熱像圖增強(qiáng)的裝配式建筑鋼結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)研究

涂木蘭，李海鋒

(1.成都師范學(xué)院物理與工程技術(shù)學(xué)院，四川 成都 611130；2.華僑大學(xué)土木工程學(xué)院，福建 廈門 361021)

1 引言

裝配式建筑鋼具有很多顯著的優(yōu)點(diǎn)，如用料少、能耗低、承重強(qiáng)、低污染等，具有廣闊的發(fā)展空間，預(yù)計(jì)未來幾年裝配式建筑鋼將占結(jié)構(gòu)布局的50%以上[1-2]。因此，對(duì)裝配式建筑鋼中的結(jié)構(gòu)缺陷進(jìn)行及時(shí)檢測(cè)，保證其在使用中的安全性[3-4]，是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題之一。

大量學(xué)者針對(duì)結(jié)構(gòu)損傷的檢測(cè)進(jìn)行研究，并取得了不錯(cuò)的研究成果。文獻(xiàn)[5]利用COMSOL軟件構(gòu)建復(fù)合材料結(jié)構(gòu)狀態(tài)的多種損傷模型，通過有限元分析方法采集電勢(shì)分布數(shù)據(jù)，利用電阻抗層析成像系統(tǒng)對(duì)損傷進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)損傷的重建效果較好，對(duì)結(jié)構(gòu)損傷的檢測(cè)具有可行性，但對(duì)于邊界電壓的測(cè)試較為復(fù)雜。文獻(xiàn)[6]通過紅外熱成像的方法對(duì)復(fù)合材料進(jìn)行損傷檢測(cè)，并對(duì)頁(yè)面剝離損傷模型進(jìn)行仿真，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在損傷辨別的清晰度上明顯優(yōu)于采用傳統(tǒng)熱源的方法，但熱靈敏度對(duì)損傷尺寸的檢測(cè)仍有較大的影響。文獻(xiàn)[7]提出脈沖渦流熱成像的鋼結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)方法，并設(shè)計(jì)了渦流激勵(lì)探頭，基于時(shí)間與溫度變化規(guī)律對(duì)結(jié)構(gòu)損傷進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法抗干擾能力較強(qiáng)、檢測(cè)精度較高，但不容易實(shí)現(xiàn)。

在大量研究的基礎(chǔ)上，本文采用多層小波分解處理方法，在保留裝配式建筑鋼檢測(cè)區(qū)域原始圖像的情況下，盡可能地去除噪音和背景信息，并進(jìn)一步通過歸一化處理來增強(qiáng)熱像圖的識(shí)別效果。

2 裝配式建筑鋼結(jié)構(gòu)檢測(cè)機(jī)理

電磁激勵(lì)紅外熱檢測(cè)系統(tǒng)由兩部分組成，分別為：熱激勵(lì)部分和紅外熱成像部分。在電磁激勵(lì)作用下，激勵(lì)線圈中的電流會(huì)使裝配式建筑鋼內(nèi)部產(chǎn)生感應(yīng)電流，導(dǎo)致其溫度不斷上升，當(dāng)有損傷存在時(shí)，感應(yīng)電流會(huì)繞過損傷，從而使感應(yīng)電流場(chǎng)發(fā)生變化?；诮苟煽芍渲幸徊糠蛛娏鲿?huì)轉(zhuǎn)化為焦耳熱，使裝配式建筑鋼表面溫度發(fā)生變化。檢測(cè)過程如圖1所示。

>圖1 檢測(cè)中的能量變換

由于變化的電場(chǎng)與磁場(chǎng)之間可以相互轉(zhuǎn)化，在檢測(cè)過程中，線圈在電流作用下，會(huì)產(chǎn)生一種與其方向相反的感應(yīng)電流，用麥克斯韋微分方程可表示為：

(1)

其中，Hmag表示磁場(chǎng)強(qiáng)度；ρcur表示電流密度；Dele表示電位移矢量；t表示時(shí)間；Eele表示電場(chǎng)強(qiáng)度；Bmag表示磁感應(yīng)強(qiáng)度；Dele表示電位移矢量；ρcha表示電荷密度。在電磁激勵(lì)過程中，激勵(lì)電流的頻率很大，可以忽略電位移矢量參數(shù)的影響，又由于裝配式建筑鋼在檢測(cè)過程中不存在自由電荷，因此在電磁激勵(lì)作用下，時(shí)變方程可表示為

(2)

其中，ρvor表示渦流密度；μper表示裝配式建筑鋼的磁導(dǎo)率；X表示磁矢量位移；μcon表示裝配式建筑鋼的電導(dǎo)率；Cdie表示介電常數(shù)；Ploop表示回路電勢(shì)值；rloop表示回路半徑值；ρexc表示激勵(lì)線圈中的電流密度。通過有限元分析理論可以求解出裝配式建筑鋼上的渦流大小，沿著深度方向，感應(yīng)電流密度公式可表示為

(3)

其中，d表示距離裝配式建筑鋼表面的深度。在加熱過程中，感應(yīng)電流產(chǎn)生的熱量決定建筑鋼表面的溫度，鋼結(jié)構(gòu)表面存在損傷，導(dǎo)致渦流異常聚集，會(huì)使鋼結(jié)構(gòu)表面的溫度存在異常分布的情況。在散熱過程中，熱流強(qiáng)度與溫度差值可表示為

sheat=-a?T

(4)

其中，sheat表示熱流強(qiáng)度；?T表示溫差；a表示常數(shù)。在電磁感應(yīng)下根據(jù)能量守恒，熱傳導(dǎo)公式可表示為

(5)

其中，ρste表示裝配式建筑鋼的密度；cste表示裝配式建筑鋼的比熱容。由于空氣和建筑鋼的溫度差異造成熱傳導(dǎo)，會(huì)使建筑鋼發(fā)生散熱現(xiàn)象，散發(fā)熱量公式表示為

Qcon=b·(Tatm-Tcond)

(6)

其中，b表示系數(shù)；Tatm表示空氣溫度；Tcond表示裝配式建筑鋼溫度。在散熱過程中，溫度越高散熱速度越快，由于線圈影響了加熱區(qū)的鋼結(jié)構(gòu)檢測(cè)，不同時(shí)間建筑鋼表面溫度不同，因此選擇合適的散熱時(shí)間對(duì)裝配式建筑鋼結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)有重要意義。當(dāng)結(jié)構(gòu)損傷存在的情況下，損傷溫度的一維解析數(shù)學(xué)表達(dá)式可描述為

(7)

其中，Qdam表示損傷位置的熱量；Hste表示建筑剛板厚度；αheat表示散熱常數(shù)。由于熱量在建筑鋼結(jié)構(gòu)內(nèi)部的傳遞深度遠(yuǎn)大于渦流傳遞熱量的深度，因此可忽略渦流傳遞熱的影響，可以僅通過建筑鋼的特性進(jìn)行分析。在加熱過程中，建筑鋼表面溫度分布的數(shù)學(xué)模型可表示為

(8)

其中，x表示裝配式建筑鋼與線圈的距離；athe表示熱導(dǎo)常數(shù)；E(·)表示誤差函數(shù)。當(dāng)裝配式建筑鋼表面有結(jié)構(gòu)損傷時(shí)，渦流的方向?qū)l(fā)生改變，損傷周圍的溫度會(huì)升高。對(duì)瞬態(tài)加熱研究的過程中，建筑鋼結(jié)構(gòu)損傷邊緣的溫度可表示為

(9)

其中，y表示損傷邊緣距離；ddam表示損傷深度。綜上所述，結(jié)構(gòu)損傷邊緣的峰值越大，損傷邊緣越明顯，因此需要對(duì)裝配式建筑鋼進(jìn)行足夠的加熱，才能達(dá)到良好的檢測(cè)效果。

3 熱成像原理與處理方法分析

紅外熱成像的原理是將紅外輻射能量收集起來，再根據(jù)能量與溫度的關(guān)系，將輻射能量通過不同顏色的形式呈現(xiàn)出來，具有不接觸、激勵(lì)效率高、檢測(cè)直觀等優(yōu)點(diǎn)。

紅外輻射能量與分子和原子運(yùn)動(dòng)的劇烈程度有關(guān)。分子和原子運(yùn)動(dòng)越劇烈，物體溫度越高，紅外輻射能量越大。根據(jù)普朗克輻射原理，單位時(shí)間內(nèi)絕對(duì)黑體從單位表面積以波長(zhǎng)形式輻射的能量表示為

(10)

其中，λrad表示紅外光波長(zhǎng)；|Trad|表示絕對(duì)溫度值；c表示光速；hc和kc分別表示普朗克常數(shù)和玻爾茲曼常數(shù)。絕對(duì)黑體輻射的輻射度有極值，且處于極值的波長(zhǎng)與絕對(duì)溫度值之間的關(guān)系符合維恩位移定律，用公式可表示為

Lext·Trad=bc

(11)

其中，Lext表示一定溫度下，紅外輻射度的極值；bc表示維恩位移常數(shù)。當(dāng)物質(zhì)的材料屬性一致，如果絕對(duì)溫度值越低，那么紅外輻射度極值處對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng)會(huì)越長(zhǎng)。由斯蒂芬-玻爾茲曼定律可知，單位面積的黑體發(fā)射總功率與溫度存在一定關(guān)系，公式可表示為

E=αE(L，|Trad|)dL=α|Trad|4

(12)

其中，α表示常數(shù)。傳統(tǒng)的圖像處理方法主要是對(duì)單一的頻域、時(shí)域圖像進(jìn)行調(diào)整，而對(duì)圖像的細(xì)節(jié)和背景并沒有進(jìn)行較好的處理，從而導(dǎo)致噪聲信息被誤檢。本文采用多層小波分解處理與圖像歸一化背景分離相結(jié)合的方法，對(duì)熱像圖中的編織信息和背景干擾進(jìn)行去除。

小波變換理論是以母小波函數(shù)為基礎(chǔ)對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理，在保留原始圖像的情況下，盡可能地去噪、去背景信息。為了能夠使離散小波變換應(yīng)用到實(shí)際信號(hào)中，對(duì)離散小波函數(shù)進(jìn)行描述，公式表示為

(13)

其中，H(·)表示母小波函數(shù)；n表示采樣點(diǎn)。進(jìn)而離散小波系數(shù)可表示為

(14)

其中，xwav(n)表示信號(hào)；經(jīng)過低通濾波器φj-2k與高通濾波器ψj-2k處理后，基于Mallat算法求解出離散信號(hào)xwav的小波變換遞歸方程，表示如下

(15)

(16)

小波變換方法非常適合處理紅外熱像圖中的裝配式鋼建筑表面編織的信息，本文選擇Matlab軟件將熱像圖轉(zhuǎn)換成矩陣的形式對(duì)其進(jìn)行研究。

紅外熱像圖是由紅、綠、藍(lán)三種像素組成的，因此需將其轉(zhuǎn)換為三維數(shù)組進(jìn)行分析。通過Matlab軟件將熱像圖分解為3個(gè)方向，就任意時(shí)刻的熱像圖TR，Q進(jìn)行3個(gè)方向的分解：R=Tred(：，：，1)，G=Tgre(：，：，2)，B=Tblu(：，：，3)，并分別對(duì)這3個(gè)方向的矩陣進(jìn)行小波變換，然后再進(jìn)行合成處理，得到彩色圖像。

假定以紅色分量矩陣作為研究對(duì)象，通過小波變換完成多層次的高、低頻信號(hào)分離。第i層小波變換用公式可表示為

(17)

(18)

Llig=rred[R]+ggre[G]+bblu[B]

(19)

對(duì)熱像圖進(jìn)行歸一化處理[8]，公式表示為

(20)

其中，R*、G*、B*分別表示歸一化后的紅色、綠色、藍(lán)色分量；R、G、B分別表示原始的紅色、綠色、藍(lán)色分量；R*分量表示常溫區(qū)與高像素值的比例；G*分量主要是加熱區(qū)；B*分量表示過渡區(qū)與高像素值的比例，經(jīng)過分離處理后更便于對(duì)裝配式建筑鋼損傷進(jìn)行識(shí)別。

4 仿真與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證方法對(duì)結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)的準(zhǔn)確性，本文采用電磁激勵(lì)紅外熱像對(duì)裝配式建筑鋼結(jié)構(gòu)表面的裂紋損傷進(jìn)行試驗(yàn)研究。試驗(yàn)包含以下兩方面：裝配式建筑鋼結(jié)構(gòu)損傷溫度分析，裝配式建筑鋼裂紋提取準(zhǔn)確性檢測(cè)分析。

檢測(cè)試件選擇工程中常用的Q235，選取長(zhǎng)度為200mm，寬度為100mm，厚度為5mm。采用線切割方式加工出長(zhǎng)度為10mm，寬度為0.5mm，深度為1mm的人工裂紋模擬自然裂紋。將不同表面特征的檢測(cè)試件分別用A1～A6表示，其中A1～A5表示表面是規(guī)則分布的試件，A6表示表面是隨機(jī)分布的試件。檢測(cè)試件的表面特征參數(shù)如表1所示。

表1 試件表面特征參數(shù)

試驗(yàn)過程中，以A1試件為研究對(duì)象，以線圈所對(duì)應(yīng)的裝配式建筑鋼表面位置作為檢測(cè)區(qū)域，記錄結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)時(shí)溫度的變化情況，加熱前后拍攝的紅外熱像圖如圖2所示。

圖2 檢測(cè)試件溫度分布圖

從圖中可以看出，檢測(cè)試件在加熱過程中由于受到電流熱效應(yīng)影響，線圈溫度遠(yuǎn)高于室內(nèi)溫度，裂紋位置的溫度接近整個(gè)加熱過程中的最大溫度值，由于裂紋溫度較高，且沒有線圈的遮擋，檢測(cè)區(qū)特別清晰。此階段熱像圖的被測(cè)區(qū)域清晰、溫差大、適合裝配式建筑鋼結(jié)構(gòu)損傷的識(shí)別分析。

獲取裝配式建筑鋼檢測(cè)區(qū)的原始熱像圖后，將檢測(cè)區(qū)劃分為不同溫度分布的連通區(qū)，并對(duì)每個(gè)連通區(qū)的原始圖像作長(zhǎng)寬比、溫度比，最后根據(jù)比較結(jié)果，確定建筑鋼結(jié)構(gòu)裂紋參數(shù)，對(duì)裂紋進(jìn)行識(shí)別。以A4檢測(cè)試件在開始加熱的時(shí)間段作為研究對(duì)象，熱像圖的對(duì)比如圖3所示。

圖3 熱像圖對(duì)比圖

從圖中可以看出，采用本文算法后的圖像比原始圖像更加清晰，異常溫度區(qū)比較明顯。說明采用本文算法后，可以有效的抑制原始圖像中的噪聲以及裝配式建筑鋼表面特征的影響。

為了驗(yàn)證本文算法對(duì)裂紋參數(shù)提取的準(zhǔn)確性，本文通過長(zhǎng)度分割誤差率對(duì)裂紋進(jìn)行分析，誤差率越小，說明采用本文算法提取的裂紋參數(shù)越準(zhǔn)確，A1～A6檢測(cè)試件的誤差率如表2所示。從表中可以看出，基于本文算法所提取的裂紋長(zhǎng)度較為準(zhǔn)確，誤差率很低，對(duì)結(jié)構(gòu)損傷的識(shí)別效果很好。

表2 裂紋誤差率

5 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)裝配式建筑鋼結(jié)構(gòu)損傷，提出一種基于熱像圖增強(qiáng)的分析方法。該方法對(duì)電磁激勵(lì)紅外熱檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)的介紹，采用線切割方式模擬自然裂紋，通過試驗(yàn)驗(yàn)證本文提出的基于多層小波分解和圖像歸一化背景分離相結(jié)合方法的準(zhǔn)確性。試驗(yàn)從裝配式建筑鋼的結(jié)構(gòu)損傷溫度和裂紋提取準(zhǔn)確性兩方面進(jìn)行檢測(cè)分析，得到結(jié)果為：由于加熱初期階段熱像圖清晰、溫差大，因此可將該階段作為裝配式建筑鋼結(jié)構(gòu)損傷的識(shí)別分析階段；采用本文算法后熱像圖對(duì)結(jié)構(gòu)損傷部位的檢測(cè)明顯增強(qiáng)；裂紋參數(shù)提取的準(zhǔn)確性較高，誤差率均低于9%。結(jié)果表明本文算法可大大減少識(shí)別誤差，極大地提高了裝配式建筑鋼結(jié)構(gòu)損傷的檢測(cè)效率。