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      盾構(gòu)姿態(tài)測(cè)量中基于邊緣檢測(cè)的中心定位算法

      2014-12-31 12:08:40朱國(guó)力陳沛東
      機(jī)械工程與自動(dòng)化 2014年5期
      關(guān)鍵詞:閥值標(biāo)靶光斑

      朱國(guó)力,陳沛東

      (華中科技大學(xué) 機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院 裝備工程中心,湖北 武漢 430074)

      1 盾構(gòu)姿態(tài)測(cè)量簡(jiǎn)介

      盾構(gòu)[1]是一種暗挖隧道的專用大型工程機(jī)械[2,3]。盾構(gòu)法是建造隧道的方法,這種方法適用于軟土地層或含水量很高的地層掘進(jìn)隧道,其具有以下優(yōu)點(diǎn):①成本遠(yuǎn)低于明挖覆蓋;②路面交通不受影響;③不影響居民的生活。盾構(gòu)法對(duì)于精度的要求非常高,為了保證隧道的施工質(zhì)量,必須保證盾構(gòu)按照設(shè)計(jì)軸線進(jìn)行精確掘進(jìn)。此時(shí)便需要盾構(gòu)自動(dòng)導(dǎo)向系統(tǒng),它是盾構(gòu)機(jī)推進(jìn)過(guò)程中的指揮系統(tǒng),對(duì)于盾構(gòu)貫通隧道、推進(jìn)、防止地表沉降以及保證挖掘精度都有十分重要的意義。自動(dòng)導(dǎo)向系統(tǒng)的主要測(cè)量對(duì)象是盾構(gòu)的姿態(tài)(即俯仰角、滾角和方位角)和位置(盾構(gòu)的三維坐標(biāo))。

      在盾構(gòu)的姿態(tài)測(cè)量中需要用到兩個(gè)坐標(biāo)系,一個(gè)是隧道三維坐標(biāo)系XYZ,另外一個(gè)是標(biāo)靶自己的標(biāo)靶棱鏡局部坐標(biāo)系XbYbZb,如圖1所示,它們均采用笛卡兒坐標(biāo)系,遵循左手法則。

      圖1 隧道坐標(biāo)系與標(biāo)靶棱鏡坐標(biāo)系

      盾構(gòu)的姿態(tài)可以用3個(gè)姿態(tài)角(水平角γ、俯仰角β和滾角α)來(lái)表示,見(jiàn)圖2。標(biāo)靶法測(cè)量盾構(gòu)姿態(tài)角的基本思路是:全站儀瞄準(zhǔn)后視棱鏡后可以得到隧道坐標(biāo)系的正北方向,當(dāng)全站儀瞄準(zhǔn)前方標(biāo)靶棱鏡后,全站儀便可得到激光的方位角;裝在標(biāo)靶內(nèi)的棱鏡切有一個(gè)小口,激光由切口透射后方向不變,用標(biāo)靶內(nèi)的CCD相機(jī)可以測(cè)得激光與標(biāo)靶軸線的夾角,根據(jù)該夾角和激光方位角可求得標(biāo)靶的水平角與俯仰角,標(biāo)靶的滾角可以由傾角儀獲得。由此可以得到標(biāo)靶的3個(gè)姿態(tài)角,再結(jié)合全站儀上的標(biāo)靶距離信息,可以解得標(biāo)靶即盾構(gòu)的坐標(biāo)信息。

      圖2 盾構(gòu)姿態(tài)角示意圖

      由上述可知,CCD光斑中心在盾構(gòu)姿態(tài)測(cè)量中起著至關(guān)重要的作用,CCD光斑中心的定位精度直接影響著整個(gè)測(cè)量系統(tǒng)的精度。目前既有方案的思路是將透過(guò)棱鏡的激光通過(guò)透鏡聚焦后打在CCD上,然后使用圖像處理方法求取光斑的中心。然而,采用這種方法所得到的光斑圖像是對(duì)應(yīng)于棱鏡三角形切口的,切口的精度將直接影響系統(tǒng)的精度,而棱鏡的切口通常是通過(guò)磨削加工而成的,不能保證其精度。此外,盾構(gòu)工作過(guò)程中的振動(dòng)會(huì)使得透鏡的成像系統(tǒng)不穩(wěn),得到的光斑并不能真實(shí)地反映姿態(tài)角信息,鑒于此種情況,考慮將透鏡從系統(tǒng)中剔除。

      將透鏡剔除后激光直接通過(guò)三角形切口,此時(shí)切口邊緣精度對(duì)于系統(tǒng)的影響更甚,所以要設(shè)法消除這種不良影響。為此本文提出了基于高精度圓孔光闌的測(cè)量方案,如圖3所示。新方案降低了系統(tǒng)的復(fù)雜性,減輕了振動(dòng)對(duì)系統(tǒng)的影響。通過(guò)提高圓孔光闌的制造精度,控制其半徑的大小,可以顯著提高系統(tǒng)的檢測(cè)精度。

      圖3 基于高精度圓孔光闌的測(cè)量方案示意圖

      2 盾構(gòu)光斑圖像預(yù)處理

      2.1 激光光斑中心的粗定位

      2.2 感興趣區(qū)域

      圓孔光闌的直徑為Φ0.8mm,約為172像素,因此圓光斑大約分布在200×200像素的矩形區(qū)域內(nèi),故將感興趣區(qū)域選取為以激光光斑粗中心為中心的200×200像素的矩形區(qū)域。

      以激光光斑的粗中心為中心,從光斑圖像上裁剪一個(gè)200×200的矩形框圖,便截取到了便于計(jì)算的粗激光光斑,如圖5所示。

      圖4 激光光斑的原始圖像

      圖5 利用粗定位中心截取的粗激光光斑

      2.3 光斑圖像濾波

      在嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)條件下,圓形光斑的噪聲幅度都不大,且大部分都是由環(huán)境光引起的,在后續(xù)的邊緣檢測(cè)時(shí),需要用到圖像的邊緣灰度,故選擇的濾波算法應(yīng)能夠保持圖像的邊緣梯度,中值濾波恰能滿足此要求。

      采用不同的中值濾波窗口所得到的濾波圖像有所不同,如圖6所示。為了良好地抑制激光光斑的隨機(jī)噪聲,同時(shí)節(jié)約計(jì)算成本,選用5×5窗口的中值濾波算法。

      圖6 各種窗口下的光斑中值濾波結(jié)果

      2.4 圖像的開(kāi)啟與閉合

      光斑中心攙雜著許多大大小小的暗區(qū)域,此時(shí)需要采用灰度形態(tài)學(xué)濾波來(lái)平滑光斑內(nèi)部的暗區(qū)域。取半徑不同的圓盤結(jié)構(gòu)元素對(duì)圓圖像進(jìn)行閉合操作,結(jié)果如圖7所示。

      圖7 不同半徑R圓盤閉合或開(kāi)啟操作結(jié)果

      為了使得光斑內(nèi)部的暗條紋得到很好的抑制,同時(shí)加快計(jì)算速度,選擇半徑為15個(gè)像素的圓形結(jié)構(gòu)元素為最佳。

      3 盾構(gòu)光斑中心定位技術(shù)

      經(jīng)過(guò)預(yù)處理的光斑圖像要通過(guò)光斑中心定位算法才能得到高精度的光斑中心。基于不同的定位思想,中心定位算法可以分為基于灰度和基于邊緣的方法?;诨叶鹊乃惴ㄈ缰匦姆ā⑿涡姆?、曲面擬合法等,適用于尺寸較小的光斑,并且要求光斑的灰度分布均勻,其解算的精度也較低,只適用于像素級(jí)的穩(wěn)定圖像的中心定位,不符合激光光斑的檢測(cè)要求。故我們選用精度較高的基于邊緣的中心定位算法進(jìn)行定位計(jì)算。

      對(duì)于常用的邊緣檢測(cè)算法(如Hough算法、基于邊緣檢測(cè)算子算法等),當(dāng)圖像中混雜有大量噪聲后,這些噪聲也隨著邊緣檢測(cè)的過(guò)程保存了下來(lái),這些虛假的邊緣對(duì)光斑中心的定位精度會(huì)有極大的影響,甚至?xí)蜎](méi)真實(shí)的邊緣,導(dǎo)致測(cè)量失敗。為此,我們采用基于Otsu自動(dòng)閥值法來(lái)檢測(cè)光斑的邊緣。

      3.1 Otsu自動(dòng)閥值法提取光斑邊緣

      最大類間方差法(Otsu自動(dòng)閥值法)按圖像的灰度特性將圖像分成背景和目標(biāo)兩部分。利用Otsu方法,使用Graythresh函數(shù)確定圖像閥值為level=0.431 4。利用此閥值進(jìn)行圖像分割的結(jié)果如圖8所示。

      對(duì)所得到的光斑輪廓利用邊緣檢測(cè)算子繼續(xù)邊緣提取,可以得到最終的邊緣,如圖9所示。

      圖8 Otsu方法獲取的光斑輪廓

      圖9 光斑的最終邊緣

      3.2 基于提取輪廓的中心定位算法

      由圖9可以看出光斑的邊緣近似為一個(gè)圓,所以可以用圓去擬合該光斑的邊緣以求取光斑中心。但是由于激光光斑能量分布不均、系統(tǒng)的測(cè)量過(guò)程受到干擾和光闌的制造精度等一系列因素的影響,導(dǎo)致光斑經(jīng)過(guò)處理后得到的邊緣會(huì)有一定的缺陷(圖9中光斑的上部便有一個(gè)較大的缺陷),該缺陷不能反映出光斑中心的真實(shí)信息,并且會(huì)對(duì)光斑中心的求取產(chǎn)生極大干擾。為了消除這種干擾,首先使用最小二乘法對(duì)光斑邊緣進(jìn)行一次粗?jǐn)M合,然后通過(guò)一定的閥值使用得到的粗?jǐn)M合圓對(duì)邊緣上的點(diǎn)進(jìn)行取舍,去掉和粗?jǐn)M合點(diǎn)相差巨大的干擾點(diǎn),剩下的邊緣點(diǎn)便是我們認(rèn)為的“健康”數(shù)據(jù),利用這些點(diǎn)再次進(jìn)行擬合便可以得到精確的光斑中心。

      首先采用最小二乘法對(duì)光斑進(jìn)行粗?jǐn)M合,令激光光斑中心為(A,B),半徑為r。光斑邊緣的粗?jǐn)M合結(jié)果如圖10所示。

      為去除光斑粗邊緣對(duì)光斑中心檢測(cè)的影響,以得到更高精度的邊緣,需要去掉那些“有缺陷”的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)是通過(guò)粗?jǐn)M合得到的。以一定的閥值沿著粗?jǐn)M合圓進(jìn)行搜尋,通過(guò)對(duì)比分析,構(gòu)造的閥值函數(shù)為該點(diǎn)(M(x,y))處的梯度除以該點(diǎn)與模板中心的距離,即:

      為簡(jiǎn)化運(yùn)算,該點(diǎn)與模板中心的距離可用該點(diǎn)坐標(biāo)偏離模板中心的最大值代替,即:

      選取閥值為D0,當(dāng)D>D0時(shí),認(rèn)為該點(diǎn)對(duì)于圓形光斑的保護(hù)較強(qiáng),將此點(diǎn)標(biāo)記為有效的最終邊緣點(diǎn),最后用標(biāo)記出的邊緣點(diǎn)擬合出新的光斑中心。此光斑中心具有較高的精度,可以進(jìn)行亞像素級(jí)測(cè)量。

      圖10 光斑邊緣的粗?jǐn)M合

      4 總結(jié)

      本文論述了激光光斑中心的粗定位方法,得到光斑的粗中心;以此中心劃定一個(gè)200×200像素的矩形區(qū)域作為感興趣區(qū)域;采用中值濾波的方法消除噪聲,同時(shí)保持了圖像的邊緣特性;采用圖像的開(kāi)啟與閉合算法有效濾除暗區(qū)域,得到了高質(zhì)量的激光光斑,完成了圖像處理。

      [1]百杉,周杰.我國(guó)隧道盾構(gòu)掘進(jìn)機(jī)的發(fā)展和應(yīng)用[J].工程機(jī)械,2004(5):26-28.

      [2]張信,侯林峰.盾構(gòu)法隧道施工各階段監(jiān)理工作要點(diǎn)綜述[J].長(zhǎng)江工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào),2011,28(1):17-19.

      [3]侯蓓,許志剛,劉昌清.盾構(gòu)施工對(duì)地鐵圍巖變形的影響分析[J].北方交通,2010(8):52-56.

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