一种基于机器视觉的雾干扰下位移监测方法

《Scientific Reports》：A machine vision-based method for displacement monitoring under fog interference

　　

摘要

在雾蒙蒙的环境中，准确监测桥梁的位移对于结构健康监测仍然是一个关键挑战。本研究提出了一种基于机器视觉的技术，该技术将红色主动照明与亚像素算法相结合来解决这一问题。为了减轻雾散射导致的低信噪比问题，我们的方法采用了高亮度单色红光LED作为主动光源，以在散射的环境噪声中形成高对比度的目标。一种复杂的亚像素定位流程结合了动态阈值搜索、形态学去噪和多算法融合技术，实现了0.1毫米的显著位移分辨率。实验结果表明，该方法在各种雾况（轻度雾、中度雾和重度雾）下都具有很强的鲁棒性，最大均方根误差（RMSE）低于0.0262毫米。在缩比悬索桥模型上的验证显示，该技术与激光位移传感器的测量结果在动态载荷下具有很强的一致性。这项研究为恶劣天气条件下的桥梁位移监测提供了一种成本效益高且可靠的解决方案，推动了机器视觉在基础设施监测中的应用。