無人機在橋梁檢測中的應(yīng)用研究

蘇偉勝　梁才　羅祺

摘要：文章針對傳統(tǒng)人工橋梁檢測方法的不足，綜述了無人機在橋梁裂縫、索力、劣化和振動檢測中的應(yīng)用情況，介紹了當前工程檢測無人機的系統(tǒng)構(gòu)成，探討了無人機圖像采集、分析、損傷智能識別技術(shù)的進展，闡述了無人機技術(shù)在橋梁多類型檢測項目中的發(fā)展趨勢，為未來橋梁檢測系統(tǒng)實現(xiàn)經(jīng)濟、高效、精準、全方位的目標提供新思路。

關(guān)鍵詞：無人機；橋梁檢測；圖像識別；紅外成像

0引言

截止2021年末，我國橋梁數(shù)量已超過96.11萬座。橋梁健康狀況是確保交通安全的重要因素之一，隨著國民經(jīng)濟的快速發(fā)展，交通出行越發(fā)集中，車輛荷載也越來越大，給橋梁造成的損傷也需要受到重視。橋梁損傷的原因可以分為施工或養(yǎng)護不當［1］、材料老化［2］、自然災(zāi)害和車輛超載等。橋梁一旦損傷勢必會影響結(jié)構(gòu)安全性、適用性及耐久性。橋梁檢測［3］作為結(jié)構(gòu)運營維護的重要環(huán)節(jié)，在橋梁結(jié)構(gòu)承載力分析與評估中有著不可或缺的地位。定期的橋梁檢測能夠為橋梁保養(yǎng)和維修提供可靠的決策依據(jù)，對相關(guān)理論的適用性和可靠性進行相應(yīng)的分析和驗證，為橋梁的建設(shè)和管理養(yǎng)護提供合理意見。

目前，我國橋梁的檢測方式仍然較為傳統(tǒng)，主要依靠橋檢車［4］、望遠鏡等來觀測橋梁病害，如開裂［5］、鋼筋銹蝕［6］、混凝土剝落、不均勻沉降等。而對于大跨度斜拉橋、懸索橋、鋼管混凝土拱橋等，常規(guī)檢測技術(shù)存在效率低、難度大、危險系數(shù)高、無法消除檢查盲區(qū)的弊端。隨著遙感和測繪技術(shù)的不斷發(fā)展，公路管養(yǎng)機構(gòu)也在不斷嘗試使用新方法、新技術(shù)對橋梁進行安全檢測。隨著無人機在工程勘察領(lǐng)域的大量應(yīng)用，也逐漸受到橋梁損傷研究者的重視。

無人機可分為固定翼無人機、旋翼無人機，結(jié)構(gòu)簡單，工作效率高，可以根據(jù)橋梁檢測目標，在無人機上安裝不同類型的傳感儀器，收集橋梁損傷信息，有效克服了人工和傳統(tǒng)設(shè)備在橋梁檢測過程中的局限性，為工作人員對橋梁健康狀況評估提供理論支撐。本文綜述了無人機在橋梁檢測領(lǐng)域的運用情況，為橋梁病害的檢測工作提供新的思路。

1 無人機橋梁檢測系統(tǒng)構(gòu)成與原理

無人機橋梁檢測系統(tǒng)［7］主要包括多旋翼無人機、地面站系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)、任務(wù)荷載系統(tǒng)、其他設(shè)備等。旋翼無人機在橋梁檢測中應(yīng)用較多，其結(jié)構(gòu)簡單，能夠進行垂直起降、空中懸停、快速飛行等動作，適合對大跨橋梁進行整體掃描和結(jié)構(gòu)細節(jié)圖像采集。數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)用于實時傳輸各類文件、反饋傳感器數(shù)據(jù)。地面站系統(tǒng)則用于定位無人機的飛行路徑、發(fā)送飛控信號和實時觀測橋梁明顯病害。無人機可根據(jù)檢測項目需求安裝各類檢測設(shè)備，如激光雷達、多光譜相機、超聲波傳感器、高清攝像裝置等，其主要技術(shù)參數(shù)見表1。

無人機橋梁快速檢測系統(tǒng)主要應(yīng)用于橋梁外觀病害識別，利用旋翼無人機高空懸停的特點，借助搭載的高清攝像采集系統(tǒng)，對橋梁重點部位進行拍照，將照片導入圖像識別系統(tǒng)對橋梁進行病害識別，其識別精度可達毫米級。

2 無人機在橋梁裂縫檢測中的應(yīng)用

裂縫是評估橋梁安全性能的指標之一，裂縫的出現(xiàn)會直接導致結(jié)構(gòu)外觀破損、鋼筋銹蝕以及承載能力下降，橋梁事故的發(fā)生多數(shù)也由裂縫的發(fā)生所導致。裂縫的出現(xiàn)直接縮短了橋梁的使用壽命，相當數(shù)量的橋梁在服役十幾年后就出現(xiàn)開裂、耐久性失效。

目前，無人機裂縫檢測技術(shù)［8］已經(jīng)逐漸應(yīng)用在橋梁的裂縫檢測中，徐昊等［9］基于4旋翼無人機搭載高清運動相機，利用MAT LAB軟件的Camera Calibrator工具箱對圖像畸變進行矯正，針對橋梁裂縫的成像特征，開發(fā)了裂縫圖像處理算法，利用這種裂縫檢測系統(tǒng)對多處混凝土結(jié)構(gòu)的裂縫進行圖像采集，并將此技術(shù)與相關(guān)技術(shù)進行對比，測量結(jié)果如下頁表2所示。

常廣利等［10］基于多旋翼無人機對橋梁表面裂縫進行拍攝，將橋梁裂縫圖像進行灰度化處理、直方圖均衡化、去噪、最大類間方差法識別，圖像裂縫識別正確率達到89.3%，具有較好的裂縫識別度和魯棒性。鐘新谷等［11］采用IMETRUM測量儀對無人機表面標記點進行全程3D視頻拍攝，驗證無人機空中懸停狀態(tài)下機載高清相機的成像性能；通過搭載的三點激光測距儀，測量無人機與物體的距離，推導相機成像平面與實際物體拍攝表面的夾角，對裂縫圖像進行解析修正；基于MAT LAB軟件對裂縫圖像進行灰度變換、濾波增強、最大熵閾值分割，開發(fā)SVM機器學習算法，消除圖像中混凝土的氣孔、麻面、劃痕以及模板接縫印記等噪聲。同時利用上述裂縫識別方法對某橋梁進行檢測，取得了很好的識別效果。

陶曉力等［12］首先對無人機拍攝圖像進行灰度化處理和濾波去噪，減少圖像噪音，突出局部裂縫，然后采用沈俊邊緣檢測算子將裂縫從圖像中分離，并設(shè)計了裂縫線段連接方法，解決了邊緣檢測法對裂縫連續(xù)性的破壞，采用鏈碼跟蹤的方法記錄裂縫邊緣輪廓的走向，在此基礎(chǔ)上獲取裂縫的長度和寬度等信息，并根據(jù)裂縫的線性特征進行特征的選擇檢測。賀志勇等［13］根據(jù)現(xiàn)行無人機圖像處理技術(shù)對圖像進行灰度化和濾波去噪，利用0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°八方向的So-bel算子對裂縫圖像進行邊緣檢測，并基于裂縫特征向量構(gòu)件BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用該網(wǎng)絡(luò)進行裂縫自動分類識別。

3 無人機在橋梁索力檢測中的應(yīng)用

拉索作為大跨橋梁的主要承力構(gòu)件，索力的準確測量是橋梁線形和結(jié)構(gòu)內(nèi)力滿足設(shè)計要求的重要前提。現(xiàn)有拉索索力的測量方法主要是在拉索表面安裝振動加速度傳感器或者磁通量傳感器，通過分析拉索的振動信號和磁導率的變化確定拉索索力，這些方法在索力測試中受拉索邊界條件和電磁場的干擾，導致測試數(shù)據(jù)誤差較大，無法滿足索力的測量精度。張建等［14］利用無人機搭載高清相機獲取拉索在自然或人工激勵作用下的振動圖像序列；開發(fā)圖像深度學習網(wǎng)絡(luò)，然后利用振動圖像序列構(gòu)建樣本訓練數(shù)據(jù)庫，對該網(wǎng)絡(luò)對行訓練；最后利用深度學習網(wǎng)絡(luò)分析拉索頻差與索力的關(guān)系。魏建東［15］利用無人機在橋梁側(cè)面對拉索進行拍照，并對圖像中的拉索進行識別，沿拉索長方向選取多個監(jiān)測目標點，分析目標點在水平和豎直方向的位移數(shù)據(jù)，選取其中的3個目標點，利用拉索的線形方程，計算得到拉索狀態(tài)參數(shù)，建立索力與目標點位移數(shù)據(jù)的函數(shù)關(guān)系，對該拉索表面3個目標點進行隨機組合，可計算得到拉索的多個索力值，取其所有計算值中的最小值為拉索實測索力。

4 無人機在橋梁劣化檢測中的應(yīng)用

Rüdiger Escobar-Wolf等［16］基于混凝土結(jié)構(gòu)缺陷區(qū)域傳熱梯度會發(fā)生變化特點，在無人機上安裝紅外和可見光攝像機，對密歇根州底特律I-96高速公路上的Merriman和Stark Road立交橋進行了現(xiàn)場測試，獲取了橋梁的熱圖像，為了驗證遙感數(shù)據(jù)的準確性，在橋面7個位置進行了錘擊探測試驗，并大致劃定了潛在的分層區(qū)域，該區(qū)域與無人機紅外圖像識別具有一致性。

Tarek Omar等［17］探討了無人機紅外熱成像技術(shù)在檢測混凝土橋面下分層中的潛在應(yīng)用，利用無人機載熱成像系統(tǒng)對兩個在役混凝土橋面進行了測量，使用高分辨率熱成像儀通過低空飛行獲取熱圖像；然后使用定制開發(fā)的代碼對圖像進行增強并縫合在一起，為整個橋面建立了熱圖像；創(chuàng)建了描述分層嚴重程度的條件圖，利用基于k均值聚類技術(shù)的圖像分析技術(shù)分割熱圖像并識別目標閾值；使用錘擊測深和半電池電位測試對同一橋面進行測試，驗證了無人機紅外熱成像結(jié)果。

5 無人機在橋梁振動檢測中的應(yīng)用

Gongfa Chen等［18］將無人機和數(shù)字圖像相關(guān)技術(shù)結(jié)合起來，對橋梁進行振動測量。利用數(shù)字圖像相關(guān)技術(shù)對無人機拍攝的橋梁視頻進行分析，以跟蹤測量點的位移；通過建立具有固定點的平面單應(yīng)變換對圖像進行幾何校正，分離無人機本身運動對位移的影響，獲得橋梁的真實位移，然后從目標點的位移時程曲線中提取頻率和振型。

Zhaocheng Yan等［19］將無人機檢測技術(shù)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Kanade-Lucas-Tomasi光流法相結(jié)合，對橋梁振動進行測量。該方法在橋梁背景中選取一個固定的參考點，使用無人機拍攝橋梁視頻，利用KLT光流法跟蹤橋梁上的目標點和視頻中的參考點，以獲得每幀圖像上這些點的坐標。然后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)參考點和目標點的坐標來學習參考點與目標點之間的特征關(guān)系，校正目標點的位移時程曲線，其中包含無人機自主運動引起的虛假位移。最后，使用操作模態(tài)分析（OMA）從位移信號中提取結(jié)構(gòu)的固有頻率。

6 結(jié)語

無人機在橋梁檢測中取得了良好的應(yīng)用效果，彌補了傳統(tǒng)橋梁檢測存在效率低、操作難度大、危險系數(shù)高、無法消除檢查盲區(qū)的弊端，以其良好的機動性、安全性和經(jīng)濟性，近年來在橋梁管理單位得到快速推廣。但目前的無人機橋梁檢測技術(shù)仍存在圖像處理技術(shù)和機器識別算法不足的限制，無人機僅可作為橋梁安全檢查的一種輔助性手段，對檢測人員難以抵近或危險較大的部位進行檢查。橋梁檢測工作需要采取多種檢測方法，優(yōu)勢互補，才能全面掌握橋梁的健康狀況。隨著無人機傳感設(shè)備的不斷更新以及深度學習網(wǎng)絡(luò)等圖像智能分析算法的不斷進步，無人機橋梁檢測的準確性也將不斷提升，無人機橋梁檢測技術(shù)有著極為廣闊的應(yīng)用前景。

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作者簡介：蘇偉勝（1975—），高級工程師，研究方向：公路與橋梁檢測。