（机械电子工程专业论文）地铁隧道形变检测的数字图像处理技术应用.pdf

摘要 摘要 随着我国城市轨道交通建设的不断发展，地铁隧道安全成为社会广泛关注 的问题。地铁运营阶段因时问跨度大、影响因素复杂、一旦隧道发生变形，有 可能会影响到地铁安全运营，留下安全隐患。沩了能够对地铁隧道的安全状况 进行实时监测，并根据地铁隧道变形的渐变性和长期性，本文研究建立立体影 像传感器网络，实时采集地铁隧道的图像数据，并利用数字图像处理技术进行 分析处理。通过对处理数据进行时间及空间的融合，实现隧道变形的网络发布 并建立隧道变形预警机制。本文基于大量理论和实验基础，并结合上海科委资 助项目：“地铁隧道变形自动监测系统研究”课题，对设计地铁隧道变形自动监 测系统进行了初步研究分析。 体文首先讨论研究了系统整体框架的设计，分析了该监测系统的功能组成 以及硬件选择，并从理论上研究了图像采集的方法以及采集流程。针对所采集 的数据，利用数字图像处理中的预处理技术，对模拟隧道图像数据进行预处理 以提高图像质量。本论文通过大量的实验和仿真分析，研究了几种不同的处理 算法及其效果，根据隧道内的实际环境选择合适的处理方法，能够有效地消除 图像上的干扰及噪声，提高图像质量。再利用包括阈值分割，形态学等图像处 理技术，有效提取并识别图像上的有用部分，并利用最小二乘法的数学理论， 拟合出图像上目标物体的精确位置。通过对比不同时刻处理得到的目标物体位 置，比较其位移量，从而计算出隧道的相对变形量，传输给站级上位机。本论 文最后讨论了系统的串口通信模式，设计系统通讯协议，并进行软硬件的初步 设计。 由于该监测系统需要较高的精度，本文从理论上分析了几种误差来源，研 究误差的产生原因，并结合理论和实验，从硬件上和软件上提出了几种减小误 差的方式，实验结果证明采用合适的计算方法和硬件设计，能够有效提高系统 精度。 为了仿真模拟真实系统，f 本论文搭建实验摄像头和数据后处理平台以完成 整套变形监测的操作，实验结果很好地证明了该测量监测方法的可行性和有效 性，为实际项目的开展和实施提供了可靠的理论依据和实验方法，为系统运行 的可靠性和高精度提供新的思路o 摘要 关键词：隧道，图像处理，变形，圆心，精度 a b s t r a c t a b s t r a c t a st h ed e v e l o p m e n to ft h er a i lt r a n s p o r t a t i o ni nt h ec i t y , t h es a f e t yo fw h i c h b e c o m et h et o p i co ft h es o c i e t y b e c a u s eo fi t sl o n gt e r ma n da l lk i n d so ff a c t o r w h i c hw o u l dd od a m a g et oi t ，o n c et h es u b w a yt u n n e lh a v ea n yd e f o r m a t i o n ，i tw i l l d oh a r mt ot h es o c i e t y t om o n i t o rt h es a f e t yc o n d i t i o no ft h es u b w a yt u n n e l ，a n d a c c o r d i n gt ot h eg r a d i e n tc h a n g ea n ds e c u l a ro ft h es u b w a yt u n n e l ，t h i sp a p e rd e c i d e s t ob u i l dac c ds e n s o rn e t w o r kt oc o l l e c tt h ep i c t u r e so fs u b w a yt u n n e la n da n a l y s e t h e mb yd i g i t a li m a g ep r o c e s s t h e nr e l e a s et h ec o n d i t i o no ft h et u n n e li nt h ew e b a n db u i l dt h ew a r n i n gs y s t e m w eh a v eg a t h e r e dm a n yi n f o r m a t i o na n dt e c h n o l o g y , b e s i d e s ；w ea r es u p p o r t e db ys h a n g h a it e c h n i c a lc o m m i r e e ，b a s e do nt h ep r o j e c t ： “r e s e a r c ho fd e f o r m a t i o no fs u b w a yt u n n e lm o n i t o r i n gs y s t e m ” i nt h eb e g i n n i n g , t h i sp a p e rd i s c u s s e st h es t r u c t u r eo ft h es y s t e m , g i v i n gs o m e i n f o r m a t i o na b o u tt h eh a r d w a r ea n ds o f t w a r eu s e di n t h i ss y s t e ma n dr e s e a r c h st h e m e t h o do fi m a g ea c q u i s i t i o n t h e nt h i sp a p e rr e s e a r c h sh o wt ou s ed i g i t a li m a g e p r o c e s st ow e a k e nt h en o i s ei nt h ep i c t u r e sa n da d v a n c e ss o m em e t h o d sw h i c hc a l l e f f e c t i v e l yl o w e rt h en o i s e c h o o s i n gt h es u i t a b l em e t h o da c c o r d i n gt ot h ea c t u a l e n v i r o n m e n t , t h eq u a l i t yo ft h ed a t aw i l lb ei m p r o v e d a f t e rt h a t ，t h ep a p e rd i s c u s s e s s o m em e a s u r e si n c l u d i n ga d a p t i v et h r e s h o l d ，m o r p h o l o g y , a n dl e a s ts q u a r em e t h o d t oc a l c u l a t et h ep o s i t i o no ft h et a r g e to b j e c ti nt h ep i c t u r e t h e nw ec a nc o m p a r et h e d i f f e r e n c eb e t w e e nt h ep o s i t i o n sf r o md i f f e r e n tt i m ea n dg e tt h ed e f o r m a t i o no ft h e s u b w a yt u n n e l a tt h ee n d ，t h i sp a p e rd i s c u s s e sh o wt ot r a n s m i tt h ed a t ab e t w e e n s y s t e ma n du p p e rm o n i t o r a c c o r d i n gt ot h ep r e c i s i o nr e q i r e m e n to ft h es y s t e m ，t h i sp a p e ra n a l y s e st h e s o u r c e so ft h ee r r o ra n dr e s e a r c hh o wt om i n i m i z et h ee r r o rb yi m p r o v i n gt h e h a r d w a r ea n ds o f t w a r e t h er e s u l to ft h ee x p e r i m e n tt e s t i f i e dt h ef e a s i b i l i t ya n d v a l i d i t yo ft h es y s t e m t os i m u l a t et h er e a ls y s t e m ，t h i sp a p e rb u i l d st h ec c dc a m e r aa n dt h ed a t a p r o c e s sp l a t f o r m t h ee x p e r i m e n td a t af r o mi tp r o v e st h er e a ls y s t e mw i l lw o r k a b s t r a c t s m o o t h l ya n de f f e c t i v e l yn o to n l yf r o mt h et h e o r yb u ta l s of r o mt h er e a le x p e r i m e n t t h i sp a p e rp r o v i d e st h et h e o r ye v i d e n c ea n de x p e r i m e n tm e t h o df o rt h ef u r t h e r r e s e a r c h ，a n da l s ob u i l dt h ef o u n d a t i o nf o rt h er e l i a b i l i t ya n dh i g hp r e c i s i o no ft h e s y s t e m k e yw o r d ：s u b w a yt u n n e l ，d i g i t a li m a g ep r o c e s s ，d e f o r m a t i o n ，c e n t e r , p r e c i s i i o n i v 学位论文版权使用授权书 本人完全了解同济大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下 各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学 位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存 论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务； 学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版；在 不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术 活动。 竺嚣言蔷咛培轩c c 。j 岁年弓月，6 同 经指导教师同意，本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书。 指导教师签名：学位论文作者签名： 年月日年月 日 同济大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作 所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含 任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所涉 及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本学 位论文原创性声明的法律责任由本人承担。 签名：婶导秆 d j 哆年；月r 乡同 第1 章绪论 1 1 课题来源及研究意义 1 1 1 课题来源 第1 章绪论 本课题来自上海科委资助项目：“地铁隧道变形自动监测系统研究”，其 目的是对运营地铁隧道变形进行在线实时监测，根据隧道变形数据分析隧道 变形状况，及时预报隧道变形状况不良引起的灾害。 1 1 2 选题依据及应用价值 目前，我国城市轨道交通发展迅速，已有十几个城市在开工建设，短时 间内，仅北京、上海、广州这三个城市每年就要分别开工建设4 0 多公里线路， 这种发展进度是中国历史上从未有的，也是国际上所罕见的。但是，由于我 国城市轨道交通发展历史比较短、经验也不足，加之，我国尚未建立起独立 自主的城市轨道交通的制造产业，目前除了土建以外，几乎所有城市轨道交 通的车辆、通信信号、控制等系统，以及盾构等设施、设备都是从不同国家 引进或所谓的国内组装。这些标准不一、制式不同的轨道交通系统，有可能 给建设和运营管理留下不容忽视的问题和安全隐患。 地铁是一种在狭小空间内快速载运高度密集人群的复杂系统，空间狭小决 定了其管理措施的难度和复杂性；高速运转更突显了系统多方面协调配合的重 要性，每一个系统每一个细节都可能是影响安全的因素；人口高度密集决定了 轨道交通一旦发生事故就是巨大的危险和灾难；轨道交通的安全与规划、建设、 运营各个阶段密切关联又决定了轨道交通安全管理的系统性和整体性；而且反 恐怖要求也对地铁安全管理工作提出了新的挑战。这些说明了城市轨道交通一 旦发生安全事故，其后果是极其严重的。 盾构隧道施工和地铁运营期间的安全问题主要表现在以下几个方面：隧 道下卧软土层在长期振动荷载作用下软化导致沉降：隧道邻近建筑施工活动 引起隧道变形；区间隧道下卧土层水土流失造成破坏性纵向变形；隧道经过 第1 章绪论 不同土质情况地区时，土体物理力学性质差异导致隧道结构在长期荷载作用 下产生不均匀沉降；软土盾构隧道不均匀沉降引起管片接缝张开、地铁道床 与管片剥离开裂，部分位置出现渗漏水、冒泥和局部破坏，影响隧道的正常 使用和地铁运营。 隧道的健康监测可分为两个阶段：施工阶段和运营阶段。目前，国内外针 对隧道施工阶段的监测技术己比较成熟，但是对隧道运营期间的监测重视程度 远远不够。事实上，运营阶段因时间跨度大、影响因素复杂、灾害社会影响大， 隧道的健康监测更应重视。 隧道健康监测包括隧道结构侵蚀监测、结构变形监测、结构内力监测和环 境情况监测，其中尤其是结构变形监测非常重要，其监测内容主要为隧道的纵 向沉降、横向位移和断面的收敛变形。 对已建地铁隧道的沉降观测资料研究发现，处于软土地层中的隧道在长期 的运营中，一般都会持续增大纵向沉降，该沉降占总沉降量的主要部分。例如， 从1 9 9 5 年到1 9 9 9 年间，上海地铁一号线人民广场站一新闸路站区间地铁隧道 最大累计沉降量超过了1 4 5 毫米；黄陂路站一人民广场站区间隧道的差异沉降 量接近9 0 毫米，仅在1 9 9 8 1 9 9 9 年差异沉降量就达2 l 毫米。隧道不均匀沉降 会使隧道产生弯曲变形影响轨道的平整和乘客的舒适性，并导致隧道接缝张 开，从而进一步加剧渗透，甚至漏泥，对隧道的结构、接头和j 下常运营造成威 胁。例如，位于美国加利福尼亚州的洲际污水处理管道发生的破坏就是由于隧 道产生过大的纵向不均匀变形，使得接头丌裂，泥水涌入，导致管道最终破坏 和地面塌陷。因此必须重视隧道的纵向变形在长期运营中的发展情况，并从设 计、施工、工程防治、周围环境的影响等方面予以综合控制。 针对隧道断面的收敛变形监测，国外已经研制出一种隧道检测车，专用于 地铁休工期间采集隧道变形状态信息。检测车经过之处相应的信息便被收集起 来，并经由变异诊断专家系统进行分析。我国也在多座隧道中引进了该类设备， 进行隧道断面变形的监控，取得了较好的效果。 对于隧道的纵向沉降和横向位移的检测，传统监测多采用人工定期监测的 方式进行，由于其观测时间长，观测时段和频率受限，故在隧道运营状态下这 种方式不适合。同时，随着分析要求的提高，隧道运营期健康监测系统需具备 长期在线、实时自动监测等功能，由于监测项目多、线路长、测点多、数据量 大，现有的监测方式和手段已不能满足工程需要。 第1 章绪论 1 1 3 课题创新 本项目提出采用网络传感器技术、高速影像测量技术和信息融合处理技术， 研制新型、实时、机械、低成本的运营隧道形变检测分析系统。该系统根据隧 道变形的渐变性及长期性，采集隧道变形实时数据并建立长时段基础数据，通 过对数据进行时间及空间的融合，建立基于大地坐标的隧道变形实时空间模型， 并分析建立变形预测理论和方法，实现隧道变形的实时网络发布和建立预警机 制。 该项目一种新的非接触式实时安全检测技术，能弥补传统检测方法的不足。 它采用非接触、实时在线的方式，全面获取结构体信息，基于计算机网络通信 技术实现多传感器数据融合，试验成本低，过程可重复，具有实时、动态、高 精度的特点，能提高监测的精度和时空上整体监测分析的能力。 图像传感器以一定的间距分布于隧道断面的顶部或侧面，在每个断面上放 置一个或多个图像传感器，所有传感器组成一个监测网络，由各站的监测分析 处理器进行数据采集和初步分析，再通过站间的计算机网络实现对全线路隧道 进行实时监测预警。目前，这种集成影像和传感器网络实现隧道结构的安全监 测技术和系统在国内外还未见报道。 本课题开发的多传感器网络集成、监测、分析和发布技术应用于隧道结构 的安全检测技术，具有试验成本低，非接触、实时、动态、高精度、预警发布 等特点。以相对来说非常小的代价提供传统监测方法无可比拟的能力，监测分 析结果用于调整隧道施工与运营，避免对于轨道交通运营过程中碰到的安全问 题，可以产生重大的经济效益。 1 2 隧道变形监测技术的发展概况 1 2 1 采用收敛计对隧道周边进行收敛测量 这种方法有明显的局限性，因为这种方法受限于隧道周边上各点之间的相 对距离，且只能求得一点相对于另一点的位移。在某些情况下，从量测读数中 很难甚至不可能获得明晰的隧道变形特点图。如图1 1 所示，隧道不对称变形 和纵向位移，采用传统的方法就测不出来。 第1 章绪论 幂，| 嚣熏謦 鬃内受形 图1 1 传统位移监测方法无法发现的位移 尽管可以将监测边布置成网状，利用杆式伸长计加测部分点的绝对位移， 用数学方法来确定其他点的绝对位移，但这种方法有以下缺陷：伸长计必须在 隧道丌挖喷混凝土后埋设，从埋设到可供使用需要较长时问，而这段时问恰恰 是隧道周边变形最快的时段n 1 ：另外，伸长计不可能完全锚固于隧道歼挖松散 区之外，加上数学模型的近似性，用这种方法求得的绝对位移实际上并不精确， 不能真实反映隧道的实际变形。 1 2 2 全站仪自由三维工作站 全站仪的全称为全站型电子速测仪，它由光电测距仪、电子经纬仪和数据 处理系统组成。一台全站仪，除了能自动测距、测角外，还能完成一个测站所 需完成的工作，包括平距、高差、高程、坐标等。它具有多功能、高精度、自 动化等优点，是其他常规仪器所无法比拟的口1 。全站仪采用自由设站三维观测 原理，指的是从任意测站观测若干己知点的方向和距离，通过坐标变换( 或按最 d - - 乘法平差) 算出该测站上仪器中心的坐标，然后以此测出其余点的新坐标。 变形监测的基本思想是通过对t ：l n 点在不同时刻的三维坐标( x ，y ，z ) ，得到 该测点在该时段内的位移( 相对某一初始状态) 。与传统接触式量测方法相比， 该方法能够获取测点更全面的三维位移数据，有利于结合现行的数值计算方法 进行监测信息的反馈工作，但是由于该测量方法所花费用较高，只适用于重点 区域短距离的检测，不适合对于大范围隧道进行测量，也不便于普遍运用d 1 。 全站仪自由三维观测如图1 2 所示。 第1 章绪论 铡直( 反赠l i 片 图1 2 全站仪自由三维观测示意图 1 2 3 隧道变形监测的其他方法 三维解析测量是以精密测角的空间前方交会原理为基础，由数台电子经纬 仪联合进行解析出变形点的三维位移n 1 。但在隧道现场，操作多经纬仪系统明 显不便，同等精度下观测成本也较高；三维解析测量，目前使用已不广泛。 光纤传感测量技术，是将信号测量技术与信号传输技术合二为一，对沿光 纤传输路径上长达数千米甚至数十千米的信息进行量测与监控。南京大学光电 传感工程监测中心建成了我国第一个针对大型基础工程的b o t d r 分布式光纤 应变监测实验室，并取得了一系列研究成果。但是，由于光纤非常脆弱，即使 加了护套的光纤也会因施工而损伤，甚至折断，所以如何将光纤无损的埋入岩 土中是尚未解决的难题；岩土工程变形复杂，传感光纤的合理布设是检测成功 与否的关键，目前该技术尚未掌握；另外，目前光纤的分辨率只能达到1 米， 这对实际工程来说是远远不够的。鉴于以上种种原因，采用光纤技术进行健康 检测尚未在实际大型土木工程中得到推广应用呖1 。 1 3 数字图像处理技术 1 3 1 概述 数字图像处理( d i g i t a li m a g ep r o c e s s i n g ) 是指用数字计算机及其它有关数字 技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预定的目的。早在本世纪2 0 年代，人们利用巴特兰( b a r t l a n e ) 电缆图片传输系统，经过大西洋传送了第一 第1 章绪论 幅数字图像，它使传输的时间从一个多星期减少到了- - d , 时，使人们感受到数 字图像传输的威力。它的传输方法，首先是对图像进行编码，然后在接收端用 一台电报打印机利用字符模拟中问色调把图像还原出来，这是个初步尝试。为 了对图像的灰度、色调和清晰度进行改善，人们采用各种方法对图像的传输、 打印和恢复等技术进行改进，这种努力一直延续到此后的4 0 年。直到大型计算 机出现后，人们才开始用计算机来改善图像。在1 9 6 4 年，美国喷射推进实验室 ( j p l ) 进行了太空探测工作，当时用计算机来处理测距器7 号发回的月球图片， 以校j 下飞船上电视摄像机中各种不同形式的固有的图像畸变，这些技术都是图 像增强和复原的基础。同时他们成功地用计算机绘制出月球表面的地图。随后 在1 9 6 5 年又对徘徊者8 号发回的几万张照片进行较为复杂的数字图像处理，使图 像的质量进一步提高。j p l 的工作引起了世界许多有关方面的注意，j p l 也更加 重视数字图像技术的研究，投入了更大的力量，并取得了许多非凡的成果。与 此同时，j p l 以及世界各国有关部门已把数字图像处理技术从空间技术开发扩展 到生物医学、x 射线图像增强、光学显微图像分析、遥感图像分新、粒子物理、 地质勘探、人工智能和工业检测等诸多方面随1 。 1 3 2 数字图像应用于测量 图像测量技术是指测量被测对象时，把图像当作检测和传递信息的手段或 载体加以利用的测量方法，其目的是从图像中提取有用信号。 图像测量技术在国内外发展很快，以广泛应用到几何量的尺寸测量，航空 遥感测量，精密复杂零件的微尺寸测量和外观检测，医学图像观测辅助诊断， 以及光波干涉图，盈利应变场状态图等许多方面。在工业生产中，图像测量技 术主要指利用图像传感器进行测量。 图像测量技术的迅速崛起和发展除了由于应用领域的不断发展，还得益于 计算机技术的突飞猛进和数字图像处理技术的日益完善；低价位微处理器支持 的并行处理技术；用于图像数字化的低成本图像卡；用于大容量，低成本存储 阵列的新存储技术；以及低成本，高分辨率的彩色显示系统等，更进一步推动 着这一技术领域的成长。 与传统测量方法相比，图像测量技术又着独特的优越性。首先，图像测量 技术有效地扩展了人类自身的视觉能力，它利用光电成像技术对所得的光学图 像进行处理，促成了人类视觉探测域的延伸和实践暂留。通过选择合适的放大 第1 章绪论 镜头，该技术可以对不同尺寸大小的零件进行测量，极大地扩大了测量范围。 其次，图像测量技术利用电子计算机及各种软件功能进行图像处理，有效地避 免了人眼读数等因素造成的误差，减少了重复性测量的误差和仪器本身形成的 误差，有利于提高精度。另外，由于测量系统本身的特性，测量自动化程度提 高，能在一定程度上实现测量手段的非接触、高精度、高速度及自动化盯3 。 1 4 论文内容安排和所做的主要工作 1 4 1 论文内容 论文第二章介绍了地铁隧道变形自动监测系统的整体构架以及监测原 理，并且讨论了图像采集系统的采集方案；第三章研究了数字图像处理技术 中的图像预处理技术，对地铁隧道的模拟图像进行的平滑以及锐化的处理研 究；第四章讨论研究了目标图像的圆心定位方法，其中包括图像的阈值分割， 图像的形态学分析以及目标物体的边界提取和识别，并研究了利用最小二乘 法拟合圆心以及计算圆心变化量的方法；第五章讨论分析了系统的误差来源 以及误差的弥补方法，并进行了相关的实验研究；第六章介绍了系统的通讯 模块，实现d s p 与上位机的数据通讯。 1 4 2 论文的主要工作 ( 1 ) 讨论研究了地铁隧道变形自动监测系统的整体方案，包括系统整体架 构、多传感器网络分布，数据通讯以及软件开发方案。介绍了监测系统对于光 源的选择，以及图像采集系统装置的构成。 ( 2 ) 研究分析隧道图像的预处理算法，包括图像的平滑和锐化。讨论了几 种消除图像噪声以及干扰的方法，分析比较针对隧道模拟图像处理的效果，并 对几种图像平滑和锐化的方法进行总结。 ( 3 ) 研究隧道图像处理中的阈值分割，边界提取，边界识别以及圆心拟合 的算法。介绍了迭代法阈值分割的计算方法，对隧道模拟图像进行腐蚀及膨胀 的分析，利用最小二乘法拟合目标光源的圆心。 ( 4 ) 分析本系统的误差来源，主要包括硬件误差，软件误差以及环境影响。 第1 章绪论 针对这几种误差来源，讨论研究了几种误差弥补的方式，并进行实验研究，得 到提高系统精度的宝贵算法。 ( 5 ) 介绍系统通讯采用的通讯协议，通讯的硬件设计以及软件初始化。 第2 章系统方案设计 第2 章系统方案设计 2 1 系统功能需求分析 根据项目功能需要，本系统可以分为三个模块，它们之间的关系如图2 1 所示。 图2 1 隧道检测系统模块化 ( 1 ) 图像采集主要是由c c d 完成，通过c p l d 的控制信号，控制c c d 的 拍摄时序，并将c c d 所拍摄的图像数据传输至存储模块。由于c c d 相机是安 装在隧道壁上，需要考虑到安装细节，例如防止相机的抖动、相机的自稳定、 相机的调试及标定等。 ( 2 ) 图像处理由d s p 模块完成。该模块处理静态图像数据，利用数字图像处 理算法对c c d 所拍摄的图像进行平滑，锐化等抗噪处理，并进行阈值分割、腐 蚀膨胀、边界提取、边界识别等图像后处理，识别出目标图像，最后进行圆心 拟合，计算圆心的位置并比较不同时刻计算出的圆心位置，得出圆心位置偏移 量，从而实现隧道变形量的精确测量。 ( 3 ) 数据的传输由d s p 扩展u a r t ，利用r s 4 8 5 控制电路实现。通信方式采用 主从式，其中主机为站级上位机隅1 。 该系统的技术指标如下： a ) 监测区间范围：1 公罩左右的两个车站间的隧道。 b ) 布点数量：断面间距5 0 米，每个断面检测点数为一点。 c ) 检测频率：定时检测最小时间间隔小于1 分钟，可由站级监测系统启 动进行检测。 d ) 精度等级：2 - 3 毫米 2 2 系统总体方案设计分析 第2 章系统方，寮址计 本课题讨论利用多传感器网络分布，每n q 隔5 0 米在隧道壁上安装个图像 传感器( c c d ) ，通过每个图像传感器对前方5 0 米处放置的目标物体( 点光源) 进行拍摄，并处理所获得的图像。在对比币州时间所拍摄的图像后，得到隧道 相对变形量。利用定位基准的传递，最终得到隧道纵向变形的绝对量。系统不 意图如图22 所示。由十地铁隧道站川距离约为l 公罩，故建立站级盟测系统， 接收、存储j f 分析山图像传感器采集并由d s p 处理后得到的隧道变形散 1 ：一 h22 检测系统示意蚓 如图22 所示，建立图像传感器网络，每个幽像传感器装置的间距约为 5 0 m 。兑中每个装置上包括罔像传感器( c c d ) ，镜头，相机的自稳定装置，数 字图像处理器( d s p ) ，日标光源等设备。缔个镜头部对准相对自身前方5 0 m 处 装置七的日标光源，并使其成像于镜头的中部。每隔定时问进行拍摄，得到 前方装置上目标光源的位置。d s p 处理c c d 拍摄的罔像，计算目标光源的位 冒，并计算出不同时刻，目标光源位置的偏移量，并将该偏移量数据传输至站 级监测上位机。上位机按照特定的算法对每次传输的数掘进行存储、分析对比， 并通过定位基准的传递，得到整段隧道的纵向变形量。 本课题设计在传感器上放置一个点光源。通过后方图像传感器对前方传感 器上所放置的点光源进行拍摄，完成图像采集和图像处理，计算点光源的圆心 何置。如图23 所示，k d - 的圆为前一次拍摄处理后得到的圆心位髓，下方的 吲为后次拍摄处理后得出的圆心位置。d s p 将每次处理后得出的圆心偏移量 传输到站级监测r 位机。 第2 章系统方案设计 圈 圆 圈 刚23 嘲心毕标化背对比 由于每个图像传感器都是对相对自身前方5 0 m 处图像传感器卜的目标物进 行榆测，得到的圆心坐标变化量只是前方相对于本方传感器所在位胃的变化， 即相对位置变形量。如图24 所示。站级监测上位机则需要通过特定的算法， 通过定位基准传递，将若干个相对量转换成绝对量，从而计算得出隧道纵向变 形的数据。 牡 一一一一 篷愆 一# h 幽24 隧道定位基准传递示意图 建训建道形变数据库，长期实时地分析管理数据从而得到隧道纵向变形的 量及变形趋势，并且对变形进行预警。如图25 ，绘制隧道三维空问图形，实 时动态监测隧道，直观地妊示出隧道的变形情况，实现快速，高效地维护地铁 隧道。 阿以 姒 第2 章系统冉案设 l 刳25 隧道一维宅问削形 c c d 的参数在监洲t 洧重婴地位，不但需要选择合适像索大小的c c d 以诮址隧道监洲精度的需求j f 日存c c d 配氍宜装时，需坚进行相火操作，使 c c d 相机及镜头能够工作在最佳状态f ，从而得到准确稳定的数据为闺像处 j m 模块提供精度保障。，h 像传感揣的配胃如图26 所示。两个图像传感器之问 问隔约为5 0 m ，选用合适的光学镜头以及目标光源以得到较好的成像效果。例 如采用红外光作为目标光源，使剧对红外光较为敏感的镜头滤光片，就能够较 稳定清晰地获取日标物图像。日杯光源安装fc c d 相机的后部，供后方c c d 观测。 23 系统构架 削26 蚓像传感器配置不意幽 通过功能精求分析，奉谍逝采i | 1 ( 的山案可以通过如图27 所不的构架来描 述。系统使川到的处跟岱订c p l d 耵id s p ，其它芯片包括c c d 芯h ，图像 采集芯片等。 一 一 移 一 第2 章系统方案设计 图2 7 系统总体构架 本课题选择使用d s p 作为系统的核心处理芯片，具体型号为 t m s 3 2 0 v c 5 4 1 6 。d s p 是芯片是一种具有特殊结构的微处理器，其内部采用程 序存储空间和数据存储空间分离的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，广泛采 用流水线操作，提供特殊的d s p 指令，可以采用快速地实现各种数字信号处理 算法。 c 5 4 x d s p 同t i 公司其他的定点d s p 一样，为典型的哈佛结构。其体系结 构由中央处理器、内部总线结构、特殊功能寄存器、数据存储器( r a m ) 、程 序存储器( r o m ) 、i o 端口、串行接口、主机并行接口( h p i ) 、定时器、中断 系统1 0 个部分组成旧1 。 c p l d 协调d s p 与c c d 之间的控制。通过c p l d 的控制，将c c d 相机所 拍图像存入中间存储器。并通知d s p 完成一幅图像的拍摄。d s p 则从中间存储 器中读取图像数据并进行相关图像处理操作，将处理结果通过异步串行总线传 输到站级监测上位机n 引。 2 4 光源 由于隧道内环境多变复杂，为了保证c c d 拍摄到稳定清晰的图像，本课题 拟采用红外光源作为目标物，并使用对红外光敏感的滤光片作为镜头。因为这 种镜头光谱敏感范围在近红外线段比可见光的灵敏度高出5 6 倍，即使在黑暗 的隧道内有多种可见光源对其干扰，c c d 也能得到较清晰的图像。 另外，为了在图像处理环节得到比较精确的值，也便于图像处理时识别目 标物，选用光源时在不影响到安装以及对整个装置的干扰，可以尽量选用较大 第2 章系统方案设计 的光源，这样既能够便于c c d 相机的调试，也简化了图像处理的算法，提高图 像处理的速度和精度。 2 5 系统软件方案 本论文所研究的软件方案主要是数字图像处理算法。该系统中的数字图像 处理主要目的是计算目标光源在图像中的拟合圆心位置坐标。通过对不同时间 所拍摄的图像进行计算处理，比较目标光源圆心的位置变化，得到隧道纵向变 形的数据。该图像处理流程主要如图2 8 所示。 边界提取+ 王 目标物体识别 1 圆拟合一 图2 8 图像处理流程 图像预处理的目的是降低图像的噪声，模糊图像中的干扰因子并突出图像 中的有用数据，主要分为图像平滑和图像锐化。图像阈值分割是指选取合适的 阈值，将图像分割为目标和背景，主要目的是为边界提取做准备。边界提取是 提取目标光源边界。提取边界后，需要进行目标光源的边界识别，排除其他边 界的干扰。最后对目标光源边界进行拟合圆处理，计算圆心位置坐标。 2 6 图像采集系统1 图像采集系统主要包括图像传感器安装装置及图像采集。图像传感器安装 装置主要为了保证c c d 相机能够稳定安全地工作。图像传感器需要长期监测目 第2 章系统方案设计 标的位移，当隧道发生相对旋转变形时，将引起安装于其上的图像传感器发生 姿态改变从而引起较大的测量误差。为防止由于图像传感器基础发生旋转变 形带入测量误差，要求能精确保持图像传感器的姿态，因此需要设计套专门 的罔像传感器姿态自稳定装置该装置应结构简单可靠，安装调整容易，能长 期工作于地铁隧道的地下环境之中，能防止隧道中高速行驶列车带来的干扰。 在其上还应设置作为检测参照物的目标标志和用于初始定位测量用的测量点标 志。自稳定系统如图29 所示。 缒 剖29 相机白稳定装置 图像采集主要t h c c d ，s r a m 和c p l d 米完成。图像采集系统的主要构架如 图21 0 所不“。 坠与磊亍等上磊磊1 m 。i il 嵴 厂j i i ： ! ! 登! ! 苎】 1 2 c 琏s d a 一】2 c e “s d a “一 酗21 0 图像采集系统构架 图像获取及存储模块工作流程如f ：d s p 发开始采集指令，s a a 7 11i a 开始 采集，将s a a 7 1 1 i a 输出的控制、状态信号接n c p l d ，由c p l d 控制将转换后的 数字信号存储到高速人容量s r a m ，岜到一帧图像数据存储完毕。其f n j ，c p l d 产生s r a m 地址、s r a m 读写信号、中断信号、总线切换信号等：之后，c p l d 交出总线控制权，d s p 占用总线并从s r a m 读出图像数据进行处理。 第2 章系统方案设计 图像采集的流程图如图2 1 l 所示。 2 7 本章小结 图2 1 1 图像采集流程 基于多传感器网络进行隧道结构安全监测的技术和方法是国际空问传感器 研究的前沿，本课题首次提出以网络传感器技术和图像识别技术为基础对运营 第2 章系统方案设计 地铁隧道形变进行在线式实时监测，根据隧道变形数据分析隧道变形状况，及 时预报隧道变形状况不良引起的灾害。本章介绍了该监测系统的整体构架以及 软硬件实现方案，为后续的实验研究工作指引了方向。 第3 谁口杯酗像预处理技术分析 第3 章目标图像预处理技术分析 本沧文研究的陶像处砰l 丰要分为图像预处理技术和目标物体谚 别技术。图 像预处理的目的是希望能够消除或减弱图像上的干扰及噪卢，去掉影响日标物 体识别的干扰因子，从而得到较清晰、对比度较大的图像，为目标物体识别和 圆心拟合计算打好基础。目标物体识别是在图像上寻找日标光源的成像，提取 并识别其边界，通过同心拟合技术，得到目标光源圆心的准确位置，汁算并比 较圆心移动的距离得到隧道的变形量。 目3l 为模拟隧道拍摄图，图中的亮点为模拟目标光源。 本论文研究图像 3 2 0 * 2 4 0 的摄像头，( 【】 31 数字图像处理技术州”3 选用实验设备为一台 拳戮 第3 章目标图像预处理技术分析 数字图像处理就是利用计算机对数字图像进行处理。随着计算机和多媒体 技术的迅速发展和普及，数字图像处理技术受到了空前广泛的重视，出现了许 多新的应用领域和新的处理方法。它具有精度高、处理内容丰富、方法易变、 灵活度高等优点。 3 。1 1 数字图像处理的特点 ( 1 ) 图像信息量大 在数字图像处理中，一幅图像由图像矩阵中的像素( p i x e l ) 组成，每个像 素的灰度级至少要用6 b i t 来表示，一般采用8 b i t ，高精度的可用1 2 b i t 或1 6b i t 。 一般分辨率的图像的像素数为2 5 6 x 2 5 6 、5 1 2 5 1 2 ，高分辨率图像的像素数可 达1 0 2 4 x1 0 2 4 或2 0 4 8 2 0 4 8 。若对一幅电视图像取5 1 2 行、5 1 2 列，像素数为 5 1 2 5 1 2 ，灰度量化为2 8 = 2 5 6 级，那么用二进制表示，其信息量为： 5 1 2 5 1 2 x 8 = 2 0 9 7 1 5 2 b i t 。要对这样大信息量的图像进行处理，必须用具有相 当大内存和存储器的电子计算机才能胜任n7 i 。 ( 2 ) 图像处理技术综合性强 数字图像处理中涉及到的基础知识和专业技术相当广泛，包括通信技术、 计算机技术、电子技术、电视技术等。同时相关的边缘学科知识对图像处理科 学有越来越大的影响。 ( 3 ) 图像处理理论与通信理论密切相关 当今的图像处理理论大多是通信理论的推广，只是把通信中的一维问题推 广到二维，以便于分析。在此基础上，逐步发展自己的理论体系。因此，图像 处理技术与通信技术息息相关。 3 。1 2 数字图像处理的主要方法 ( 1 ) 空域法 这种方法是把图像看作是平面中各个像素组成的集合，然后直接对这个二 维函数进行相应的处理。空域处理法主要分为邻域处理法和点处理法。 ( 2 ) 频率域法 频率域处理是将图像进行离散傅立叶变换，然后再对图像进行处理和分析， 处理后再反变换到空问域，得到处理结果。这类处理包括：滤波、数据压缩、 第3 章目标图像预处理技术分析 特征提取等m 3 。 本论文考虑通过空域法对隧道图像进行预处理。 3 1 3 数字图像的采样与量化 一幅图像必须要在空间和灰度上都离散化才能被计算机处理。空间坐标的 离散化叫做空间采样，灰度的离散化叫做灰度量化。假设一幅图像f ( x ，y ) 被用 安排在一个m n 的数组中等距的采样来近似，其中每个元素都是一个离散变 量： f ( x ，y ) = f ( 0 ，0 )f ( 0 ，1 ) f ( 0 ，m 一1 ) 们，0 )们，1 ) f ( 1 , m - 1 ) ( 3 1 ) 厂( 一l ，0 ) f ( n - 1 ，1 ) f ( n l ，m 一1 ) 式( 3 1 ) 右边代表常说的数字图像，数组中的每个元素即为像素。用z 和r 分别代表整数和实数集。采样过程可以看作将图像平面划分为网格，每个网格 中心点的位置由一对笛卡儿坐标决定，它们是所有有序元素对( a , b ) 及集合，其 中卿b 是属于z 的集合。如果( x ，y ) 是z z 中的整数，厂( ) 是给点对f ( x ，y ) 赋予 灰度值( 1 个r 中的实数) 的函数，那么f ( x ，y ) 就是一幅空间数字化的图像。这个 赋值过程就是前面所述的量化过程。如果灰度值也是整数，那么f ( x ，y ) 就是一 幅数字图像。 以上讨论的数字化过程需要确定图像尺寸m ，n 和每个象素所具有的离散灰 度级数g ( 不同的灰度级个数) 。数字图像处理中一般将这些量取为2 的整数幂。 即：n = 2 “，m = 2 ”，g = 2 。 这早g 代表灰度级数。所以存储一个图像所要的比特数b = n mx k 。一般 来说，n ，m ，k 越大，图像的近视程度越好，图像越清晰。但是它们的增加会导 致存储容量加大、处理时问加长，这在要求实时处理的环境下是很不适应的。n ， m ，k 的选择往往取决于图像的性质和处理目的及要求u 9 。 3 1 4 图像处理的基本操作 在图像处理中，基本上都是对整幅画面顺序完成存取和处理操作，具有代 表性的方法是逐行存取与处理的方式，在c 语言中，若图像大小为m n ，则其 第3 章目标图像预处理技术分析 处理运算的核心部分是瞳0 1 ： f o r ( i = 0 ；i n ；i + + ) f o r ( j = 0 ；j 2 5 0 ) y i * p i x y + j = 2 5 5 i f ( y i * p i x y + j ( o ) y i * p i x y + j = 0 ： 其中，p i x x ，p i x y 为图像上像素的x ，y 方向上的数值。 图3 4 ，图35 分别为经过4 邻域和8 邻域处理后的圈像。 | 。豢 1。二 幽344 邻域平均 第 学r 机、睇l 像颅处王【 i 技术分忻 从斟 7 f i 悟】8u r 糊效果兜叫碾，随机噪声 扯- 、际项h 中，需要考虑 更人的邻域平均，u f 以 州效粜如目39 所下。 圈392 4 邻域处理敞粜 图：j9c hl | 下均的范| _ | j 增大，hr 稍微人型的i 扰模糊度也增人了， 对 1 滑罔像i 稍微人的扰源订比较灯的槿糊效粜，f u 足口标罔像的边缘也 丝加模糊