GeoPIV圖像處理技術(shù)及其在巖土試驗中的應(yīng)用

田 丹 曾 冠

(1.同濟(jì)大學(xué)，上海 200092； 2.海南海建工程監(jiān)理有限公司，海南 海口 570203)

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GeoPIV圖像處理技術(shù)及其在巖土試驗中的應(yīng)用

田 丹1曾 冠2

(1.同濟(jì)大學(xué)，上海 200092； 2.海南海建工程監(jiān)理有限公司，海南 海口 570203)

介紹了GeoPIV圖像處理技術(shù)的基本原理，對比分析了其改進(jìn)算法GeoPIV-RG，并通過一組邊坡模型試驗運(yùn)用GeoPIV-RG圖像處理技術(shù)，分析得到了較為理想的邊坡位移云圖和等值線圖，展示了邊坡變形破壞演化過程。

圖像處理，GeoPIV，邊坡，巖土模型

0 引言

GeoPIV是一個利用PIV算法原理，基于土工模型試驗連續(xù)照片計算位移數(shù)據(jù)的Matlab計算模塊，早期是由Adrian提出用于試驗流體理論中的流速測試[1]，之后被廣泛用于巖土試驗的土體變形測量。基于PIV算法的改進(jìn)算法有很多，包括White提出的GeoPIV技術(shù)及Sveen和Cowen提出的MatPIV，Thielicke and Stamhuis提出的PIVlab以及Taylor提出的OpenPIV，其中一些算法還被編入商業(yè)軟件，申請了專利。而且GeoPIV及其改進(jìn)算法GeoPIV-RG不僅能很好地用于巖土模型試驗的圖像處理，尤其具有處理土體大變形情況的優(yōu)勢，而且是非商業(yè)性質(zhì)的軟件，可免費(fèi)獲取[2,3]，因此本文詳細(xì)介紹了該圖像處理技術(shù)的原理及優(yōu)勢，并進(jìn)行了一組邊坡模型試驗展示GeoPIV技術(shù)的處理結(jié)果。

1 GeoPIV圖像處理技術(shù)

GeoPIV技術(shù)的基本原理是首先以試驗一系列連續(xù)圖像的第一張為初始參考，確定分析區(qū)域RoI(Region of Interest)，將區(qū)域分為若干分析子塊(patches)并定位。隨后，針對圖像中每一分析子塊，通過追蹤圖像紋理在下一張照片中找到其變化后的位置，如此重復(fù)計算所有子塊的位置，并連續(xù)計算系列中所有圖像，最終可得到各子塊的位置變化軌跡，即土體的變形位移場。其中，追蹤子塊位置的方法是根據(jù)第一張照片中子塊的位置，在第二張照片的相應(yīng)位置處搜索四周更大的范圍，然后計算整個范圍內(nèi)紋理的相關(guān)系數(shù)，其中相關(guān)系數(shù)峰值的位置即認(rèn)為是相應(yīng)子塊在第二張照片中的位置。

早期的GeoPIV算法中，對子塊進(jìn)行追蹤計算時開始以第一張照片為參考圖像，隨后的計算過程對參考圖像的選擇有兩種模式，一是一直以第一張照片為參考計算隨后的所有圖像，這種模式下前后兩張照片中子塊間變形會越來越大而失去相關(guān)性，使得計算失真，因此對于大變形的情況不適用；二是每計算完一張照片就更新參考照片，這種模式使得最終結(jié)果與最初照片關(guān)聯(lián)性差，而且由于最終位移是由之前每張照片計算結(jié)果疊加得到的，因此會積累隨機(jī)誤差，使結(jié)果失真。因此White在之后的研究中結(jié)合了上述兩種模式，通過改進(jìn)算法提出GeoPIV-RG(Reliability-Guided)技術(shù)，其原理與GeoPIV基本一致，但在計算之前，先選定一個“種子”子塊進(jìn)行預(yù)計算，這個過程相對原算法增大了子塊位置的搜索區(qū)域直至大到整個照片分析范圍，隨后將預(yù)計算得到的相關(guān)系數(shù)作為以后所有圖像分析的參考，并人為設(shè)定閾值，若分析過程中相關(guān)系數(shù)低于了閾值，則參考照片自動往下一張更新，否則參考照片不更新，如此重復(fù)計算。這種改進(jìn)的方法能保證在較小的誤差累計下同時分析小變形和大變形情況，目前在巖土試驗中應(yīng)用較為廣泛[4,5]。

2 GeoPIV分析實(shí)例

2.1 邊坡模型試驗概況

在模型槽中制作邊坡模型，通過坡頂條形荷載致使邊坡失穩(wěn)破壞，研究滑坡的發(fā)生、發(fā)展以及滑體形態(tài)。邊坡模型尺寸如圖1所示，邊坡坡度為45°，坡高15 cm，坡肩施加寬8 cm的條形荷載，以萬能試驗機(jī)控制施加豎向壓力，在模型槽正面安裝高清數(shù)碼攝像機(jī)進(jìn)行影像采集，實(shí)時記錄邊坡破壞過程。土樣選用黃砂，物理力學(xué)指標(biāo)見表1。

表1 黃砂的物理力學(xué)參數(shù)

2.2 圖像分析結(jié)果

基于Matlab平臺利用GeoPIV-RG技術(shù)對邊坡變形破壞全過程圖像進(jìn)行分析得到位移云圖如圖2所示，邊坡位移等值線分布如圖3所示。由圖發(fā)現(xiàn)，加載剛開始時，荷載下坡頂位置出現(xiàn)位移集中，表現(xiàn)為豎向壓密過程；隨后應(yīng)力轉(zhuǎn)移和顆粒位置調(diào)整使得位移向下發(fā)展，并向坡面開展，當(dāng)豎向位移達(dá)到坡高的28%時，邊坡出現(xiàn)淺層的圓弧剪切面；荷載位移繼續(xù)增大，邊坡滑動面貫通坡腳，表現(xiàn)為上部圓弧形中下部水平的滑動破壞。邊坡位移由坡內(nèi)向坡面逐漸均勻增大，最大位移出現(xiàn)在坡面中部位置。

3 結(jié)語

GeoPIV圖像處理技術(shù)對巖土模型試驗中的變形測量有較大的優(yōu)勢，尤其是針對土體大變形的情況。通過一組邊坡模型試驗，運(yùn)用GeoPIV圖像處理技術(shù)可得到邊坡位移云圖、位移等值線圖及矢量圖等，對于解釋邊坡失穩(wěn)破壞的演化過程有較大的幫助。

[1] Adrian R.J.Particle imaging techniques for experimental fluid mechanics.Annual review of fluid mechanics，1991(23):261-304.

[2] White,D.J.,Take,W.A.,Bolton,M.D.,etc..A deformation measuring system for geotechnical testing based on digital imaging,closerange photogrammetry,and PIV image analysis.In Proceedings of the 15th International Conference on Soil Mechanics and Geotechnical Engineering, Istanbul, Turkey. Balkema, Rotterdam，2001:539-542.

[3] White,D.J.,Take,W.,Bolton,M..Soil deformation measurementusing Particle Image Velocimetry (PIV) and photogrammetry.Géotechnique,2003,53(7):619-631.

[4] Stanier S A,Blaber J,Take W A,et al.Improved image-based deformation measurement for geotechnical applications[J].Canadian Geotechnical Journal,2015,53(5):727-739.

[5] 李邵軍,孟凡震,陳 靜,等.土與結(jié)構(gòu)相互作用的可視化剪切試驗裝置研制及應(yīng)用[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報,2012(1):180-188.

The image processing GeoPIV and geotechnical application

Tian Dan1Zeng Guan2

(1.TongjiUniversity,Shanghai200092,China;2.HainanHNAProjectSupervisionCo.,Ltd,Haikou570203,China)

This paper introduces the basic principle of GeoPIV image processing technology and analyzes the improved algorithm GeoPIV-RG for comparison. And a slope model test is conducted to try the image processing GeoPIV-RG and the analysis results include displacement nephogram and contour map. It is ideal to display the evolution of slope failure.

image processing, GeoPIV, slope, geotechnical model

2016-11-23

田 丹(1992- )，女，在讀碩士

1009-6825(2017)04-0099-03

TU411

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