三轴试验土样变形的数字图像测量方法及设备 本发明涉及计算机数字图像识别技术在常规土工三轴试验试样变形测量中的应用。
目前，常规三轴试验方法主要步骤如下：(1)将土切成圆柱体套在橡皮膜内或者直接在橡皮膜内装土成样，放到密封的压力室中。橡皮膜下端绑扎在底座上，上端绑扎在试验帽上，使试样内的孔隙水与压力室内的水完全隔开。孔隙水通过试样下端的透水石与孔隙水压力量测系统连通，或者通过上端透水石与排水管连通。(2)向压力室内施加压力，使试件各向受到周围压力σ3，并使液压在整个试验过程中保持不变。(3)然后再通过传力杆对试件施加竖向压力，这样，竖向应力就大于水平向应力，当水平向应力保持不变，而竖向应力逐渐增大时，试件受剪破坏。
试样的轴向变形通过量测试样帽的轴向位移获得，反映的是土样总体的轴向变形，据此得到的轴向应变也是试样的轴向平均应变。试样的径向变形是通过测量土样的体积变化换算得到的，而试样的体积变化则通过试样在试验过程中排出的水体体积确定。因此实际上通过试验得到的仅仅是试样的平均体积应变和由此换算得到的试样整体的平均径向应变。但是由于受到刚性试样帽的影响，试验过程中土样的径向变形极不均匀，因此平均地径向变形并不能够准确反映土样的径向应变状态。除此之外常规土工三轴仪在变形测量方面还存在以下缺陷：(1)不能计入土样在三轴仪上成样和饱和过程(安装压力室、加小围压释放吸力、通二氧化碳气体和注水饱和)中土样的体积变形。(2)不能在测量中消除橡皮膜嵌入土样表层孔隙引起排水量变化带来的体积测量误差。(3)不能考虑土样端部约束对土样变形的影响。(4)为了测量径向变形，要求土样必须完全饱和，这不仅费时，而且通常难以做到。(5)对于非饱和土，因为不能通过测排水量的方法确定土样的体积变形，所以也不能直接用于非饱和土的试验。
对试样的径向变形已有的改进测量设备及方法为：(1)日本东京大学龙冈试验室采用局部位移传感器LDT和El-Ruwayih设计的径向应变仪，都是依据导体中阻值的变化来测定试样径向应变。(2)Escario&Uriel采用纯光学手段，通过玻璃外罩的竖直标志线与试样直径的视线在标尺上的读数，来量测试样直径的尺寸。(3)Morgn&Moore将带状铝箔绕在试样周围并用薄层硅脂粘贴在橡皮膜上，利用测微显微镜测读标记间的距离以测定试样周长的变化。(4)Akai&Acadchi通过试样的中间高度处挂上的径向应变指示器来测得直径的变化。(5)David M.Cole依据涡流电流亏损法则，采用卡曼Multi-Vriel传感器来测定三轴试验中的径向变形。如上所述，有很多研究者为了实现三轴试样径向变形的直接测量作了很多努力，但他们所提出的方法或多或少都存在一些不尽如人意的地方。如局部位移传感器LDT和径向应变仪有很高的精度，但难以适应大变形，并且在密封室的水中测量时操作困难；卡曼Multi-Vriel传感器存在的问题是有静态漂移，难以控制测量精度；用测微显微镜记录绕在试样上的带状铝箔标记间的距离，试验过程非常复杂。采用双层压力室，可以在常规三轴仪进行非饱和土的应力应变特性测试，但是试验得到的仍然是土样的平均体积变化，而且试验仪器改制、试验控制和操作都比较复杂。
本发明的目的是提供一种不干扰土样的变形，非接触式直接测量，提高测量精度，对土样的任何部分实现径向变形和轴向变形的同步测量，研究土样局部变形特性与整体变形特性的差异，可以直接测量非饱和土变形的三轴试验土样变形的数字图像测量方法及设备。
本发明的目的是这样实现的：三轴试验土样变形的数字图像测量设备由三轴压缩仪、数字图像采集设备和微型计算机组成。三轴压缩仪的密封外罩为透明钢化玻璃方形密封容器，底座上设定标准直径长度；数字图像采集设备由电荷耦合装置、调焦镜头和扩倍镜组成，电荷耦合装置前端连接扩倍镜和调焦镜头；微型计算机中安装视频采集卡和显示卡，电荷耦合装置的数据传输线接视频采集卡。程序分两个部分：第一部分是象素当量的标定，第二部分是三轴试样变形测量。每个部分都由图像的采集与处理及边缘识别与记录二大模块组成。
三轴试验土样变形的数字图像测量方法为：
第一部分：象素当量的标定。在数字图像测量设备安装时，为了纠正系统误差，进行象素当量的标定。象素当量标定的主要内容就是在整个成像区域即768象素×576象素内，确定不同位置处不同的象素当量值，并把它们存贮在二维表中。为了减少标定时的工作量，只是标定少数几个特征点处的象素当量，在其它位置用已标定的特征点进行曲线拟合并插值求得。数字图像测量系统能够实现轴向变形和径向变形的同时测量，因此象素当量标定也应有横向象素当量和竖向象素当量标定两部分。横向象素当量的标定与竖向象素当量标定完全相同，下面的程序流程是横向象素当量标定。
横向象素当量标定程序流程如图3所示。
横向象素当量标定程序为：
1、开始，首先调用Matrix图形开发库中的MdigGrabContinuous函数连续摄像。
2、为了保证物体中心轴对称，需要判断标定物是否处于整幅图像中心，如果不是，调节电荷耦合装置使得图像居中。
3、把标定物依次置于不同象素高度处，调用Matrix图形开发库中的MbufGet函数获取数字图像信息数据，对图像进行分析和处理，检测标定物左、右边缘位置，用公式Knh11=柱体直径/(右边缘-左边缘)计算不同高度处的横向象素当量。判断是否还有标定物需要标定，如果没有，把所有标定得到的象素当量值存贮到一张二维数据表中，结束程序。
第二部分：三轴试样变形测量。使用在表面加印白色标记的橡皮膜装土成样，测量轴向变形需要确定橡皮膜表面的白色标记线位置；径向变形则通过测量柱状试样被研究截面处的边缘位置得到。从上述象素当量二维表中直接读取或通过插值方法得到相应的象素当量，用公式计算对象长度从而得到试验过程中试样不同时刻的变形量。变形测量程序流程如图4所示。
变形测量程序为：
1、开始，首先调用Matrix图形开发库中的MdigGrabContinuous函数连续摄像。
2、为了保证试样中心轴对称，判断试样图像是否处于中心位置，如果不是，移动电荷耦合装置使得图像居中。
3、调用Matrix图形开发库中的MbufGet函数获取数字图像信息数据，对图像进行分析和处理：检测三轴仪底座上设定的标准直径长度，确定图像放大倍数β。检测标志线位置并贮存，计算相邻标志线间象素高度，从竖向象素当量二维表中直接读取或通过插值方法得到相应的象素当量，用公式Hvi=Ni×KnVi×β计算标志线之间的真实高度；检测试样左、右边缘位置并贮存，从横向象素当量二维表中直接读取或通过插值方法得到相应的象素当量，用公式HHi=Ni×KnHi×β计算试样的真实直径。输出试样的实时长度，由此得到不同时刻的变形量。判断是否继续测量，如果需要继续，上述过程，否则结束程序。
本发明的优点是：把计算机数字图像测量技术应用于土工三轴试验的变形测量，(1)能够实现土样轴向变形和径向变形的非接触式直接测量，减小了对试样体的扰动，具有较高的测量精度，而且实现了试验识别、记录自动化，不再要求试样必须完全饱和，大大减小试验人员的劳动强度。(2)能够排除土样两端刚性底座和试样帽对土样变形的影响。(3)能够对土样任意两个代表性水平断面之间的应变进行测量，并研究局部试样与整体试样应力应变关系的差异。(4)能够捕捉三轴压缩过程中试样剪切带的形成时间和形成规律。(5)能够把常规三轴压缩仪应用于非饱和土的试验研究。
图1为现有三轴压缩仪结构示意图。
图2为本发明设备结构示意图。
图3为横向象素当量标定流程图。
图4为三轴试样变形测量流程图。
三轴试验土样变形的数字图像测量设备，如图2所示，由三轴压缩仪、数字图像采集设备和微型计算机组成。三轴压缩仪的密封外罩为透明钢化玻璃方形密封容器1，底座上设定标准直径长度；数字图像采集设备由电荷耦合装置2、调焦镜头3和扩倍镜4组成，电荷耦合装置2前端连接扩倍镜4和调焦镜头3；微型计算机6中装视频采集卡和显示卡，电荷耦合装置的数据传输线5接视频采集卡。程序分两个部分：第一部分是象素当量的标定，第二部分是三轴试样变形测量。每个部分都由图像的采集与处理及边缘识别与记录二大模块组成。
土工三轴试验是用来测定土抗剪强度的一种常用方法。三轴压缩仪由压力室、轴向加荷系统、施加周围压力系统、孔隙水压力测量系统等组成，如图1所示。压力室是三轴压缩仪的主要组成部分，常规三轴仪中压力室是一个由金属上盖、底座和有机玻璃组成的筒形密封容器。本发明中，压力室改为由金属上盖、底座和透明钢化玻璃组成的方形密封容器，底座上设定标准直径长度。
数字图像采集设备：电荷耦合装置(Charge Coupled Device)选用Panasonic CCD摄像机(MODEL:WV BP310/G，分辨率：800(H)×600(V)。
日本精工SK 12575手动调焦镜头。
日本精工X2扩倍镜。
视频采集卡：Matrix Electronic Systems Ltd(Matrix Imagingadapter,Meteor PCI frame grabber(支持24位RGB高分辨率))。
显示卡：Matrix Electronic systems Ltd(Matrix MGA MillenniumPower Desk(2M显存)，RAMDAC Speed:220MHz,Power DeskVersion:3.22.059)。
微型计算机：Pentium 100,24M EDORAM,2.1G Fireball HD,14′Bridge Monitor。
土工三轴试验计算机数字图像测量方法主要包括电荷耦合装置摄像和计算机数字图像处理两部分。其工作过程可以概括为：三轴土样的图像由电荷耦合装置采集，经过视频采集卡处理后暂存于帧存里，再经过程序处理，将帧存中的信息与需要的图形文本混合，通过显示卡送至显示器。同时对帧存中的信息进行分析处理，通过识别图像边缘确定土样的形状进而确定变形量。
测量系统的主要组件之一电荷耦合装置，它以电荷包的形式存储和传送信息。电荷耦合装置器件有线阵和面阵之分。本发明采用面阵黑白电荷耦合装置，它由800×600个光敏二极管构成光电器件阵列。当景物成像于光敏面上时，各光敏二极管接受光的强弱不同，感生不同量的光电荷。积累起来的光电荷在驱动脉冲的作用下，由输出电路输出视频信号。电荷耦合装置和图像采集线路中的A/D转换器完成图像的抽样和量化工作，使得模拟图像转换为数字图像，便于计算机的识别和处理。
任何连续物体的形变，在宏观上都表现为物体边缘的位置变化。因此土样变形的计算机数字图像测量，就是实时记录和识别土样边缘并检测其位置的变化。物体的边缘，在黑白成像条件下可以由灰度的不连续性来反映，粗略地分为阶跃性边缘和屋顶状边缘。阶跃性边缘的象素灰度值在边缘附近有显著不同；屋顶状边缘则位于灰度值的变化转折点处。用边缘邻近一阶导数或二阶导数的变化规律，就可以找出边缘所在的位置。
在数字图像测量系统中，由于钢化玻璃密封罩、围压室中水体等对光的折射以及变焦镜头、扩倍镜、电荷耦合装置等光学器件本身的非线性，会导致图像畸变失真。图像畸变的存在，意味着相同长度的物体在不同的成像区域内会得到不同长度的图像，这必然引起较大的测量误差，影响测量精度。通过试验发现图像畸变在整个图像区域内具有明显规律性，属于系统误差，可以进行修正。测量方法的第一部分象素当量的标定，就是对系统误差进行修正，因此每组设备组装后，首先进行的就是象素当量的标定，并将当量值存贮在二维数据表中，以后每次测量，只需将相应的二维表中的数据查出，计算出相应值即可，数字图像测量软件实现变形测量的同时进行系统误差的修正。编程语言选用Visual Basic，同时调用了Matrix图形开发库中的一些现有库函数，测量方法如方案所述。
三轴试验中的轴向应力是用试样受力除以试样变形过程中试样体的实际受力面积，因为现有技术依据体积变形和轴向变形换算得到的试样平均受力面积与用本发明方案数字图像测量得到的直径计算出的试样面积存在差异，所以用两种不同方法计算得到的轴向应力也存在一定差异，在土样轴向的中央部位用数字图像测量方法直接量测得到的径向应变比用常规方法换算得到的径向应变要大。在实际操作中可以得到试验土样任意水平断面的径向变形或任意一段高度上土样的平均径向变形，为研究土体的强度和应力应变本构关系提供了更加准确、方便的测量手段。采用本发明的数字图像测量技术，土样的应变测量精度可达到2.0×10-4-3.0×10-4，满足精确测量目的。
给出本实施例一程序段，支持本发明方案。下面这段程序是测量定标柱体在某一位置的横向像素当量’’’定义变量’’’’’’
-->If Abs(CDec(B1(i+20+k))-CDec(B1(i+50+k)))＞35Then Else Marginl=i GoTo ok1 End If End If Next’’’’’’计算左边缘亚像素位置’’’’’’’ok1: vv1=0:vv2=0 Fori=Margin1-LPixelnum1 To Margin1-LPixelnum2 vv1=vv1+B1(i+k) Next Fori=Margin1+RPixelnum2 To Margin1+RPixelnum1 vv2=vv2+B1(i+k) Next tMargin1=(vv1/10+vv2/10)/2 Fori=Margin1-10 To Margin1+10 IfB1(i+k)＞tMargin1 And B1(i+1+k)＜tMargin1 Then rMargin1=i+(B1(i+k)-tMargin1)/(B1(i+k)-B1(i+1+k)) End If Next ’’’’’’计算右边缘粗略位置’’’’’’’ Fori=760 To 400 Step-1 If(CDec(B1(i-1+k))-CDec(B1(i+k)))＜-TH And(CDec(B1(i+k))-CDec(B1(i+1+k)))＜-TH And(CDec(B1(i+1+k))-CDec(B1(i+2+k)))＜-TH Then′And(CDec(B1(i+2+k))-CDec(B1(i+3+k)))＜-TH Then If Abs(CDec(B1(i-20+k))-CDec(B1(i-50+k)))＞35Then′Form5.R1.Text=Form5.R1.Text+Trim(str(i))+str(CDec(B1(i+k))-CDec(B1(i+1+k)))+Chr(10)+Chr(13) Else Margin2=i GoTo ok2 EndIf EndIf Next’’’’’’计算右边缘亚像素位置’’’’’’’ok2: vv1=0:vv2=0 Fori=Margin2-RPixelnum1 To Margin2-RPixelnum2 vv1=vv1+B1(i+k) Next Fori=Margin2+LPixelnum2 To Margin2+LPixelnum1 vv2=vv2+B1(i+k) Next tMargin2=(vv1/10+vv2/10)/2 Fori=Margin2-10 To Margin2+10 IfB1(i+k)＜tMargin2 And B1(i+1+k)＞tMargin2 Then rMargin2=i+1-(B1(i+1+k)-tMargin2)/(B1(i+1+k)-B1(i+k)) End If Next ’’’’’’计算像素当量’’’’’’’’ Kn1(j)=(rMargin2-rMargin1) Kn=Kn+Kn1(j)NextKn=Kn/10Fori=1 To 10 If Abs(Kn1(i)-Kn)＞10 Then Kn1(i)=0 Counter=Counter-1 EndIfNextIf Counter=0 Then Erase B1 GoTo beginEndIfKn=0Fori=1 To 10 Kn=Kn+Kn1(i)NextKn=(kn/Counter)Text10.Text=str(Kn)L1=KnKn=Val(C1.Text)/KnKm1=Va1(C1.Text)rMar1=rMargin1rMar2=rMargin2Tet11.Text=str(Va1(Text11.Text)+1)Erase B1]]>