基于机器视觉的建筑物倾斜检测装置及方法

文档序号:114036 发布日期:2021-10-19 浏览:30次 >En<

阅读说明:本技术 基于机器视觉的建筑物倾斜检测装置及方法 (Building inclination detection device and method based on machine vision ) 是由 石彦辉 智小慧 胡登乐 白晓军 韩彦军 马月辉 郭文武 于 2021-04-15 设计创作,主要内容包括:本发明提供了一种基于机器视觉的建筑物倾斜检测装置,包括检测装置,所述检测装置包括嵌入式微处理器芯片、与嵌入式微处理器芯片通信连接的显示屏、与嵌入式微处理器芯片通信连接的双轴倾角传感器以及图像采集模块;所述图像采集模块包括与嵌入式微处理器芯片通信连接的摄像头和与所述摄像头通信连接的图像存储器;所述摄像头的镜头在物理中心位置刻画有直角坐标系,所述直角坐标系具有垂直相交的U轴和V轴,所述U轴与水平面平行,V轴与重力线方向平行。该装置较少地使用人工参与测量且测量操作的流程并不复杂,同时该装置也可用于复杂地形中建筑物的测量,因而其检测的精度相对较高。此外本发明还提供了使用该装置的检测方法。(The invention provides a building inclination detection device based on machine vision, which comprises a detection device, wherein the detection device comprises an embedded microprocessor chip, a display screen in communication connection with the embedded microprocessor chip, a double-shaft inclination angle sensor in communication connection with the embedded microprocessor chip and an image acquisition module; the image acquisition module comprises a camera in communication connection with the embedded microprocessor chip and an image memory in communication connection with the camera; the camera lens of camera has the rectangular coordinate system at physics central point and puts the sculpture, rectangular coordinate system has the crossing U axle and the V axle of perpendicular, the U axle is parallel with the horizontal plane, and the V axle is parallel with the gravity line direction. The device is less involved in measurement by human, the flow of the measurement operation is not complicated, and the device can be used for measuring buildings in complex terrain, so the detection precision is relatively high. In addition, the invention also provides a detection method using the device.)

基于机器视觉的建筑物倾斜检测装置及方法

技术领域

本发明涉及建筑物测量技术领域,尤其涉及一种基于机器视觉的建筑物倾斜检测装置及方法。

背景技术

随着城市的迅速发展,各种大型建筑不断涌现。由于地基的不均匀沉降,或自然外力的长期影响,建筑物会发生倾斜。当倾斜达到一定程度时,会影响建筑物的结构质量与周围环境的安全。因此有必要对建筑物的倾斜度进行检测,以便及时发现隐患,避免造成更大的事故。

目前,建筑物倾斜度的测量普遍采用经纬仪、铅锤观测法等。铅锤观测法操作简单,但对处于复杂地形的建筑物难以测量。经纬仪测量过程易受外界的电磁波和光线的影响,对存储条件要求较高且易受人为因素影响而产生较大误差。

因而发展出利用机器视觉检测建筑倾斜的方法。而目前国内利用视觉技术进行建筑物倾斜检测的技术十分稀少,中国专利“一种基于图像识别技术的房屋倾斜检测方法”(专利号:201711139479.7)提出利用数字图像识别技术判断房屋是否倾斜。但是该方法需事先在被测房屋的外墙贴N个防水标志,通过利用安装在无人机上的摄像头获取不同时刻人工标志的位移变化来判断建筑物的倾斜度。该方法检测周期较长,且对无人机的操作要求较高。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于机器视觉的建筑物倾斜检测装置及方法,以解决目前测量方法检测精度低、测量方法繁琐的问题。

为了解决上述技术问题,本发明的技术方案是:

一种基于机器视觉的建筑物倾斜检测装置,包括检测装置,所述检测装置包括嵌入式微处理器芯片、与嵌入式微处理器芯片通信连接的显示屏、与嵌入式微处理器芯片通信连接的双轴倾角传感器以及图像采集模块;所述图像采集模块包括与嵌入式微处理器芯片通信连接的摄像头和与所述摄像头通信连接的图像存储器;所述摄像头的镜头在物理中心位置刻画有直角坐标系,所述直角坐标系具有垂直相交的U轴和V轴。

进一步的:还包括检测装置支架,所述检测装置支架包括转动组件、支撑架和平衡杆,所述支撑架为三脚架,所述转动组件包括上支架和下支架,下支架与所述三脚架固定连接,上支架和下支架围绕纵向轴线转动连接,平衡杆与上支架之间呈天平式结构,所述检测装置还包括检测装置壳体和电池,所述嵌入式微处理器芯片、显示屏、双轴倾角传感器、摄像头和图像存储器均安装在所述检测装置壳体之内且与所述电池电连接,所述检测装置壳体在平衡杆上横向滑动连接。

进一步的:在平衡杆中部的两侧设置有凸块,在上支架的上端设置有挡框,凸块位于挡框之内,凸块与挡框之间具有间隔。

进一步的:所述双轴倾角传感器所测的水平方向角度为所述U轴与水平面的角度偏差,竖直方向角度为所述V轴与重力线的角度偏差。

一种使用前述的基于机器视觉的建筑物倾斜检测装置的方法,包括如下步骤:

步骤S100:打开三脚架使其站立稳定;

步骤S101:将检测装置安装在平衡杆上,显示屏上中央位置出现由双轴倾角传感器模块传输的两条直线X轴与Y轴;X轴为水平方向,Y轴为竖直方向;

步骤S102:纵向转动上支架,使摄像头大体对准待测物;

步骤S103:在平衡杆3上横向移动检测装置1以调平,观察显示屏上U轴与X轴的重合度、Y轴与V轴的重合度,使显示屏出现水平方向U轴与X轴之间的夹角为0~0.1度,以及显示屏出现竖直方向V轴与Y轴之间的夹角为0~0.1度;

步骤S104:观察显示屏实时捕捉的摄像头画面,调整摄像头位置和焦距,使得显示屏上的所述直角坐标系的原点和被测建筑物的边缘重合;

步骤S105:嵌入式微处理器芯片驱动摄像头进行图像采集,拍照采集的图像在显示屏上显示;

步骤S106:嵌入式微处理器芯片对采集的图像进行图像预处理,显示屏上显示利用图像直线提取算法获取的直角坐标系的U、V轴以及被测建筑物的边缘直线;

步骤S107:在显示屏上标记所提取的被测建筑物边缘直线上的一点A,过A点做一条与所述直角坐标系的U轴平行的直线并与V轴交于B点,分别得到直角坐标系原点O、A、B三点在直角坐标系的坐标(Uo,Vo)、(Ua,Va)、(Ub,Vb);

步骤S108:经嵌入式微处理器芯片计算,在显示屏上呈现计算出所获取的被测建筑物边缘直线与摄像头上直角坐标系V轴之间的夹角α,

α=arctan[(Ua-Ub)/(Vb-Vo)]。

通过采用上述技术方案,本发明的技术效果是提供了一种基于机器视觉的建筑物倾斜检测装置及其使用方法,该装置较少地使用人工参与测量且测量操作的流程并不复杂,同时该装置也可用于复杂地形中建筑物的测量,因而其检测的精度相对较高。

附图说明

图1是本发明的基于机器视觉的建筑物倾斜检测装置的结构示意图;

图2是本发明的平衡杆与上支架的连接结构示意图;

图3是本发明的建筑物倾斜测量方法的原理图;

图4是本发明的基于机器视觉的建筑物倾斜检测装置的组成框图;

其中,1-检测装置、3-平衡杆、4-上支架、5-下支架、6-三脚架、7-凸块、8-挡框。

具体实施方式

首先需要说明的是,下面所论述到的一些方位词,诸如“上、下、左、右、横向、纵向”等,其所指示的方位或位置关系除特别指明的外,均是指基于图1所示的坐标体系而形成的方位或位置关系。并且图1不仅反映了本装置的基本形状和结构,其还代表了本装置在一般使用场景下的使用状态,例如“横向”是指与本装置长度方向相平行的方向,在一般情况下也相当于在使用操作时平行于地面的方向。

如图1、4所示,本发明包括检测装置和检测装置支架,在检测装置支架的平衡杆上设置用于拍照采集的检测装置。检测装置在平衡杆上呈横向滑移(即图1的左右方向),检测装置与平衡杆接触的一面是平整光滑。本实施例检测装置是由5V电池对其供电,通过USB串口线进行检测装置充电;检测装置采用带有FSMC驱动TFT显示屏的STM32F103主控芯片开发板(因其自带有型号STM32F103的嵌入式微处理器芯片,故也称嵌入式微处理器芯片开发板)、双轴倾角传感器模块采用型号为SCA60C的双轴倾角传感器、摄像头模块采用型号为SUA630C-T的摄像头;双轴传感器模块和摄像头模块可直接与带有FSMC驱动TFT显示屏的STM32F103主控芯片开发板的I/O口相连接。所述摄像头的镜头物理中心位置预先刻画出直角坐标系,所述直角坐标系具有垂直相交的U轴和V轴,所述U轴与水平面平行,V轴与重力线方向水平。

上述的嵌入式微处理器芯片开发板、显示屏、双轴倾角传感器、摄像头等部件均是被固定在检测装置外壳上,使得检测装置1成为一个独立部件,其相对于检测装置支架来说是可分离的。

此外需要说明的是,嵌入式微处理器芯片开发板也可采用52单片机来制成检测装置;具有物理刻画的直角坐标系的摄像头垂直插在STM32F103主控芯片开发板上(出厂前调试垂直安装),所述双轴倾角传感器水平安装在带有FSMC驱动TFT显示屏的STM32F103主控芯片开发板上(双轴倾角传感器安装面平行于检测装置1与平衡杆3接触的那一面,即双轴倾角传感器所测的水平方向角度就是检测装置摄像头坐标U轴与水平面的角度偏差,竖直方向角度就是检测装置摄像头坐标V轴与重力线的角度偏差。此外,双轴倾角传感器安装完成使用前可以使用零位按钮实现清零性能)。

本实施例还采用自带FIFO存储器的摄像头。

FIFO存储器存储和读取图像数据的过程如下:

存储(相机模块往FIFO中写数据):等待相机同步信号->FIFO写指针复位->FIFO写使能->等待第二个同步信号->FIFO写禁止,通过以上5个步骤就可以完成一帧图像的存储。

读取(MCU从FIFO中读取数据):FIFO读指针复位->给FIFO读时钟(FIFO RCLK)->读取第一个像素高字节->给FIFO读时钟(FIFO RCLK)->读取第一个像素低字节->给FIFO读时钟(FIFO RCLK)->读取第二个像素高字节->循环读取剩余像素->结束。

此外,双轴倾角传感器模块安装注意事项,倾角传感器都会内置零位调整,安装测量前使用零位按钮实现清零功能,方便读取角度,减少不必要的误差。同时我们在安装时采用水平安装,要保持双轴传感器模块安装面与被测物体(检测装置1摄像头刻画的直角坐标系U轴)平行,减少动态和加速度的影响。

双轴倾角传感器安装面平行检测装置1与平衡杆3接触的那一面;具有物理刻画的直角坐标系的摄像头垂直插在STM32F103主控芯片开发板上(出厂前垂直安装调试,摄像头刻画的直角坐标系上的U轴与检测装置1整体保持水平,摄像头刻画的直角坐标系上的V轴与检测装置1的重力线保持平行,因为检测装置1与平衡杆3接触的那一面是光滑平整的,所以双轴倾角传感器测量的就是摄像头刻画的直角坐标系上的U轴与水平面的夹角关系以及摄像头刻画的直角坐标系上的V轴与检测装置1的重力线竖直面的夹角关系)。

图像采集模块自带微处理器,集成有源晶振,无需外部提供时钟,支持对焦、图像压缩、图像质量控制(色饱和度和色调调节),即可输出JPEG图像数据,同时具有边缘增强自动调节、高灵敏度、低串扰和低噪声优点。

本发明的镜头具有采用物理方法刻画出直角坐标系。所述的物理刻画方法是相对于在摄像头拍照采集图像在检测装置1的显示屏成像显示图像上数字化呈现出直角坐标的方法而言,也就是在物理成像上便会直接显示出一直角坐标,类似于瞄准器具中的分划板。因而其制作方法也可采用分划板的现有制作技术,下面仅示例性给出一种制作方法:

步骤一:绘制计算机CAD直角坐标系图纸文件;

步骤二:准备母板基片在显微镜系统下对准模板几何中心;

步骤三:打开激光绘图仪器,输入CAD图纸文件,设置角度、速度等参数,启动制版程序绘制图案;

步骤四:制作感光胶,将感光胶涂在玻璃零件表面,烘烤玻璃零件;

步骤五:动态曝光加工分划板光学零件,使其与母板精密复合,放入曝光机进行曝光;

步骤六:将光学零件放入显影液中后着色,清洗干净,打磨制作含有直角坐标系的镜头。

采用上述方法制作出的所述直角坐标系需具有垂直相交的U轴和V轴。

采用物理方法刻画出直角坐标系有利于设备出厂时的调校,物理上存在的直角坐标系便于其与其他诸如平衡杆3之间进行直接的调整,避免了数字生成法还需加入其他数字化设备进行复杂调校的情况。且采用物理方法刻画出直角坐标系使检测的相对精度更高,避免了镜头至CCD成像元件之间的大气折射偏差。

另外检测装置支架包括转动组件、支撑架和平衡杆,本实施例的支撑架采用了三脚架6,转动组件包括上支架4和下支架5,下支架5的下端和三脚架6相连,上支架4的上端设置平衡杆3;而上支架4和下支架5之间转动连接并可围绕纵向轴线(即图1的竖直向轴线)旋转,以便调整检测装置1在操作时的左右方向上的转动,使检测装置1更易于对准待测建筑物。

平衡杆3与上支架4之间的具体连接结构如图2所示:平衡杆3的上下两面为平面,且其上下两面相互平行,平衡杆3与上支架4之间间呈天平式结构,便可使用重力平衡法来使平衡杆保持水平,提高设备测量精度。考虑在成形制造、装配和使用过程中会产生很多影响平衡杆重量分布的因素,比如因加工误差引起的平衡杆3形状变化以及使用过程中污物的附着,均会造成不同批次的平衡杆组件重量分布的变化,如果使平衡杆3与上支架4和检测装置1的连接位置均固定,则难以保证天平式结构的平衡,故本实施例将检测装置1中的摄像头和双轴倾角传感器与平衡杆3进行滑动连接来实现最终平衡。另外,检测装置1也可采用有线传输方式使图像传输到诸如外部计算机这类图像显示和图像处理设备上,在使用时可通过调整检测装置1在平衡杆3上的位置以达到平衡,来消除其线缆对平衡杆组件重量分布的影响。但是本实施例的检测装置1优选为一个自身集成了包括显示屏和电池的独立部件,因此不会具有额外的线缆去连接外部显示装置,毕竟长短不定且易摆动的额外线缆会对平衡杆3的调平带来不利影响,独立完整的检测装置1因其自身重量固定,所以在调平过程中易于操作,可相对快速地完成调平工作,提高了作业效率。

另需指出的是在调整平衡杆3的平衡时要注意产生滑落现象,由于平衡杆3为天平式结构,故其存在平衡杆3滑落坠地引起检测设备的损坏的可能性,而为了防止滑落坠地的情况出现,本装置在平衡杆3两侧设置有凸块7,而在上支架4的上部固定连接有挡框8,凸块7位于挡框8之内。因为挡框8与凸块7之间具有一定间隔空间,而平衡杆3尽管存在制造批次之间的重量分布不同的情况,但大体的重心位置不会产生过大偏移,故挡框8与凸块7之间的配合既可满足平衡杆3的左右水平移动调整,又限制了平衡杆3的过大移动范围,消除了平衡杆3滑落时坠地的风险,保证了设备安全。此外如图2所示,若平衡杆3一旦侧倾,其最大倾斜角度便是接触到上支架4上表面边缘为止,这样避免了平衡杆3的大幅度倾斜翻转,一方面防止倾覆式滑落的发生,另一方面防止平衡杆3倾覆时其快速翻转的端部可能拍击到操作人员的情况发生。

本装置的使用步骤如下:

1):打开三脚架6使其站立稳定;

2):将检测装置1固定在平衡杆3上,打开检测装置1的开关按钮,显示屏上中央位置出现由双轴倾角传感器模块传输的两条直线X轴(水平方向)与Y轴(竖直方向);

3):纵向转动上支架4,使摄像头大体对准待测物;

4):因前述的直线X轴始终是水平方向的、Y轴始终为竖直方向,而检测装置1当前有可能仍具有倾斜度,故在平衡杆3上横向移动检测装置1以调平,观察检测装置1显示屏上U轴与X轴是否重合,Y轴与V轴是否重合,若显示屏出现水平方向U轴与X轴之间的夹角为0~0.1度左右(数据会有一些跳动的影响),以及显示屏出现竖直方向V轴与Y轴之间的夹角为0~0.1度左右。即可判断检测装置1上摄像头刻画的U轴与水平面保持水平,V轴与重力线方向保持水平;

5):观察TFT显示屏实时捕捉的摄像头画面,调整检测装置1的摄像头模块位置及其焦距,使得检测装置1显示屏上观察物理刻画摄像头直角坐标系的原点(U轴与V轴的交点)和被测建筑物的边缘重合;

6):按下检测装置1上的拍照按钮,嵌入式微处理器芯片开发板驱动摄像头模块进行图像采集,拍照采集的图像就会在显示屏上显示;

7):嵌入式微处理器芯片开发板对采集的图像进行图像预处理,显示屏上会显示利用图像直线提取算法获取直角坐标系的U、V轴以及被测建筑物的边缘直线;

8):如图3所示,检测装置1的显示屏会标记所提取的被测建筑物边缘直线上一点A,过A点做一条与直角坐标系的U轴平行的直线并与V轴交于B点,检测装置1的显示屏分别得到直角坐标系原点O、A、B三点在直角坐标系的坐标(Uo,Vo)、(Ua,Va)、(Ub,Vb);

9):检测装置1的显示屏自动呈现计算出所获取的被测建筑物边缘直线与摄像头直角坐标系V轴之间的夹角α,

α=arctan[(Ua-Ub)/(Vb-Vo)]。

10):按下检测装置1的控制键将上一张图片自动存储在SD卡上,如需重复拍照,按下拍照开关按键即可。

11):按下检测装置1上的返回菜单键,等待下次操作,或按其他控制键来翻阅照片。

12):将SD卡通过转接器插入电脑,找到其图片文件夹即可获取全部的照片留以备份。

需要指出的是,上面第7步的图像直线提取算法可采用机器视觉领域内现有技术中的直线提取算法,例如可采用目前使用广泛的霍夫变换(Hough Transformation)算法。

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