本研究將發展一個蜂巢網格量測法之數位影像技術，應用於結構健康監測上，將六角 形蜂巢網格參考目標加諸於結構試體上，配合數位影像技術，擷取連續之數位影像進行分 析計算，以估算結構動態系統參數，並據此評估結構整體之健康程度及提供預警功能。
數位影像處理技術從 1960 年代開始萌芽，由於早期電腦系統尚未普及化，其計算處理 成本相對而言非常昂貴。到了 1970 年代開始，由於電腦硬體設備價格慢慢降低，使得數位 影像處理技術漸漸發展開來。而到了 2000 年以後，愈來愈快的電腦設備及訊號處理器讓數 位影像處理技術成為功能強大又非常便宜的處理工具。一般數位影像處理技術適用於影像 分類、影像特徵擷取、影像樣式識別、多尺度訊號分析…等，且已被廣汎應用許許多多不 同的學術領域。CCD 影像感測器由貝爾實驗室於 1960 年代末期研發初來，原本只是當成電 腦記憶元件使用，後來發現矽對於波長 1.1 微米以下的光具有高靈敏度，才轉為訊號處理 和擷取影像之技術。另一種 CMOS 的影像感測器架構在 1960 年代也已經具備，只是一直到 1993 年美國太空總署噴射推進實驗室的一批研究人員才研發出可供應用之元件。影像與圖 形辨識屬於資訊學門領域，而在數位光學技術日見成熟後，數位影像技術陸續被應用在其 它各個不同的學術領域，例如：醫學、農業、航太、機械、化學、土木…等。
本研究提出之蜂巢網格（圖三）量測法，此種六角網格之參考目標點之檢測，可以使 用影像處理技術中的邊線偵測找出各個網格的邊線，再由各邊線的交點決定其影像座標，
分別以 Pi,0 至 Pi,5 表示。比較二張數位影像的角點座標位置，即可快速決定各角點之位移，
分別以 di,0 至 di,5 表示，進而推估網格內各點位移及其應變。若分析高速擷取的連續數位 影像，則可求得各點之位移變化歷時曲線，進一步執行結構系統參數識別。
圖三 蜂巢網格參考目標
由 d1,dc,d4三點位移可繪製出二次拋物線，並推導出二次曲線方程式，再類推至 u 軸。
同理，亦可由 d2,dc,d5三點位移可繪製出二次拋物線，並推導出二次曲線方程式，再類推至 w 軸。由 uw 所形成的參考平面及加上位移維度即形成三維空間，求得空間上的曲面，即為 uw 各點之估算位移。
圖四 蜂巢座標軸與蜂巢關係圖，斜線部份表示座標軸涵蓋的平面
本研究為獲得更精細的影像變化，數位影像擷取設備使用影像擷取速率高達每秒 500 個影格之高速數位相機，如圖五，該機型為 Basler Vision Technologies 公司之 A504kc，
傳輸介面採用傳輸速率將近 2.4Gbps 的 Camera Link，搭配美商國家儀器的影像擷取卡 NI PCIe-1429。由於需要傳輸大量的影像資料並進行資料存取作業，因此亦需搭配高速儲存設 備，才能完全發揮其高速擷取之效能。由於高速的擷取速率，代表著相機曝光時間相對減 少，因此實驗過程中若能增加其它額外輔助光源，將可使獲得之數位影像品質予以提升，
進而提高資料分析準確度。
圖五 數位影像擷取設備
本研究主要利用蜂巢網格量測法於分析計算，以求得結構之準確位移，進而推估結構 動態系統參數，結合類神經網路及小波轉換，以判別結構系統之損壞程度。本研究擬以三 年的時間進行一系列數位影像技術於結構健康監測與遠端局部損壞檢測系統之相關研發工 作，以及實驗室模型動力試驗等相關研究工作。本研究之分析流程圖可見圖六。
圖六 研究流程圖
數位影像處理技術應用於結構位移量測時，常用的參考目標有圓點、方格、散斑等方
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五 研究結果與討論