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申请/专利权人：浙江浙能技术研究院有限公司;浙江浙能镇海发电有限责任公司

摘要：本发明涉及一种基于机器视觉的电站承压部件膨胀监测装置，包括：承压部件、角钢、连接器、摄像装置；其中角钢的固定端固定于承压部件上，角钢的固定端与承压部件之间刚性连接，承压部件的三维膨胀将反应为角钢自由端的三维位移。本发明的有益效果是：本发明视觉光源可控装置内部为分布优化排列的LED，亮度高，外形轻薄；视觉光源可控装置选用航天级铝合金材质，具有很强的耐腐蚀性与抗拉强度，因此能够适应复杂的工作环境；还设有面光源和标志板；面光源和标志板均安装在摄像装置的视野范围内，面光源和标志板固定在同一平面内，作为参考物，面光源作为标志板的背光，提高了视觉测量系统对环境的适应性。

主权项：1.一种基于机器视觉的电站承压部件膨胀监测装置的工作方法，其特征在于，包括：承压部件1、角钢2、连接器3、摄像装置4；其中角钢2的固定端固定于承压部件1上，角钢2的固定端与承压部件1刚性连接，角钢2的自由端通过连接器3安装有摄像装置4；具体包括如下步骤：步骤1、摄像装置4采集视频信号，在图像采集与传输系统上采用无线图传来进行视频信号的无线传输，视频信号通过无线图传传输到处理主机；选择视觉光源可控装置作为面光源5；步骤2、处理主机内的处理程序对视频信号进行处理，以摄像装置4视野内固定标志物的世界坐标系为参考，求解摄像装置4在世界坐标系的三维坐标；步骤3、计算每帧图像对应的旋转矩阵R与平移矩阵T：在已知n对点的世界坐标系坐标P与相机坐标系坐标p对应关系下，通过PnP算法求解旋转矩阵R与平移矩阵T；获得被测点的三维位移量，获得承压部件1的三维膨胀；步骤2具体包括如下步骤：步骤2.1、将相机坐标系表示为OcXcYcZc，将世界坐标系表示为OwXwYwZw；设3×3矩阵R为世界坐标系相对相机坐标系的旋转矩阵，矩阵R每行每列满足正交关系；设3×1矩阵T为世界坐标系原点在相机坐标系下的三维坐标，PwXw，Yw，Zw为世界坐标系下任意一点，且在相机坐标系下的对应表示为PcXc，Yc，Zc；将Pw与Pc之间的坐标关系表示为： 上式中，Xc、Yc、Zc分别为世界坐标系下任意一点PwXw，Yw，Zw在相机坐标系下的三维坐标，Xw，Yw，Zw为世界坐标系下任意一点PwXw，Yw，Zw的三维坐标；矩阵R为世界坐标系相对相机坐标系的旋转矩阵，矩阵T为世界坐标系原点在相机坐标系下的三维坐标平移矩阵；对于世界坐标系下任意一点PwXw，Yw，Zw，在已知该点的相机坐标系坐标PcXc，Yc，Zc、旋转矩阵R与平移矩阵T的前提下，通过上式1计算该点的世界坐标系坐标PwXw，Yw，Zw；步骤2.2、相机坐标系下相机光心Oc的坐标取0,0,0，则相机光心Oc在世界坐标系下坐标表示为： 上式中，矩阵R为世界坐标系相对相机坐标系的旋转矩阵，矩阵T为世界坐标系原点在相机坐标系下的三维坐标；坐标Xc-Oc，Yc-Oc，Zc-Oc为相机光心Oc在相机坐标系的三维坐标；坐标Xw-Oc，Yw-Oc，Zw-Oc为相机光心Oc在世界坐标系的三维坐标；步骤2.3、由式2计算相机光心Oc在世界坐标系的三维坐标采用相机光心Oc在世界坐标系下的三维坐标变化量来表示被测点的三维位移量： 上式中，Dx、Dy、Dz分别表示被测点在世界坐标系x、y、z轴三个方向的位移，ΔXw-Oc、ΔYw-Oc、ΔZw-Oc分别表示相机光心Oc在世界坐标系x、y、z轴三个方向的坐标变换量；步骤3具体包括如下步骤：步骤3.1、选用多个面积不等的圆形为固定标志物，并将圆形的质心作为标志点，通过离线测量获得各标志点的世界坐标，用摄像装置4实时拍摄标志板6的图像，采用椭圆识别算法，基于几何特征，通过边缘检测和曲线拟合获得圆形固定标志重心的像素坐标，根据像素面积大小对世界坐标与像素坐标进行匹配；步骤3.2、降低标志点间的耦合：由4个非共面虚拟控制点坐标来线性表示任意一个标志点求解4个虚拟控制点在相机坐标系下的坐标；步骤3.2.1、设标志板中n个标志点的世界坐标为Pwi，i＝1,2,3...n，对应相机坐标系坐标为Pcii＝1,2,3...n；并设4个虚拟控制点的世界坐标为Cwj，j＝1,2,3,4，4个虚拟控制点对应相机坐标系坐标为Ccj，j＝1,2,3,4，则： 上式中，αij，j＝1,2,3,4为每个标志点对应的4个加权系数，4个加权系数的和为1；设Pwi对应像素坐标为ui，vi，第j，j＝1,2,3,4个虚拟控制点的相机坐标系坐标为xcj，ycj，zcj，根据式1，由每对标定点与像素点之间的对应关系得到： 上式中，fx，fy，ux，vy为摄像装置的内部参数，由摄像装置标定获得，ui，vi为第i个标志点对应的像素坐标，假设有n个标志点，第i个标志点的世界坐标为Pwi，i＝1,2,3...n，Pwi对应像素坐标为ui，vi；当有n对空间参考点与像素坐标点对应时，得到2n个方程，记为矩阵形式：M*x＝06上式中，向量是12×1的向量，包含了4个虚拟控制点在相机坐标系下的非齐次坐标；上式6的解x属于kerMTM，kerMTM表示矩阵MTM的零空间，x属于kerMTM表示x是该矩阵MTM的零空间集合下的元素；M是2n×12的矩阵，M表示为： 上式中，αij为每个标志点对应的加权系数，ui，vi为第i个标志点对应的像素坐标；步骤3.2.2、根据多个点分别在相机坐标系和世界坐标系下的三维坐标来求解两个坐标系转换关系；若已知n个标志点在世界坐标系下的坐标Piw，i＝1,2,3...n与相机坐标系下的坐标Pic，i＝1,2,3...n,定义分别为n个标志点在世界坐标系和相机坐标系下的重心坐标: 上式中，n为标志点个数，Piw，i＝1,2,3...n，为n个标志点的世界坐标系下的坐标，Pic，i＝1,2,3...n，为n个标志点在相机坐标系下的坐标；结构构造矩阵F为： 上式中，为标志点n在世界坐标系下的坐标，为标志点n在相机坐标系下的坐标；分别为n个标志点在世界坐标系和相机坐标系下的重心坐标；对矩阵F进行SVD分解：F＝UΣVT10上式中，U、∑与V均为对F进行SVD分解得到的矩阵；步骤3.3、计算最终的旋转矩阵R*，最终的平移向量T*： 上式中，分别为n个标志点在世界坐标系和相机坐标系下的重心坐标；U、V均为对F进行SVD分解得到的矩阵；R为旋转矩阵；步骤3.4、对标志点设置权重系数；定义每个标志点的误差为ri，所有标志点的误差均值为r；按照Huber函数来构建各标志点权值ωi： 上式中，若第i个标志点重投影误差ri的绝对值小于均值时，权重系数取1；当重投影误差的绝对值大于均值时，权重系数小于1；将权重系数融入式6的目标函数后，式6的求解转换为： 上式中，ωi为标志点Piw投影误差的权重，由式12确定；为投影矩阵，的表达式为： 上式中，假设成像平面的焦距f＝1，ui,vi,1T为世界坐标系的标志点投影到归一化成像平面上的像素坐标；步骤3.5、采用迭代计算来求解式13，获得旋转矩阵R与平移矩阵T；根据极值条件，式13关于旋转矩阵R的偏导数必须为0，得第k次迭代时平移矩阵TkRk关于旋转矩阵Rk的函数表达式为： 将式15代入式13后，式13表示为： 上式中，Rk+1为旋转矩阵的最优值，R为旋转矩阵，T为平移矩阵，Piw为i个标志点的世界坐标系下的坐标；旋转矩阵R的初始值R0由PnP算法求得，再由式13计算各标志点权值，将新的权值ωi代入式16求解最优问题；再更新权值ωi，反复迭代以上计算过程；为目标函数设定阈值ε，当目标函数值小于阈值ε时，停止迭代。

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