基于機(jī)器視覺和數(shù)字圖像相關(guān)技術(shù)的混凝土損傷演化研究

王青原 ，許穎 ?，錢勝

［1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）土木工程智能結(jié)構(gòu)系統(tǒng)深圳市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 深圳 518055；2.哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）廣東省土木工程智能韌性結(jié)構(gòu)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 深圳 518055；3.哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）深圳市城市與土木工程防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 深圳 518055］

混凝土結(jié)構(gòu)的損傷破壞始于混凝土材料表面出現(xiàn)裂縫，裂縫的出現(xiàn)和擴(kuò)展嚴(yán)重影響混凝土結(jié)構(gòu)的強(qiáng)度和耐久性［1］.研究表明，含復(fù)雜微裂縫的混凝土構(gòu)件破壞過程中裂隙擴(kuò)展情況復(fù)雜多變［2］.混凝土結(jié)構(gòu)復(fù)雜裂縫如果沒有及時(shí)處理，極易發(fā)展成貫穿裂縫，從而對(duì)結(jié)構(gòu)安全產(chǎn)生嚴(yán)重影響，故精準(zhǔn)識(shí)別復(fù)雜動(dòng)態(tài)裂縫的發(fā)展?fàn)顩r對(duì)于結(jié)構(gòu)整體安全性十分重要［3］.

工程中，建筑物構(gòu)件表面的裂紋數(shù)據(jù)通常采用人工測(cè)量的方法測(cè)得［1，4］.實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中，位移傳感器檢測(cè)范圍小，且難以測(cè)量裂縫擴(kuò)展過程中的全長(zhǎng)位移變化［3，5］.數(shù)字圖像相關(guān)（Digital Image Correlation，DIC）法的設(shè)備需求簡(jiǎn)單、對(duì)測(cè)量環(huán)境的要求低、測(cè)量范圍廣［6］，更適合土木工程的試驗(yàn)環(huán)境應(yīng)用.DIC 技術(shù)可用于獲得應(yīng)變場(chǎng)來判斷應(yīng)變集中區(qū)域或局部微損傷發(fā)生的位置，適宜用來研究破壞過程中的損傷演化［7］.目前直接采用DIC方法進(jìn)行裂縫局部數(shù)據(jù)的觀測(cè)時(shí)，常設(shè)置若干個(gè)虛擬引伸計(jì)以獲得關(guān)鍵位置處的裂縫寬度變化［8］，或?qū)ξ灰茍?chǎng)數(shù)據(jù)構(gòu)建開口位移矩陣（Opening Displacement Matrix，ODM）作為開裂量化指標(biāo)［9］.DIC 方法輸出裂縫數(shù)據(jù)需人工判斷應(yīng)變集中區(qū)域并布設(shè)虛擬引伸計(jì)，對(duì)于復(fù)雜的裂縫模式，難以全面直觀地獲得裂縫量化數(shù)據(jù).

目前，在對(duì)土木工程的表面裂縫定量檢測(cè)研究中引入圖像處理技術(shù)［10-12］、深度學(xué)習(xí)［13］等識(shí)別方法.國(guó)內(nèi)外研究人員應(yīng)用圖像技術(shù)實(shí)現(xiàn)裂縫的像素級(jí)特征識(shí)別［11-12］.Rao 等［14］提出一種利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）和非重疊窗口來識(shí)別混凝土結(jié)構(gòu)的裂縫∕非裂縫狀態(tài)的自動(dòng)裂縫檢測(cè)方法，具有95%準(zhǔn)確度；孫曉賀等［15］開發(fā)了基于改進(jìn)的種子填充算法的混凝土裂縫圖像識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了將裂縫長(zhǎng)寬值的誤差控制在10%左右；滕曉丹等［13］采用深度學(xué)習(xí)方法建立的高延性水泥基材料裂縫識(shí)別檢測(cè)方法與實(shí)際手工測(cè)量誤差范圍在0.6 mm以內(nèi).以上基于圖像處理及機(jī)器學(xué)習(xí)方法的裂縫識(shí)別技術(shù)，大部分僅可實(shí)現(xiàn)特定狀態(tài)下表面裂縫的測(cè)量，且精度為整像素級(jí)別.深度學(xué)習(xí)相關(guān)方法［13-14］中，需要一定的樣本數(shù)據(jù)針對(duì)特定裂縫進(jìn)行訓(xùn)練.基于圖像的裂縫檢測(cè)易受背景噪聲影響，對(duì)微小損傷和不同類型損傷的識(shí)別準(zhǔn)確度有待提高.

利用圖像處理技術(shù)［10，16］聯(lián)合DIC 方法應(yīng)用于裂縫檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)不同技術(shù)的優(yōu)勢(shì)結(jié)合，提升對(duì)復(fù)雜動(dòng)態(tài)裂縫檢測(cè)的效率和精度.張慶賀等［3，17］采用DIC和目標(biāo)檢測(cè)算法結(jié)合對(duì)裂隙破壞模式進(jìn)行分類識(shí)別，為后續(xù)材料破壞規(guī)律和預(yù)警提供基礎(chǔ).程斌等［18］運(yùn)用數(shù)字圖像退相關(guān)效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)單一疲勞裂縫精細(xì)化智能測(cè)量.Bertelsen 等［16］由DIC 獲得水平方向應(yīng)變場(chǎng)和位移場(chǎng)，通過圖像處理實(shí)現(xiàn)定量檢測(cè)砂漿試件的塑性收縮裂縫.以上算法無(wú)法快速便捷地應(yīng)用于復(fù)雜模式裂縫的全局檢測(cè)，本文通過機(jī)器視覺［19］聯(lián)合DIC 方法，提出一種低成本、易操作、高精度、可用于動(dòng)態(tài)裂縫識(shí)別的裂縫自動(dòng)識(shí)別檢測(cè)（Automated Crack Detection and Measurement，ACDM）方法.在DIC 位移場(chǎng)數(shù)據(jù)中應(yīng)用基于位置矢量的裂縫法向和切向位移的計(jì)算原理［20］，可以獲得裂縫的開展路徑；在不同狀態(tài)下，基于對(duì)應(yīng)的裂縫切向位移及法向位移，可以通過積分計(jì)算獲得裂縫面積，并用于表征損傷程度.

本文首先提出一種基于DIC 技術(shù)的機(jī)器視覺來獲得裂縫幾何具體變化值的ACDM 方法；然后通過預(yù)制切縫梁在三點(diǎn)彎曲試驗(yàn)中識(shí)別CMOD 值與夾式位移計(jì)的結(jié)果，進(jìn)行誤差分析，誤差范圍符合國(guó)家現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)要求［4］；最后通過立方體單軸壓縮試驗(yàn)，分別采用試樣應(yīng)變場(chǎng)計(jì)算的變異系數(shù)和ACDM 方法所得裂縫面積來觀測(cè)試樣加載損傷演化過程，可以得出本方法相較于目前常用方法［7］對(duì)微裂縫階段的損傷變化表征更為靈敏和準(zhǔn)確的結(jié)論.

1 基于DIC的裂縫幾何變化表征的檢測(cè)原理

1.1 DIC基本檢測(cè)原理

本試驗(yàn)選用DIC技術(shù)［21］對(duì)混凝土表面（三點(diǎn)彎曲試驗(yàn)所用試件C30-B2）進(jìn)行測(cè)量，如圖1所示.通過對(duì)比變形前后散斑圖像灰度值的變化規(guī)律，可以得到試件表面的全域及局部位移.參考子區(qū)和目標(biāo)子區(qū)的中心點(diǎn)分別為點(diǎn)A和點(diǎn)A'，參考子區(qū)的位移為點(diǎn)A和點(diǎn)A'之間的坐標(biāo)差（u0，v0）.子區(qū)內(nèi)距中心點(diǎn)A坐標(biāo)差為（Δx，Δy）的任意點(diǎn)P位移為（u（Δx，Δy），v（Δx，Δy）），即為子區(qū)的變形信息.

圖1 C30-B2試件變形前后圖像及子區(qū)示意圖Fig.1 Schematic diagram of images and subareas of C30-B2 specimen before and after deformation

本研究中的DIC 圖像算法使用序列相關(guān)運(yùn)算函數(shù)CZNCC，如式（1）所示.

式中：f（xi，yj）為參考子區(qū)各像素的灰度值；g（，）為目標(biāo)子區(qū)各像素灰度值；子集的大小為（2M+1）×（2M+1）；子集坐標(biāo)（xi，yj）和（，）與2 個(gè)圖像之間發(fā)生的變形直接相關(guān)；fm、gm分別為參考子區(qū)和目標(biāo)子區(qū)的灰度平均值.CZNCC取值［-1，1］，CZNCC數(shù)據(jù)值越接近1說明圖像的相關(guān)性越好.

1.2 基于機(jī)器視覺的散斑數(shù)字圖像相關(guān)技術(shù)的裂縫測(cè)量計(jì)算原理

1.2.1 基于機(jī)器視覺的主應(yīng)變圖中裂縫骨架提取方法

在用DIC 圖像處理識(shí)別獲得裂縫擴(kuò)展相關(guān)數(shù)據(jù)的計(jì)算中，首先在DIC獲得的主應(yīng)變?cè)茍D中，通過機(jī)器視覺技術(shù)，采用MATLAB軟件設(shè)定閾值為13 με（大于材料的最大應(yīng)變和測(cè)量噪聲的總和，對(duì)應(yīng)于100 mm的長(zhǎng)度范圍變形1.3 μm），對(duì)裂縫開展全過程圖像閾值化處理，主應(yīng)變場(chǎng)被二值化為包含裂縫位置的高應(yīng)變區(qū)域和代表未開裂區(qū)域的低應(yīng)變區(qū)域.隨后將加載全程所得所有主應(yīng)變場(chǎng)二值化圖像疊加，通過調(diào)用MATLAB 圖像處理工具箱實(shí)現(xiàn)中間軸細(xì)化來提取骨架［22］，判斷交叉點(diǎn)及端點(diǎn).并對(duì)對(duì)應(yīng)圖像的中線進(jìn)行7 像素的中值濾波，即為混凝土梁試件對(duì)應(yīng)的裂縫開展路徑.基于機(jī)器視覺在主應(yīng)變場(chǎng)中提取裂縫骨架流程圖，如圖2 所示，其中：Pk為峰值荷載.以本文所用試件C30-C1 在不同荷載狀態(tài)的DIC 圖像為例，由荷載作用下所得應(yīng)變場(chǎng)圖像通過形態(tài)學(xué)處理獲得裂縫骨架.

圖2 基于機(jī)器視覺在主應(yīng)變場(chǎng)中提取裂縫骨架流程圖Fig.2 Flow chart of extracting crack skeleton in principal strain field based on machine vision

1.2.2 基于位置矢量的裂縫法向和切向位移的計(jì)算原理

由1.2.1 節(jié)中方法獲得裂縫骨架后，計(jì)算沿裂縫骨架路徑的裂縫相對(duì)運(yùn)動(dòng)位移值（法向和切向位移值）.在此步驟中，使用一種確定局部裂縫傾角和包含局部旋轉(zhuǎn)角度的裂縫兩側(cè)的相對(duì)位移方法［23］.本文對(duì)通過DIC 方法所獲得的加載狀態(tài)下試件損傷開裂全過程表面位移場(chǎng)，進(jìn)行基于位置矢量的裂縫法向和切向位移的計(jì)算，如圖3所示.

圖3 基于位置矢量的裂縫法向和切向位移計(jì)算的細(xì)節(jié)示意圖Fig.3 Details of crack kinematic measurement of crack displacement vector，calculation and decomposition of crack displacement vector in crack opening and sliding

基于位置矢量的裂縫法向和切向位移的計(jì)算原理應(yīng)用MATLAB進(jìn)行計(jì)算，其部分關(guān)鍵代碼如圖4所示.

圖4 基于位置矢量的裂縫法向和切向位移部分計(jì)算代碼Fig.4 The part of normal and tangential displacement of crack calculation code based on position vector

在1.2.1 節(jié)中通過形態(tài)學(xué)相關(guān)計(jì)算方法在應(yīng)變場(chǎng)中獲得裂縫骨架后，以該裂縫路徑上的點(diǎn)作為計(jì)算裂縫開展幾何數(shù)據(jù)的參考點(diǎn)，代入采用DIC 方法獲得的水平和豎直方向位移場(chǎng)中，并在每個(gè)參考點(diǎn)周圍選擇4個(gè)相鄰參考點(diǎn).由圖4所示代碼計(jì)算局部裂縫傾角和裂縫兩側(cè)的相對(duì)位移，提取沿裂縫路徑的法向和切向位移.基于位置矢量的自動(dòng)識(shí)別裂縫示意圖如圖5 所示，其描述了使用ACDM 在混凝土立方體壓縮試驗(yàn)對(duì)試件C30-C1 的3 個(gè)加載狀態(tài)下的裂縫形態(tài)計(jì)算過程.

圖5 基于位置矢量的自動(dòng)識(shí)別裂縫示意圖（裂縫位移放大30倍）Fig.5 Schematic diagram of automatic crack identification based on position vector（crack displacement magnified by 30 times）

1.3 相關(guān)性演化與損傷變量的建立

根據(jù)損傷理論，原始損傷變量用有效承載面積的減少量來表示［24］.初始損傷變量可表示為：

式中：Ad為有效承載面積上的開裂面積；A為有效承載面積.

由于DIC 方法對(duì)裂縫的判斷均始于像素級(jí)識(shí)別失效［25］，難以實(shí)現(xiàn)微裂縫開展階段的損傷表征.很多學(xué)者為實(shí)現(xiàn)在混凝土或巖石破壞前找到較強(qiáng)的非均勻性信號(hào)，以裂紋主應(yīng)變的演化來表示試件損傷變量.采用主應(yīng)變場(chǎng)的變異系數(shù)（Cv）作為損傷變量，如式（3）所示.

式中：S和分別為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差和平均值.

式中：Xk代表m×n的最大主應(yīng)變場(chǎng)中的第k個(gè)（k=1～m×n）最大主應(yīng)變值.對(duì)于不同損傷狀態(tài)下應(yīng)變場(chǎng)的分布情況，Cv都有一個(gè)確定的對(duì)應(yīng)值.因此，Cv可作為混凝土材料變形和破壞的損傷指標(biāo).

本文提出的基于機(jī)器視覺和數(shù)字圖像相關(guān)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)微裂縫尺度的裂縫識(shí)別.可直接通過式（2）表征裂縫損傷程度，與式（3）～式（5）計(jì)算的變異系數(shù)進(jìn)行比較，從而研究本方法對(duì)壓縮損傷識(shí)別的表征能力.

2 混凝土立方體壓縮試驗(yàn)及ACDM 方法識(shí)別裂縫的驗(yàn)證

2.1 試件制備

本試驗(yàn)中混凝土主要材料為水泥、砂、石子、減水劑.水泥采用海螺牌42.5R 普通硅酸鹽水泥；細(xì)骨料類型為河砂（粒徑＜5 mm）；石子采用碎石（粒徑為5～15 mm）；減水劑采用聚羧酸高效減水劑.每組澆筑4～5個(gè)立方體混凝土試塊［26-27］進(jìn)行壓縮試驗(yàn)，立方體尺寸（長(zhǎng)×高×厚）為100 mm×100 mm×100 mm.試件澆筑后，在自然條件［溫度（20±2）℃；相對(duì)濕度75%～85%］下養(yǎng)護(hù)28 d，進(jìn)行壓縮試驗(yàn)［28］和動(dòng)彈模測(cè)試［29］.混凝土配合比及相關(guān)力學(xué)參數(shù)如表1所示.

表1 混凝土配合比及相關(guān)力學(xué)參數(shù)Tab.1 Concrete mix ratio and mechanical parameters of materials

2.2 試驗(yàn)流程

立方體加載試驗(yàn)的裂縫檢測(cè)示意圖如圖6 所示.數(shù)字圖像相關(guān)法的主要裝置示意圖如圖6（a）所示，包括相機(jī)（SONY alpha6400）、計(jì)算機(jī)、照明燈具.混凝土立方體試驗(yàn)采用1 000 kN 微機(jī)控制電液伺服萬(wàn)能試驗(yàn)機(jī)進(jìn)行加載，位移加載速率為0.2 mm∕s，采用DIC 技術(shù)對(duì)立方體試件面區(qū)域進(jìn)行觀測(cè)，立方體表面為DIC 的測(cè)量區(qū)域.試件預(yù)加載荷為15～20 N，確保加載處與試件充分接觸，實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)過程中形變的連續(xù)性.通過先在試件表面噴涂均勻的啞光白漆，再噴灑黑漆制作散斑.局部散斑圖像如圖6（b）所示，散斑直徑至少為3～5 像素.圖像采集設(shè)備為2 400 萬(wàn)像素的高分辨率相機(jī)，通過數(shù)字圖像相關(guān)軟件（FreeDIC），采集試件表面加載變形前后的圖像，子集半徑為61 像素，檢索半徑15 像素，計(jì)算密度為5像素，設(shè)定CZNCC的置信區(qū)間大于0.7.計(jì)算得到不同載荷下的位移和應(yīng)變數(shù)據(jù).試驗(yàn)過程中，相機(jī)對(duì)焦后固定焦距.

圖6 立方體加載試驗(yàn)的裂縫檢測(cè)示意圖Fig.6 Schematic diagram of crack detection of cubes in compression test

本研究中鏡頭與試件表面距離為50 cm.本文選用22 個(gè)荷載狀態(tài)并用散點(diǎn)表示，得到3 組試件的荷載-位移曲線，如圖7所示.

圖7 3組試件的荷載-位移曲線Fig.7 Load-displacement curves of three groups of test cubes

2.3 三點(diǎn)彎曲作用下單一裂縫檢測(cè)結(jié)果驗(yàn)證

本研究建立了基于機(jī)器視覺對(duì)真實(shí)的散斑圖像進(jìn)行位移場(chǎng)計(jì)算，從而實(shí)現(xiàn)裂縫識(shí)別的方法，采用C30 組試件梁驗(yàn)證其有效性.使用表面噴斑的跨中預(yù)制切縫梁（C30-B1、C30-B2、C30-B3），采用DIC技術(shù)，攝像采集頻率為1 Hz，試驗(yàn)裝置示意圖可參考圖6（a），采用萬(wàn)能試驗(yàn)機(jī)，進(jìn)行三點(diǎn)彎曲加載試驗(yàn)，并在預(yù)制切縫下方采用夾式位移計(jì)測(cè)量CMOD值.試件梁尺寸（長(zhǎng)×高×厚）為500 mm×110 mm×60 mm，梁跨度為440 mm，切口深度a0=35 mm，梁的跨高比為4.裂縫數(shù)據(jù)分析均以峰值前的10%Pk荷載值的圖像作為基準(zhǔn)圖像，在P-CMOD 曲線上以峰值荷載的10%為增量選取19 幀圖像為計(jì)算目標(biāo)圖像.在梁C30-B1 的峰值荷載狀態(tài)下，由ACDM 方法識(shí)別的裂縫如圖8所示.

采用ODM 矩陣［9］對(duì)DIC 方法獲得的位移場(chǎng)進(jìn)行后處理獲得裂縫，作為對(duì)DIC 數(shù)據(jù)處理識(shí)別裂縫情況的參照.混凝土梁C30-B2 在不同荷載狀態(tài)下（峰值荷載之前90%Pk、峰值荷載Pk、峰值荷載之后90%Pk、峰 值荷 載之 后60%Pk），通過ODM 方法 和ACDM 方法確定裂縫的豎向長(zhǎng)度-裂縫張開位移圖像，如圖9所示.ODM 方法分析的是矩陣區(qū)域位移的變化，故無(wú)法體現(xiàn)具體的裂縫曲折傾角等信息；而ACDM 方法可以給出具體裂縫不同位置的傾角，以及對(duì)應(yīng)裂縫切向位移和裂縫法向位移的變化數(shù)據(jù).

圖9 ODM和ACDM 2種方法對(duì)裂縫檢測(cè)的示意圖Fig.9 Schematic diagrams of crack detection by ODM and ACDM methods

C30 組梁的CMOD 值基于ACDM 方法的相關(guān)計(jì)算結(jié)果如圖10 所示.由圖10（a）可知，ODM 方法和ACDM 方法對(duì)DIC 數(shù)據(jù)計(jì)算得到的CMOD 值與夾式位移計(jì)測(cè)量的結(jié)果變化趨勢(shì)一致，且2 種方法基于DIC 圖像得到三點(diǎn)彎曲作用下裂縫擴(kuò)展的CMOD 值的誤差相近.由圖10（b）可知，ODM 方法和ACDM 方法計(jì)算得到的CMOD 值與夾式位移計(jì)測(cè)量結(jié)果的誤差值大部分都落在（-0.05，0.05）mm 內(nèi).測(cè)量誤差較大的情況出現(xiàn)在試件梁斷裂的后期，該階段試件發(fā)生大變形剛體位移，夾式位移計(jì)測(cè)得的位移結(jié)果中包含了轉(zhuǎn)角導(dǎo)致的位移［30］，與實(shí)際裂縫結(jié)果相比偏大.由圖10 可以看出，在試件加載斷裂后段，基于ACDM方法和ODM方法測(cè)得的裂縫口張開位移都相對(duì)夾式位移計(jì)的結(jié)果值偏小，說明基于圖像的裂縫檢測(cè)方法得到的結(jié)果更加符合實(shí)際情況.

圖10 C30組梁的CMOD值基于ACDM方法的相關(guān)計(jì)算結(jié)果Fig.10 Calculation results of CMOD based on ACDM method for C30 group beams

直接采用機(jī)器視覺計(jì)算［31］裂縫寬度時(shí)，一般要求測(cè)量誤差控制在（0.05，0.10）mm 內(nèi)，其中縫寬為（0.08，0.15）mm 時(shí)，測(cè)量誤差較大.本文采用ACDM方法得到的CMOD 值的誤差值偏小，不會(huì)因?yàn)閷?shí)際裂縫寬度較小而產(chǎn)生較大的誤差值.當(dāng)裂縫寬度小于0.05 mm 時(shí)，識(shí)別的誤差大部分都小于0.01 mm，如圖10（c）所示.

由圖9（b）可知，不同荷載狀態(tài)下，ACDM 方法可得到裂縫路徑上不同位置處對(duì)應(yīng)切向位移和法向位移，故通過MATLAB 軟件可以實(shí)現(xiàn)對(duì)裂縫開展位移積分，分別得到裂縫開展路徑的切向位移擴(kuò)展面積和法向位移擴(kuò)展面積，進(jìn)行疊加即可得到裂縫面積，ODM方法的裂縫面積可同理計(jì)算.

圖11為ODM和ACDM 2種方法對(duì)C30組試件裂縫檢測(cè)計(jì)算結(jié)果.紅色散點(diǎn)和黑色散點(diǎn)分別表示不同荷載下ACDM 方法和ODM 方法獲得的裂縫面積，黑色柱狀圖為2 種方法的面積誤差值.峰值荷載之前，2種圖像檢測(cè)方法計(jì)算得到的裂縫開展面積結(jié)果相近，且裂縫面積均小于5 mm2，這是由于試件在三點(diǎn)彎加載下荷載達(dá)到峰值之前，裂縫開展處于微裂縫狀態(tài).峰值荷載之后，裂縫面積迅速增長(zhǎng)，ACDM方法測(cè)得的裂縫面積基本大于ODM 方法測(cè)得的裂縫面積.這是由于ACDM 方法計(jì)算得到的裂縫長(zhǎng)度與實(shí)際情況相符，裂縫是曲折的.因此，ACDM 方法應(yīng)用于基于DIC 數(shù)據(jù)的裂縫數(shù)據(jù)量化更為準(zhǔn)確和全面.ACDM 對(duì)裂縫面積的相關(guān)計(jì)算，為后續(xù)混凝土材料裂縫面積值表征壓縮損傷指標(biāo)提供基礎(chǔ).

圖11 ODM和ACDM 2種方法對(duì)C30組試件裂縫面積檢測(cè)計(jì)算結(jié)果Fig.11 Crack areas results of Group C30 beams by ODM and ACDM methods during fracture

3 壓縮荷載作用下立方體試件損傷評(píng)估

在2.3 節(jié)的研究中，已驗(yàn)證所建立的ACDM 方法對(duì)散斑圖像進(jìn)行位移場(chǎng)計(jì)算實(shí)現(xiàn)裂縫識(shí)別的有效性和精確度.本節(jié)將ACDM 用于表面噴涂散斑的混凝土立方體試件壓縮試驗(yàn)的裂縫識(shí)別與計(jì)算，得到裂縫面積，與損傷理論相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)損傷指標(biāo)的直接計(jì)算.為控制試件不同的裂縫開展情況對(duì)圖像所產(chǎn)生的影響，裂縫數(shù)據(jù)分析均以峰值前的2%峰值應(yīng)力值對(duì)應(yīng)的圖像作為基準(zhǔn)圖像；在峰值荷載的5%峰值應(yīng)力值后，以峰值應(yīng)力的5%為增量選取18 幀圖像，包括峰值前99%峰值應(yīng)力、峰值應(yīng)力及荷載終止?fàn)顟B(tài)圖像，共有22 個(gè)目標(biāo)圖像.DIC 相關(guān)計(jì)算參數(shù)與第2節(jié)中一致，并計(jì)算位移場(chǎng)、應(yīng)變場(chǎng)，可以得到試驗(yàn)加載全程的最大主應(yīng)變圖以及圖像相關(guān)系數(shù)CZNCC的全矩陣數(shù)據(jù)，依據(jù)2.3 節(jié)所述原理，以試件C30-C3 為例，計(jì)算得到對(duì)應(yīng)的裂縫開裂信息，如表2所示.

表2 試件C30-C3的損傷演化過程中的圖像信息Tab.2 Image information during the damage evolution of specimens C30-C3

采用ACDM 方法觀察混凝土試件表面，根據(jù)識(shí)別裂縫面積計(jì)算得到損傷指標(biāo)D和變異系數(shù)Cv，分別與載荷隨時(shí)間的變化特征進(jìn)行對(duì)比，可以將試件的損傷演化過程大致分為如圖12 所示的4 個(gè)階段（均以極限應(yīng)力的2%處0.02σc為損傷起始狀態(tài)O）：①OA段，混凝土壓縮密實(shí)階段，混凝土中存在的薄弱區(qū)域緊實(shí)，在應(yīng)力-應(yīng)變曲線段表現(xiàn)為上凹狀態(tài)，無(wú)集中應(yīng)變出現(xiàn)，如表2 中峰值前10%峰值應(yīng)力處于階段I 的應(yīng)變?cè)茍D所示.載荷、D和Cv都隨加載位移相對(duì)增加較快，D值在該階段數(shù)值均小于Cv值，這是由于該階段未產(chǎn)生微裂縫，主要是應(yīng)變數(shù)值波動(dòng).②AB段，該階段為應(yīng)力-應(yīng)變曲線變化的線彈性階段，出現(xiàn)應(yīng)變集中現(xiàn)象，如表2 中峰值前40%峰值應(yīng)力處于階段Ⅱ與階段Ⅲ臨界狀態(tài)，表2 對(duì)應(yīng)圖中白色框?yàn)閼?yīng)變集中位置.此階段荷載和D值隨位移增加而增大，而Cv基本為一個(gè)常數(shù).③BC段，該階段接近峰值荷載，峰值前80%峰值應(yīng)力處于階段Ⅲ與階段IV 分界點(diǎn)，該階段試件表面出現(xiàn)應(yīng)變集中條帶，表2 中對(duì)應(yīng)最大主應(yīng)變?cè)茍D中白色框內(nèi)所示應(yīng)變集中區(qū)域是應(yīng)變集中條帶作用的相互交錯(cuò)所產(chǎn)生的區(qū)域.D值在整體上仍然隨時(shí)間增加，但表現(xiàn)得比AB段陡峭，雖然Cv隨位移變化產(chǎn)生微小變化，但整體上基本穩(wěn)定在階段ⅡCv值附近.④C點(diǎn)之后，為微裂縫由穩(wěn)定擴(kuò)展轉(zhuǎn)變?yōu)椴环€(wěn)定擴(kuò)展的階段IV，出現(xiàn)宏觀裂縫，對(duì)應(yīng)表2 中峰值荷載處最大主應(yīng)變圖中白色框位置，Cv值與D值均在峰值荷載附近出現(xiàn)突增趨勢(shì).

圖12 C30組、C50組和C70組立方體應(yīng)力和損傷指標(biāo)值隨加載應(yīng)變變化關(guān)系Fig.12 The relationship between cubic stress and damage index values with loading strain of group C30，C50，C70 concrete cubes

由圖12 可知，隨著混凝土強(qiáng)度的增加，2 種損傷指標(biāo)均出現(xiàn)了明顯的數(shù)值變化，尤其在高強(qiáng)度的C70組，2種指標(biāo)的階段Ⅳ數(shù)值遠(yuǎn)超C30組對(duì)應(yīng)損傷指標(biāo)，這與混凝土強(qiáng)度越高，越容易發(fā)生突然破裂的規(guī)律一致.

將3組試件在不同加載狀態(tài)下的2種損傷指標(biāo)值進(jìn)行匯總，并求得平均值，相關(guān)數(shù)據(jù)列在表3中.由表3可知，在宏觀裂縫出現(xiàn)之前，變異系數(shù)Cv的標(biāo)準(zhǔn)差在階段Ⅰ與階段Ⅱ、階段Ⅱ與階段Ⅲ的分界點(diǎn)（A，B點(diǎn)對(duì)應(yīng)差值）均在10-3以內(nèi).ACDM方法所得結(jié)果D的改變量均大于10-3，對(duì)于微裂縫狀態(tài)的變化，數(shù)值表征更為顯著.

表3 3組混凝土立方體試件壓縮試驗(yàn)不同損傷階段分界點(diǎn)指標(biāo)匯總Tab.3 Summary of indices of different damage stage demarcation points for three groups of concrete cubes specimens in compression test 10-3

4 結(jié)論

本文采用數(shù)字圖像相關(guān)技術(shù)關(guān)聯(lián)機(jī)器視覺識(shí)別技術(shù)搭建的ACDM 方法可以實(shí)現(xiàn)微裂縫級(jí)別的高精度識(shí)別.通過本文方法對(duì)3 組不同強(qiáng)度混凝土試件的壓縮試驗(yàn)進(jìn)行損傷表征，所計(jì)算的D損傷指標(biāo)在微裂縫階段變化更為靈敏.研究結(jié)果表明：

1）本文提出的基于機(jī)器視覺和數(shù)字圖像相關(guān)技術(shù)的裂縫檢測(cè)和量化方法無(wú)須人工選擇裂縫提取位置的相關(guān)信息，可在DIC 圖像分析區(qū)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)裂縫自動(dòng)定位和相關(guān)形態(tài)數(shù)據(jù)量化，可實(shí)現(xiàn)微裂縫尺度的計(jì)算.

2）對(duì)本文搭建的ACDM 裂縫識(shí)別的精度進(jìn)行分析，采用一組預(yù)制切口梁進(jìn)行三點(diǎn)彎曲試驗(yàn)，以?shī)A式位移計(jì)測(cè)量CMOD（裂縫口張開位移）作為參考用真實(shí)值.結(jié)果顯示ACDM 方法在CMOD 小于0.05 mm時(shí)，識(shí)別誤差小于0.01 mm，滿足精度要求，可用于分析微裂縫尺度的混凝土損傷情況.

3）采用ACDM 方法計(jì)算直觀裂縫面積，定義了一種表征損傷指標(biāo)的計(jì)算指標(biāo)D，可用于研究試件加載過程中裂縫全程面積變化，并給出對(duì)應(yīng)不同損傷狀態(tài)的損傷指標(biāo).

4）對(duì)不同強(qiáng)度混凝土材料，進(jìn)行損傷指標(biāo)D值的計(jì)算，并與主應(yīng)變場(chǎng)的變異系數(shù)Cv值進(jìn)行對(duì)比.ACDM 方法計(jì)算的損傷指標(biāo)D的數(shù)值變化與荷載隨位移的變化基本一致，并且數(shù)值在不同階段呈現(xiàn)數(shù)量級(jí)穩(wěn)步增長(zhǎng).而Cv值在損傷過程中表現(xiàn)出臺(tái)階型突變，并對(duì)微裂縫擴(kuò)展階段的損傷變化不敏感，數(shù)值變化小于10-3.

5）未來應(yīng)進(jìn)一步考慮，大構(gòu)件表面應(yīng)用ACDM方法識(shí)別裂縫時(shí)，散斑質(zhì)量穩(wěn)定性的把控、戶外情況下相機(jī)抖動(dòng)數(shù)據(jù)的矯正和大視場(chǎng)特征點(diǎn)分布不均勻時(shí)相機(jī)標(biāo)定方法的改進(jìn)，并獲得ACDM 方法在工程應(yīng)用情況下測(cè)量誤差范圍，方便工程推廣應(yīng)用.