CN102967275B - 一种大跨度斜拉桥施工过程钢桁梁断面形状监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种大跨度斜拉桥施工过程钢桁梁断面形状监测方法，通过在钢桁梁的断面各个角点布置LED灯，然后用镜头和CCD结合对钢桁梁的断面表面一次成像，各LED灯在图像中分别显示为一个亮斑，通过重心定位识别算法，计算钢桁梁断面各个角点之间的相对坐标值，达到在施工阶段对钢桁梁断面形状监测的目的，由此来确定钢桁梁断面形状是否需要进一步调整。本发明所述的大跨度斜拉桥施工过程钢桁梁断面形状监测方法，采用非接触方式，非常方便，设备成本低，操作简易，节省人力物力，可提高施工过程中对钢桁梁断面的监测次数，更好的地指导施工过程。

Description

一种大跨度斜拉桥施工过程钢桁梁断面形状监测方法

技术领域

本发明涉及大跨度斜拉桥施工，具体说是一种大跨度斜拉桥施工过程钢桁梁断面形状监测方法。

背景技术

斜拉桥施工阶段中，梁体横截面（也称之为断面）形状的一致性是合龙的重要保证。

大跨度斜拉桥的梁体一般分箱梁和钢桁梁，箱梁是工厂化预制，分节段吊装的，梁体断面的形状是事先标准化生产好的，跟现场施工无关；而钢桁梁的梁体是由多根杆件在施工现场拼接而成，随着梁体的延伸，杆件制造误差和架设误差都会导致梁体断面的形状慢慢变得不一致，而这种误差也会跟着梁体跨度的延长慢慢积累，最后主跨在快要合龙的时候由于两边的梁体断面形状不一致而导致合龙困难；或者虽然合龙时两边的梁体断面形状有偏差，但强行对接，这样的施工过程就给结构强加了一定的应力，这与桥梁施工“无应力状态控制法”的科学理论相悖，不符合桥梁施工质量，给后期运营埋下安全隐患。

所以大跨度斜拉桥施工过程中钢桁梁的断面形状监测是其施工过程中一个十分重要和关键的工作，如监测发现断面形状有偏差的时候就需及时调整，指导下一步施工。

目前，斜拉桥施工过程中钢桁梁的断面形状监测通常的手段是全站仪法。全站仪单独测量一个点是可靠的，但监测断面的形状需要同时得到截面每个角点的相对坐标位置才能确定其形状。施工现场条件恶劣，加上以风为主的外界条件影响，梁体一直处于振动状态，在每一个瞬间全站仪和每个测点的相对位置都会发生一定的变化，每个角点依次测量则会带来误差。施工人员现有的做法是选择在天气状态好、风小的时候对钢桁梁的断面形状进行监测，尽量保证在测量过程中梁体的位置随时间没有变化。现有手段对天气依赖大，这势必影响工期，而且各个角点依次测量也不方便。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种大跨度斜拉桥施工过程钢桁梁断面形状监测方法，采用非接触方式，非常方便，设备成本低，操作简易，节省人力物力，可提高施工过程中对钢桁梁断面的监测次数，更好的地指导施工过程。

为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：

一种大跨度斜拉桥施工过程钢桁梁断面形状监测方法，其特征在于：通过在钢桁梁的断面各个角点布置LED灯，或在钢桁梁的断面各个角点布置反光片并配合以强光投射在反光片上，然后用镜头和CCD结合对钢桁梁的断面表面一次成像，各LED灯在图像中分别显示为一个亮斑，通过重心定位识别算法，计算钢桁梁断面各个角点之间的相对坐标值，达到在施工阶段对钢桁梁断面形状监测的目的，由此来确定钢桁梁断面形状是否需要进一步调整。

在上述技术方案的基础上，CCD1和镜头2安装在支架3上，镜头和CCD结合对钢桁梁7的断面10进行远距离一次成像，所获得的图像通过数据线传输到计算机4内，对CCD传输过来的图像进行记录，同时计算分析。

在上述技术方案的基础上，镜头的轴线和断面表面法线的夹角保持在0°～10°之间。

在上述技术方案的基础上，在钢桁梁7的端面10的角点分别布置角点LED灯9，

在钢桁梁7的端面10的上缘或者下缘处，布置两个已知中心距离的标定LED灯8。

在上述技术方案的基础上，所述重心定位识别算法具体步骤如下：

当通过重心定位识别算法计算图象中光斑在计算机的接收屏上的位置值（X,Y）时，X为光斑在计算机的接收屏上的横坐标位置值，Y为光斑在计算机的接收屏上的纵坐标位置值，

对于一个像素为M×N的CCD，M为CCD每行像素数，N为CCD每列像素数，对应图象光斑在接收屏上的位置值（X,Y），由下列公式确定：

$X=\frac{\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f(i,j)\×i}{\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f(i,j)}$ $Y=\frac{\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f(i,j)\×j}{\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f(i,j)}$

其中f(i，j)表示该像素点的灰度值，i表示像素点的横向坐标值，j表示像素点的纵向坐标值。

在上述技术方案的基础上，已知的两个标定LED灯8的实际中心距离l_标，图像中形成的与标定LED灯8对应的光斑的中心像素位置值对应距离L_标，则标定参数k＝l_标/L_标，

l_标为布置标定LED灯8时人工用刻度尺直接量得，

一个标定LED灯8形成的光斑像素位置值为（X₀₁,Y₀₁），另一个标定LED灯8形成的光斑像素位置值为（X₀₂,Y₀₂），则

设标定后断面的角点的光斑像素位置值为（X_q,Y_q），则按下述公式进一步换算出对应具有物理意义的实际坐标值为（x_q,y_q）,

x_q=X_q×k，y_q=Y_q×k

Q代表第几个光斑，q=1,2,3,4，……。

本发明所述的大跨度斜拉桥施工过程钢桁梁断面形状监测方法，采用非接触方式，非常方便，设备成本低，操作简易，节省人力物力，可提高施工过程中对钢桁梁断面的监测次数，更好的地指导施工过程。

本发明所述的大跨度斜拉桥施工过程钢桁梁断面形状监测方法，瞬时对整个断面成像，恶劣的外界环境不影响测量断面各个点之间的相对位置，测量结果与图像采集装置所固定位置的环境振动无关。

附图说明

本发明有如下附图：

图1镜头和CCD结合对钢桁梁的断面表面一次成像示意图，

图2在钢桁梁的断面各个角点布置LED灯示意图，

图3对钢桁梁的断面表面一次成像的图像示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步详细说明。

本发明所述的大跨度斜拉桥施工过程钢桁梁断面形状监测方法，通过在钢桁梁的断面各个角点布置LED灯，或在钢桁梁的断面各个角点布置反光片并配合以强光投射在反光片上，然后用镜头和CCD结合对钢桁梁的断面表面一次成像，各LED灯在图像中分别显示为一个亮斑（参见图3），通过重心定位识别算法，计算钢桁梁断面各个角点之间的相对坐标值，达到在施工阶段对钢桁梁断面形状监测的目的，由此来确定钢桁梁断面形状是否需要进一步调整。

布置反光片并配合以强光投射在反光片上可以达到与布置LED灯同样的效果，以下均以LED灯为例进行描述。

在上述技术方案的基础上，如图1所示，CCD（图像传感器）1和镜头2安装在支架3上，镜头和CCD结合对钢桁梁7的断面10进行远距离一次成像，所获得的图像通过数据线传输到计算机4内，对CCD传输过来的图像进行记录，同时计算分析。

图1中钢桁梁7通过若干斜拉索5固定在斜拉桥桥塔6上，根据钢桁梁的断面的位置和工程结构现场情况选定好支架3的固定地点，在支架上固定好CCD和镜头，计算机和CCD连接好，计算机上应该安装有相应的开启CCD的控制软件，通常可通过该控制软件实时显示断面的图像，调节焦距使图像质量达到清晰状态，所述清晰状态是指每个LED灯在图片上显示为一个亮斑，此时即可采集当前关注状态下的图片。

在上述技术方案的基础上，镜头的轴线和断面表面法线的夹角保持在0°～10°之间。

在上述技术方案的基础上，如图2所示，在钢桁梁7的端面10的角点分别布置角点LED灯9，

在钢桁梁7的端面10的上缘或者下缘处，布置两个已知中心距离的标定LED灯8。

布置标定LED灯8是为了精确反映断面的实际形状，用于提前标定。

在上述技术方案的基础上，所述重心定位识别算法具体步骤如下：

当通过重心定位识别算法计算图象中光斑在计算机的接收屏上的位置值（X,Y）时，X为光斑在计算机的接收屏上的横坐标位置值，Y为光斑在计算机的接收屏上的纵坐标位置值，

对于一个像素为M×N的CCD，M为CCD每行像素数，N为CCD每列像素数，对应图象光斑在接收屏上的位置值（X,Y），由下列公式确定：

$X=\frac{\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f(i,j)\×i}{\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f(i,j)}$ $Y=\frac{\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f(i,j)\×j}{\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f(i,j)}$

其中f(i,j)表示该像素点的灰度值，i表示像素点的横向坐标值，j表示像素点的纵向坐标值。

通过上述公式即可计算得到的图像光斑在接收屏上的位置值，数据单位为像素。

在上述技术方案的基础上，已知的两个标定LED灯8的实际中心距离l_标，图像中形成的与标定LED灯8对应的光斑的中心像素位置值对应距离L_标，则标定参数k＝l_标/L_标，

l_标为布置标定LED灯8时人工用刻度尺直接量得，

一个标定LED灯8形成的光斑像素位置值为（X₀₁,Y₀₁），另一个标定LED灯8形成的光斑像素位置值为（X₀₂,Y₀₂），则

设标定后断面的角点的光斑像素位置值为（X_q,Y_q），则按下述公式进一步换算出对应具有物理意义的实际坐标值为（x_q,y_q）,

x_q=X_q×k，y_q=Y_q×k

Q代表第几个光斑，q=1,2,3,4，……。

现结合某公铁两用斜拉桥的钢桁梁在架设过程中对其断面形状的监测来进一步阐述本发明所述一种大跨度斜拉桥施工过程钢桁梁断面形状监测方法。

在断面的角点分别布置LED灯，在断面的上缘或者下缘布置两个已知中心距离为2m的LED灯做标定；支架的固定在待测断面的对岸的梁体上，在支架上固定好CCD和镜头，镜头的轴线和断面表面法线的夹角保持在5°；计算机和CCD连接好，开启CCD的控制软件实时显示断面的图像，调节焦距使图像质量达到清晰状态，每个LED灯在图片上显示为一个亮斑；采集当前关注状态下的图片，如图3所示；

通过重心定位识别算法计算图象光斑在接收屏上的位置值（X,Y），对于一个像素为M×N的CCD，对应图象光斑在接收屏上的位置值（X,Y），由下列公式确定：

$X=\frac{\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f(i,j)\×i}{\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f(i,j)}$ $Y=\frac{\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f(i,j)\×j}{\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f(i,j)}$

其中f(i,j)表示该像素点的灰度值，i表示横向坐标值，j表示纵向坐标值；

计算得到的图像光斑在接收屏上的位置值数据单位为像素，为了精确反映断面的实际形状需要提前标定。用两个LED灯的实际中心距离人工用刻度尺直接量得l_标=2m。其中，第一个LED灯形成的光斑像素位置值为（653.272,103.792），第二个LED灯形成的光斑像素位置值为（742.116,109.724），则

与形成两个光斑的中心像素位置值对应距离L_标之比为标定参数k，即k＝l_标/L_标=22.461mm/pixels；

标定后断面的角点的光斑像素位置值依次为（80.245,98.263）、（1253.894,116.758）、（318.198,797.214）、（980.059,812.459），换算出对应具有物理意义的实际坐标值为（x₁,y₁）,其中x₁＝X₁×k，y₁＝Y₁×k；依次类推可以求得该断面的四个角点具有物理意义的相对坐标依次为（1802,2207）、（28164,2623）、（7147,17906）、（22013,18249），单位为mm。

本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (5)

1.一种大跨度斜拉桥施工过程钢桁梁断面形状监测方法，其特征在于：在钢桁梁的端面的角点分别布置角点LED灯，在钢桁梁的端面的上缘或者下缘处，布置两个已知中心距离的标定LED灯，然后用镜头和CCD结合对钢桁梁的断面表面一次成像，各LED灯在图像中分别显示为一个亮斑，通过重心定位识别算法，计算钢桁梁断面各个角点之间的相对坐标值，达到在施工阶段对钢桁梁断面形状监测的目的，由此来确定钢桁梁断面形状是否需要进一步调整。

2.如权利要求1所述的大跨度斜拉桥施工过程钢桁梁断面形状监测方法，其特征在于：CCD(1)和镜头(2)安装在支架(3)上，镜头和CCD结合对钢桁梁(7)的断面(10)进行远距离一次成像，所获得的图像通过数据线传输到计算机(4)内，对CCD传输过来的图像进行记录，同时计算分析。

3.如权利要求2所述的大跨度斜拉桥施工过程钢桁梁断面形状监测方法，其特征在于：镜头的轴线和断面表面法线的夹角保持在0°～10°之间。

4.如权利要求1所述的大跨度斜拉桥施工过程钢桁梁断面形状监测方法，其特征在于，所述重心定位识别算法具体步骤如下：

当通过重心定位识别算法计算图象中光斑在计算机的接收屏上的位置值(X,Y)时，X为光斑在计算机的接收屏上的横坐标位置值，Y为光斑在计算机的接收屏上的纵坐标位置值，

对于一个像素为M×N的CCD，M为CCD每行像素数，N为CCD每列像素数，对应图象光斑在接收屏上的位置值(X,Y)，由下列公式确定：

$\begin{array}{cc}X=\frac{\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f(i,j)\×i}{\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f(i,j)}& Y=\frac{\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f(i,j)\×j}{\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f(i,j)}\end{array}$

其中f(i,j)表示像素点的灰度值，i表示像素点的横向坐标值，j表示像素点的纵向坐标值。

5.如权利要求4所述的大跨度斜拉桥施工过程钢桁梁断面形状监测方法，其特征在于：已知的两个标定LED灯(8)的实际中心距离l_标，图像中形成的与标定LED灯(8)对应的光斑的中心像素位置值对应距离L_标，则标定参数k＝l_标/L_标，

l_标为布置标定LED灯(8)时人工用刻度尺直接量得，

一个标定LED灯(8)形成的光斑像素位置值为(X₀₁,Y₀₁)，另一个标定LED灯(8)形成的光斑像素位置值为(X₀₂,Y₀₂)，则

设标定后断面的角点的光斑像素位置值为(X_q,Y_q)，则按下述公式进一步换算出对应具有物理意义的实际坐标值为(x_q,y_q),

x_q＝X_q×k，y_q＝Y_q×k

Q代表第几个光斑，q＝1,2,3,4，……。