伍 高

(湖南宏特試驗檢測有限公司， 湖南 長沙 410118)

0 概述

結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)是以保障工程結(jié)構(gòu)運行安全為基本目標，通過部署各種傳感器，監(jiān)測各種物理量，評估結(jié)構(gòu)狀態(tài)和性能，指導(dǎo)日常檢查和維護的一門新興技術(shù)。大型結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)，綜合來自力學(xué)、電學(xué)、電磁學(xué)、光學(xué)、熱學(xué)、化學(xué)等多個領(lǐng)域的創(chuàng)新傳感技術(shù)，為準確獲取反映實際環(huán)境和結(jié)構(gòu)條件的大量原始數(shù)據(jù)做出了巨大貢獻。在過去的30 a里，世界各國的研究人員在新型傳感技術(shù)發(fā)展中投入了大量精力，并在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測研究領(lǐng)域取得了巨大的進展[1-2]。

隨著光學(xué)器件和計算機科學(xué)飛速發(fā)展，基于機器視覺的體構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)已成為一個前沿研究領(lǐng)域，并日益受到土木工程界關(guān)注?；谝曈X機器的結(jié)構(gòu)傳感和監(jiān)測主要包括4個階段： ①檢測損傷的存在；②定位損傷；③識別損傷類型；④量化損傷的嚴重程度。與傳統(tǒng)裂縫檢測相比，檢測內(nèi)容更加多元化，能夠更具體地判定損傷類型及損傷嚴重程度。到目前為止，許多基于視覺的分析方法已經(jīng)被開發(fā)用于結(jié)構(gòu)位移測量、應(yīng)變與應(yīng)力監(jiān)測、振動響應(yīng)監(jiān)測、裂紋或缺陷檢測和表征等領(lǐng)域[3-5]。本文對基于機器視覺的土木工程基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)測方法進行綜述，重點介紹相關(guān)方法和實際應(yīng)用。

1 機器視覺方法

基于視覺的測量系統(tǒng)通常由圖像采集設(shè)備(數(shù)碼相機、鏡頭和圖像采集器)、計算機和圖像處理軟件平臺組成。在這些組件中，圖像處理軟件平臺是關(guān)鍵部分，它將特定的計算算法集成，以獲取結(jié)構(gòu)監(jiān)測中的力學(xué)參數(shù)。

1.1 圖像處理算法

包括預(yù)定義目標的圖像由數(shù)碼相機捕獲，利用數(shù)字圖像處理和模式匹配算法，對目標進行跟蹤，得到目標位置的結(jié)構(gòu)位移如圖1所示。通過使用適當?shù)膱D像處理方法，例如數(shù)字圖像相關(guān)的Mean Shift跟蹤算法、Cam Shift跟蹤算法或者Lucas Kanade方法，可以用一臺數(shù)碼相機獲得水平和垂直位移，稱為二維(2D)位移。

當使用2個攝像機同時捕獲目標并確認2個攝像機之間的幾何關(guān)系時，目標在3個坐標方向上的位移稱為三維位移，可以通過重建2個確定的攝像機坐標(平面a和平面b坐標)上的位置變化以及兩個攝像機之間的關(guān)系來導(dǎo)出實際空間位移如圖2所示。

圖1 基于二維視覺的位移測量方法

圖2 基于三維視覺的位移測量方法

1.2 降低系統(tǒng)錯誤評估

基于視覺的測量系統(tǒng)在應(yīng)用中會出現(xiàn)各種各樣的誤差。找出影響因素，評估系統(tǒng)誤差，并開發(fā)適當?shù)乃惴▉頊p少誤差，這是至關(guān)重要的。在基于視覺技術(shù)的振動目標測量中，由于攝像機目標運動產(chǎn)生的運動模糊，可能增加測量不確定度的風(fēng)險。由于目標搜索過程可能無法給出準確的檢測結(jié)果，運動模糊會導(dǎo)致較大的系統(tǒng)誤差和不完整的測量數(shù)據(jù)。

近年來，人們致力于去模糊去噪算法與模糊圖像分析方法的研究，以分辨率和數(shù)據(jù)質(zhì)量為標準，通過自動濾波和人工進行分層檢測。因為分層導(dǎo)致鋼筋外露之后，鋼筋的腐蝕加速，導(dǎo)致結(jié)構(gòu)的承載力降低，所以，鋼筋外露的檢測也很重要。為捕捉隨時間推移發(fā)生的損害進展。發(fā)展自動和精確的檢測系統(tǒng)是必要的，如果損害繼續(xù)，應(yīng)立即采取一些對策。

本文基于不同方法和不同參數(shù)變化的儀器對運動模糊圖像進行檢測。對每個檢測點進行了3次獨立評估，其中橋梁結(jié)構(gòu)損傷分為“脫層”和“鋼筋外露”2種類型，其余區(qū)域標記為“非損傷”(見圖3)。

圖3 橋梁結(jié)構(gòu)損傷評估

2 機器視覺技術(shù)應(yīng)用

2.1 監(jiān)測內(nèi)容

1)二維結(jié)構(gòu)位移監(jiān)測，利用圖像序列、模式匹配算法、邊緣檢測算法等圖像處理技術(shù)，可以得到預(yù)定目標的結(jié)構(gòu)位移。這可用于獲取某一結(jié)構(gòu)上若干選定點的動態(tài)位移，以達到結(jié)構(gòu)監(jiān)測目的。基于視覺的結(jié)構(gòu)位移測量方法最大優(yōu)點是，只要在采集到的圖像中，測量目標就可以是多個的。

2) 三維結(jié)構(gòu)位移監(jiān)測，僅用一臺攝像機拍攝的圖像序列即可獲得二維(或面內(nèi))結(jié)構(gòu)位移。結(jié)合兩臺或多臺數(shù)碼相機，從兩個拍攝角度拍攝兩個不同的圖像序列，利用視覺重建技術(shù)實現(xiàn)特定結(jié)構(gòu)上選定點的三維(平面內(nèi)和平面外)結(jié)構(gòu)位移。

3) 結(jié)構(gòu)應(yīng)變和應(yīng)力監(jiān)測，采用基于視覺的方法，利用視覺系統(tǒng)獲得的結(jié)構(gòu)位移以及結(jié)構(gòu)位移與材料力學(xué)領(lǐng)域?qū)С龅膽?yīng)變和應(yīng)力之間的關(guān)系，獲取結(jié)構(gòu)的應(yīng)變和應(yīng)力。

4) 損傷點檢查和表征，借助先進的圖像處理技術(shù)，可以從鋼結(jié)構(gòu)和混凝土結(jié)構(gòu)的裂縫、剝落等圖像中分析結(jié)構(gòu)表面特征。

2.2 系統(tǒng)集成與任務(wù)規(guī)劃

2.2.1全系統(tǒng)集成

檢測機器人和機器視覺系統(tǒng)應(yīng)集成到專門設(shè)計的車輛中。此外，服務(wù)器計算機作為總管理器必須實時地控制整個功能。服務(wù)器計算機在整個運動控制系統(tǒng)和機器視覺之間的同步對實時操作非常重要。首先，服務(wù)器計算機將第一指令信號發(fā)送給多連桿系統(tǒng)，然后通過通信接收運動狀態(tài)數(shù)據(jù)；其次，服務(wù)器端計算機通過通信向檢測機器人發(fā)送第二命令信號，并在發(fā)送通信握手命令信號時接收運動狀態(tài)數(shù)據(jù)；再次，服務(wù)器端計算機通過通信向機器視覺系統(tǒng)發(fā)送焦距和圖像采集的第三命令信號，然后通過電纜接收圖像數(shù)據(jù)；最后，服務(wù)器端的系統(tǒng)終端程序包括兩個應(yīng)用程序，一個用于運動控制系統(tǒng)，另一個用于機器視覺系統(tǒng)。通過終端系統(tǒng)，檢測人員可以操作整個運動控制系統(tǒng)，實時觀察橋梁下表面的裂縫圖像，為2 a一次的橋梁檢測報告建立數(shù)據(jù)庫。

2.2.2任務(wù)規(guī)劃

每座橋梁都有各自的形狀，因此在進行橋梁檢查之前需要進行任務(wù)規(guī)劃。橋梁檢測任務(wù)規(guī)劃的目標是獲取清晰的原始圖像。為此，橋下表面與機器視覺系統(tǒng)之間的距離應(yīng)保持穩(wěn)定，以保證透視圖像的穩(wěn)定；同時，機器視覺系統(tǒng)的方向應(yīng)與橋表面保持正交，以保證每幅圖像的像素分辨率。作為任務(wù)規(guī)劃的一個實例，處理如圖3所示的橋梁形狀。通過對待檢橋梁圖分析，預(yù)先確定特征點位置作為橋梁形狀的變化點。在實驗中，根據(jù)多連桿系統(tǒng)最后一個環(huán)節(jié)按預(yù)定的等速展開，利用激光傳感器測量的距離變化來檢測這些特征點；一旦檢測到特征點，即在控制系統(tǒng)中設(shè)置機器視覺系統(tǒng)的計劃傾斜角度以及橋梁下表面與機器視覺系統(tǒng)之間的距離；然后，相應(yīng)控制器使用的陀螺儀傳感器和激光傳感器來實現(xiàn)計劃設(shè)計的運動，最終保證在不模糊的情況下捕獲干凈圖像和每個圖像的恒定像素分辨率。

2.3 應(yīng)用實例

2.3.1工程概況

G234婁底至雙峰公路雙峰段(K2+500～K26+615.8)，路線全長24.1km，采用四車道一級公路標準建設(shè)，設(shè)計速度為80km/h，路基寬度24.5m，路面為瀝青砼結(jié)構(gòu)，橋梁設(shè)計荷載為公路I級。本項目涉及勘察主橋梁共10座，其中大橋3座，中橋5座，小橋2座。以山塘大橋為例，橋總寬度28m，凈寬15m，路基高路堤邊60.8m，大橋檢測如圖4所示。

圖4 山塘大橋橋梁檢測規(guī)劃

2.3.2圖像處理

實際檢測中，從橋梁表面的噪聲圖像里自動檢測損傷點是非常困難的，自動機器視覺系統(tǒng)可能會丟失損傷處的軌跡。而采用的機器視覺系統(tǒng)提供了一些實用功能，以支持檢查人員的監(jiān)督操作。這些功能包括添加線和多邊形，例如，如果檢驗人員希望在結(jié)果中添加一些遺漏的缺陷(裂縫、漏水和疤痕)，可以使用線和多邊形繪制缺陷的形狀，如圖5所示。

圖5 采集圖像的損傷點檢測

2.3.3結(jié)果分析

采集數(shù)據(jù)集包含800幅橋梁損傷圖像，有3個少數(shù)類損傷點(表層脫落、鋼筋暴露、裂紋)和1個多數(shù)類(非損傷)。其中檢查人員檢測到超過0.2mm的裂紋184個，表層脫落點26個，鋼筋暴露點5個。然后將建議的自動檢測結(jié)果與已知結(jié)果進行比較，評估建議的機器視覺系統(tǒng)的性能。所建議的機器視覺系統(tǒng)在跨度上捕獲了80個重疊圖像，橋梁下表面與機器視覺系統(tǒng)的距離約為2.3 m，在檢測中，機器視覺系統(tǒng)從已知的184條裂縫中檢測出178條裂縫，平均寬度誤差約為0.023mm，表層脫落點與鋼筋暴露點全部檢測出來。表1為裂紋信息的測量精度，由此證明檢測率足夠，損傷點信息可靠。

表1 裂紋信息的測量精度檢測對象檢查率/%裂縫寬度精度最大誤差/mm平均誤差/mm橋身(800張圖像)96.70.0450.023

3 結(jié)論

在基于機器視覺方法、技術(shù)、應(yīng)用和系統(tǒng)誤差評估進行綜合評述的基礎(chǔ)上，利用機器視覺技術(shù)對婁底段橋梁結(jié)構(gòu)進行監(jiān)測得出以下結(jié)論：

1) 基于機器視覺的結(jié)構(gòu)監(jiān)測技術(shù)因其獨特的優(yōu)點，在二維和三維結(jié)構(gòu)位移測量中得到了廣泛應(yīng)用。

2) 機器視覺技術(shù)可以應(yīng)用于結(jié)構(gòu)振動參數(shù)識別和損傷診斷，結(jié)合現(xiàn)有的基于振動的分析方法，基于視覺的方法與其他傳感技術(shù)相結(jié)合，可為視覺檢測和結(jié)構(gòu)監(jiān)測提供更有價值的信息。