Page 111 - 2024年第55卷第9期

误差控制在 ０．０２ｍｍ以内；持续光照条件下识别精度最佳，误差控制在 ０．０１ｍｍ左右；两项实验的总
体误差控制在 ０．０５ｍｍ以内，证明方法稳定，能够满足工程应用需要。

５ 闸坝工程应用

５．１ 机器视觉位移监测装置与数据选取 机器
视觉位移 监 测装 置主 要 由 机 器 视 觉 测 量 仪、电
线、人工反光靶标、数据采集电气柜和保护室组
成。其中，机器视觉测量仪为定制工业相机，分
辨率 为 ３８４０ × ２１６０像 素，视 场 范 围 为 １?１０００００
ＦＯＶ ，最远拍摄距离为 １５０ｍ，人工反光靶标采
用钢 板 并 贴 附 ３Ｍ 反 光 膜。监 测 装 置 如 图 ８所
示。具体装置部署流程如下。
第一，根据现场供电位置，选取合适的点位
安装数据采集电器柜；将数据采集电气柜安装于
机器视觉测量仪不远处；将电线线缆隐蔽的放至
仪器安装位置侧边。第二，将机器视觉测量仪置
于安装点位附近接电调试，初步拟定被测点靶标
安装位置，并在安装地点进行立柱焊接和螺栓、
图 ８ 机器视觉监测装置示意图
固定盘的固结等工作。第三，将人工反光靶标通
过多条不锈钢美式套箍固定安装在已经完成焊接的立柱上，实现了靶标与立柱的固结，监测位移时，
标靶平面与视觉系统的世界坐标系正交，时刻保持垂直，保证了在移动过程中标靶不出现过大倾斜，
从而减少靶标倾斜导致的监测误差。第四，部署各位置仪器线缆，安装搭建机器视觉测量仪保护室等
辅助材料。
选取 ２０２３年 ６月 ２２日 ００∶００∶００—２９日 ２４∶００∶００每隔 ５ｍｉｎ拍摄一次靶标图像，制作位移影像。
影像图 ９为闸坝工程现场靶标图。

图 ９ 闸坝工程应用

５．２ 优化处理算法优化性能比较 为考察 ＷＧＩＦ算法降噪和对边缘保护的有效性，选择三幅典型水闸
靶标图像Ⅰ—Ⅲ分别采用本文算法、引导滤波（ＧｕｉｄｅｄＩｍａｇｅＦｉｌｔｅｒ，ＧＩＦ） ［３６］ 算法、梯度域引导滤波
（ ＧｒａｄｉｅｎｔＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＧｕｉｄｅｄＦｉｌｔｅｒ， ＧＤＧＩＦ） ［３７］ 算 法 以 及 边 窗 引 导 滤 波 （ＳｉｄｅＷｉｎｄｏｗ ＧｕｉｄｅｄＩｍａｇｅ
Ｆｉｌｔｅｒ ，ＳＷＧＩＦ） ［３８］ 算法进行降噪效果对比。其中Ⅰ为阴天中午 １２时靶标图像，整体较暗，靶标边缘
含有少量条状噪音且背景灰度相近；Ⅱ为夜间 ２４时靶标图像，可见度较低，靶标边缘粗糙并伴随明
显线状噪音，含少量光晕；Ⅲ为晴天中午 １２时靶标图像，存在强曝光现象，圈带边缘部分粗糙，含
有少量条状噪音。四种滤波算法的滤波结果对比见图 １０，对比滤波结果可知：本文算法可以有效过滤
原靶标圈带 ８０％噪声，并且缓解边缘光晕现象，保护靶标结构边缘；ＧＩＦ算法与 ＧＤＧＩＦ算法可以有效

— １ １ ６ —
１