现代监控量测新技术 课程讲义 袁永博赵璐刘辰龙编著 大连理工大学建设工程学部 2016年11月
现 代 监 控 量 测 新 技 术 课 程 讲 义 袁永博 赵璐 刘辰龙 编著 大连理工大学 建设工程学部 2016 年 11 月
第一章：数字图像相关技术 1.1数字图像相关测量系统 数字图像相关方法(Digital Image Correlation Method,简称DICM),又称为 数字散斑相关方法(Digital Speckle Correlation Method,简称DSCM),是应用计 算机视觉技术的一种图像测量方法。数字图像相关方法利用摄像机获取变形前后 被测物表面的数字图像，再通过对变形前后的图像进行相关匹配运算得到被测物 表面各点的位移。 数字图像相关测量首先要获取被测结构或构件变形前后的图像，要保证图像 的质量就必须要有一个稳定的测量系统，图11就是一个典型的数字图像相关测 量系统，它主要由光源、摄像机和计算机组成。在图像采集过程中，摄像机固定 不动。被测结构或构件受荷载作用发生变形，其表面的点产生位移，摄像机通过 拍摄图片的方法记录下该位移值。数字图像相关方法计算得到的位移是摄像机与 被测物之间的相对位移，要使这个相对位移可以代表实际位移，显然数字图像相 关测量系统要满足一定的条件。首先摄像机的位置必需固定不变，一般将摄像机 安装在三脚架上，从开始拍下初始图像到最后一幅图像采集完毕整个过程三脚架 不能移动，摄像机与三脚架之间也不能有相对的移动，即使摄像机微小的抖动也 可能对测量结果产生很大的影响。其次摄像机的光轴要与被测物表面近似成90 度，这是为了保证摄像机靶面与被测物表面平行。 加载系统 一光源 90 计算机 试样 图像采集设备 光源 图11数字图像相关测量系统示意图 摄像机作为数字图像相关测量系统的关键性元件，除了安装时要满足以上要 求外，本身的性能也十分重要。摄像机的性能指标主要包括传感器类型、分辨率、 信噪比、焦距、帧速率等。目前数码摄像机的传感器主要有CCD(电荷藕合)元
第一章：数字图像相关技术 1.1 数字图像相关测量系统 数字图像相关方法（Digital Image Correlation Method，简称 DICM）,又称为 数字散斑相关方法(Digital Speckle Correlation Method，简称 DSCM)，是应用计 算机视觉技术的一种图像测量方法。数字图像相关方法利用摄像机获取变形前后 被测物表面的数字图像，再通过对变形前后的图像进行相关匹配运算得到被测物 表面各点的位移。 数字图像相关测量首先要获取被测结构或构件变形前后的图像，要保证图像 的质量就必须要有一个稳定的测量系统，图 1-1 就是一个典型的数字图像相关测 量系统，它主要由光源、摄像机和计算机组成。在图像采集过程中，摄像机固定 不动。被测结构或构件受荷载作用发生变形，其表面的点产生位移，摄像机通过 拍摄图片的方法记录下该位移值。数字图像相关方法计算得到的位移是摄像机与 被测物之间的相对位移，要使这个相对位移可以代表实际位移，显然数字图像相 关测量系统要满足一定的条件。首先摄像机的位置必需固定不变，一般将摄像机 安装在三脚架上，从开始拍下初始图像到最后一幅图像采集完毕整个过程三脚架 不能移动，摄像机与三脚架之间也不能有相对的移动，即使摄像机微小的抖动也 可能对测量结果产生很大的影响。其次摄像机的光轴要与被测物表面近似成 90 度，这是为了保证摄像机靶面与被测物表面平行。 图1-1 数字图像相关测量系统示意图 摄像机作为数字图像相关测量系统的关键性元件，除了安装时要满足以上要 求外，本身的性能也十分重要。摄像机的性能指标主要包括传感器类型、分辨率、 信噪比、焦距、帧速率等。目前数码摄像机的传感器主要有 CCD(电荷藕合)元
件和CMOS(互补金属氧化物导体)器件两种，一般认为CCD比CMOS的成像质 量要好，但是CCD制造工艺较复杂，采用CCD的摄像头价格都会相对比较贵。 事实上经过技术改造，目前CCD和CMOS的实际效果的差距己经减小了不少。 而且CMOS的制造成本和功耗都要低于CCD不少，所以很多摄像头生产厂商采 用的CMOS感光元件。摄像机采集到的图像经数字化之后，每幅图像被离散成 m×n像素的灰度矩阵，m×n的大小即为分辨率。在拍摄区域一定的情况下，分 辨率越大，两像素点之间的实际距离就越小，测量精度就越高。信噪比是摄像机 的真实图像信号与噪声信号的比值，单位为分贝，信噪比越大采集图像中噪声信 号所占的比例就越小，图像就越真实。因此数字图像相关测量系统中要选用较大 信噪比的摄像机，一般要求信噪比要达到45dB以上。焦距也是摄像机性能的重 要参数，为了减小因摄像机靶面与被测量物表面不平行的位移的影响，数字图像 相关测量系统中应使用长焦距远心镜头摄像机，而且为了保证图像的相关性，不 宜用自动调焦的摄像机。帧速率是摄像机每秒可采集图像的张数，为了满足动态 测量的需要，帧速率不宜太低。另外数字图像相关测量系统中的摄像机不同于普 通的数码相机，普通的数码相机因图像的畸变较大，不能用于专业的测量中。 光源和计算机也是数字图像相关测量系统中重要的组成部分。为了保证图像 的质量和变形前后图像的相关性，要求光源可以提供一个均匀稳定的光场。在白 天且测量时间不是很长的情况下，自然光就可以满足要求。如果光线不足或者夜 间测量则可用人工光源。计算机是数字图像相关计算的载体，一方面采集到的图 像要通过数据线传输并存储到计算机中：另一方面需要在计算机中编制程序或者 软件对图像进行处理和计算，因此计算机的运算速度也很大程度上决定了数字图 像相关方法的数据处理时间， 另外，数字图像相关测量过程中还对被测物表面提出了一定的要求：表面可 以近似为一个平面：被测物变形主要在面内，离面位移可以忽略：表面具有类似散 斑图的随机灰度分布。前面两个条件一般很难人工干预，只能通过进行一些近似 处理尽量降低影响。最后一个条件相对比较容易解决，实际上很多土木工程中的 结构或构件表面（如混凝土表面、岩石表面等）本身就满足这一要求，如果不满足 可以在喷制人工散斑。 1.2数字图像相关的基本原理 数字图像相关测量系统采集到的图像实际是以矩阵的形式存储在计算机中， 为了方便表述，可以用x,y)代表变形前的图像，gx',y)代表变形后的图像。数 字图像相关方法的基本原理如图1-2所示，先在变形前的图像中以待测量点 (0,)为中心选取一定大小的子区作为参考图像子区，然后通过一定的相关搜索
件和 CMOS(互补金属氧化物导体)器件两种，一般认为 CCD 比 CMOS 的成像质 量要好，但是 CCD 制造工艺较复杂，采用 CCD 的摄像头价格都会相对比较贵。 事实上经过技术改造，目前 CCD 和 CMOS 的实际效果的差距已经减小了不少。 而且 CMOS 的制造成本和功耗都要低于 CCD 不少，所以很多摄像头生产厂商采 用的 CMOS 感光元件。摄像机采集到的图像经数字化之后，每幅图像被离散成 m n 像素的灰度矩阵， m n 的大小即为分辨率。在拍摄区域一定的情况下，分 辨率越大，两像素点之间的实际距离就越小，测量精度就越高。信噪比是摄像机 的真实图像信号与噪声信号的比值，单位为分贝，信噪比越大采集图像中噪声信 号所占的比例就越小，图像就越真实。因此数字图像相关测量系统中要选用较大 信噪比的摄像机，一般要求信噪比要达到 45dB 以上。焦距也是摄像机性能的重 要参数，为了减小因摄像机靶面与被测量物表面不平行的位移的影响，数字图像 相关测量系统中应使用长焦距远心镜头摄像机，而且为了保证图像的相关性，不 宜用自动调焦的摄像机。帧速率是摄像机每秒可采集图像的张数，为了满足动态 测量的需要，帧速率不宜太低。另外数字图像相关测量系统中的摄像机不同于普 通的数码相机，普通的数码相机因图像的畸变较大，不能用于专业的测量中。 光源和计算机也是数字图像相关测量系统中重要的组成部分。为了保证图像 的质量和变形前后图像的相关性，要求光源可以提供一个均匀稳定的光场。在白 天且测量时间不是很长的情况下，自然光就可以满足要求。如果光线不足或者夜 间测量则可用人工光源。计算机是数字图像相关计算的载体，一方面采集到的图 像要通过数据线传输并存储到计算机中;另一方面需要在计算机中编制程序或者 软件对图像进行处理和计算，因此计算机的运算速度也很大程度上决定了数字图 像相关方法的数据处理时间。 另外，数字图像相关测量过程中还对被测物表面提出了一定的要求:表面可 以近似为一个平面;被测物变形主要在面内，离面位移可以忽略;表面具有类似散 斑图的随机灰度分布。前面两个条件一般很难人工干预，只能通过进行一些近似 处理尽量降低影响。最后一个条件相对比较容易解决，实际上很多土木工程中的 结构或构件表面(如混凝土表面、岩石表面等)本身就满足这一要求，如果不满足 可以在喷制人工散斑。 1.2 数字图像相关的基本原理 数字图像相关测量系统采集到的图像实际是以矩阵的形式存储在计算机中， 为了方便表述，可以用 f(x, y)代表变形前的图像，g(x’, y’)代表变形后的图像。数 字图像相关方法的基本原理如图 1-2 所示，先在变形前的图像中以待测量点 (x0, y0)为中心选取一定大小的子区作为参考图像子区，然后通过一定的相关搜索
方法在变形后的图像中找到与参考图像子区相关性最大的以(x0',,')为中心的目 标图像子区。则测量点（物，o)的位移为：u=一x,v=6一为。此处计算出的 位移是图片上的位移（单位是像素），需要经过标定换算，就可得到待测点的实际 位移。 变形后的图像仅 图1-2变形前后的图像子区 1.2.1位移形函数 参考图像子区在变形后，不仅中心位置发生了变化，而且整个子区形状也可 能会发生变化，为了表示这种变化可以引用有限元中的位移形函数。设参考图像 子区中任一点(xy)经变形后，对应目标图像子区中的(x',y)点。由于变形后图像 子区不仅其中心位置会发生变化，而且形状也可能改变。因此，我们可以通过“形 函数”和待定参数矢量P将变形前后图像子区中对应点的坐标x,)和(x,y门联系 起来： x'=x+5(x,y,p) (1) y'=y+n(x,y,p) 如果目标图像子区相对于参考图像子区只有平移，则可用零阶形函数来描 述 5(x,y,p)=u (2) n(x,y,p)=v 上式中的u和"是子区中心点(，)分别在x和y方向上的位移。但在大多 数情况下，被测物表面不只是发生了刚体位移，还可能发生拉压、弯曲、剪切等 变形。于是必需引入一阶位移形函数：
方法在变形后的图像中找到与参考图像子区相关性最大的以(x0’, y0’)为中心的目 标图像子区。则测量点(x0, y0)的位移为: , 0 0 u x x ， , 0 0 v y y 。此处计算出的 位移是图片上的位移(单位是像素)，需要经过标定换算，就可得到待测点的实际 位移。 图 1-2 变形前后的图像子区 1.2.1 位移形函数 参考图像子区在变形后，不仅中心位置发生了变化，而且整个子区形状也可 能会发生变化，为了表示这种变化可以引用有限元中的位移形函数。设参考图像 子区中任一点(x, y)经变形后，对应目标图像子区中的(x’, y’)点。由于变形后图像 子区不仅其中心位置会发生变化，而且形状也可能改变。因此，我们可以通过“形 函数”和待定参数矢量 p 将变形前后图像子区中对应点的坐标(x, y)和(x’, y’)联系 起来： x x x y p ' ( , , ) y y x y p ' ( , , ) 如果目标图像子区相对于参考图像子区只有平移，则可用零阶形函数来描 述: ( , , ) x y p u ( , , ) x y p v 上式中的 u 和 v 是子区中心点(x0, y0)分别在 x 和 y 方向上的位移。但在大多 数情况下，被测物表面不只是发生了刚体位移，还可能发生拉压、弯曲、剪切等 变形。于是必需引入一阶位移形函数： （1） （2）
(3) =r+盘4a+y 有学者认为随着图像子区尺寸和位移梯度的增大，图像子区内的位移场保持 线性的可能性降低，因此必须要考虑模板窗口的非均匀变形，此时一阶形函数己 经没法描述实际的变形和位移了，就需要引入二阶形函数。能描述更为复杂变形 状态的二阶形函数表达式如下： r++++需A 12 axoy +4+4r+ (4) 7x,y,p)=v+ 2x 24+ 1.2.2相关函数 数字图像相关方法中的相关函数是评价变形前后图像子区相似程度的函数， 是待求变形参数的函数。数字图像相关方法以相关函数为判断依据，在变形后的 图像中搜索，找到与变形前图像子区的相关函数为极值的子区。相关函数有多种 不同的形式，归纳起来分为三类：互相关函数(Cross-correlation criteria)、最小平 方距离函数(Sum of squared difference criteria))和参数最小平方距离函数 (Parametric sum of squared difference criteria)。三类相关函数分别列在表l-l,表 1-2和表1-3。 表1-1常用的互相关函数 互相关函数 公式 直接互相关函数 cac-是fk,gx,n f(x,y)g(x.y) 标准化互相关函 台MM 数 兰克Um-gn-8l 标准化协方差相 关函数 .y)-s.F
( , , ) u u x y p u x y x y ( , , ) v v x y p v x y x y 有学者认为随着图像子区尺寸和位移梯度的增大，图像子区内的位移场保持 线性的可能性降低，因此必须要考虑模板窗口的非均匀变形，此时一阶形函数已 经没法描述实际的变形和位移了，就需要引入二阶形函数。能描述更为复杂变形 状态的二阶形函数表达式如下: 2 2 2 2 2 2 2 1 1 ( , , ) 2 2 u u u u u x y p u x y x y x y x y x y x y 2 2 2 2 2 2 2 1 1 ( , , ) 2 2 v v v v v x y p v x y x y x y x y x y x y 1.2.2 相关函数 数字图像相关方法中的相关函数是评价变形前后图像子区相似程度的函数， 是待求变形参数的函数。数字图像相关方法以相关函数为判断依据，在变形后的 图像中搜索，找到与变形前图像子区的相关函数为极值的子区。相关函数有多种 不同的形式，归纳起来分为三类：互相关函数(Cross-correlation criteria)、最小平 方 距 离函 数 (Sum of squared difference criteria) 和 参 数 最小 平方距 离 函 数 (Parametric sum of squared difference criteria)。三类相关函数分别列在表 1-1，表 1-2 和表 1-3。 表 1-1 常用的互相关函数 互相关函数 公式 直接互相关函数 ( , ) ( ', ') x M y M CC x M y M C f x y g x y 标准化互相关函 数 2 2 ( , ) ( ', ') ( , ) ( ', ') M M x M y M NCC M M M M x M y M x M y M f x y g x y C f x y g x y 标准化协方差相 关函数 2 2 [ ( , ) ][ ( ', ') ] [ ( , ) ] [ ( ', ') ] M M m m x M y M ZNCC M M M M m m x M y M x M y M f x y f g x y g C f x y f g x y g （3） （4）
表1-2常用的最小平方距离函数 最小平 方距离 公式 相关函 数 最小平 方距离 [f(x,y)-g(x',y] 相关函 数 归一化 的最小 f(x,y) g(x.y) 平方距 C=之 M 离相关 函数 零均值 归一化 f(x,y)-f g(x',y)-8m 的最小 平方距 之x,)-] 之之[gx-8 Vx=-M y=-M -M y=-M 离相关 函数 表13常用的参数最小平方距离函数 参数最小平方距离函 公式 数 带有一个未知参数a 的最小平方距离相关 觉L-8 函数 带有一个位置参数b 的最小平方距离相关 Crm-[f.g. =-M=-M 函数 带有两个参数的最小 [af(x.y)+b-g(x'.y) 平方距离函数
表 1-2 常用的最小平方距离函数 最小平 方距离 相关函 数 公式 最小平 方距离 相关函 数 2 [ ( , ) ( ', ')] x M y M SSD x M y M C f x y g x y 归一化 的最小 平方距 离相关 函数 2 2 2 ( , ) ( ', ') ( , ) ( ', ') M M NSSD M M M M x M y M x M y M x M y M f x y g x y C f x y g x y 零均值 归一化 的最小 平方距 离相关 函数 2 2 2 ( , ) ( ', ') ( , ) ( ', ') M M m m ZNSSD x M y M M M M M m m x M y M x M y M f x y f g x y g C f x y f g x y g 表 1-3 常用的参数最小平方距离函数 参数最小平方距离函 数 公式 带有一个未知参数 a 的最小平方距离相关 函数 2 ( , ) ( ', ') x M y M PSSDa x M y M C af x y g x y 带有一个位置参数 b 的最小平方距离相关 函数 2 ( , ) ( ', ') x M y M PSSDb x M y M C f x y b g x y 带有两个参数的最小 平方距离函数 2 ( , ) ( ', ') x M y M PSSDab x M y M C af x y b g x y
公式中的x)是参考图像子区中坐标为化，)的灰度值，gx,y)是目标图像 子区中对应坐标为化，n的东度.人=2W三之c, 8.2M+ΣΣ8x,)分别为参考图像子区和目标图像子区的灰度平 均值。不同的相关函数对工程测试环境有不同的敏感性，因此在数字图像相关计 算时需要选择一种抗干扰能力较强的相关函数。 1.2.3相关搜索 相关搜索过程就要找到参考图像子区在变形后图像中的位置。在选定位移形 函数和相关函数后，相关搜索过程如图13所示。在进行相关搜索前先选好参考 图像子区，并给变形参数赋初值，然后代入形函数，得到在此初值下的(x,y)点。 由于在变形过程中，物体的位移一般不会刚好整像素的，因此(x,y)点的灰度值 需要通过亚像素插值才能得到。当子区内所有点对应的(x,y)点的灰度都求出来 以后，便可以按上表中的定义计算出相关函数值，比较此时计算出来的相关函数 值，如果达到了预先给定的闽值，就认为此时的变形参数就是所要求的。反之， 重新给变形参数赋值，再计算，直到满足要求为止。 相关搜索的基本流程见图13。 成初值 正新威丝 程m.量m =b会-cg=d 代入形函 Y'=x+m+aAr+bAv y=y+。+cr+dy 亚像素灰度辅的 g(.y) 计算相关属数C (输州果 图1-3相关搜索流程
公式中的 f(x, y)是参考图像子区中坐标为(x, y)的灰度值，g(x’, y’)是目标图像 子 区 中 对 应 坐 标 为 (x’, y’) 的 灰 度 。 2 1 ( , ) (2 1) M M m x M y M f f x y M ， 2 1 ( ', ') (2 1) M M m x M y M g g x y M 分别为参考图像子区和目标图像子区的灰度平 均值。不同的相关函数对工程测试环境有不同的敏感性，因此在数字图像相关计 算时需要选择一种抗干扰能力较强的相关函数。 1.2.3 相关搜索 相关搜索过程就要找到参考图像子区在变形后图像中的位置。在选定位移形 函数和相关函数后，相关搜索过程如图 1-3 所示。在进行相关搜索前先选好参考 图像子区，并给变形参数赋初值，然后代入形函数，得到在此初值下的(x’, y’)点。 由于在变形过程中，物体的位移一般不会刚好整像素的，因此(x’, y’)点的灰度值 需要通过亚像素插值才能得到。当子区内所有点对应的(x’, y’)点的灰度都求出来 以后，便可以按上表中的定义计算出相关函数值，比较此时计算出来的相关函数 值，如果达到了预先给定的闽值，就认为此时的变形参数就是所要求的。反之， 重新给变形参数赋值，再计算，直到满足要求为止。 相关搜索的基本流程见图 1-3。 图 1-3 相关搜索流程
1.2.4像素位移与实际位移的转化 数字图像相关方法计算的位移是图像上的虚拟位移，单位是像素。结构工程 测试实践中，必需将此像素位移转换为实际位移。最直接的方法是在图像中拍下 一个标尺，然后根据标尺上两参考点的实际距离（单位为mm)除以这两点之间的 像素个数n,就可以得到每个像素代表的实际位移，也可称为转换系数=m。 1.3图像相关方法应用于土木工程中的优势与问题 数字图像相关方法作为一种新型的光学测量方法，将其应用于土木结构变形 测量中，与传统的方法相比具有其独特的优势： ()非接触式测量。非接触式是指测量过程中，无需接触被测构件。接触式 的测量都要求找到固定的参照基准点或基准梁来安装传感器，对于大型空间结构， 如大跨度桥梁的挠度，高层建筑结构的动态位移监测等，很难或基本无法找到固 定的参照基准点。这时非接触式的方法的优势就突显出来了。另外非接触式测量 还不会因为接触对被测量结构的受力或变形状态产生影响。 (2)全场测量。数字图像相关方法可以测量出整个被测区域的位移场或应变 场。这对于研究构件的局部变形十分重要，如结构或构件的应力集中区域、关键 部位和处于复杂应力状态下的区域等，这些区域的位移和应变场的分布对于结构 设计或研究都是很重要的。现在的大部分方法都无法进行全场测量，有时为了得 到全场应变分布不惜花费大量的人力物力和时间来制作光弹模型，并以光弹模型 实验结果作为指导。由此可见，全场测量是极其重要的。 (③)一次测量既可获得位移又可获得应变。数字图像相关方法只需一次图像 采集就可以经过计算得到位移和应变，而传统的方法要获得位移和应变，需要用 两种不同的方法来测量，如用位移传感器来测量位移，电阻应变方法来测量应变 毫无疑问测工作量成倍的增加，且两种测量过程可能相互制约和相互影响。 (4)数据采集过程简单。数字图像相关方法的数据采集过程光路简单，无需 激光作为光源，自然光就能满足要求，只用对构件表面作简单处理（表面纹理可 以近似为散斑场时，可以不用处理，如混凝土表面，没有喷涂的钢材表面)。采 集前的准备工作也很少，不需要进行传感器的安装、贴应变片等这些复杂的工作。 数字图像相关方法虽然有以上的诸多优势，但是目前该方法还没有在土木结 构变形测量中广泛的应用，主要是因为还存在以下方面的问题： (1)位移计算精度随距离变化。数字图像相关方法的位移计算精度虽然可以 达0.01像素，但是如果距离较远时，测量的区域就会变大，图像上每像素对应 的实际长度就会增大，精度也就随之降低。这使得数字图像相关方法难以进行远
1.2.4 像素位移与实际位移的转化 数字图像相关方法计算的位移是图像上的虚拟位移，单位是像素。结构工程 测试实践中，必需将此像素位移转换为实际位移。最直接的方法是在图像中拍下 一个标尺，然后根据标尺上两参考点的实际距离 l(单位为 mm)除以这两点之间的 像素个数 n，就可以得到每个像素代表的实际位移，也可称为转换系数 r= l/n。 1.3 图像相关方法应用于土木工程中的优势与问题 数字图像相关方法作为一种新型的光学测量方法，将其应用于土木结构变形 测量中，与传统的方法相比具有其独特的优势: (1)非接触式测量。非接触式是指测量过程中，无需接触被测构件。接触式 的测量都要求找到固定的参照基准点或基准梁来安装传感器，对于大型空间结构， 如大跨度桥梁的挠度，高层建筑结构的动态位移监测等，很难或基本无法找到固 定的参照基准点。这时非接触式的方法的优势就突显出来了。另外非接触式测量 还不会因为接触对被测量结构的受力或变形状态产生影响。 (2)全场测量。数字图像相关方法可以测量出整个被测区域的位移场或应变 场。这对于研究构件的局部变形十分重要，如结构或构件的应力集中区域、关键 部位和处于复杂应力状态下的区域等，这些区域的位移和应变场的分布对于结构 设计或研究都是很重要的。现在的大部分方法都无法进行全场测量，有时为了得 到全场应变分布不惜花费大量的人力物力和时间来制作光弹模型，并以光弹模型 实验结果作为指导。由此可见，全场测量是极其重要的。 (3)一次测量既可获得位移又可获得应变。数字图像相关方法只需一次图像 采集就可以经过计算得到位移和应变，而传统的方法要获得位移和应变，需要用 两种不同的方法来测量，如用位移传感器来测量位移，电阻应变方法来测量应变。 毫无疑问测工作量成倍的增加，且两种测量过程可能相互制约和相互影响。 (4)数据采集过程简单。数字图像相关方法的数据采集过程光路简单，无需 激光作为光源，自然光就能满足要求，只用对构件表面作简单处理(表面纹理可 以近似为散斑场时，可以不用处理，如混凝土表面，没有喷涂的钢材表面)。采 集前的准备工作也很少，不需要进行传感器的安装、贴应变片等这些复杂的工作。 数字图像相关方法虽然有以上的诸多优势，但是目前该方法还没有在土木结 构变形测量中广泛的应用，主要是因为还存在以下方面的问题: (1)位移计算精度随距离变化。数字图像相关方法的位移计算精度虽然可以 达 0.01 像素，但是如果距离较远时，测量的区域就会变大，图像上每像素对应 的实际长度就会增大，精度也就随之降低。这使得数字图像相关方法难以进行远
距离测量。 (2)应变测量精度低。应变比较位移更能反应结构内部的变形情况，数字图 像相关方法的理论应变测量精度只有20μe,而实际测量时由于噪声等方面的影 响，更是只有100ue左右。 (3)计算效率有待提高。进行动态测量时，目前数字图像相关方法的计算速 度还难以实现真正的实时测量。而且计算速度往往与计算精度存在着矛盾，有时 为了使计算精度提高，而不得不以增加计算时间为代价。由此如何处理好计算效 率和计算精度之间的关系也十分重要。 (4)许多研究停留在实验室阶段。目前许多研究没有考虑实际工程环境，只 是在实验室内进行，这显然使数字图像相关方法的应用还难以适应复杂的工程环 境。因此还需要更进一步的研究使数字图像相关方法与工程实际结合起来。才能 让数字图像相关方法在土木结构中广泛的应用
距离测量。 (2)应变测量精度低。应变比较位移更能反应结构内部的变形情况，数字图 像相关方法的理论应变测量精度只有 20με，而实际测量时由于噪声等方面的影 响，更是只有 100με 左右。 (3)计算效率有待提高。进行动态测量时，目前数字图像相关方法的计算速 度还难以实现真正的实时测量。而且计算速度往往与计算精度存在着矛盾，有时 为了使计算精度提高，而不得不以增加计算时间为代价。由此如何处理好计算效 率和计算精度之间的关系也十分重要。 (4)许多研究停留在实验室阶段。目前许多研究没有考虑实际工程环境，只 是在实验室内进行，这显然使数字图像相关方法的应用还难以适应复杂的工程环 境。因此还需要更进一步的研究使数字图像相关方法与工程实际结合起来。才能 让数字图像相关方法在土木结构中广泛的应用
第二章：非接触视频测量仪 非接触视频测量仪是一套由英国艾美创(metrum)公司研发的二维位移测量 系统。该系统基于数字图像处理技术实现位移数据的非接触式测量。整套仪器包 括一个己安装好配套分析软件的笔记本电脑、高分辨率数字摄像机、镜头以及三 脚架，摄像机与笔记本电脑由一根千兆网线相连，实现数据的传输。该仪器已广 泛应用于工程检测和各类力学实验中。 图2-1非接触视频测量仪在力学实验中的应用 a)摄像机：b)千兆网线：c)配套电脑 在工程检测方面的应用主要包含：桥梁检测、道路检测、铁轨检测、是坝检 测等。 图2-2非接触视频测量仪在桥梁检测中的应用
第二章：非接触视频测量仪 非接触视频测量仪是一套由英国艾美创(Imetrum)公司研发的二维位移测量 系统。该系统基于数字图像处理技术实现位移数据的非接触式测量。整套仪器包 括一个已安装好配套分析软件的笔记本电脑、高分辨率数字摄像机、镜头以及三 脚架，摄像机与笔记本电脑由一根千兆网线相连，实现数据的传输。该仪器已广 泛应用于工程检测和各类力学实验中。 图 2-1 非接触视频测量仪在力学实验中的应用 a) 摄像机；b)千兆网线；c)配套电脑 在工程检测方面的应用主要包含：桥梁检测、道路检测、铁轨检测、堤坝检 测等。 图 2-2 非接触视频测量仪在桥梁检测中的应用 a ) b) c )
