混凝土表面粗糙度數(shù)字圖像特征參數(shù)影響因素

甘 磊 金洪杰 沈振中

(1河海大學(xué)水利水電學(xué)院, 南京 210098)(2河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點實驗室, 南京 210098)

數(shù)字圖像處理(DIP)是一項通過計算機(jī)程序?qū)D像信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號來實現(xiàn)分析目的的光學(xué)測量技術(shù).該技術(shù)僅以攝像機(jī)作為傳感器,以光為信號源,不影響測量對象本身材料特性和應(yīng)力場[1];相比傳統(tǒng)手段,在混凝土、巖土等材料表面粗糙度的量測、細(xì)觀結(jié)構(gòu)監(jiān)測等方面具有一定優(yōu)勢[2],被廣泛應(yīng)用于水利、交通、巖土等工程領(lǐng)域[3-4].在巖體裂隙粗糙度表征方面,不少學(xué)者采用數(shù)字圖像技術(shù)獲取巖體裂隙面形貌特征和物理數(shù)據(jù)[4],開展了基于不同特征參數(shù)的表征技術(shù)研究,提出能客觀反映巖體裂隙面粗糙度的表征方法[5-6],并據(jù)此進(jìn)行數(shù)值分析;也有學(xué)者基于數(shù)字圖像技術(shù),定量分析巖體內(nèi)部切片圖像,進(jìn)行三維模型重構(gòu),并開展細(xì)觀力學(xué)數(shù)值仿真[7].隨著數(shù)字圖像技術(shù)的不斷成熟,其應(yīng)用得到了進(jìn)一步延伸,如劉杰等[8]采用顏色示蹤的數(shù)字化圖像技術(shù),研究滲壓及法向應(yīng)力作用下滲流面積擴(kuò)散規(guī)律及裂隙滲流優(yōu)勢路徑各斷面的過流寬度變化特征;劉宇飛等[9]采用數(shù)字圖像法,結(jié)合多視角幾何三維重建方法,實現(xiàn)了結(jié)構(gòu)面裂縫識別、成像、拼接和輸出.

近年來,數(shù)字圖像技術(shù)也逐漸應(yīng)用于混凝土粗糙面測量,如王端宜等[10]采用數(shù)字圖像技術(shù),基于圖像像素值得出瀝青路表面構(gòu)造深度,實現(xiàn)了瀝青路表面構(gòu)造深度的有效測量和評價;宋永朝等[11]利用數(shù)字圖像技術(shù),研究露石混凝土表面紋理構(gòu)造特征,構(gòu)建了圖像像素差均值與露石紋理構(gòu)造深度的函數(shù)關(guān)系,分析粗糙度對露石混凝土路面抗滑性能的影響;張雄等[12]、Santos等[13]將數(shù)字圖像技術(shù)應(yīng)用于新老混凝土黏結(jié)面粗糙度的測量和表征;Gan等[14]利用數(shù)字圖像技術(shù),建立了下凹形態(tài)混凝土表面粗糙度和像素特征參數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系,實現(xiàn)了下凹形態(tài)混凝土粗糙度的定量表征.以上諸多研究成果表明，數(shù)字圖像技術(shù)可應(yīng)用于混凝土粗糙面測量及表征,但數(shù)字圖像技術(shù)作為一種工具用于混凝土表面粗糙度測量和表征時,其測量條件和操作方法對表征參數(shù)的影響直接關(guān)系到表征函數(shù)的合理性.例如采樣點間隔對粗糙面粗糙度系數(shù)有一定影響,適宜的采樣間隔值可較好平衡計算效率和粗糙面表征參數(shù)精度[15].圖像特征參數(shù)測算過程中潛在影響因素較多,預(yù)先干預(yù)或修正可盡量減小粗糙度估算誤差.已有的諸多研究中,數(shù)字圖像技術(shù)的應(yīng)用均是基于某特定初始環(huán)境和操作方式,在影響因素研究方面存在一定局限.

本文針對數(shù)字圖像技術(shù)在混凝土粗糙度測量領(lǐng)域的應(yīng)用條件開展定量研究,考慮數(shù)字圖像前處理、相機(jī)感光度(ISO)、拍攝距離、環(huán)境照度、光照角度、數(shù)字化采樣間距及插值方法等因素,對圖像特征及表征參數(shù)進(jìn)行單因素敏感性分析,研究各影響因素對混凝土表面數(shù)字圖像粗糙度的影響.研究成果可為數(shù)字圖像技術(shù)在混凝土表面粗糙度測量中的運用提供借鑒.

1 研究方法

1.1 圖像數(shù)字化

基于圖像法測距原理[16],考慮拍攝圖像與真實粗糙面特征存在一定偏差,需進(jìn)行圖像前處理,其處理流程包含圖像灰度化、基于Gauss-Sobel組合算法的圖像降噪銳化處理[17-18]和對各參數(shù)數(shù)據(jù)提取,均通過MATLAB程序來實現(xiàn).借助SUFER15軟件,以數(shù)據(jù)插值的方法對提取的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)再生,以獲取分辨率更高、描述性更強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù).

數(shù)字圖像法測算粗糙度主要分為4個步驟:① 圖像采集,利用相機(jī)對混凝土表面進(jìn)行拍攝;② 圖像前處理,采取PHOTOSHOP軟件截取或拼接方式獲得目標(biāo)圖像,結(jié)合MATLAB程序?qū)D像進(jìn)行降噪銳化處理;③ 數(shù)字化處理,提取圖像像素點坐標(biāo)及灰度值參數(shù),生成數(shù)據(jù)文件,導(dǎo)入SUFER15軟件,生成數(shù)據(jù)分析報告;④ 選取數(shù)據(jù)分析報告關(guān)鍵參數(shù),構(gòu)建圖像灰度值特征參數(shù)與真實粗糙度的定量關(guān)系,實現(xiàn)混凝土表面粗糙度的估算.

1.2 方案設(shè)計

混凝土表面粗糙度數(shù)字圖像測算涉及圖像采集處理、圖像信息提取、圖像數(shù)據(jù)分析及參數(shù)運算等過程,結(jié)果受粗糙面特征、采集條件、圖像處理方法和數(shù)據(jù)分析方法等綜合影響.考慮到隧洞、渠道和公路等結(jié)構(gòu)表面一般為低級配水泥基材料,本文選取水泥砂漿、單級配混凝土和二級配混凝土試件粗糙面為研究對象,分別標(biāo)記S-1～S-3(60.00 mm×60.00 mm的正方形粗糙面).圖像處理方案包含考慮與不考慮圖像前處理2組;圖像拍攝設(shè)備為佳能EOS7D型號數(shù)碼相機(jī),設(shè)定ISO為500、2 000和4 000;粗糙面圖像采集以近景拍攝為主,拍攝距離設(shè)為30、35、40和50 cm;拍攝照度選取晴天、多云、陰雨、室內(nèi)自然光和黑暗環(huán)境人工垂直打光5種光照環(huán)境;光照角度設(shè)定0°、45°、90°、135°和180°五個角度;數(shù)字化取樣間距設(shè)0.01、0.06、0.10、0.20、0.60和 1.00 mm六種精度.此外,設(shè)定5種數(shù)值插值方法用于粗糙面再生及參數(shù)運算,分別為:克里金插值法、最小曲率法、改進(jìn)謝別德法、自然鄰點插值法和徑向函數(shù)插值法.本文考慮綜合影響因素較多,測試過程嚴(yán)格控制變量,暫不考慮多因素耦合情況,僅研究單因素變量變化的影響.

1.3 特征參數(shù)

諸多學(xué)者開展了粗糙度定量表征和計算等相關(guān)研究.Li等[19]基于節(jié)理粗糙系數(shù)(JRC)理論,結(jié)合112個節(jié)理輪廓面圖像,提出了15個粗糙度估算經(jīng)驗公式,認(rèn)為粗糙度輪廓指數(shù)Rp、剖面伸長指數(shù)δL、坡面第一偏差均方根Z2、角度標(biāo)椎偏差σi等參數(shù)與JRC密切相關(guān).王端宜等[10]、陳嘉穎等[20]采用構(gòu)造深度作為關(guān)鍵參數(shù),以凸起最高點為基準(zhǔn)面,采用粗糙面下凹深度均值來衡量其粗糙程度;宋永朝等[11]基于圖像法,選取像素差均值作為構(gòu)造參數(shù),構(gòu)建像素差均值與真實粗糙度的定量關(guān)系,實現(xiàn)露石混凝土表面粗糙度的估算.

為更加準(zhǔn)確刻畫粗糙表面圖像灰度值分布情況,建立圖像特征參數(shù)和粗糙度之間的定量聯(lián)系.本文將圖像像素平面的最大灰度值fmax、最小灰度值fmin、灰度平均值fmean、灰度值起伏均方根fz和灰度差均值fp和標(biāo)椎偏差Std等參數(shù)作為數(shù)字圖像灰度值特征參數(shù),主要參數(shù)可通過如下公式計算:

(1)

(2)

fp=fmax-fmean

(3)

(4)

式中,Ω為數(shù)字圖像研究區(qū)域;x、y分別為像素平面的橫、縱坐標(biāo),mm;A為數(shù)字圖像研究區(qū)域Ω垂直投影的面積,mm2;Nx、Ny分別為X軸、Y軸上測量點的數(shù)量;i、j分別為X和Y軸方向上的粗糙面平面序號;fi,j為第(i,j)序號點對應(yīng)的灰度值;Δx、Δy分別表示在X軸、Y軸方向上測點的間距,mm;N為像素平面像素點總數(shù).

2 結(jié)果與討論

2.1 預(yù)處理影響

為實現(xiàn)圖像特征對結(jié)構(gòu)表面粗糙程度表征,對樣本圖像進(jìn)行灰度化處理,以單一灰度值來描述其圖像像素空間特征.現(xiàn)場圖像采集過程中,環(huán)境、設(shè)備及人為因素均會導(dǎo)致獲取圖像存在噪聲、局部模糊等,為增加圖像質(zhì)量,需進(jìn)行降噪、銳化等圖像處理[21].本文采用MATLAB編寫Gauss-Sobel組合算法程序,對S-1～S-3樣本圖像進(jìn)行預(yù)處理.預(yù)處理前后圖像如圖1所示,圖像數(shù)字化結(jié)果參數(shù)值見表1.

(a) S-1預(yù)處理前圖像

表1 各樣本預(yù)處理前后特征參數(shù)表

各樣本像素平面內(nèi)各灰度值像素點數(shù)量分布如圖2所示.由圖可知,預(yù)處理之后圖像灰度值分布較處理前整體趨勢更加平緩,灰度值數(shù)量峰值均有所下降,各灰度值的數(shù)量分布更加均勻,說明預(yù)處理均化效果明顯;對比不同類型粗糙面各灰度值像素點數(shù)量分布可知,樣本S-1～S-3預(yù)處理前的

(a) S-1

灰度值數(shù)量分布分別呈現(xiàn)高聳山峰狀、較平緩單峰和雙峰分布特征,預(yù)處理之后依舊保留相同的分布特征,說明預(yù)處理不會對粗糙面圖像各灰度值的分布規(guī)律產(chǎn)生根本性影響.

由表1可知,樣本S-1～S-3預(yù)處理前后最小灰度值變化值分別為30、27和29,最大灰度值變化值分別為4、10和2,預(yù)處理對圖像銳化效果較好,處理后的圖像參數(shù)可準(zhǔn)確地描繪粗糙面的凹凸輪廓特征.樣本S-1～S-3處理前后標(biāo)準(zhǔn)偏差最小變化幅度為9.04%,灰度差均值變化幅度最大值達(dá)到9.34%,運算時間最大變化幅度為4.91%,圖像預(yù)處理時間成本能夠滿足工程需求.圖像預(yù)處理可較大程度降低圖像輸入誤差.

2.2 圖像采集影響

2.2.1 相機(jī)ISO

拍攝設(shè)備內(nèi)在參數(shù)與圖像信息采集及測算結(jié)果直接關(guān)聯(lián),以數(shù)碼相機(jī)作為拍攝工具,調(diào)節(jié)相機(jī)ISO,研究相機(jī)單一內(nèi)在參數(shù)改變的影響.粗糙面S-1～S-3圖像各灰度值數(shù)量分布規(guī)律見圖3.由圖可知,利用數(shù)碼相機(jī)采集樣本S-1～S-3數(shù)字圖像,其灰度值數(shù)量分布規(guī)律隨相機(jī)ISO改變未發(fā)生明顯變化,其總體平緩度和數(shù)量峰值段存在輕微變化.水泥砂漿、單級配混凝土粗糙面和二級配混凝土粗糙面樣本灰度值數(shù)量分布僅在數(shù)量峰值變化較大;樣本S-1和S-2峰段灰度值隨ISO先增后減,S-3樣本2個峰段灰度值均呈現(xiàn)減小趨勢,整體變化幅度較小.

(a) S-1

進(jìn)一步研究拍攝設(shè)備內(nèi)在參數(shù)對灰度值特征參數(shù)的影響,部分主要特征參數(shù)變化曲線如圖4所示.不同曝光率條件下數(shù)碼相機(jī)采集S-1和S-2圖像的fmean、fz和Std均先增加后減少,S-3圖像fmean、fz和Std均呈現(xiàn)遞減的趨勢,fp變化趨勢相反;3個樣本圖像特征參數(shù)變化趨勢與峰值變化相似,說明較多數(shù)量灰度值發(fā)生波動,會對像素灰度值的整體參數(shù)產(chǎn)生顯著影響;改變相機(jī)ISO一定程度上會影響圖像質(zhì)量,導(dǎo)致圖像特征和測算結(jié)果發(fā)生變化,這種變化趨勢及程度與粗糙面材料組成相關(guān).

(a) S-1

2.2.2 拍攝距離

拍攝鏡頭、距離改變或焦距變化都會直接影響數(shù)字成像結(jié)果.本文采用固定支架及嚴(yán)格控制焦距的方式,對圖像進(jìn)行垂直拍攝,設(shè)定相機(jī)ISO為500,拍攝距離設(shè)置30、35、40和50 cm四組.樣本S-2測算結(jié)果參數(shù)趨勢如圖5所示.由圖可知,圖像fmean、fz和Std均呈現(xiàn)先增后減的趨勢,4個距離下3個參數(shù)平均值分別為153.47、157.00和33.01,最大偏差為6.33%、5.96%和8.84%.隨著垂直拍攝距離增加,3個參數(shù)變化幅度逐漸減小.改變拍攝距離對各特征參數(shù)不存在單向增加或減少的影響,拍攝距離變化也不會導(dǎo)致測量結(jié)果的誤差累計.拍攝距離較小對特征參數(shù)的影響要大于拍攝距離較大時,在拍攝距離為40 ～50 cm時特征參數(shù)的變化幅度減小.

圖5 不同垂直拍攝距離下樣本S-2圖像特征參數(shù)變化曲線

2.2.3 照度

光照環(huán)境是攝影環(huán)境的重要影響因素之一,照度是光照環(huán)境量化的重要指標(biāo).研究照度因素對圖像特征參數(shù)的影響,選擇室外晴天、多云、陰雨、室內(nèi)環(huán)境和黑暗環(huán)境人工垂直打光5種環(huán)境進(jìn)行圖像拍攝,不同拍攝環(huán)境下樣本S-2預(yù)處理后的灰度圖像如圖6所示,其數(shù)字圖像灰度值分布規(guī)律如圖7所示,不同光照環(huán)境下樣本S-2圖像特征參數(shù)測算結(jié)果如表2所示.

(a) 晴天

表2 不同光照環(huán)境下樣本S-2圖像特征參數(shù)表

圖7 不同光照環(huán)境下樣本S-2圖像灰度值分布圖

由圖6可知,樣本S-2圖像亮度與其環(huán)境照度正相關(guān),照度3 240 lx的室外自然光環(huán)境采集的圖像較照度397 lx的室內(nèi)自然光和252 lx的黑暗打光環(huán)境采集的圖像其色調(diào)更加暗沉,光環(huán)境場所和光源的性質(zhì)均會影響圖像特征參數(shù)數(shù)值;在室外自然光環(huán)境中,圖像輪廓隨著照度減小而逐漸清晰,而室內(nèi)環(huán)境,自然光條件采集的圖像輪廓更為明顯.由圖7和表2可知,室外自然光環(huán)境下,隨著照度減少,樣本S-2圖像灰度值數(shù)量分布趨勢整體分布更加均勻,數(shù)量峰值逐級降低,產(chǎn)生峰值的灰度值段逐級前移,晴天、多云、陰雨3種環(huán)境下最大灰度值255占比分別為7.44%、0.02%、1.87%,說明隨著室外自然光照度(3 240～41 500 lx)降低,圖像灰度值分布更為均勻,圖像色系分布更為充分,所攝粗糙面輪廓更為清晰.高照度下圖像預(yù)處理取得的效果更明顯,但其灰度值分布情況過于極端,與實際粗糙面特征偏離較大,最終測算結(jié)果難成為經(jīng)驗公式的有效參數(shù),而3 240～9 680 lx照度范圍仍能在一定程度上反映實際粗糙面特征.相比室外自然光情況，室內(nèi)自然光和黑暗環(huán)境人工垂直打光下的圖像灰度值分布更加均勻,峰值灰度值段趨于灰度值中間區(qū)域,與劈裂產(chǎn)生的粗糙面特征更為接近.

2.2.4 光照角度

研究光照角度對混凝土粗糙面特征參數(shù)的影響,選擇0°～180°角度范圍間隔45°設(shè)置一組,各圖像測算結(jié)果參數(shù)如表3所示.由表可知,隨光照角度變化，目標(biāo)粗糙面照度變化顯著,垂直于目標(biāo)面時照度最大,為252.0 lx;0°～ 45°的變化幅度為413.59%,45°～90°的增大幅度為33.33%,隨角度增大,照度增幅逐漸變小.相同光照角度下不同樣本圖像特征參數(shù)變化規(guī)律差異較大,不同樣本原始粗糙面粗糙起伏程度不同,光照角度變化所帶來的影響程度不同.當(dāng)光照角度由90°不斷向0°或180°變化時,其表面光照的分布逐漸變得不均勻,0°和180°情況下不均勻程度達(dá)到最大,且這種不均勻程度與原始粗糙面的粗糙度密切相關(guān).

表3 不同光照角度下各樣本圖像特征參數(shù)表

綜上說明,光照角度對于粗糙面測算結(jié)果的影響主要體現(xiàn)在粗糙面接受光照的均勻程度上,且還受粗糙面所處位置及其表面粗糙起伏程度等因素影響.實際操作過程中應(yīng)該盡量保證光源垂直照射待測粗糙面,降低光照角度偏移導(dǎo)致的測算誤差.

2.3 圖像數(shù)字化影響

采用SUFER15 軟件進(jìn)行圖像灰度值數(shù)字化分析,研究數(shù)字圖像采樣間距和插值方法對數(shù)字圖像特征參數(shù)測算結(jié)果及測算時間的影響.

2.3.1 采樣間距

以60.00 mm×60.00 mm的粗糙面圖像為樣本,設(shè)置0.01～6.00 mm范圍內(nèi)不同采樣間距d對圖像處理后的各樣本圖像進(jìn)行測算,S-2粗糙面圖像特征參數(shù)結(jié)果和時間參數(shù)如圖8所示.其中,T為程序運算時間.

(a) fmin和fmax

由圖8可知:S-2樣本圖像特征參數(shù)fmax隨采樣間距d增大保持穩(wěn)定,為255;fmin、fmean、fz和Std單調(diào)遞增,fp單調(diào)遞減,各圖像特征參數(shù)變化趨勢總體符合二次函數(shù)關(guān)系;測算時間參數(shù)急速下降后趨于穩(wěn)定,符合冪函數(shù)變化規(guī)律.采樣間距由0.01 mm增加到0.10 mm的過程中,fmin、fmean、fz和Std的累計變化幅度均小于0.24%,時間減少572.40 s;間距大于0.10 mm之后,fmin、fmean、fz和Std的變化幅度逐漸增大,時間減小幅度不顯著.綜上說明采樣間距對圖像特征參數(shù)的影響較顯著.在實際測量過程中需綜合考慮測算面積、結(jié)果誤差和運算時間成本,確定合適的采樣間距.對于本文的60.00 mm × 60.00 mm 粗糙面圖像來說,建議采樣間距取為0.20 mm,測算時間為4.50 s.

2.3.2 插值方法

原始圖像數(shù)據(jù)通過采用不同數(shù)值插值方法進(jìn)行數(shù)據(jù)再生,生成的新圖像數(shù)據(jù)之間存在偏差.本文選擇5種插值方法進(jìn)行測試,測算結(jié)果如表4所示.

表4 不同插值方法下各樣本圖像特征參數(shù)表

由表4可知,隨著插值方式的變化,各樣本圖像特征參數(shù)整體較為穩(wěn)定,但測算運行時間存在明顯差異.以樣本S-2為例,5種插值方式測算結(jié)果的fmean、fz、Std和fp的最大相對誤差為6.35%;運行時間最大相差了41.6 s,幅度為99.48%.說明選取合適的插值方法可以顯著降低運算時間成本.針對低級配混凝土粗糙面圖像,建議采用最小曲率法.

混凝土表面粗糙度一直為工程界關(guān)注[22-23],數(shù)字圖像法在混凝土表面粗糙度測量領(lǐng)域具有一定優(yōu)勢,但混凝土表面粗糙度數(shù)字圖像測量結(jié)果受拍攝設(shè)備、拍攝環(huán)境、采樣間距和插值方法等因素影響.針對水泥砂漿、單級配混凝土和二級配混凝土粗糙面,建議拍攝設(shè)備優(yōu)選數(shù)碼相機(jī),垂直拍攝距離取40 cm,隨光線變化改變相機(jī)ISO以獲取優(yōu)質(zhì)原始圖像;室外光照環(huán)境選擇光線較緩和的多云或晴朗天氣,避免過強(qiáng)光照影響測算結(jié)果,若隧洞等黑暗環(huán)境下,建議采用頭戴式探照燈垂直照射壁面進(jìn)行拍攝;數(shù)字化采樣間距取0.2 mm;插值方法采用最小曲率法.

3 工程應(yīng)用

以河南省某隧洞混凝土管片粗糙面為例,驗證上文提出影響因素控制條件的合理性.該隧洞段長2 646 m,總水頭差4 m,設(shè)計流量51.7 m3/s.隧洞洞身段建筑物級別為1級.隧洞采用泥水盾構(gòu)施工,盾構(gòu)推進(jìn)過程中安裝厚度約35 cm的混凝土襯砌管片、管片外側(cè)同步注漿,后期在襯砌管片內(nèi)側(cè)再二次襯砌厚度約50 cm鋼筋混凝土,管片內(nèi)側(cè)壁面的粗糙度直接影響到二次襯砌膠結(jié)強(qiáng)度.因此,襯砌安裝前需對管片內(nèi)側(cè)壁面粗糙度進(jìn)行測量控制.

考慮隧洞光照環(huán)境,設(shè)定數(shù)碼相機(jī)ISO為4 000,垂直拍攝距離40 cm,頭戴式燈光垂直照明進(jìn)行管片內(nèi)部粗糙面圖像采集,采用MATLAB程序提取面積為100 mm×100 mm粗糙面圖像數(shù)據(jù),采樣間距取0.2 mm,選用最小曲率插值方法進(jìn)行數(shù)字化分析.借鑒混凝土構(gòu)造深度的思路,考慮到像素差均值fp和表面構(gòu)造深度Hp之間存在良好的線性關(guān)系[11-12],采用像素差均值fp來表征粗糙度.選定某一混凝土管片4個不同區(qū)域采集圖像,圖像預(yù)處理后的管片灰度圖像如圖9所示.結(jié)合高精度千分表測定得到的4組混凝土管片壁面(T-1～T-4)構(gòu)造深度分別為3.744、3.492、3.336和3.144 mm,其對應(yīng)測算時間和圖像像素差均值fp見表5.

(a) 粗糙面T-1

表5 管片粗糙面測算結(jié)果及實測構(gòu)造深度

將T-1～T-4粗糙面的fp和Hp進(jìn)行擬合,擬合公式如下:

Hp=0.044 9fp-1.655 4

(5)

由式(5)得到4組粗糙面構(gòu)造深度計算值分別為3.707、3.538、3.321和3.131 mm.混凝土管片粗糙面構(gòu)造深度Hp計算值和實測值平均相對誤差、均方根誤差和平方根分別為0.79%、0.311 0 mm和0.980 4.每個粗糙面圖像平均運行時間為0.12 s,可實現(xiàn)批量圖像粗糙度的測量.綜上說明本文提出的影響因素控制條件是合理的,適用于輸水隧道、渠道等結(jié)構(gòu)表面粗糙度的快速估算,具有推廣應(yīng)用前景.

4 結(jié)論

1) 混凝土粗糙面S-1～S-3圖像預(yù)處理前后灰度差均值最大變幅為9.34%,圖像預(yù)處理可有效降低輸入誤差;相機(jī)ISO對特征參數(shù)的影響與粗糙面材料組成相關(guān),拍攝距離40～50 cm時各特征參數(shù)變幅較小,相機(jī)ISO和拍攝距離對圖像特征參數(shù)和測算結(jié)果影響總體較小.

2) 環(huán)境照度和光照角度對圖像特征和測算結(jié)果影響較為顯著,室內(nèi)自然光和黑暗環(huán)境人工垂直打光下的圖像灰度值分布更加均勻,峰值灰度值段趨于灰度值中間區(qū)域,與劈裂產(chǎn)生的粗糙面特征更為接近,垂直照射可減少光照角度偏移導(dǎo)致的測算誤差.

3) 圖像灰度差均值隨數(shù)字化采樣間距的增大而逐漸減小,插值方法對圖像特征參數(shù)影響較小,選擇合適采樣間距和插值方法可大幅縮短運行時間,對大規(guī)模工程測量具有重要意義.

4) 隧洞混凝土管片粗糙面構(gòu)造深度Hp計算值和實測值的平均相對誤差、均方根誤差和平方根分別為0.79%、0.311 0 mm和0.980 4.每個粗糙面圖像平均測算時間為0.12 s.本文提出的影響因素控制條件是合理的,適用于輸水隧道、渠道等結(jié)構(gòu)表面粗糙度的快速估算.