基于圖像識別技術(shù)的橋梁病害檢測技術(shù)研究

馬衛(wèi)建，孫凱林

(東北林業(yè)大學土木工程學院)

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基于圖像識別技術(shù)的橋梁病害檢測技術(shù)研究

馬衛(wèi)建，孫凱林

(東北林業(yè)大學土木工程學院)

研究橋梁病害檢測技術(shù)，運用程序語言基于數(shù)字圖像處理，設(shè)計出一套橋梁病害檢測程序，對已知橋梁病害信息進行數(shù)據(jù)信息采集，并標識病害部位，快速準確簡潔的得到病害信息數(shù)據(jù)，從而為橋梁病害檢測工作提供了便捷的、精確的、快速的處理手段。該程序系統(tǒng)由數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)和圖像采集子系統(tǒng)兩部分組成，兩系統(tǒng)相互結(jié)合使得病害信息在檢測處理中能達到相當好的效果。橋梁結(jié)構(gòu)病害可以通過此方法快速準確的標識出病害的精確位置。裂縫病害在這項技術(shù)應(yīng)用中得到了充分發(fā)揮，可為日后橋梁檢測工作提供可靠的技術(shù)支持，使得橋梁檢測工作更加快速。

圖像識別技術(shù)；橋梁病害；檢測技術(shù)；裂縫

1 數(shù)字圖像處理技術(shù)

數(shù)字圖像處理是一項通過計算機對圖片信息進行處理、分析，最終得到所需信息的技術(shù)。在現(xiàn)代化信息時代，數(shù)字圖像處理技術(shù)得到了充分的發(fā)展，并在各個領(lǐng)域都得到了應(yīng)用。通訊、圖片傳輸、宇宙測量、遙感、醫(yī)學、視頻、多媒體技術(shù)和科學可視化等等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，在人們的日常生活中的作用越來越重要。

數(shù)字圖像處理指用計算機對圖像進行分析處理，以獲取所需信息的技術(shù)，并不是簡單的應(yīng)用圖片工具對圖片進行調(diào)整。圖像處理就是把圖像數(shù)據(jù)輸入到計算機里，然后經(jīng)過加工，最后輸出所需信息，主要內(nèi)容見表1。

表1 圖像處理內(nèi)容

數(shù)字圖像處理可以使病害圖像信息處理精度高，處理效果易于控制，具有處理信息的多樣性、圖像數(shù)據(jù)信息量龐大和綜合性強等優(yōu)點。

2 病害檢測程序方案設(shè)計

2.1 橋梁病害檢測程序設(shè)計

程序在設(shè)計過程中主要結(jié)合通過目測對結(jié)構(gòu)病害觀測并拍攝。我們觀察病害除了直接觀察外，還需用相機將病害拍攝下來，通過拍攝的圖片或影像來觀察病害。所以在進行設(shè)計軟件時須對結(jié)構(gòu)病害進行采集；其次是對病害進行標識；最后進行裂縫的測量。在進行檢測時可以在現(xiàn)場實時的觀察，也可以后期在辦公室進行觀察，并且方便日后對病害進行再次的確認。因此程序要對病害進行實時的觀察，利用計算機圖像信息處理技術(shù)對病害信息的圖片進行數(shù)字圖像處理并對病害信息進行測量。計算機圖像處理時會根據(jù)圖像的質(zhì)量及病害信息的程度對圖像使用圖像縮放、灰度變化、圖像去噪、圖像增強、邊緣檢測等圖像處理技術(shù)。通過圖像處理完成病害識別，得到含有裂縫信息的圖片，經(jīng)過測量后得到裂縫的長度和寬度等。程序設(shè)計思路方法及步驟如圖1所示。

2.2 病害信息采集

病害信息采集方法基于圖像處理技術(shù)。通常圖像數(shù)據(jù)采集的方式有如表2和圖1。

表2 圖像數(shù)據(jù)采集方式

圖1 軟件設(shè)計步驟

2.3 病害標識

病害信息采集后，在測量階段程序自動對不同的病害信息進行識別，標定及測量工作。

圖2 病害標識流程圖

3 裂縫病害在程序中的應(yīng)用

3.1 裂縫測量

裂縫測量過程包括數(shù)字圖像處理和裂縫測量兩階段。

階段一：將采集到的橋梁病害圖像加以分析處理，所有操作均以數(shù)字圖像信息為對象。圖像處理階段包括圖像的灰度轉(zhuǎn)換、圖像銳化、圖像邊緣處理、圖像的噪音處理、直方圖修正等方面。通過對圖像的處理，可以將橋梁的裂縫信息直觀的在電腦屏幕上顯示。

階段二：裂縫測量，應(yīng)用測量算法對僅含有裂縫信息的圖像中的裂縫進行測量。

圖3 裂縫測量流程圖

3.2 實驗與分析

實驗采用相機拍攝，并假定拍攝角度為90°。利用本實驗開發(fā)的軟件系統(tǒng)對拍攝于哈爾濱市農(nóng)村公路橋梁不同條件下的病害圖像進行實驗，以獲得圖像中裂縫寬度的測量參數(shù)。

(1)橋臺裂縫軟件分析結(jié)果

表3 裂縫寬度的軟件計算與顯微鏡測量數(shù)據(jù)對比

截取位置軟件計算尺寸/mm顯微鏡測量尺寸/mm平均誤差分析/mmA最小值：0．119248最大值：0．480696平均值：0．228910人眼估計值：0．25-0．02109

續(xù)表3

(2)誤差分析

①對于橋梁橋臺裂縫圖像，此軟件計算誤差分別為-0.021 09 mm、0.008 17 mm，計算誤差均在有效范圍內(nèi)，算法有效。

②利用軟件計算分析的裂縫最小值完全接近于裂縫實際人眼觀測值。

4 結(jié) 論

(1)基于圖像識別技術(shù)對橋梁病害信息進行定量分析，并研究相關(guān)檢測軟件的設(shè)計。利用設(shè)計軟件處理圖像信息使得橋梁病害信息觀察更加直觀化，特別是裂縫圖像信息在本軟件中的應(yīng)用，縮短了常規(guī)橋梁檢測的時間，提高了檢測效率。

(2)利用軟件對裂縫病害進行實測應(yīng)用，分析誤差小，均在有效范圍內(nèi)，可為日后相關(guān)工作提供合理參考。

[1] 王宗龍.混凝土橋梁常見病害及防治對策[J].福建交通科技,2008,(3): 85-87.

[2] 高湘玲.PCB數(shù)字圖像檢測與識別系統(tǒng)[D].成都:西南交通大學,2002.

[3] 何東健.數(shù)字圖像處理[M].西安:西安電子科技大學出版社,2007.

2014-05-06

馬衛(wèi)建(1991-)，男，學士，研究方向：道路與橋梁工程。

U442

C

1008-3383(2015)11-0145-01