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      基于圖像的螺栓松動檢測技術(shù)在鋼螺栓連接橋的應(yīng)用

      2021-01-20 23:20:24劉炎釗
      西部交通科技 2021年11期
      關(guān)鍵詞:圖像處理

      摘要:為保證鋼橋結(jié)構(gòu)間的穩(wěn)定性,需要能夠準(zhǔn)確地識別出螺栓松動情況。文章基于圖像處理提出一種鋼橋螺栓連接松動的檢測技術(shù),并采用拼接板和8組2×4陣列螺栓螺母組成的螺栓連接模型,對該技術(shù)進(jìn)行測試試驗分析。結(jié)果表明,該技術(shù)估算的角度與測角儀測量的角度誤差為±2°,證明了該技術(shù)的適用性與準(zhǔn)確性,為進(jìn)一步研究提供了參考依據(jù)。

      關(guān)鍵詞:圖像處理;螺栓松動;螺栓連接

      0 引言

      螺栓是連接鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件的重要元件之一,在大多數(shù)鋼橋中,構(gòu)件通過螺栓接頭實現(xiàn)相互連接[1][3]。螺栓松動導(dǎo)致預(yù)緊力不足,使螺栓連接失效,降低橋梁承載能力。根據(jù)鋼橋結(jié)構(gòu)缺陷報告顯示,33.3%的橋梁會出現(xiàn)螺栓缺陷,如圖1所示。產(chǎn)生缺陷的主要原因有預(yù)載荷或震動不足導(dǎo)致螺栓松動。由于螺栓失效可能導(dǎo)致結(jié)構(gòu)失效,因此螺栓松動檢測對保持鋼橋的結(jié)構(gòu)性能非常重要[4-5]。

      截至目前,可以將檢測鋼橋螺栓松動技術(shù)分為以下兩組:(1)現(xiàn)場檢測技術(shù),包括目視檢查、錘擊法和扭矩扳手技術(shù);(2)基于傳感器的監(jiān)測技術(shù),包括彈性波、導(dǎo)波、機(jī)電阻抗、無線傳感器檢測螺母旋轉(zhuǎn)角度和電位降變化等方法?,F(xiàn)場檢查技術(shù)非常簡單,但早期不能及時發(fā)現(xiàn)螺栓松動,且測量誤差較大。基于傳感器的監(jiān)測技術(shù)是目前較有效的螺栓松動監(jiān)測方法,但監(jiān)測系統(tǒng)成本略高,還需要固定每個傳感器。

      同時,圖像處理技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像、物體、圖案、字符等的識別,許多研究人員試圖將該技術(shù)應(yīng)用于土木結(jié)構(gòu)的檢測和監(jiān)控。土木結(jié)構(gòu)中圖像處理技術(shù)可用于識別混凝土和路面上的裂縫,檢測斜拉索表面的損傷,診斷鋼橋涂層,以及測量橋梁的位移等。[=XQS(]基于圖像的螺栓松動檢測技術(shù)在鋼螺栓連接橋的應(yīng)用/劉炎釗[=JP2]應(yīng)用圖像處理技術(shù)有如下好處:(1)可以為維護(hù)橋梁提供科學(xué)而直觀的信息;(2)可以利用成本較低的設(shè)備,如非接觸傳感器的照相機(jī)。

      本文基于圖像處理技術(shù)研發(fā)了一種鋼橋螺栓連接松動檢測算法,主要由3個步驟組成:(1)為螺栓接頭拍照;(2)分割圖像識別拼接板和每個螺母;(3)識別每個螺母的旋轉(zhuǎn)角度并檢測螺栓松動情況,其中應(yīng)用霍夫變換來識別螺母的旋轉(zhuǎn)角度,并通過拼接板和8組2×4陣列螺栓螺母組成的螺栓連接模型對該技術(shù)進(jìn)行相關(guān)測試。

      1 螺栓松動檢測技術(shù)

      1.1 現(xiàn)場檢查技術(shù)

      現(xiàn)場檢查技術(shù)通過目視檢查或使用機(jī)械裝置(如錘子和扭矩扳手)來檢測螺栓松動情況。其中目視檢查是最簡單的方法,可為螺栓松動檢測提供直觀的信息,但直到螺栓完全松動時才能檢測到螺栓松動。根據(jù)結(jié)構(gòu)安全法,需要每2年或3年使用錘擊法檢查鋼橋中螺栓的連接情況。應(yīng)用該方法時,需要檢查人員用手指觸摸螺栓,然后用錘子敲擊螺栓頭。該方法比較簡單,且準(zhǔn)確性取決于檢查員的經(jīng)驗和感覺。目前扭矩扳手技術(shù)是檢測螺栓松動和測量螺栓軸向預(yù)載荷的最佳方法。但是由于螺栓螺紋和螺母之間存在摩擦,因此在螺栓張力測量中使用扭矩扳手將產(chǎn)生高達(dá)50%的誤差。此外,在有數(shù)千個螺栓的大型結(jié)構(gòu)中,特別是鋼橋,因為螺栓松動需要逐個檢查,該方法將耗費大量時間和成本。

      1.2 基于傳感器的檢測技術(shù)

      基于傳感器的檢測技術(shù)是通過分析連接在螺栓周圍傳感器的響應(yīng)來檢測螺栓松動情況,可分為以下5種方法:聲彈性法、導(dǎo)波法、阻抗法、磁場法和電位降法。

      聲彈性法類似于錘擊技術(shù),但前者是通過測量安裝在螺栓上的傳感器發(fā)出的超聲波和振動情況,從而得出螺栓松動的檢測結(jié)果。

      導(dǎo)波法是使用螺栓預(yù)載荷改變拼接板的動態(tài)特性,并且影響拼接板的超聲波,通過監(jiān)測和分析超聲波信號,可以檢測出螺栓松動情況。由于這種方法可以調(diào)查拼接板上所有的螺栓,因此在螺栓松動檢測方面有很大潛力。

      阻抗法對局部結(jié)構(gòu)損傷有很高的靈敏度和很大的頻帶寬度,適用于現(xiàn)場監(jiān)測高頻動力學(xué)特性主導(dǎo)的螺栓連接。但是它的范圍較小,因此需要很多傳感器和阻抗分析儀才可以覆蓋鋼橋中所有的螺栓,且其受溫度和環(huán)境噪聲的影響較大。

      磁場法是一個簡單的現(xiàn)象,即旋轉(zhuǎn)螺母造成螺栓松動,并改變螺母周圍的磁場。其由一個帶磁鐵的螺帽和一個簧片開關(guān)組成,當(dāng)螺母在螺母帽中旋轉(zhuǎn)時,磁場會發(fā)生改變,此時打開簧片開關(guān),檢測到螺栓松動情況。這種方法比較簡單,但只能使用一個螺栓,與聲彈性法類似。

      電位降法則是利用電阻與鋼板厚度之間的變化關(guān)系,松開螺栓,拼接板的橫截面積增加,電阻減小。當(dāng)恒定電流流過拼接板時,螺栓松動電壓降低,即可檢測到螺栓松動情況。

      2 基于圖像處理的螺栓松動檢測技術(shù)

      本研究針對現(xiàn)有技術(shù)的不足,基于圖像處理提出了一種螺栓松動檢測技術(shù)。與現(xiàn)有技術(shù)相比,該技術(shù)只需要通過數(shù)碼相機(jī)拍攝出螺栓接頭的圖像,即可經(jīng)濟(jì)迅速地檢測數(shù)十個螺栓的松動情況。如圖2所示,該技術(shù)包括3個步驟:(1)拍攝螺栓接頭的圖像;(2)分割每個螺母圖像;(3)通過識別每個螺母的旋轉(zhuǎn)角度來檢測螺栓松動情況。

      第一步,從數(shù)碼相機(jī)中獲取鋼橋中螺栓接頭的數(shù)字圖像。鋼橋的螺栓接頭由一對拼接板、螺栓、螺母和墊圈組成。數(shù)字圖像必須在包括螺母和相應(yīng)拼接板的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行拍攝,因為螺栓松動可以通過螺母旋轉(zhuǎn)來檢測。圖像可以通過使用電荷耦合器件(CCD)的各種相機(jī)獲得,例如數(shù)碼相機(jī)、攝像機(jī)和嵌入智能手機(jī)的相機(jī)。

      第二步,將圖像分割并標(biāo)記每個螺母。該步驟由以下5個程序進(jìn)行處理:(1)將圖片圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像;(2)利用Canny邊緣檢測器從灰度圖像中提取邊緣圖像;(3)利用霍夫變換(HT)檢測拼接板的四條邊緣線,然后從邊緣線的交叉點檢測拼接板4個角的坐標(biāo);(4)通過投影變換校正由照相機(jī)成像角度引起的透視失真;(5)通過圓形霍夫變換(CHT)檢測形成圓形的螺栓端部,然后將圖像分割成N個螺母圖像,其中N是螺母的數(shù)量。對于分段,螺栓的中心坐標(biāo)和半徑用CHT確定,并使用螺母R中心到角的距離。每個圖像分割大小由以下因素決定:

      L=n×2×rc(1)

      式中:L——分割圖像的大小;

      rc——螺栓端部的半徑;

      n——rc和R的比值,n取值范圍為1.5~1.6,考慮到rc的估計誤差,n應(yīng)選擇>2的值。

      圖3為n=2.5時分割的圖像。最后,通過螺栓端部的中心坐標(biāo)分類,對分割的螺母圖像進(jìn)行標(biāo)記。

      第三步,檢測每個螺母圖像螺栓松動情況。該步驟也通過以下程序進(jìn)行處理:(1)利用Canny邊緣檢測器對分割后的螺母圖像提取邊緣圖像;(2)用HT對每條線進(jìn)行檢測,在螺母圖像中檢測到的線包括螺母6條邊的線以及由螺母圖像中噪聲引起的意外線;(3)排除穿過螺栓的線等意外線,選擇最強(qiáng)的p線,選擇的p越大,精確度越高。p線的旋轉(zhuǎn)角度θi′通過下式估算:

      θi′=90+θi(2)

      如圖4所示,θi′是由HT檢測到ith線垂線的角度。同時,由于螺母是一個正六邊形,它的旋轉(zhuǎn)角度只能從0°到60°。即每當(dāng)螺母旋轉(zhuǎn)60°時,角度就是相同的。此外,通過HT提取的線可以是螺母6條邊中的任意一條,并且螺母另一側(cè)的旋轉(zhuǎn)角度在0°~60°外。因此,角度將重新計算以保持在0°~60°之間

      θin=rem90+θi/60(3)

      式中:θi′是第nth個螺母圖像中第ith條檢測到線的螺母角度;而rem[·]是計算除法后余數(shù)的運算符。通過平均所選p線的螺母角度來確定螺母角度。最后,比較每個螺母之前和當(dāng)前的估計角度來檢測螺栓松動情況。

      3 實驗驗證

      3.1 基于傳感器的監(jiān)控技術(shù)

      為了評估文中提出技術(shù)的適用性,對螺栓連接模型進(jìn)行實驗測試。螺栓連接模型由一個拼接板和8個螺栓及螺母組成(圖5)。拼接板由鋼制成,長度(L)為310 mm,高度(H)為200 mm,厚度(T)為10 mm,如圖6所示,使用了8個標(biāo)準(zhǔn)螺栓和螺母M20。螺栓和螺母排列成2×4,螺栓中心之間的距離水平方向為70 mm,垂直方向為100 mm。此外,螺栓連接模型涂有灰色防腐涂料,以模擬真實鋼結(jié)構(gòu)。

      使用數(shù)碼相機(jī)(尼康D7000型號)拍攝拼接板,用三腳架固定攝像機(jī),并設(shè)置攝像機(jī)屏幕的中心位于拼接板的中心。拍照時,這些照片應(yīng)用相機(jī)的最大分辨率(3 253×4 928像素)拍攝,并打開相機(jī)閃光燈,通過熒光燈去除螺母的陰影。

      螺栓連接模型的初始條件如圖6所示。在圖6中,圓圈中的數(shù)字表示用數(shù)字測角儀測量螺母的初始旋轉(zhuǎn)角度,選擇表1所示的幾種螺栓松動方案。首先,逐步將螺栓1松開至5°、15°和45°,然后螺栓7逐步松開至12°、23°和57°。因此,總共使用了7個案例(包括完整案例)來模擬螺栓松動情況,對于每種情況,拍攝10張照片來評估本文技術(shù)的測量誤差。

      3.2 螺栓松動檢測結(jié)果

      圖7顯示了Canny邊緣檢測器和HT邊緣檢測和線檢測結(jié)果。對于邊緣檢測,兩個閾值分別被設(shè)置為0.03和0.3。圖7(c)中,四個交叉點的識別為角;通過檢查每條線,手動選擇圖中的4條線。此外該圖中拼接板的圖像有點失真,可能是因為圖片在板前面進(jìn)行拍攝而造成。

      圖8(a)為相關(guān)校正圖像,變形圖像投影為與拼接板尺寸相應(yīng)的矩形。圖8(b)顯示用CHT法找到了表示螺栓端的圓圈,準(zhǔn)確識別出8個螺栓端。圖8(c)顯示了使用等式分割的圖像,其中n=2。

      圖9(a)為HT識別出所有螺母的側(cè)線。對于每個螺母,選擇最強(qiáng)的3條線,通過平均線的角度來估計旋轉(zhuǎn)角度。圖9(b)為初始條件下HT識別螺母的旋轉(zhuǎn)角度,對本文方法估算的角度與測角儀測得的角度進(jìn)行比較,結(jié)果匹配良好,誤差為±2°。

      圖10顯示了本文技術(shù)估算螺母旋轉(zhuǎn)角度的變化。圖中精確地檢測到螺栓1和螺栓7的松動情況,并且所有螺母的旋轉(zhuǎn)角度估計誤差都在±2°以內(nèi),其他螺栓估計的角度誤差也在±2°內(nèi)。

      4 結(jié)語

      本文基于圖像處理技術(shù)研發(fā)了一種鋼橋螺栓連接松動檢測算法。主要由以下3個步驟組成:(1)為螺栓接頭拍照;(2)分割圖像以識別拼接板和每個螺母;(3)識別每個螺母的旋轉(zhuǎn)角度并檢測螺栓松動情況,其中螺母旋轉(zhuǎn)角度通過霍夫變換識別,然后通過螺栓松動實驗測試,得出本文檢測技術(shù)估算的角度與由測角儀估算的角度誤差在±2°以內(nèi)。此外,文中技術(shù)可以檢測到螺母角度發(fā)生變化,并準(zhǔn)確地在±2°誤差范圍內(nèi)檢測出螺栓松動情況,證明了該技術(shù)的適用性與準(zhǔn)確性。

      參考文獻(xiàn):

      [1]江文強(qiáng),墨 澤,安利強(qiáng),等.考慮螺紋柔性的螺栓連接臨界松動載荷計算方法[J].機(jī)械工程學(xué)報,2020,56(15):238-248.

      [2]郭志鵬.風(fēng)載作用下輸電鐵塔螺栓連接松動特性分析[J].建材與裝飾,2019(31):241-242.

      [3]王 濤,楊志武,邵俊華,等.基于壓電阻抗技術(shù)的螺栓松動檢測試驗研究[J].傳感技術(shù)學(xué)報,2014,27(10):1 321-1 325.

      [4]李志彬.螺栓連接結(jié)構(gòu)松動失效機(jī)理研究[D].大連:大連理工大學(xué),2019.

      [5]陳 巖.螺栓松動的失效機(jī)理以及對整體結(jié)構(gòu)力學(xué)行為的影響研究[D].大連:大連理工大學(xué),2019.

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