橋梁裂縫檢測系統開發研究

肖玉德（安徽交通職業技術學院，安徽 合肥 230051）

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橋梁裂縫檢測系統開發研究

肖玉德
（安徽交通職業技術學院，安徽 合肥 230051）

摘 要：文章主要研究了橋梁裂縫檢測系統，對系統的整體架構進行了介紹，詳細闡述了該系統的圖像處理、機械伸縮以及圖像采集三大模塊的功能，同時也詳細研究了整個檢測系統的工作原理，并對該系統通過標定。就實際的橋梁裂縫進行標測實驗，最后得出當橋梁裂縫寬度在0.4mm以上時測得的相對誤差很小，在5%左右，當裂縫的寬度在0.4mm以下時相對誤差相對較大，在12%左右。

關鍵詞：橋梁檢測；裂縫識別；圖像處理

隨著我國綜合實力的不斷增強、經濟的不斷發展，公路橋梁事業也得到日益發展，高速公路及鐵路的橋梁隨之也越來越多，近年來我國大部分公路橋梁都開始逐步進入日常保養和正常使用并行的階段，因此對橋梁維護者的專業素養尤其是檢測效率提出了很高的要求。為了適應公路運輸載重量不斷發展的要求，充分利用現有的公路橋梁，使之能繼續安全地為公路運輸服務，在實際的養護作業中必須對橋梁的相關安全技術指標進行檢測確保使之符合橋梁安全技術規范。橋梁裂縫寬度的檢測是橋梁病害檢測的主要任務之一。現行的檢測方法中，使用人工進入橋下底面或者是橋檢車輛進行人眼檢測，不僅不能保障作業人員的安全，檢測精度尤其是檢測效率相當低下。因此，關于機器視覺的橋梁裂縫檢測系統的開發具在橋梁檢測中具有相當實用的意義。目前在的橋梁裂縫快速檢測技術領域中，較為理想的技術方案是基于圖像處理法［1］的裂縫寬度的自動識別方法。

1　橋梁檢測技術介紹

橋梁檢測是橋梁運行養護管理的重要內容，由于目前的橋梁檢測手段比較落后，如何提高橋梁檢測技術成了擺在我們前的難題。如下圖1所示的傳統檢測方法一般為人工檢測，利用人字梯、爬梯等一般輔助工具檢查，由于高度有限，加之橋梁的下方多為人不易到達的區域，設備不便攜帶，作業風險較大，因此涉及橋梁安全性的關鍵構件漏檢情況普遍存在；如果是水面通常需要租用測量船實施檢測；如果是平地，一般利用腳手架等大型舉升設備將人員舉升后實現檢測，雖可以檢查到大部分關鍵構件，但由于成本高、耗時等原因，無法保證檢查效率；如果是山地通常檢測人員要攀登到一定高度進行檢測或者利用橋檢車等大型檢查設備檢查，雖然能保證檢查效果，但不適于經常檢查，首先，橋梁存量大而橋檢車保有量小，供不應求，其次，橋檢車采購、租用的高額成本限制了設備的使用，另外，橋檢車檢查時需要占道或封路作業，嚴重影響交通效率和行人安全，只能局限于特殊檢查；上述情況，效率低，安全性差，檢測費用高，無法滿足現代橋梁發展的速度。本文提供的這種橋梁裂縫檢測系統，該裝置操作起來相當簡單方便，同時它的體積很小、重量很輕便于攜帶，更重要的是有著很高的檢測效率［2］。

圖1　傳統橋檢方法

2　檢測系統的組成及各部分的功能

該裝置采用便攜式輕型設計，可方便的卡放在橋梁的護欄上；采用垂直和水平相結合的伸縮機構，再加上攝像機和水平伸縮桿的360度的轉動，極大地增加了視覺范圍；操作終端采用觸摸屏平板電腦，系統開發基于 windows7系統、數據通信采用無線Wi-Fi技術，操作者可以手持電腦，在橋面上安全位置對橋梁上、下部結構的進行遙視檢查；采用高效能LED遠射照明燈，遠、近光獨立控制設計，可滿足支座等橋下暗區處的輔助照明［3］；本裝置采用12V高效電池供電，電池待機時間長，技術成熟、性能穩定。該橋梁裂縫檢測系統的結構框架如下圖2所示。

圖2　整體架構圖

2.1橋梁裂縫檢測系統組成

整個系統由機械、圖像采集以及圖像處理三大模塊組成，其中圖像處理模塊采用松下平板，基于自己開發的圖像處理軟件；機械模塊主要包括固定裝置、伸縮裝置以及旋轉裝置；圖像處理模塊包括激光測距儀、照明和相機三部分。

圖3　機械、圖像采集以及圖像處理三大模塊

2.2各部的分功能

（1）裂縫的捕捉和計算圖像處理模塊。圖像處理模塊的主要功能是將采集到的圖片進行處理計算裂縫的寬度，在圖像處理中的目標主要還是裂縫寬度，所以在識別完裂縫后即開始對圖像應用halcon軟件開發的圖像處理軟件進行灰度轉換處理計算出橋梁裂縫的寬度。

（2）機械模塊。機械模塊是整個系統的骨架，它主要將圖像采集模塊運送到橋梁下面，結合相機云臺能夠實現任意角度的旋轉和行程范圍內的伸縮，通過手動控制使相機定位到橋梁下表面有病害的區域進行圖像采集。

（3）圖像采集模塊。圖像采集模塊的主要功能是對橋梁下面病害的圖像進行采集，測量距離、LED照明燈對光線比較暗的區域照明。相機對橋下病害區域進行拍照保存并且通過 WiFi發送到圖像處理模塊，激光測距儀既可以測量距離也可以測量角度，LED燈對光線不是很強的地方進行照明一邊拍攝到清晰的圖像。

3　檢測系統的工作原理

這種橋梁裂縫檢測系統平時需要一個設備箱足以將其裝在里面，在具體檢測使用的時候，先打開設備箱，取出檢查設備，將攝像機安裝在機械伸縮桿上面，并檢查其穩定性確保其安全；撐開機械伸縮干的固定裝置將其穩定的放在橋梁護欄上面，滑動滑塊使其緊緊地貼靠在護欄上，調整頂支架使其頂住護欄一側，擰緊螺釘將其穩定的固定在橋梁上面。在這個檢測系統當中的機械伸縮桿和云臺的配合下能夠實現相機在水平方向和垂直方向任意的旋轉與伸縮。取出平板電腦并啟動，同時打開設備電源，遙控電機轉動，使攝像機升降到合適高度；遙控機械伸縮桿，使攝像機運動到橋梁下面的位置，微調攝像頭角度，打開照明系統和激光測距儀。此時，一切準備工作已完成。可以通過遙控器控制機械伸縮桿進行旋轉與伸縮，使相機在不同的位置，相機即可拍攝到橋下不同位置的圖像。當一處工作位檢測完成后，機械伸縮系統繼續伸縮運動到下一個工作位，可以連續方便的進行作業。

相機拍攝到的圖像能夠自動壓縮、存儲并可以通過無線WiFi實時發送到平板電腦上，進行橋梁病害的實時監測和后期處理，進而對整個橋梁的病害進行評估。相機可以拆卸，并且安裝時鏡頭與垂直面成一定角度。相機的周圍設有多個并聯的碰觸開關，所述的碰觸開關與控制箱內控制終端相連，可最大限度的保護攝像裝置。相機還外加了一個照明系統，包括照明光源和控制電路，對待檢查橋梁表面正面照明；該控制電路作為光源與相機的接口受相機信號控制，控制照明光源的閃爍頻率。

4　試驗驗證

本文針對上述橋梁裂縫檢測系統在室外以實際橋梁裂縫和室內以標定板為試驗對象選擇不同的距離進行試驗驗證，在進行實際橋梁裂縫檢測試驗的時候同時采用已有的橋梁裂縫測寬方式測量裂縫寬度與試驗值進行比較。試驗的結果如下圖所示：

圖3　實驗測量結果

通過試驗驗證我們可以看出裂縫寬度在0.4mm以上檢測誤差在0.1mm以內，裂縫寬度在0.4mm以下測量誤差相對比較大。

5　結論

文中主要對根據圖像法檢測裂縫而開發的一種橋梁裂縫寬度檢測系統進行了研究。介紹整個橋梁檢測系統的整體架構以及各組成部分的功能。敘述了一種基于圖像處理技術的橋梁裂縫寬度的計算方法，這種橋梁裂縫檢測系統它的主要特點是具有較高的精度和效率、較快的速度、攜帶輕便，在橋梁裂縫檢測中是一種很方便的工具之一。這種系統在橋梁檢測的過程中可以大量減少人力耗費少，降低了檢測員在檢測過程中的工作強度，更重要的是大大提高了檢測員在檢測過程中的安全程度； 還可以使任務繁重的檢測工作利用平板中的專用軟件來進行分析和計算，在很大程度上降低了整個檢測過程中的人工費用，大大節省了檢測的成本［4］。當然文章中的橋梁檢測系統還有待進一步的優化，無論是結構上的改善還是它的功能的拓寬，通過進一步的優化能夠是它更加方便的檢測更多類型的橋梁病害。同時橋梁裂縫寬度的在0.4mm以下測量精確度還有待提升，同時也是個難點，需要以后進一步研究。

參考文獻：

［1］尹冠生，趙振宇.徐兵.基于圖像處理的橋梁裂縫檢測技術［J］.四川建筑科學研究，2013（02）: 125-128.

［2］葉貴如，周青松等.基于數字圖像處理的表面裂縫寬度測量［J］.公路交通科技，2010（02）:56-57.

［3］龔棟梁.國內外橋梁檢測車發展概述［J］.專用汽車，2009（6）: 100-102.

［4］吳軍.計算機在橋梁檢測中的應用［J］. 科技資訊，2013（32）:66.

（責任編輯：吳湘銀）

中圖分類號：V448.15+1

文獻標識碼：A

doi:10.3969/j.issn.1672-7304.2016.01.018

文章編號：1672–7304（2016）01–0039–03

作者簡介：肖玉德（1968-），男，安徽合肥人，副教授，研究方向：交通土建工程教學和科研。

Fine control and research of predestine construction quality

XIAO Yu-de
（Anhui Communications Vocational &Technical College， Hefei Anhui 230051）

Abstract:A bridge crack detecting system was mainly studied in this paper， in the same time The overall architecture of the system was introduced. The system consists of three parts Image Processing module，mechanical module and image acquisition module. Also studied in detail the working principle of the whole detection system， after demarcating and experiment we came up with conclusion as fellow: When the bridge crack width is over 0.4mm， measured relative error is very small， about 5%， when the crack width is at 0.4mm or less relative error is larger， at about 12%.

Keywords:Bridge detection； Crack identification； Image processing