基于宽带相位运动放大与机器视觉的结构振动频率识别

为了解决现有视觉技术难以准确测量结构微小振动的问题，该文提出了一种基于宽带相位运动放大(BPMM)和亚像素模板匹配算法的结构振动测量和频率识别方法。首先，利用相机拍摄结构的振动视频图像，并对图像中的噪声进行初步去除。其次，在不需要结构频率先验信息的情况下，在包含所有感兴趣频率的宽频带内进行滤波，选取合适的放大倍数进行微小振动视频的放大处理，再利用亚像素模板匹配算法从放大后的视频中提取结构的位移时程响应。最后，对提取的结构位移进行归一化处理，得到结构的实际位移时程响应，利用快速傅里叶变换(FFT)获取结构的振动频率。结果表明：BPMM算法既能实现结构微小振动位移幅值的放大，又能有效去除微小振动视频中的噪声，提高了图像的信噪比，从运动放大后的视频图像中可以准确地识别结构的振动频率。通过3层框架结构的室内试验和实桥试验对该文方法进行了验证，识别误差分别在1%和5%以内。该文方法可在不需要结构频率先验信息的情况下实现微小振动的盲放大处理，具有噪声鲁棒性好、计算量小及适用性强等优点，为结构微小振动测量提供了一种新思路，具有良好的应用前景。