基礎(chǔ)上執(zhí)行桿件軸心曲線擬合操作，提取準(zhǔn)確的彎曲變形曲線，同時(shí)實(shí)現(xiàn)最大變形撓度的測(cè)量。圖12 展示了提取的彎曲變形與使用全站儀測(cè)量的彎曲變形的結(jié)果比較，可見(jiàn)二者的誤差相差不大，最大撓度的相對(duì)誤差為5.05%，最大撓度所在桿件的軸向坐標(biāo)的相對(duì)偏差為6.89%。事實(shí)上，通過(guò)觀察圖12中全站儀的變形測(cè)量曲線可以發(fā)現(xiàn)，全站儀測(cè)量的曲線并不光滑，與實(shí)際情況不符，原因在于圓形截面鋼管沿軸向并無(wú)明顯特征，全站儀沿軸向測(cè)量過(guò)程難以保持各測(cè)點(diǎn)均在截面中心，測(cè)得的變形曲線很可能是一條折線；相比之下，使用多視角幾何三維重建法直接獲取變形桿件的三維模型，在此基礎(chǔ)上提取的軸心變形曲線則要準(zhǔn)確的多。

圖11 變形桿件區(qū)域的三維重建密集點(diǎn)云模型Fig. 11 Three-dimensional reconstruction model of zone around deformed member

圖12 鋼管軸心變形測(cè)量對(duì)比Fig. 12 Comparison of axial deformation measurements of steel tubular member

6 結(jié)論

多視角幾何三維重建法以運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)為核心算法，通過(guò)特征點(diǎn)識(shí)別、特征點(diǎn)匹配、相機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)、模型優(yōu)化、稀疏點(diǎn)云三維重建等步驟，獲得結(jié)構(gòu)表面三維模型與攝影場(chǎng)景。結(jié)合二維數(shù)字圖像處理與深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法識(shí)別損傷，通過(guò)表面投影法解決成像幾何變形與損傷定位，采用逆向工程建模與特征提取識(shí)別幾何變形，可有效識(shí)別結(jié)構(gòu)表面缺損與變形。方法具有以下應(yīng)用優(yōu)勢(shì)：

(1)在精確定量檢測(cè)中，可實(shí)現(xiàn)透射變形與復(fù)雜結(jié)構(gòu)表面投影的幾何變形的修正，獲取準(zhǔn)確的表面損傷分布、形狀與其它參數(shù)；

(2)在大場(chǎng)景定量檢測(cè)中，可在保持檢測(cè)精度的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)損傷定位，進(jìn)一步生成損傷分布圖；

(3)設(shè)備要求低、可方便快速地重建結(jié)構(gòu)表面模型，重建形成的三維點(diǎn)云模型色彩真實(shí)豐富、點(diǎn)云精度較高，通過(guò)逆向工程建模與特征提取可實(shí)現(xiàn)幾何變形檢測(cè)。

多視角幾何三維重建法在數(shù)字圖像法工程結(jié)構(gòu)檢測(cè)、監(jiān)測(cè)領(lǐng)域具有巨大的發(fā)展?jié)摿εc應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。結(jié)合無(wú)人機(jī)平臺(tái)，可豐富攝影視角、極大提升數(shù)字圖像獲取能力，實(shí)現(xiàn)硬件平臺(tái)與軟件技術(shù)的互補(bǔ)結(jié)合。團(tuán)隊(duì)未來(lái)研究工作將圍繞二者的結(jié)合開(kāi)展結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別研究[22]。