基于圖像處理的橋梁裂縫自動檢測技術(shù)研究

摘 要：隨著交通事業(yè)的迅速發(fā)展，對橋梁工程檢測工作提出了更高的要求。受行車荷載和自然因素等影響，橋梁工程往往會產(chǎn)生不同程度的損壞，其中裂縫病害最為嚴(yán)重。為此，相關(guān)部門必須定期檢測橋梁質(zhì)量。本文以裂縫圖像的處理技術(shù)為研究對象，在全面了解圖像處理技術(shù)相關(guān)含義的同時，闡述了裂縫圖像的分析方法，并結(jié)合具體案例，采用正拍圖像法和斜拍圖像法進(jìn)行了裂縫長度、寬度識別值和實(shí)測值的對比分析，以期提出一種實(shí)用性良好的裂縫自動檢測方法。

關(guān)鍵詞：圖像處理;橋梁裂縫檢測;正拍圖像法

中圖分類號：U44 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1671-2064（2020）13-0104-02

0 引言

裂縫是橋梁工程病害的一種常見類型，工程建成運(yùn)營后，由于多種因素的制約，往往會出現(xiàn)不同程度的裂縫問題。早期裂縫病害，一般不會對橋面造成太大破壞，但是若不及時加以處理，裂縫進(jìn)一步擴(kuò)展，將會對橋面造成很大損傷，影響橋梁通行舒適性和安全性。圖像處理技術(shù)的應(yīng)用可以準(zhǔn)確檢測橋面裂縫，獲取精確的裂縫數(shù)據(jù)，為養(yǎng)護(hù)計(jì)劃的合理制定提供可靠數(shù)據(jù)保證，從而延長橋梁工程使用壽命，提高工程服務(wù)水平[1]。

1 圖像處理的概述

隨著信息化時代的到來，圖像信息在信息表達(dá)和傳輸當(dāng)中扮演著至關(guān)重要的角色。數(shù)字圖像處理是指依托計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像處理的技術(shù)，計(jì)算機(jī)僅能進(jìn)行離散數(shù)據(jù)的處理。數(shù)字圖像處理過程不僅能夠?qū)D像噪聲去除，還能調(diào)整圖像亮度、改變圖像顏色及進(jìn)行幾何變換等，通過圖像處理后，可以有效提升圖像的畫面質(zhì)量，保持一個良好的圖像視覺效果。隨著圖像處理技術(shù)的廣泛應(yīng)用，在橋梁裂縫自動檢測中，圖像處理技術(shù)也取得了很大進(jìn)步，主要體現(xiàn)在兩點(diǎn)，其一，自動判別圖像內(nèi)裂縫是否存在，其二，存在裂縫的情況下，自動識別和提取裂縫寬度等特征參數(shù)。本文提出了矩形標(biāo)定塊方法，在拉伸、壓縮處理圖像的前提下，對單向傾斜拍攝的裂縫圖像進(jìn)行修正，并由此通過對比斜拍和正拍兩種圖像法，從而獲取準(zhǔn)確精度，有效識別裂縫寬度、長度等特征參數(shù)[2]。

2 裂縫圖像的分析方法

2.1 圖像采集

單位像素所能反映的對象實(shí)際尺寸由像素解析度表示，在條件不改變的情況下，圖像解析度增大，單位像素所能反映的對象實(shí)際幾何尺寸也會隨之增大。根據(jù)針孔成像模型原理可知，拍攝距離和相機(jī)分辨率之間呈二次關(guān)系，即條件不改變的情況下，裂縫寬度和相機(jī)焦距增大，分辨率將隨之提高，裂縫最遠(yuǎn)拍攝距離也將隨之加大。

2.2 將RGB圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像

數(shù)碼相機(jī)拍攝圖像采用RGB彩色標(biāo)準(zhǔn)，也是當(dāng)前最常用的一種顏色標(biāo)準(zhǔn)。紅、綠、藍(lán)是組成RGB圖像的主要顏色，三種顏色按不同比例相互疊加可構(gòu)成不同像素，0～255為顏色分量的強(qiáng)度范圍。在裂縫分析中，為減少后期分析的計(jì)算量，需先將RGB圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像。像素灰度值可通過下式計(jì)算。

Gray=0.229×R+0.587×G+0.114×B

其中，輸出灰度圖像的灰度等級可由Gray表示;

紅色可由R表示;

綠色可由G表示;

藍(lán)色可由B表示。

2.3 圖像的修正和標(biāo)定

在相機(jī)成像平面和裂縫平面存在一定夾角的情況下，采集的圖像很可能會出現(xiàn)幾何變形，這種情況下，提取出的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性不高，在圖像定量分析前，應(yīng)對失真的原始圖像進(jìn)行校正，防止對分析精度造成不利影響。一般圖像修正可采用圖像投影變換方法。通常情況下，工程結(jié)構(gòu)表面缺乏修正和標(biāo)定所需的標(biāo)定點(diǎn)，為達(dá)到修正效果，本文在結(jié)構(gòu)表面粘貼了純色矩形標(biāo)定塊用于原始圖像修正和標(biāo)定，在斜拍的影像中矩形標(biāo)定塊通常為四邊形。通過四個角點(diǎn)坐標(biāo)便可進(jìn)行投影變換矩陣計(jì)算，從而修正斜拍圖像，改變?yōu)榫哂卸攘啃畔⒌钠叫杏跋瘛?/p>

2.4 圖像背影修正和對比度增強(qiáng)

背景修正是為了將背景中不均勻照明、陰影等消減掉，從而降低對圖像質(zhì)量的影響，增強(qiáng)圖像的信噪比。本文采用的是圖像減操作法，其原理為處理原始圖像去除中值濾波后獲取的圖像，以此將標(biāo)定塊、背景不均勻等影響因素消除。通過對比度增強(qiáng)，可以拉伸裂縫所在灰度區(qū)間，提升裂縫和背景之間的對比度，讓裂縫邊緣細(xì)節(jié)更加顯著。

2.5 圖像閥值分割

孤立點(diǎn)和孤立塊消除前需二值化分割圖像，也就是說根據(jù)設(shè)定的閥值，依據(jù)相似性準(zhǔn)則，將圖像進(jìn)行若干個互不相交小區(qū)域的分割，將圖像分離為兩部分，即目標(biāo)、背景。裂縫圖像閥值分割則是指從含有裂縫的原始圖像中將裂縫分割出來，并由此進(jìn)行裂縫特征信息參數(shù)的提取，如寬度、長度等。

2.6 消除孤立點(diǎn)或孤立塊

受外界光線、混凝土表面缺陷等因素制約，圖像分割后很可能存在孤立點(diǎn)或孤立塊，為保證裂縫信息識別準(zhǔn)確，應(yīng)消除這些孤立點(diǎn)或孤立塊。本文采用連通域度量法消除，從而獲取真實(shí)的裂縫。

2.7 裂縫分類及計(jì)算

線狀裂縫、網(wǎng)狀裂縫均屬于不同的裂縫類型。通過觀察可見，線狀裂縫具有相對較大的最小外接矩形的長寬比，而網(wǎng)狀裂縫則基本等同于矩形或圓形。

一般情況下，為便于計(jì)算，在裂縫寬度計(jì)算時，區(qū)域內(nèi)僅容許一條裂縫。當(dāng)成功提取出裂縫主干后，便可計(jì)算裂縫長度，首先進(jìn)行全圖掃描，找尋裂縫端點(diǎn);隨后以端點(diǎn)為路徑追蹤起點(diǎn)進(jìn)行裂縫提取，并對裂縫主干內(nèi)全部相鄰分段點(diǎn)之間的距離進(jìn)行計(jì)算;最后乘以圖像像素解析度，獲取相應(yīng)真實(shí)長度，并求和，從而獲取裂縫長度。

3 工程概況

本文以橋梁混凝土結(jié)構(gòu)表面線狀裂縫為研究對象，共10條，檢測時采用正拍、斜拍兩種圖像方法，檢測內(nèi)容為裂縫寬度和長度，分別對兩種圖像法下的最大裂縫寬度識別值和實(shí)測值、裂縫長度識別值和實(shí)測值進(jìn)行對比分析，具體結(jié)果如下所示。

3.1 裂縫寬度試驗(yàn)結(jié)果及分析

以線狀裂縫為試驗(yàn)對象，通過裂縫寬度觀測儀對10條裂縫長度測定，從而獲取最大裂縫寬度實(shí)測值。并通過正拍圖像與斜拍圖像法對比分析最大裂縫寬度識別值和實(shí)測值，正拍圖像法、斜拍圖像法測量所得數(shù)據(jù)如表1所示。

由表1可見，正拍圖像法的最大裂縫寬度識別精度為94.8%，斜拍圖像法為94.14%，基本上可以達(dá)到正拍圖像法的識別精度。

3.2 裂縫長度試驗(yàn)結(jié)果及分析

通過以上述線狀裂縫為例，采用正、斜拍兩種圖像方式，按照分段法進(jìn)行裂縫長度檢測，也就是將線狀裂縫進(jìn)行多段線條劃分，通過0.5mm精度直尺進(jìn)行測量。通過正拍圖像法和斜拍圖像法所得裂縫長度識別值和實(shí)測值進(jìn)行對比分析，所得數(shù)據(jù)如表2所示。

通過表2可見，無論是正拍圖像法，還是斜拍圖像法，在裂縫長度識別中均可達(dá)到較高精度，即大于97%，能夠滿足工程測量需求。

4 結(jié)語

綜上所述，一直以來，橋梁表面裂縫定量化都是無損檢測關(guān)注的焦點(diǎn)，隨著圖像處理技術(shù)水平的不斷提升，橋梁裂縫檢測得以不斷發(fā)展與進(jìn)步，并取得了良好的研究成果。通過圖像處理技術(shù)，可以精準(zhǔn)測量裂縫的長度、寬度及分布形態(tài)，為裂縫處理提供了可靠的數(shù)據(jù)支持，對推進(jìn)橋梁事業(yè)持續(xù)、健康發(fā)展具有重要意義和價值。

參考文獻(xiàn)

[1] 朱鑫，漆泰岳，王睿，等.一種改進(jìn)的用于裂縫圖像分割的Otsu方法[J].地下空間與工程學(xué)報(bào)，2017（13）：81-83.

[2] 伯紹波，閆茂德，何靚俊，等.基于圖像處理的瀝青路面裂縫測量算法研究[J].計(jì)算機(jī)測量與控制，2017，15（10）：1306-1307.

Abstract：With the rapid development of transportation， higher requirements are put forward for bridge engineering inspection work. Affected by traffic load and natural factors， bridge projects often produce varying degrees of damage， of which cracks are the most serious. For this reason， relevant departments must regularly check the quality of bridges. This article takes the crack image processing technology as the research object. While fully understanding the meaning of the image processing technology， the analysis method of the crack image is explained， and combined with specific cases， the crack length and length are measured by the forward image method and the oblique image method. The comparative analysis of the width identification value and the actual measured value is expected to propose a practical crack automatic detection method.

Key words：image processing;bridge crack detection;forward image method

收稿日期：2020-04-02

作者簡介：張書芬（1979—），女，河南禹州人，本科，研究方向：公路試驗(yàn)。