馮東明博士
對於大型工（gōng）程、基礎建設項目，沒聽說是（shì）建設完成就了事的。竣工之後需要由運維部門對結構（gòu）進行長期的檢測和維護，以確保結構物在相當長的服役（yì）期內處於安全、穩定的工作狀態。
目前最常使用的維護方法，還是靠肉眼的人工巡檢。這種方式效率低下，關鍵（jiàn）還效（xiào）果有限，且工程經驗告訴我們（men）依靠工作人員責任（rèn）心和職業素養來完成的工作通常（cháng）沒有機器自動（dòng）獲取的（de）數據更靠譜。於是全世界的科學家開始就研發基於無（wú）損評估(Nondestructive evalsuation , NDE) 的結構檢測與監測技術（shù），投入了大（dà）量的精力。但與實驗室條件不同，需要（yào）進行健康監測的結構往（wǎng）往都具有體量大，所處環境複雜等特點，這給需要通過局部觀（guān）測來反映結構整體狀態的工作帶來很大挑（tiāo）戰。
近20年來，研究（jiū）熱點開始轉向基於針對結構損傷探測以及基於傳感器探測(尤其是加（jiā）速度傳感器)的結（jié）構完整性（xìng）測定，例如通過基於頻域模態特性的變化，如自振頻率、振型、彎曲曲率、模（mó）態彈性及其導數，模態（tài）應變能、頻率響應函數等，來進行損（sǔn）傷探測——這樣（yàng）做的確可以實現監測的自動化，省去了人工，但依（yī）然難以推廣——因（yīn）為傳感器係統的（de）安裝非常複雜和耗（hào）時，硬件成本昂貴，以及傳感器網絡在結構服役期間的長期維護和數據采集係統（tǒng）的建立，這些都不是輕鬆的工作。於是隻能在一些經費寬裕的項目上采用，且這整套係統的“項目（mù）之間可遷移性（xìng）”往往不高，到另一個項目上還需要把工作重（chóng）來一遍。
為了克（kè）服這些局限，研究者們開始尋找其他更好的解決方案，包括：
視覺傳感係統——本文從這裏展開
視覺傳感係統(vision sensor systems)是一種由攝像機、視覺傳感器（qì）( computer vision-based sensors，或簡稱為 vision sensor)為主要（yào）組成（chéng）部件，以計算機（jī）圖像識別與跟蹤算法為核心的，對結構進行遠距離、非接觸、無（wú）損傷監測的（de）結構（gòu）健康監測係統。
和現有的各種結（jié）構健康監測係統相比，視覺傳感係統（tǒng）的優（yōu）勢如下：
1.與結構加速度傳感（gǎn）係統（tǒng）相比。視覺傳感係（xì）統可直接對結構整體位移進行實測，而相對於由（yóu）許多(通常也不是很多)局部（bù）測點組（zǔ）成的傳感器網（wǎng）絡（luò），結構的（de）整體（tǐ）位移更直接地反應（yīng）了結構總體剛（gāng）度的變化（huà），因此可（kě）以更準確地反應結構整體狀態；
2.與傳統的接觸型位移傳感器相比（bǐ）。傳統的接觸（chù）型位移傳感器，如線性可變（biàn）差動變壓（yā）器 (linear variable differential transducer , LVDT)，需要一個不動的基準點，這在實際（jì）結構中很難做到。尤（yóu）其在量（liàng）測主（zhǔ）梁跨中撓度的時候，長期在梁（liáng）下假設（shè）一個架子基（jī）本是不可能（néng）實現的任務。視（shì）覺（jiào）傳感係統就可以規避這個問題，通過攝像機的（de）鏡頭（tóu）和計算機圖像處理算法，利（lì）用（yòng）非接觸的視覺傳感器技術進行位移量測，可以完美解決“找不到安裝傳感器的（de）固（gù）定點”這個問題；
3.與傳統傳感器相比，視覺傳感係統不需要大量時間用於傳感器的安裝，其安裝成本（běn）相對也很（hěn）低。視覺傳感器不需要與（yǔ）結構物的物理接觸，可以遠程控製，可節約時間和器（qì）材成本，尤其對於橋梁而言，安裝（zhuāng）的時候不需要交通管製；
4.與GPS相比，視覺傳感器雖然也需要在（zài）結構物上（shàng）安裝標靶，但其監測精度遠遠比（bǐ）GPS(誤差5~10mm)高多了；
5.與非（fēi）接觸的激光測（cè）振儀相比，測試儀器可（kě）以安放得更遠，甚可以（yǐ）達到幾百米之外，同樣達到想要的（de）精度；
6.對於（yú）傳統的傳感器而言，視覺傳感器可以是非接（jiē）觸分布傳感器技術，同時在很長的距離上跟蹤多個變化的目標，獲取同步數據。
目前，視覺傳感器係統在實驗室和實際工程中（zhōng）都得到了（le）驗證，這（zhè）個係統的核心是數字圖像（xiàng）相關技術(Digital Image Correlation，DIC) ，這是一（yī）種基於灰度（dù）數字圖像的全視野圖像分析方法，可以在三維空間中確定物體的輪廓和位移（yí）。
有了這個利器，就可以（yǐ）在力學試驗中，將拍攝圖像中的構件物理位移轉變為像素級（jí）、亞像素級別的應變。研究者通常將帶有人工斑塊圖案（àn）或其他紋理的圖案安裝（zhuāng）到構件表麵來提高視覺識別的精度，基於由圖像得到的構件應變（biàn）場，可以（yǐ）量測（cè）並（bìng）計（jì）算出多種結構參數，如：楊氏模量、泊鬆比、應力強度因（yīn）子、殘餘應力、熱膨脹係數（shù）等等（děng）。
在結構的健康（kāng）監測應用中，結（jié）構的自振頻率和振型可以（yǐ）方便地（dì）從一個或多個鏡頭實測的位移計算得到。
傳感器係統通常包括一個或多個攝像機，長焦鏡頭和計算機（jī），如果有在夜間進行（háng）監測的需求，就還需要安裝燈具器材。
詳細地，可把視覺傳感係統的組成分為以下幾個部分：
1.攝（shè）像機。攝像機通常安放在較遠的地方，因此需要使用（yòng）長焦鏡頭。機身用三（sān）腳架固定，在無（wú）視線（xiàn）遮擋（dǎng）的遠處，且攝像機需要（yào）與進行圖像處理的計算機進行連接，攝像機的常用配件見下表：
2.標靶。標靶指的是用（yòng）攝像機捕捉圖像用（yòng）的參照物，可以在結（jié）構上設置一個或多個（gè），任何結構物上的自然物體都可以當作標靶，但為了達到（dào）視覺識別精度的要求，需要（yào）在捕捉到的圖像（xiàng）中標靶與周圍環境有明顯的區分，對比（bǐ）度強烈。因此通常會（huì）安（ān）裝人造的，紋理清晰（xī）的黑白（bái）紋理板，如圖中的這種：
3.計算機與圖像處理軟件。如果（guǒ）使用的圖像軟（ruǎn）件具有實時處理能力，這需要將計算機與攝像機相連，被量測的位移時變曲線就會在電腦屏幕中實時自動顯示，否則，圖像就會存儲在攝像機或電腦中以備以後處理，如下（xià）麵（miàn）的軟件界麵：
圖像處理軟件需要實現幾個核心（xīn）功能，包括：
利用模板匹配算（suàn）法(template matching algorithm) ，與子像（xiàng）素技術結合，從（cóng）圖像(尤（yóu）其是動態圖像)中提取到與結構匹配的位移（yí），從而實現對標靶目標的（de）實時跟蹤。為了減少計算時間，可將每個視頻幀的某個預定區域(部分圖像)作為搜索目標，如圖：
坐標變換算法。為了從（cóng）捕捉到的圖像（xiàng）中得到目標的物理位移，實（shí）際結構的坐標（biāo）係與圖像（xiàng）像素級別的坐標係之間的關係需要建立：
上圖中就是一個完整的視覺（jiào）傳感係統，以（yǐ）後我們再遇到類（lèi）似的場景，便會想到除了拍攝橋梁美景的攝影師（shī）之外，還可能是東明兄正在海風中苦苦地搜集數（shù）據呢
盡管視覺傳感係統（tǒng）在結構健康監測（cè）中的應用算是剛剛起步，但已經有了不少可喜的嚐（cháng）試：
結構模（mó）態特性識別：結構健康監測通常都是（shì）通過振動測量來進行結構模（mó）態屬性識別的，然而利用拾振器開（kāi）展的測量，隻能在結構上布置為數不多的（de）測點，而視覺傳感係（xì）統則（zé）可以實現用一套攝（shè）像機設備同時監測結構上多個（gè）點的（de）振動行為（wéi），從（cóng）而（ér）在模態識（shí）別方麵得到更（gèng）精確、更符合實際結構情況（kuàng）的結果（guǒ）。
模型更新和損傷檢測：通過視覺傳感係統，可以（yǐ）采集結（jié）構的自振頻率、振型、阻尼比等參數，用於結構的（de）有限元模型的更新，進而進行結構損傷（shāng）的模擬（nǐ）和識別（bié）。
預測（cè）索力：對於采用拉索為主要受（shòu）力構（gòu）件的斜拉橋來（lái）說，索力的準確測（cè）量非常重要。傳統的索力測量（liàng）方法是采用基於振動原理的索力儀，這種設備安裝繁瑣，價格昂貴，而且並不是每（měi）次測試都能達到理想的（de）精度。然而采用視覺傳感係統，則可以顯著降（jiàng）低量測係（xì）統的成本。
除（chú）了結構位移遠程監測以及上述（shù）的幾個應用之（zhī）外，視覺（jiào）傳感係統還在這些領域有不（bú）小的應（yīng）用（yòng）潛力：
監測交通運（yùn）輸基（jī）礎設施中的軌道交通車輛的運行情況（kuàng）；
搜集橋梁運營期間車輛荷載的作用(車輛類型與流量等信息)；
橋梁荷載試（shì）驗；
在無需於橋上安裝稱量（liàng）設備（bèi）的條件下，建立車輛（liàng）稱重係統；
橋（qiáo）梁裂縫自動檢測係統
馮東明博士在介紹了視（shì）覺傳感係統（tǒng）的基礎上，還對其中的一些細節進行了探討和總結（jié），例（lì）如：
圖像跟蹤和處（chù）理的計算（suàn）機算法如（rú）何實現；
像素級和子像素級解決方案對計算精度的貢獻；
單點與多點監測（cè）的實現方式；
坐（zuò）標變換與比例因子法的（de）應用；
2D測量與3D測量的不同選擇；
人工標靶與（yǔ）自然標靶的實際差異（yì）；
實時監測算法的技術實現；
