基于图像处理技术的连续梁结构振动测试应用研究
利用数字图像边缘检测识别梁的模态参数
利用数字图像边缘检测识别梁的模态参数在数字图像技术不断趋于成熟的过程中，人们开始将其应用于更多的模态参数的检测和识别领域，并以此给工作提供了更多的便利条件。
文章简单的对以简单的USB数码摄像头联合PC作为最基础的视频采集设备，通过采集图像以及对其边缘进行图像检测来获取梁的位移时程曲线，从而了解梁的振型、阻尼比以及固有频率。
标签：数字图像；多项式拟合；模态参数桥梁工程的振动问题通常是采用桥梁振动实验的方式来进行解决的，其所要使用的仪器设备是压电性振动传感器，该种设备的优点非常的明显，即测量的结果比较稳定、测量的数据非常的精确等，但是其本质上还是属于接触式测量，所以在运行的过程中一定要考虑负载效应的相关因素；另外该种传感器同属于点式的检测，因此所检测的数据不够全面，但是整个桥梁的震动状态结构非常的复杂，所以想要更加全面的反映出完整的结构就应该在更多的部位安装传感器，这样才能够实现数据安装的同步。
本次研究的传感器是属于视频图像传感器，相比于传统的传感器设备其能够对整个桥梁的振动状态实时检测，同时捕用考虑任何的负载效应，在测量的过程中其能够根据要求随意调节测量的精度和范围，测量的数据能够自行进行处理非常智能，文章就对桥梁检测过程中数字图像边缘检测识别检测法进行探讨。
1 数字图像边缘检测设备的构成和工作原理数字图像边缘检测设备主要包括三个结构，其一是普通的数码摄像机（本次研究的摄像机像素为700万，能够检测的范围为1.7m长，检测过程中能够控制的梁的变形精度为0.05像素），微型电脑和MATLAB软件等。
通过摄像图来获取数字视频，通过图像边缘检测技术的应用来获取简支梁模型的自由振动相应信号，最后采用模态分析对模态参数进行识别，通过验证表明该种方法对于工程桥梁那种大幅值和低频结构的震动检测非常的适用。
2 梁变形检测的一维ED法如今在大型工程结构变形的检测中所使用的数字图像检测主要有边缘检测法（ED）和数字图像相关法（DIC）。
图像处理技术在混凝土桥梁裂缝检测中的应用研究
图像处理技术在混凝土桥梁裂缝检测中的应用研究周传林【摘要】通过设置裂缝提取流程,经过灰度化、图形增强、空间滤波以及灰度阈值分割等裂缝图像预处理技术,对桥梁裂缝检测图像进行特征提取,并作出判断,避免了将干扰物误认为裂缝目标的现象.实践证明:这种方法对提取桥梁检测图像中的裂缝是准确有效的.【期刊名称】《筑路机械与施工机械化》【年(卷),期】2014(031)002【总页数】5页(P74-77,80)【关键词】图像处理;桥梁检测;监测分析;裂缝提取【作者】周传林【作者单位】南京交通职业技术学院,江苏南京211188【正文语种】中文【中图分类】U445.70 引言混凝土桥梁在投入使用后，会不可避免地遭遇各种自然力的影响，如大风、雨雪、地震及冰冻等的侵蚀，随着时间的增加，还可能遭受超载、撞击等人为因素的损坏。
这些损坏的表现形式多样，如混凝土碳化、破损开裂、钢筋锈蚀、支座脱空和变形等，日积月累，混凝土将出现分层与破裂，继而引发坍塌等恶性事故，造成巨大的经济损失和人员伤亡。
据统计，有90%以上的混凝土桥梁损坏是由裂缝引起的。
工程实践和理论分析表明，几乎所有的混凝土构件均存在裂缝，只是有些裂缝很细，肉眼看不见（小于0.05mm）。
这种细微的裂缝一般对结构的正常使用无大的危害，可允许其存在，但有些裂缝在荷载或外界物理、化学因素的作用下，会不断产生并扩展，形成贯穿缝、深缝。
混凝土桥梁中0.3 mm以上的裂缝会直接破坏结构的整体性，引起混凝土碳化、保护层剥落和钢筋腐蚀，在桥梁内部形成力学间断面，使桥梁承载能力大为降低，严重时甚至发生垮塌事故，危害结构的正常使用。
因此，采取有效手段对桥梁裂缝进行监测、预防和控制，对确保公共交通的安全和正常运行起着十分重要的作用，长期以来已受到了国内外学术界、工程界的广泛关注。
1 国内外桥梁裂缝检测技术现状分析1.1 国内外桥梁裂缝检测的主要方法1.1.1 人工检测人工检测主要是指检测人员用望远镜等工具远距离观察桥梁结构面，或者利用搭设的支架平台用肉眼近距离检测桥底裂缝的方式。
基于图像技术的桥梁拉索振动测试方法
ｎ ｓ ｉ ｇ ｐ ｇｍ ｔ ｄａ ｐｉ ｏ ｇｒｈ Ｔ ｅ ａ ｄ ｉ ｓ ｆ ｉ ａ ｅ ｉａ ａ ｄｕｉ ａｅｍ ｐ ｉ ｅ ｏ ｄｏ ｔ ａ ｆ ｗ ａ ｏ ｔｍ． ｅｆ ｌ ｖ ｉ ｔ ｇｔ ｔｏ ｒ ｅｃ ｌ ｖ ｒ— ｇ ｎ ｍ ａ ｎ ｈ ｎ ｃ ｌ ｌ ｉ ｌ ｈ ｉ ｄ ｌ ａ ｎ ｅｓ ｂ ｄ ｂ ｂ ｇ
振动相对较小 且采用较大焦距进 行摄 录时 ， 上述两个条件 即
可满足。
２ 图像பைடு நூலகம்光 流 分 析
成功将 其应用在桥梁动位移测试 中。
１ 拉 索 振 动 的 图像 映 射 技 术
本文 主要考虑最为常规 的拉索 面内振动 的测 试情况 ， 故
图像分析 中的点对应分析问题是本方法的关键 。 文采 本 用计算机视觉领域 的光流分析方法来解决上述问题 。 光流是 指图像像 素灰度的速度变化 。 如图 １ 所示 ， 索的 一节段 在 拉 图像域中从 时刻 ｔ 运动 到 ｔ， 设 图像域 中拉索 节段 的像 。 ：假
拉索上任意一点在振动中仅为沿着垂直于拉索弦方 向的一维
振动 。定义拉索表面一点在三维空 间域和二维图像 （ 视频 ） 域 中的振动轨迹分别为 Ｓ ｔ ｓ ｔ ， 中 ｔ 时问。 于常规 （）和 （ ）其 为 对 的中心投影相机来说 ， Ｓ和 ｓ 之问存在如下映射关系 ：
… ＰＭ ， Ｐ ＝
７ ６
低
温
建
筑
技
术
２Ｏ Ｏ ９年第 ｌ （ Ｏ期 总第 １６期 ） ３
基 于 图 像 技 术 的 桥 梁 拉 索 振 动 测 试 方 法
郭普 玲
（ 济 大 学建 筑 设 计 研 究院 ． 上 海 同 ２０９ ） Ｏ ０ ２
数字图像技术在三等跨连续梁振动分析中的运用
数字图像技术在三等跨连续梁振动分析中的运用董湘婉;袁向荣;任张晨;徐旻杰;刘辉【摘要】In order to demonstrate the reliability and accuracy of the natural frequency and vibration mode of the three-span continuous beam measured by video image method,the vibration video of three-span continuous beam is recorded by video recording equipment,decomposed into a series of images by Matlab software,and use polynomial fitting program making the edge get to the sub-pixel level,obtaining the time history of the points on the beam and performing the modal analysis finally.Then the first three frequencies of the obtained beam and the results obtained by the traditional detection method are compared with the results obtained by analysis of the model by finite element software respectively.The results show that the video image method is effective and reliable to measure the natural frequency and mode of the three-span continuous beam,and is closer to the theoretical calculation than the traditional bridge inspection.%为了论证视频图像法实测三等跨连续梁固有频率和振型的可靠性及精确性,使用视频录制设备录制三等跨连续梁的振动视频,通过Matlab将其分解成一系列图像,并运用多项式拟合程序将边缘精确到其亚像素级别,得到梁上各点的时间历程,最后进行模态分析.将得到的梁的前3阶频率和振型和通过传统检测方法测得的结果,分别与有限元软件建立模型进行模态分析所得到的结果进行误差对比.结果显示视频图像法对测量三等跨连续梁的固有频率及振型是有效可靠的,而且比传统桥梁检测方法更接近理论计算结果.【期刊名称】《实验室研究与探索》【年(卷),期】2018(037)003【总页数】3页(P14-16)【关键词】三等跨连续梁;亚像素识别;视频图像技术;模态分析【作者】董湘婉;袁向荣;任张晨;徐旻杰;刘辉【作者单位】广州大学土木工程学院,广州510006;广州大学土木工程学院,广州510006;广州大学土木工程学院,广州510006;广州大学土木工程学院,广州510006;广州大学土木工程学院,广州510006【正文语种】中文【中图分类】U441.30 引言桥梁检测是关系着正确的评价桥梁的运行情况和通行能力的准确性的重要基础工作[1]。
基于计算机视觉的结构振动鲁棒识别
基于计算机视觉的结构振动鲁棒识别基于计算机视觉的结构振动鲁棒识别随着科技的不断发展，计算机视觉技术在各个领域中得到了广泛的应用。
其中，基于计算机视觉的结构振动鲁棒识别技术在工程领域中具有重要的意义。
本文将深入探讨该技术的原理、应用以及未来的发展趋势。
结构振动是指建筑物、机械设备等物体在受到外部激励时所产生的振动现象。
结构振动的特征参数包括频率、幅值、相位等信息，通过对这些信息进行准确的识别和分析，可以帮助我们对结构物的状态进行评估和监测，起到防灾减灾的作用。
而计算机视觉技术则是通过数字图像或视频的处理和分析，实现对物体特征的提取与识别。
因此，将计算机视觉技术应用于结构振动的识别是一种创新而有前景的研究方向。
在结构振动鲁棒识别技术中，数据采集是一个关键的步骤。
通常，我们会通过传感器等设备来获取结构振动信号。
对于大型建筑物或桥梁等复杂结构，会在不同位置上布置多个传感器以获取更全面的振动数据。
这些数据通常以数字信号的形式进行存储和传输。
接下来的一个关键步骤是对所采集到的振动信号进行预处理。
由于现实问题中振动信号会受到各种噪声和干扰的影响，因此需要进行去噪和滤波的处理。
对于一维振动信号，可以利用数字滤波器对高频和低频的噪声进行滤除。
对于二维振动信号（如图像），可以采用图像增强和边缘检测技术来提高信号的质量。
经过预处理后，需要对振动信号进行特征提取。
特征提取是将复杂的振动信号转化为一组能够表征其内在特性的简洁的数学描述。
常用的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换、时频分析等。
这些方法可以将信号从时域转换到频域或时频域，并通过提取信号的频率、幅值等特征来描述结构的振动状态。
在特征提取之后，接下来则是利用计算机视觉技术来进行振动信号的识别。
最常见的是采用分类算法，将特征向量与预先训练好的模型进行比对，从而将振动信号归属于不同的结构状态或故障类型。
常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
图像测量技术在桥梁变形检测中的应用研究
函数 与 阶跃 函数 的 卷 积 为 边 缘 灰 度 强 度 估 计 的方 法 ｐ ，ｔ ｎ 潘兵 等 人 先 后 也对 基 于亚 像 素 的数 字 Ｓｔ 、 ｏ
相关 检测方 法进 行 了大量 研究 Ｊ 。
法首先对桥 梁结构 表 面灰度 图像 进 行 插值 运 算 ， 然
后利 用经典边 缘检 测 算子检 测结构 变形 。通过仿 真
收稿 日期 ：０９— ７—２ ２０ ０ ０
基 金项 目： 州 市 高 校 科技 项 目（２ ５ ） 广 ６０ ２
图 １ 图 像 缩 放 中 的 插 值 和重 采样
１ １ 最 近邻 插值 ．
最近邻插值 ， 又称为零阶插值算法 ， 该插值方法 令 输 出像素 的灰度 值 等于离 它所 映射 的位 置最 近的 像 素 的灰 度值 ， 计算 简单 ， 有考虑其 它相邻 像素 的 没 影响， 采样 后 的图像 灰度值 有 明显 的不连续性 ， 图像
１ 数字 图像插值算法
由于 图像 像素 的灰 度值 是 离散 的 ， 因此 一 般 的
处理 方法 是对 原来在 整数 点坐标 一 的像 素值进 行插 ｌ － ＿ 值生 成 细化的 曲线 （ ） 然后在插 值 曲线 （ ） 面 ， 面 上重
新采 样 以获 得 放 大 或 缩 小 的 图像 像 素 点 的灰 度 值
关键词 ： 字 图像 处理 ； 缘检 测 ； 素 ； 数 边 像 插值
中 图分 类号 ：４ ５ Ｕ ４ 文献标识 码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ９８ ８ （０ ９ ０ － ０ －４ １ ０ －９ ４ ２ ０ ） ４０ ５０ ０
０ 引言
桥梁 是 公路 的重要 组 成部 分 ， 国每年 建设 大 我 量 的公路桥 梁 ， 是 ， 梁 建 成通 车 以后 ， 着时 间 但 桥 随 的推 移 ， 种种 因 素会 使 桥 梁 安 全度 有 所 下 降。为 了 保证 现有桥 的安 全运 营 ， 可 能 延 长其 安 全使 用 年 尽 限， 应对 现有 桥梁 进行检 测评估 ， 了解其安 全状况 和
图像处理技术在大梁装配孔自动检测中的应用
需求越来越高 ， 更新换 代 的速度 很快 。 目前 国内大
梁装配孔 的检测仍 由人 工 目测 的方法来 完成 ， 由于
该方法生产效率低 、 动强度大 ， 劳 易产 生丢孔现 象 。 为提高劳 动 生产 率 ， 中采 用计 算 机 图像 处 理 方 文 法 ， Ｃ Ｄ摄像机拍 摄 的图像 传输 到计 算机 ， 把 Ｃ 并对
摘
要 ：采用一种基 于计算机图像处理的方法 。 由 Ｃ Ｄ摄 像机采集 到 的多 幅 图像 ， 合 图像 拼接 、 对 Ｃ 结 阈值分
割、 特征提取 和模式 识别等算法进行处理和分析 。 最终实现 了对大梁 装配孔质量 的 自动识别 。实践 证明 了这
种方法 的快速性与实用性 。
关 键词 ：图 像拼 接 ；阈值 分 割 ；特 征 提 取
完 整 的图像 ， 是 实 现 在 线 检 测 的关 键 。文 中采 这 用基于 特征 的 图像 拼 接 算 法 ， 是通 过 特 征 点 ］就 的梯度 等信 息 ， 定一 组最 佳 的特 征匹 配 ， 确 利用 这
一
２ 图像 处 理
通过 Ｃ Ｄ摄 像机 实时 采集 到 的图像 ， Ｃ 由于 摄 像 头 的性 能 、 现场 光 照强 度 以及 大 梁 表 面的 粗 糙
至计 算机处 理 。实 验 系统 开发 的软件 平 台是 Ｍｉ —
ｃ ｏ ｏ ｔＶｉｕ ｌ ｒ ｓ ｆ ｓ ａ Ｃ十 十 ６ ０。 ．
用 Ｃ Ｄ摄 像机 对 图像 采集 和测 量时 ， Ｃ 由于汽
车大梁 面积 比摄 像 机 视 场要 大 ， 要通 过 摄 像机 就 对 目标进 行连 续 拍 摄 ， 采 用 图像 拼 接技 术 拼 成 再
Ｘ 一 Ｍ Ｘ
一种基于视频图像的结构振动分析方法及装置[发明专利]
专利名称：一种基于视频图像的结构振动分析方法及装置专利类型：发明专利
发明人：张昭,齐翼,周立宪,刘胜春,张暕,刘臻,李军辉
申请号：CN202110012614.1
申请日：20210106
公开号：CN112686879A
公开日：
20210420
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于视频图像的结构振动分析方法及装置，包括：逐帧获取待测物沿振动方向振动的视频图像，并将各帧视频图像转化为灰度图像，截取各帧灰度图像的指定区域，并计算所述各帧灰度图像的指定区域中的最大像素值，根据所述各帧灰度图像的指定区域中的最大像素值分析待测物的振动频率和/或振动幅值，其中，所述各帧灰度图像的指定区域在各帧灰度图像上的位置相同且均包含待测物振动方向上边界及所述边界邻域的一列像素点。
本发明提供的技术方案通过截取的待测物沿振动方向振动的视频图像的灰度图像对应的真实像素值，可以准确的分析得到待测物的振动频率和/或振动幅值，且计算量小、速度快。
申请人：中国电力科学研究院有限公司,国网河南省电力公司电力科学研究院,国家电网有限公司地址：100192 北京市海淀区清河小营东路15号
国籍：CN
代理机构：北京安博达知识产权代理有限公司
代理人：徐国文
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采用数字图像边缘检测法进行梁变形检测及破损识别
摘
要： 采用 数字 照相机采集简支梁在各种变形状 态下 的图像 ， 在图像中 ， 用多项式 函数拟合 梁边 缘 的灰 度变化 曲
线， 由曲线的一阶导数 以亚像素精度识别边缘位置 ， 由梁在各 种变形状 态下的边缘 位置获得 梁的变形 曲线 。由 曲 线 的二 阶导数计算梁 的应变 ， 由应变 的变化识别梁的破损。 关键 词 ： 结构变形检测 ； 破损识别 ； 数字 图像法 ； 边缘检测 ； 曲线拟合
ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｏ ｂ ｔ ｉｎ ａ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｂ ｅ ａ ｍ．Ｔ ｈｅ ｄ ａ ｍａ ｇ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｂ ｅ ａ ｍ ｉ ｓ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｓ ．
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔ ｈ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｐ ｌ ｙ ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ ｅ ｄ ｂ ｅ ａ ｍ ｉ ｎ ｄ ｉ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ａ ｒ ｅ ｃ ａ ｐ ｔ ｕ ｒ ｅ ｄ ｂ ｙ ｄ ｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ ｃ ａ ｍｅ ｒ ａ ． Ｔ ｈ ｅ ｇ ｒ ｅ ｙ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｂ ｅ ａ ｍ
四川建筑科学研究
Ｓ ｉ ｃ ｈ ｕ ａ ｎ Ｂ ｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ
第３ ９卷
第ｌ 期
２ ０ １ ３年 ２月
采用数字 图像边缘检测法进 行梁变形检测及破损识别
袁 向荣 ， 刘 敏， 蔡卡宏
（ 广州大学 土木工程学 院， 广东 广 州 ５ １ ０ ０ ０ ６ ）
０ 引 言
为了保证 现有结构 的安全使用， 尽可能延 长其 服务年限 ， 对现有结构进行检测评估是必不可少 的。 在现有的结构检测 中， 常用的检测是用水准仪或百 分表检测挠度 ， 用振弦式或电阻式应变计检测应变。 这类常规检测手段 的缺点是测点少且均为接触式。 相对传统检测 ， 图像测量技术的优点是一致性 、 精确 性、 重复性 、 空间高密度测量 、 非接触式 、 无损耗等。 图像测量结构 的变形 ， 是采用数字照相机采集结构
基于图像处理技术的结构多维振动测试研究
安徽建筑中图分类号：TU317文献标识码：A文章编号：1007-7359（2023）6-0065-03DOI:10.16330/ki.1007-7359.2023.6.0240引言结构的运动是多维的，以建筑结构为例，结构本身受到带有转动分量荷载作用时，结构有转动响应，即便是单方向平动激励，结构平面布置不规则也会产生非常显著的扭转效应。
从典型的地震破坏来看，扭转破坏在某些情况下会非常显著，如在1972年尼加拉瓜地震中，两幢结构分布不同的高层建筑受到的损害程度是完全不同的，其中采用具有抗扭结构的对称外框内筒结构的1座18层大厦只受到轻微破坏，而另外1座15层中央银行大厦因楼梯、电梯间和砌体填充墙集中布置在平面一端而遭到严重破坏[1]；2008年汶川地震因结构平面布置不规则而扭转破坏的建筑有很多。
因此，进行多维振动测试具有重要的意义。
传统的测试技术已经比较成熟，并且成功运动多年，如最新的主动基础隔震控制试验[2]，也是采用传统的测试手段。
但是传统的测试手段也有局限性，传统的测试技术大多是将传感器直接粘贴在被测结构上进行测量，如位移传感器和加速度传感器等。
但当结构物的空间运动包含转动效应时，位移传感器的测杆将发生侧偏，因而无法给出正确结果，同时加速度传感器测得的数据也不是真正X 方向或Y 方向的加速度。
基于此，本文开发了一种基于数字图像处理技术的结构多维振动测试系统，并针对上述问题进行了研究。
1多维振动测试系统1.1系统组成和原理该系统主要由三个部分组成，硬件系统、软件系统和被测试结构模型。
其中图像采集系统是硬件系统的关键组成部分，图像采集系统包括摄像机和视频采集卡；软件系统包括计算机操作系统和自编C#测试程序，C#测试程序可以进行视频采集、摄像机标定、坐标换算和信息储存输出等功能。
多维振动测试系统组成如图1所示。
在被测试结构模型运动目标上面安装三个激光发射器，激光器投射出的激光束在相关投影屏上形成的激光靶点随着结构运动而运动；再通过自编C#测试程序控制图像采集系统进行图像的采集和识别，获得激光靶点坐标信息，实现运动信息视频采集和图像识别；最后基于几何学原理进行反算来获得结构目标运动信息，实现运动信息坐标换算和储存输出。
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第 ８期
唐爱红 ： 历史教学要积极开展德育教育
７ ９
发展和社会的要求 ， 不断丰富和发展民族精神。 只有加强对历史和传统的教育 ， 才会对 自己民 族、 国家、 文化产生较强 的认 同感 ， 才能担负起 民族
握 中 国历史 发展 的脉 络 和趋 势 ， 才能理性地审视 自
刘 超
（ 广州大学 市政技术学院 ， 广东 广州 ５ １ ０ ５ ０ ０ ）
摘
要： 采用普通 Ｕ Ｓ Ｂ 摄 像头和 Ｐ Ｃ 机作为硬件采集 图像 ， 利用 Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ 软件编制相关程序实施 了视频采集及分解 、 图
像 预处理、 图像计算 、 信号分析 ４ 个模块 的程序运行 ， 进行 了连续梁模型的振动试验 ， 识别 了连续 梁模 型的 固有频率 、
取
测
频 谱 分 析
参 结 数 果 识 输 别 出
图 １ 振 动 测 试 流 程
运用经典边缘检测算 子 进行边缘检测 只能 提取整像素精度的位移 ， 而实际工程 中测量精度的 要求逐步提高 ， 显然整像 素级精度的边缘检测 已不
合边缘附近的灰度变化情况 ， 这个多项式函数如下 ： ， （ ｚ ） ＝ Ｃ 。 ＋ Ｃ ｌ Ｚ ＋ ￣ ２ Ｚ ＋ …＋ ｃ “ 式 中： 边缘处像素点的位置；
测试方法（ 如加速度计 、 线性位移计） 的诸多优点。
规振动测试相比， 该方法与被测结构无需接触、 精度
高、 重复可比性好 、 便捷快速 、 设备投入小 ， 近年来发
展 迅速 。
１ 振动测试系统简介
视频实质上是 由一系列图像组成 ， 通过对视频 进行分解得 到 了一组关 于结构振动过 程的 图像序 列， 通过边缘检测算法获得每帧 图像边缘 之间的变 形信息 ， 也就是获得了对应时刻的结构 的振动位移。 本文 的振动测试主要分为四个步骤 ： 图像采集 、 图像 预处理 、 从图像 中提取动态位 移、 模态参 数识别计 算 。具体 测 试流程 如 图 ｌ 所示。
全 的人 格 ， 才 能抓 住机 遇 ， 迎接挑战。
在 中学历史教学中贯彻道德教育 ， 既符合历史 学科特点， 也符合学生心理特点 ， 同时也体现 了新一
轮课程改革的 目标。作 为一名历史教师 ， 只有深刻 认识德育教育的重要价值和意义 ， 并把德育教育贯 穿到历史教育的全过程 中， 才能完成历史教育的职 责和使命 。让学生了解熟悉祖国的历史和文化 ， 感 受民族的优 良道德传统 ， 淳厚 民风和崇高气节 ， 学习
第３ ０卷
第 ８期
— —
甘 肃科技 ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
Ｇａ ｎ ｓ ｕ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ
— —
． ３ Ｏ Ⅳ ０ ． ８
Ａ ｐ ｒ ． ２ ０ １ ４
２ ０ １ ４年 ４月
基 于 图像 处 理 技 术 的连 续 梁 结 构 振 动 测试 应 用 研 究
笔者利用普通数字摄像头与 Ｐ Ｃ机作为硬件设 备并结合 Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ软件进行振动测试 ， 利用多项式 拟合边缘灰度曲线的边缘检测技术能够达到亚像素 精度 ， 并将其作为本文视频图像振动测试技术中的 图像处理算法 ， 进行了连续梁模型的振动实验 ， 通过 试验室连续梁模型的振动测试 ， 识别了连续梁模型
我， 塑造出具有全球意识和强烈社会 责任感 与历史
振兴的重担。中华 民族 是一个多灾多难 的民族 ， 需 要我们牢记历史 ， 不忘 国耻 ， 增强忧患意识 ， 应该大
力弘扬 民族精神 ， 强调 民族意识 ， 增强学生对家园、 祖国和民族等身份符号的情感接受和理性认 同， 强
使命感的现代公 民。只有加强德育教育 ， 完善其人 格， 使其形成正确 的世界观、 人生观 、 价值观 ， 形成健
能达到测量 的要求。因此出现了许多达到亚像素精
度 的边 缘 检 测 方 法 ， 经 常 用 到 的 如 多项 式 拟 合
， 一 — 像 素点 处的灰度值 ；
、
ｃ ０ …ｃ ——多项式中的待定系数 ， 可通过边缘
法 Ｊ 、 灰度矩 亚像 素算 法、 二次 曲线拟合 法和高斯
曲面插值法等。尤其是多项式拟合法便于理解 ， 计 算方便而且定位精度较高。 基 于多项式拟合法的边缘检测是亚像素精度边
的自振频率 、 阻尼 比与振型 ， 为进一步应用于桥梁结 构物的实际振动测量 中提供 了参考 ， 不仅验证了该 方法的可靠性 ， 同时也显示 了其相对于传统动位移
过采集视频获取 图像 信息 ， 利用 图像处理技术处理 图像而获取被测对象的振动轨迹场 ， 然后对获得的 振动轨迹场进行频谱 分析获得 振动参数…。与常
化学生的民族价值观和民族责任感 ； 增强学生民族
自尊心和 自豪感 ， 增强民族融合力 、 凝聚力和强大的
阻尼比与振型， 比较 Ｄ ａ ｓ ｐ 系统的模态参数识别结果 ， 论证了数字图像测量技术进行参数识别的可靠性和精确性。
关键词 ： 模态参数 ； 振 动测试 ； 多项 式拟合 ； 边缘检测 ； 连续 梁 ； Ｄ Ａ Ｓ Ｐ
中图分类号 ： Ｕ ４ ４ ５
．
数字图像处理技术用于振动测试 的原理是 ： 通
视 频 采 集 模 块
创
设
视 频 分 锵 模 块Ｈ
提
取
图 像 批 处 理 模 块 卜 — 信 号 分 析 模 块
预
采
文
边 位
缘 检
建
对 象
集 参 视 数 频
置
处 存 理 像 储
图
件
移
提
缘 检 测方 法 的一 种 引。找 到 一 个 多 项 式 函数 来 拟
数法求解。 采用多项式拟合法识别出变形前后两幅图像对 应的边缘点位置， 则各个像素点 位移即为 （ ｉ ） ＝
一 ， 这 里求 得 的位移单 位是 像 素 ， 通 过 标 定将 结构