基于圖像處理和標(biāo)識(shí)物的裂縫變化測(cè)量方法

李 斌，謝東輝，丁 勇，李登華

（1.南京理工大學(xué)，江蘇 南京 210094；2.寧波原水有限公司皎口水庫(kù)分公司，浙江 寧波 315000；3.南京水利科學(xué)研究院，江蘇 南京 210029）

0 引言

在混凝土結(jié)構(gòu)表面的養(yǎng)護(hù)中，裂縫是最常見(jiàn)和嚴(yán)重的病害之一，是很多其他病害發(fā)生的早期特征［1］。如，嚴(yán)重的裂縫會(huì)惡化壩體結(jié)構(gòu)的強(qiáng)度和穩(wěn)定性，破壞壩體的完整性和抗?jié)B性，加速混凝土的碳化和腐蝕，危及大壩的安全運(yùn)行［2］，因此對(duì)裂縫的鑒定和監(jiān)測(cè)是結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)、危險(xiǎn)系數(shù)評(píng)估的重要內(nèi)容。目前，水庫(kù)壩體和廊道混凝土裂縫常常需要人工進(jìn)行檢測(cè)［3］，但傳統(tǒng)的人工檢測(cè)裂縫巡檢方法通常很耗時(shí)，而且容易由于檢驗(yàn)員疲勞或人為錯(cuò)誤而導(dǎo)致不準(zhǔn)確［4］，致使裂縫檢測(cè)的效率和成本已完全無(wú)法滿(mǎn)足未來(lái)龐大的檢測(cè)任務(wù)要求。

現(xiàn)如今計(jì)算機(jī)在土木工程中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，特別是基于圖像處理的非接觸式病害檢測(cè)技術(shù)已成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛研究的對(duì)象。該類(lèi)技術(shù)擁有非接觸、處理精度高、靈活便捷的特點(diǎn)，采用數(shù)字圖像處理技術(shù)進(jìn)行裂縫檢測(cè)已在裂縫提取領(lǐng)域取得顯著成果：石帥等［5］對(duì)比使用了 4 種圖像分割算法，發(fā)現(xiàn) OTSU 算法可以有效地從背景中提取出裂縫；吳玉龍等［6］提出利用圓形填充裂縫，可以從提取后的裂縫圖像中計(jì)算出裂縫像素寬度。

基于人工智能檢測(cè)識(shí)別裂縫的方法雖然已取得較多成果，如李剛等［7］提出一種基于 NB-FCN 算法的裂縫提取算法，毛鶯池等［8］提出一種基于 Faster R-CNN 的多任務(wù)增強(qiáng)裂縫圖像檢測(cè)方法，但基于人工智能檢測(cè)的技術(shù)手段往往存在復(fù)雜條件下識(shí)別效果不佳、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)等缺點(diǎn)。

同時(shí)，由于對(duì)裂縫觀測(cè)模式的固定化思維，導(dǎo)致基于圖像處理的裂縫檢測(cè)技術(shù)仍然處于無(wú)法宏觀描述裂縫開(kāi)展量的局限中。以往學(xué)者所研究的此類(lèi)技術(shù)大部分都專(zhuān)注于利用一種方法通過(guò)裂縫形態(tài)和圖像直接測(cè)得某一點(diǎn)或某一段的寬度和長(zhǎng)度，存在分析速度慢、計(jì)算方式不統(tǒng)一、復(fù)雜條件下裂縫識(shí)別困難的缺陷。

針對(duì)此，提出一種新的基于圖像處理的混凝土裂縫寬度變化測(cè)量方法（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“圖像法”），該方法通過(guò)觀測(cè)位于裂縫兩側(cè)的標(biāo)識(shí)物變化進(jìn)而觀測(cè)裂縫的變化。本文對(duì)該方法測(cè)量精度進(jìn)行了室內(nèi)模擬試驗(yàn)，并通過(guò)對(duì)皎口水庫(kù)大壩結(jié)構(gòu)裂縫的實(shí)際測(cè)量，驗(yàn)證了該方法在大型土木結(jié)構(gòu)裂縫變化測(cè)量的可行性。

1 裂縫寬度變化測(cè)量原理和流程

裂縫體現(xiàn)了結(jié)構(gòu)的不連續(xù)，裂縫兩側(cè)的結(jié)構(gòu)位移是裂縫開(kāi)展的宏觀因素。裂縫檢測(cè)的本質(zhì)是測(cè)量裂縫兩側(cè)墻體之間的距離，即裂縫寬度［9］。因此對(duì)于識(shí)別難度高的裂縫，可以直接測(cè)量裂縫兩側(cè)結(jié)構(gòu)位移的變化量，而不是寬度的絕對(duì)值。將裂縫量測(cè)的結(jié)構(gòu)視為 2 個(gè)剛體，則存在以下變化：當(dāng) 2 個(gè)剛體發(fā)生橫向位移，將導(dǎo)致 2 個(gè)剛體間形成的裂縫在寬度方向上開(kāi)展；當(dāng) 2 個(gè)剛體發(fā)生縱向位移，表現(xiàn)在裂縫發(fā)展中即為裂縫的縱向錯(cuò)動(dòng)；若 2 個(gè)剛體發(fā)生相對(duì)旋轉(zhuǎn)，裂縫也會(huì)隨之產(chǎn)生不均勻的開(kāi)展。

圖像法裂縫寬度變化測(cè)量原理如下：由于格型標(biāo)定模板制作簡(jiǎn)單，精度也滿(mǎn)足要求，所以廣泛應(yīng)用于機(jī)器視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)中［10］，故利用棋盤(pán)格作為首要標(biāo)識(shí)物進(jìn)行圖像特征點(diǎn)定位和檢測(cè)，利用二維碼的信息存儲(chǔ)和識(shí)別點(diǎn)易于尋找的特點(diǎn)，選用二維碼作為次要標(biāo)識(shí)物。剛體位移和標(biāo)識(shí)物示意圖如圖 1 所示，圖中，左側(cè)棋盤(pán)和右側(cè)二維碼均為人工粘貼于裂縫兩側(cè)的標(biāo)識(shí)物，基本尺寸信息均為已知固定值。利用棋盤(pán)格角點(diǎn)生長(zhǎng)檢測(cè)算法［11］識(shí)別角點(diǎn)，并在左側(cè)棋盤(pán)建立圖像坐標(biāo)系。

圖1 剛體位移、標(biāo)識(shí)物、坐標(biāo)系示意圖

由于像素點(diǎn)坐標(biāo)均是以圖像（1，1）像素點(diǎn)作為原點(diǎn)生成坐標(biāo)系的坐標(biāo)，故需要進(jìn)行坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換。平面坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換一般有平移、旋轉(zhuǎn)和拉伸 3 種形式［12］。由于該坐標(biāo)系無(wú)拉伸變化，只有平移和少量旋轉(zhuǎn)變化，設(shè)圖像原坐標(biāo)系為基坐標(biāo)系，設(shè)棋盤(pán)格坐標(biāo)系為目標(biāo)坐標(biāo)系，則基系坐標(biāo)（x′，y′）可通過(guò)公式（1）（2）映射到目標(biāo)坐標(biāo)系（x，y）［13］。

式中：θ為基坐標(biāo)系與目標(biāo)坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)角度；a與b為目標(biāo)坐標(biāo)系與基坐標(biāo)系坐標(biāo)原點(diǎn)的橫向和縱向位移。

經(jīng)過(guò)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換后，還需對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)定，確定像素單位與實(shí)際長(zhǎng)度單位的換算關(guān)系，本方法選用標(biāo)尺法進(jìn)行圖像標(biāo)定。標(biāo)尺法指當(dāng)成像平面與物體所在平面平行時(shí)，在物體平面放置 1 個(gè)已知實(shí)際長(zhǎng)度和大小的物體作為靶標(biāo)，按式（3）計(jì)算標(biāo)定比例k。

在第 1 次拍攝結(jié)束后，對(duì)圖像進(jìn)行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換和標(biāo)定，計(jì)算得到二維碼角點(diǎn)初始坐標(biāo)值（x1，y1），該坐標(biāo)值單位為 mm。

經(jīng)過(guò)一定的時(shí)間后，裂縫可能會(huì)有開(kāi)展，此時(shí)進(jìn)行圖像的第 2 次拍攝和處理，得到新的二維碼坐標(biāo)（x2，y2）。將前后 2 次二維碼角點(diǎn)坐標(biāo)按位置分別對(duì)應(yīng)做差，取二維碼 3 個(gè)角點(diǎn)的坐標(biāo)差值（Δx，Δy）作為剛體平移量。

圖像法裂縫寬度變化檢測(cè)具體流程如圖 2 所示。

圖2 裂縫寬度變化檢測(cè)流程圖

2 裂縫寬度變化測(cè)量室內(nèi)模擬試驗(yàn)

圖像法裂縫寬度變化測(cè)量室內(nèi)模擬試驗(yàn)，旨在通過(guò)模擬理想狀態(tài)下裂縫的開(kāi)展和圖像的拍攝條件，進(jìn)行多次反復(fù)試驗(yàn)，以證明圖像法的有效性和理論準(zhǔn)確性。

2.1 試驗(yàn)器材及裝置設(shè)計(jì)

本試驗(yàn)的器材有：光軸直線導(dǎo)軌滑塊模組，百分表 2 個(gè)，百分表支架 2 個(gè)，塑料泡沫 2 片，手機(jī)支架 1 個(gè)。通過(guò)控制光軸直線導(dǎo)軌滑塊的移動(dòng)，可以控制 2 個(gè)物體相互位移的距離；通過(guò)與百分表的組合使用，可得出 2 個(gè)物體相互位移的具體值。裝置整體設(shè)計(jì)如下。

1）將激光打印的二維碼和棋盤(pán)分別粘貼于塑料泡沫板上。

2）將組裝完成的導(dǎo)軌滑塊模組置于桌面，使其長(zhǎng)邊平行于桌面邊緣。

3）將棋盤(pán)和二維碼泡沫塑料分別固定于滑塊和滑塊模組起點(diǎn)處，使二維碼頂點(diǎn)對(duì)角線與棋盤(pán)中間縱軸位于同一條直線上，并使二維碼和棋盤(pán)邊緣均與滑臺(tái)模組邊緣平行。

4）將百分表用支座固定在桌面邊緣，2 個(gè)百分表頂針?lè)謩e頂住滑塊左、右側(cè)表面，轉(zhuǎn)動(dòng)轉(zhuǎn)軸，若百分表右側(cè)增加值等于左側(cè)減少值，則說(shuō)明百分表與滑臺(tái)平行，百分表增加或減少值即為滑塊移動(dòng)值。

5）固定手機(jī)支架，并根據(jù)試驗(yàn)分組使手機(jī)拍攝距離固定在較遠(yuǎn)或較近距離。

室內(nèi)模擬試驗(yàn)圖如圖 3 所示。

圖3 室內(nèi)模擬試驗(yàn)圖

2.2 試驗(yàn)過(guò)程

將試驗(yàn)分為 A、B 兩組，使 A 組試驗(yàn)拍攝距離固定在 15 cm 左右，B 組試驗(yàn)拍攝距離固定在 25 cm 左右。分組試驗(yàn)時(shí)，首先拍攝第 1 張圖像，經(jīng)過(guò)處理后得到二維碼角點(diǎn)初始坐標(biāo)，記為（x，y），將載有棋盤(pán)的滑臺(tái)每次朝遠(yuǎn)離棋盤(pán)方向橫向移動(dòng) 0.2 mm，共移動(dòng) 25 次，拍攝圖像 25 張，經(jīng)處理后得到 25 組新二維碼角點(diǎn)坐標(biāo)，則新角點(diǎn)坐標(biāo)的真實(shí)值分別為（x+0.2，y），（x+0.4，y），（x+0.6，y），…，（x+5.0，y）。新角點(diǎn)橫坐標(biāo)位移變化即裂縫寬度變化真實(shí)值，分別為 0.2，0.4，0.6，…，5.0 mm。

2.3 試驗(yàn)結(jié)果分析

根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果，以測(cè)量次數(shù)為x軸，以裂縫變化為y軸，如圖 4、5 所示。

圖4 室內(nèi)模擬試驗(yàn) A 組結(jié)果

試驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明：誤差較大值為 0.178 m m 和0.16 8 m m，分別在 B 組試驗(yàn)真實(shí)值為 1.8 m m和 1.0 mm 處出現(xiàn)。由圖 5 可知：2 個(gè)誤差較大值前后誤差均較小，且測(cè)量值與真實(shí)值變化趨勢(shì)相同。將 1.8 mm和 1.0 mm 處試驗(yàn)拍攝的圖像放大，放大后的部分圖像如圖 6 所示，分析發(fā)現(xiàn)這 2 處所拍攝的圖像二維碼角點(diǎn)處均有較大程度的模糊，可判斷誤差來(lái)源為拍攝圖像時(shí)的人為誤差。

圖5 室內(nèi)模擬試驗(yàn) B 組結(jié)果

圖6 室內(nèi)試驗(yàn)誤差較大的拍攝圖像

A組試驗(yàn)誤差最小值為 0.0 04 m m，在真實(shí)值為 3.6 mm 處出現(xiàn)，最大誤差值為-0.088 mm，在真實(shí)值為 3.2 mm 處出現(xiàn)，絕對(duì)誤差平均值為 0.031 mm。B 組試驗(yàn)誤差最小值為-0.006 mm，在真實(shí)值為 1.4 mm 處出現(xiàn)，絕對(duì)誤差平均值為 0.064 mm。對(duì)比 2 組試驗(yàn)，其絕對(duì)和相對(duì)誤差均在真實(shí)增長(zhǎng)值 1.0 mm 前較大，在 1.0 mm 后較小，但 B 組試驗(yàn)各項(xiàng)誤差指標(biāo)均略大于 A 組，這是由于 B 拍攝距離大于 A 組，導(dǎo)致其標(biāo)定比例也較大，誤差也相對(duì)較大。同時(shí)，由于 B 組拍攝距離較遠(yuǎn)，鏡頭輕微晃動(dòng)導(dǎo)致的模糊程度也將大于 A 組，這對(duì)于棋盤(pán)格和二維碼角點(diǎn)識(shí)別精度會(huì)帶來(lái)一定程度的影響。水利工程裂縫檢測(cè)精度要求暫未查詢(xún)到相關(guān)規(guī)范，若以房屋裂縫檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范［14］驗(yàn)證，裂縫寬度檢測(cè)精度不應(yīng)＜ 0.1 mm，本方法精度達(dá)到使用標(biāo)準(zhǔn)。

經(jīng)室內(nèi)模擬試驗(yàn)可證明該方法在理想狀態(tài)下的準(zhǔn)確性是較高的，反映了本方法的正確性，為進(jìn)一步測(cè)試本方法的實(shí)用性能，需要進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)。

3 裂縫寬度變化測(cè)量現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)

裂縫寬度變化測(cè)量現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)的試驗(yàn)場(chǎng)景為皎口水庫(kù)的裂縫巡檢。皎口水庫(kù)（規(guī)劃期稱(chēng)長(zhǎng)里方水庫(kù)），位于奉化江支流鄞江上游大小兩皎溪流的匯合處密巖村附近，是以防洪灌溉為主，結(jié)合發(fā)電、養(yǎng)魚(yú)、城市供水等綜合利用的大二型水庫(kù)。

3.1 裝置安裝和測(cè)量方法

在水庫(kù)壩體 2 處不同的結(jié)構(gòu)裂縫處分別設(shè)置測(cè)點(diǎn) 1 和 2，試驗(yàn)時(shí)間為 2020 年 6 月 22 日－9 月 11 日。

在首次巡檢時(shí)，首先將選定測(cè)點(diǎn)兩側(cè)的灰塵、泥沙等污漬去除，然后將特制的二維碼及棋盤(pán)鋼片粘貼于壩體裂縫兩側(cè)，并在二維碼和棋盤(pán)兩側(cè)放置自動(dòng)距離測(cè)量裝置。按要求拍攝圖像后，利用自動(dòng)距離測(cè)量裝置測(cè)量距離并記錄，回到試驗(yàn)室后利用拍攝的圖像測(cè)得兩側(cè)鋼片的距離并記錄。在其后每次巡檢時(shí)均拍攝圖像并進(jìn)行自動(dòng)測(cè)量，拍攝的圖像共 24 張。

分別記錄下每次由自動(dòng)裝置和圖像法測(cè)量的寬度，兩者測(cè)量的寬度由于裝置安裝方式不同無(wú)法直接進(jìn)行比較。因此，將自動(dòng)測(cè)距裝置及圖像法測(cè)量得到的寬度記為絕對(duì)寬度，再將絕對(duì)寬度后一次測(cè)量與前一次測(cè)量依次相減計(jì)算得到的值記錄為裂縫寬度變化量，由自動(dòng)測(cè)距裝置測(cè)量和計(jì)算得到的試驗(yàn)結(jié)果記為真實(shí)值，由圖像法測(cè)量和計(jì)算得到的結(jié)果記為測(cè)量值。

3.2 測(cè)量數(shù)據(jù)及分析

裂縫寬度變化測(cè)量現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)計(jì)算所得的裂縫變化量數(shù)據(jù)如圖 7 所示。

圖7 現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)裂縫變化量

通過(guò)計(jì)算每次測(cè)量與前次測(cè)量 2 個(gè)方向的開(kāi)展或收縮寬度，并對(duì)比圖像x，y向與自動(dòng)裝置測(cè)量的結(jié)果可知，誤差均在 0.1 mm 以?xún)?nèi)，出現(xiàn)的較大誤差為 0.083 和0.073 mm，為測(cè)點(diǎn) 2 的 7 月 20 日試驗(yàn)y向和 7 月 29 日試驗(yàn)x向，拍攝的圖像如圖 8 所示（有裁剪）。

圖8 測(cè)點(diǎn) 2 誤差較大的拍攝圖像

根據(jù)圖像拍攝角度和傾斜校正矩陣可發(fā)現(xiàn)7 月 20 日拍攝圖像在y軸方向即縱向方向傾斜較為嚴(yán)重，其y軸校正矩陣數(shù)值也較大，導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果在y軸方向上誤差較大；而 7 月 29 日?qǐng)D像在x和y方向上傾斜均較嚴(yán)重，導(dǎo)致其結(jié)果在x和y方向上誤差均較大。而測(cè)點(diǎn) 1 圖像由于拍攝角度較為平行于結(jié)構(gòu)面，因此測(cè)量誤差均較小。由于誤差均在 0.1 mm 以?xún)?nèi)，測(cè)點(diǎn) 1 的x和y向平均誤差分別為 0.026 和 0.018 mm，測(cè)點(diǎn) 2 的x向和y向誤差分別為 0.030 mm 和 0.041 mm，整體平均誤差為 0.029 mm，屬于可接受范圍內(nèi)，整體基本符合檢測(cè)精度要求。

4 結(jié)語(yǔ)

開(kāi)發(fā)的基于圖像處理的裂縫寬度變化測(cè)量方法，對(duì)拍攝的帶有標(biāo)識(shí)物的圖像進(jìn)行裂縫的開(kāi)展計(jì)算，并進(jìn)行了室外試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明：本方法是有效的，且具有一定的精度，雖然現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境惡劣，圖像拍攝質(zhì)量較差，裝置損壞嚴(yán)重，導(dǎo)致多處測(cè)點(diǎn)無(wú)法使用，但在有效測(cè)量的測(cè)點(diǎn)中，結(jié)果較好，驗(yàn)證了本方法有一定的實(shí)用性。

針對(duì)現(xiàn)階段測(cè)量現(xiàn)場(chǎng)部分測(cè)點(diǎn)無(wú)法使用的情況，在后續(xù)開(kāi)發(fā)中應(yīng)重視圖像預(yù)處理算法更新和裝置的維護(hù)措施。另外，由于測(cè)量現(xiàn)場(chǎng)雨水豐富，標(biāo)識(shí)上有大量雨漬，使圖像中標(biāo)識(shí)物角點(diǎn)在水滴下發(fā)生形變，也影響了測(cè)量的精度。經(jīng)過(guò)總結(jié)發(fā)現(xiàn)基于圖像處理的裂縫寬度變化測(cè)量方法，測(cè)量結(jié)果誤差來(lái)源主要有以下 4 個(gè)方面：①拍攝角度過(guò)于傾斜；②拍攝距離較遠(yuǎn)；③標(biāo)識(shí)物污染；④標(biāo)識(shí)物角點(diǎn)模糊。

因此后續(xù)的開(kāi)發(fā)過(guò)程中，需要在以下 3 個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)：①亟待開(kāi)發(fā)一種能穩(wěn)定手機(jī)拍攝位置和角度的支架，使每次拍攝的圖像中的標(biāo)識(shí)物都處于圖像的同一位置，可極大減少誤差；②需要進(jìn)一步優(yōu)化對(duì)現(xiàn)場(chǎng)圖像預(yù)處理的算法，使在較差光源、背景下拍攝的圖像仍具有可識(shí)別性；③需進(jìn)一步優(yōu)化標(biāo)識(shí)物設(shè)計(jì)，改進(jìn)算法效率，提高檢測(cè)速度。Q