【摘要】：近年來(lái)橋梁纜索的非人工檢測(cè)方式發(fā)展迅速,以爬升機(jī)器人圖像采集為基礎(chǔ)的方式因其成本低廉、維修方便、裝配簡(jiǎn)單以及安全系數(shù)高于人工檢測(cè)等優(yōu)點(diǎn)而受到了關(guān)注,由此帶來(lái)的相關(guān)圖像處理等問(wèn)題直接關(guān)系著檢測(cè)的效果。本文對(duì)纜索表面圖像的相關(guān)處理進(jìn)行研究,基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的相關(guān)算法對(duì)用于檢測(cè)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析與綜合,提高機(jī)器人所采集信息的有效性和可利用率。設(shè)計(jì)了對(duì)機(jī)器人獲取的纜索表面PE層圖像預(yù)處理的算法。結(jié)合具體的應(yīng)用場(chǎng)景,采用三層濾波算法,并設(shè)置合理參數(shù)對(duì)矯正后的圖像進(jìn)行降噪處理,提升初始數(shù)據(jù)的信噪比。根據(jù)單應(yīng)矩陣適用條件,以單幀雙三次插值算法為基礎(chǔ),針對(duì)具體的鄰域情況修改權(quán)值函數(shù),對(duì)去除背景的纜索區(qū)域圖像采取非比例縮放的超分辨率重建,能夠較好的去除塊效應(yīng)并保證清晰度。提出了一種基于改進(jìn)型拉普拉斯融合的圖像拼接算法�；诶|索圖像采集過(guò)程中幀間位置關(guān)系特點(diǎn),結(jié)合六種算法的對(duì)比分析,采用A-SIFT(Affine-SIFT)算法提取抗仿射形變的特征,該算法能夠保證圖像配準(zhǔn)階段在低重合度等情況下的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確率。針對(duì)于融合階段拉普拉斯金字塔算法的常規(guī)融合規(guī)則導(dǎo)致的局部區(qū)域光度突變問(wèn)題,引入雙向過(guò)渡距離權(quán)重圖進(jìn)行改進(jìn),提升了融合效果并保證了邊緣特征信息的清晰度。設(shè)計(jì)了結(jié)合纜索幾何結(jié)構(gòu)特征的多視圖重建算法。針對(duì)光束法平差優(yōu)化相機(jī)參數(shù)和稀疏點(diǎn)云的過(guò)程中出現(xiàn)的空間結(jié)構(gòu)與實(shí)際相差較大的問(wèn)題,基于三角化測(cè)量不確定性分析,采用結(jié)合幾何結(jié)構(gòu)的深度初始估計(jì)作為優(yōu)化初值,減小了用于光束法平差優(yōu)化的初始數(shù)據(jù)誤差,提高了稀疏點(diǎn)云位置估計(jì)的準(zhǔn)確率,并采用基于patch擴(kuò)散算法和泊松曲面重建算法完成了結(jié)構(gòu)致密的重建,相對(duì)于原始數(shù)據(jù)提升了信息維度。
【圖文】：

纜索表面圖像采集設(shè)備及圖像處理整體流程為了對(duì)纜索表面有一個(gè)全面的圖像數(shù)據(jù)獲取，可在環(huán)狀結(jié)構(gòu)的機(jī)器人上三或四個(gè)攝像頭，采集設(shè)備如圖 2-1 所示，纜索表面圖像的獲取存在兩為常見(jiàn)的方案，一種是工業(yè) CCD 相機(jī)，這種相機(jī)價(jià)格較高，清晰度高，較大，能夠分辨亮度差較大的像素區(qū)域，并不適合輕量化要求；另一種CMOS 相機(jī)，這種相機(jī)廣泛用于日常生活，人們?nèi)粘Ｊ褂玫氖謾C(jī)鏡頭、單機(jī)等大多基于這種傳感器。a)輪式機(jī)器人實(shí)物圖 b)輪式機(jī)器人設(shè)計(jì)圖

表 2-1 網(wǎng)口攝像頭參數(shù)參數(shù)名稱 具體參數(shù)尺寸 30 mm×30 mm×52 mm焦距 3.6 mm視頻編碼 H.264分辨率 720p/1080p幀率 1~25fps網(wǎng)口協(xié)議 RTSP/FTP/DHCP/DDNS/NTP/UPnP存儲(chǔ)容量 1 T備的基礎(chǔ)之上，，經(jīng)過(guò)整個(gè)流程進(jìn)行處理的圖像可以康狀態(tài)進(jìn)行更好的判斷，本文完整的圖像處理過(guò)程圖像拼接、多視圖重建，這三個(gè)部分相應(yīng)的關(guān)系結(jié)階段為其他兩個(gè)部分的前期處理部分，拼接和重建測(cè)的全局性信息，提升了檢測(cè)的便利性。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：U445;TP391.41

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本文編號(hào)：2694173