基于人工智能的混凝土橋梁裂縫識別方法及應(yīng)用

曹 峰，魏堅(jiān)強(qiáng)，曹仲龍

（中交公路養(yǎng)護(hù)工程技術(shù)有限公司，北京 100037）

改革開放以來，中國橋梁工程緊跟時(shí)代步伐與國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求，取得長足發(fā)展，橋梁建設(shè)規(guī)模不斷擴(kuò)大，預(yù)計(jì)到2025年中國公路橋梁總數(shù)將突破100萬[1]，其中以混凝土結(jié)構(gòu)橋梁數(shù)量最為龐大。由于國家經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展和對超高交通運(yùn)輸能力、運(yùn)輸效率的需求，惡化了橋梁服役條件，導(dǎo)致這些橋梁實(shí)際使用年限大大降低[2]，大多已經(jīng)開始進(jìn)入“老齡化”階段，病害問題越來越突出，安全事故日益增多，嚴(yán)重影響橋梁的實(shí)際營運(yùn)狀態(tài)與正常使用[3-4]，而裂縫屬于混凝土結(jié)構(gòu)橋梁相對嚴(yán)重的病害，表現(xiàn)為混凝土表面多分支、長延展的細(xì)小開裂，是混凝土結(jié)構(gòu)物承載能力、耐久性及防水性降低的主要原因[5]，據(jù)有關(guān)調(diào)查，混凝土橋梁結(jié)構(gòu)壞損的事故中九成都是因?yàn)榱芽p沒有及時(shí)發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致[6]，因此定期對橋梁裂縫進(jìn)行檢測在橋梁運(yùn)營階段十分必要，有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)混凝土結(jié)構(gòu)損傷有效降低安全事故的發(fā)生率。傳統(tǒng)混凝土橋梁裂縫檢測是利用橋檢車或人工搭架將檢測人員送至橋梁對應(yīng)位置使用裂縫觀測儀器進(jìn)行近距離觀測估值[7-8]，如圖1所示，但是混凝土橋梁形狀多樣，橋型及其周邊地形環(huán)境復(fù)雜，檢測危險(xiǎn)性大，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且結(jié)果會(huì)受檢測人員的主觀性影響，所以僅靠傳統(tǒng)方法很難對各種混凝土橋梁進(jìn)行全面檢測[9]。隨著無人航拍技術(shù)在各行業(yè)的發(fā)展，敏銳的工程師也將無人機(jī)引入到橋梁檢測領(lǐng)域，通過在無人機(jī)上安裝高清攝像頭、定位導(dǎo)航系統(tǒng)、測距儀等檢測設(shè)備，利用無人機(jī)機(jī)動(dòng)靈活的特點(diǎn)，可以解決傳統(tǒng)檢測方法的局限性對橋梁進(jìn)行全面高效的監(jiān)測[10-12]，并已應(yīng)用于實(shí)際橋梁檢測項(xiàng)目中。然而，目前無人機(jī)檢測多是操縱無人機(jī)抵近橋梁進(jìn)行高清圖像采集生成結(jié)構(gòu)全景圖，橋梁的裂縫缺陷仍然需要后期人工進(jìn)行測量統(tǒng)計(jì)，冗多的檢測影像數(shù)據(jù)極易造成視覺疲勞，檢測結(jié)果的主觀性誤差仍舊沒有得到有效解決[13]，如圖2所示。面對以上問題，基于計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的發(fā)展成果，將機(jī)器視覺的自動(dòng)檢測系統(tǒng)應(yīng)用于無人機(jī)圖像處理，并應(yīng)用于混凝土結(jié)構(gòu)橋梁的實(shí)際裂縫檢測以驗(yàn)證其效果。

圖1 傳統(tǒng)人工檢測方法

圖2 傳統(tǒng)無人機(jī)橋梁檢測

1 無人機(jī)硬件平臺(tái)設(shè)置

根據(jù)無人機(jī)橋梁檢測特點(diǎn)和要求，自主配置了無人機(jī)硬件平臺(tái)，見表1。無人機(jī)選擇經(jīng)緯MATRICE 600-Pro高載無人機(jī)，如圖3所示。內(nèi)置于A3-Pro飛控系統(tǒng)的D－RTKGNSS模塊可以提供北斗+GPS或者GPS＋GLO－NASS等組合定位，確保無人機(jī)在強(qiáng)磁干擾環(huán)境飛行動(dòng)態(tài)定位精度和信號安全。云臺(tái)選擇了DJI禪思Z15-GH4云臺(tái)，其角度抖動(dòng)量可以限制在±0.01°范圍內(nèi)，確保無人機(jī)在8 m/s以下風(fēng)速條件下也能拍攝出滿足要求的高質(zhì)量圖像。相機(jī)選擇有效像素2 430萬的索尼Alpha 7R III微單相機(jī)。電池選擇容量為18 000 mA的格氏6S鋰電池，續(xù)航最大時(shí)長可達(dá)15 min。

表1 無人機(jī)檢測硬件平臺(tái)

圖3 經(jīng)緯MATRICE 600-Pro無人機(jī)

2 無人機(jī)三維建模

2.1 航拍方案制定

航飛拍攝方案需要根據(jù)具體的橋梁檢測任務(wù)和橋梁類型來確定。對于橋面系檢測，在滿足航拍圖像航向重疊度和旁向重疊度在75%以上條件下，分別拍攝目標(biāo)范圍內(nèi)的前、后、左、右及下視高清圖像，并同步記錄對應(yīng)的定位數(shù)據(jù)，如果不滿足要求，或重點(diǎn)檢測部位的圖像質(zhì)量不足時(shí)，可針對該區(qū)域單獨(dú)進(jìn)行補(bǔ)拍；對于像索橋、拱橋等特殊橋梁構(gòu)件局部檢測，可針對性圍繞檢測部位環(huán)繞飛行，獲取多視角圖像及定位數(shù)據(jù)，照片須確保無死角，鄰接圖像重疊度在80%以上，拍攝方位夾角在30°內(nèi)；對于下部結(jié)構(gòu)病害進(jìn)行局部重點(diǎn)檢測時(shí)，由于信號較弱，檢測安全風(fēng)險(xiǎn)較大，此時(shí)可以通過旋轉(zhuǎn)云臺(tái)拍攝橋下結(jié)構(gòu)的多視角圖像，但是這種拍攝手段得到的照片傾角較大，三維建模往往要針對橋梁兩側(cè)分別進(jìn)行，圖像要求與特殊構(gòu)件檢測類似。確定好航拍方案之后，便可依靠無人機(jī)的定位導(dǎo)航實(shí)現(xiàn)飛行路徑智能規(guī)劃。無人機(jī)飛行路徑如圖4所示。

圖4 無人機(jī)航拍方案示意圖

2.2 圖像處理與三維立體重建

橋梁周邊環(huán)境復(fù)雜，尤其是在橋下采集圖像時(shí)，各角度圖像亮度、色調(diào)及對比度差異性較大，為了得到高質(zhì)量圖像便于后續(xù)建模精確度，需要通過累積分布函數(shù)計(jì)算圖像前后強(qiáng)度映射關(guān)系進(jìn)行圖像預(yù)處理來解決以上問題。

無人機(jī)采集的橋梁病害檢測影像數(shù)據(jù)數(shù)量巨大，且重疊度較高，如果人工篩選，不僅效率低，還極易由于視覺疲勞出現(xiàn)遺漏。針對此問題，隨著圖像識別技術(shù)的發(fā)展與高精確的圖像分割算法的不斷改進(jìn)，基于機(jī)器視覺的自動(dòng)檢測系統(tǒng)已經(jīng)問世[14]，裂縫圖像識別技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入到智能化時(shí)代?；趫D像的裂縫檢測過程如圖5所示。

圖5 基于圖像的裂縫檢測過程

得到處理過后的高質(zhì)量圖像之后，通過多視圖像聯(lián)合空中三角測量提取多視點(diǎn)立體影像中的同名像點(diǎn)生成具有真實(shí)坐標(biāo)信息的密集點(diǎn)云，再構(gòu)建Delaunay三角網(wǎng)就完成了三維立體重建，所有裂縫病害信息包含其內(nèi)。

3 檢測應(yīng)用實(shí)例

選擇某跨鋼筋混凝土梁橋，將機(jī)器視覺的自動(dòng)檢測系統(tǒng)應(yīng)用于無人機(jī)圖像處理系統(tǒng)，開展基于無人機(jī)三維模型的橋梁檢測試驗(yàn)驗(yàn)證工作。

檢測對象為跨度20 m的大箱梁，無人機(jī)通過旋轉(zhuǎn)云臺(tái)與位置調(diào)整相結(jié)合的方式對梁體腹板進(jìn)行多角度拍攝，獲取了60張多視角高重疊度照片，梁體三維模型如圖6所示?；跈C(jī)器視覺的自動(dòng)檢測系統(tǒng)通過對裂縫圖像進(jìn)行特征提取得到檢測結(jié)果，如圖7所示，檢測結(jié)果與實(shí)際情況對比如圖8所示，在三維模型上得到裂縫長度為321 mm，寬度為0.12 mm，與人工現(xiàn)場實(shí)測結(jié)果（長334 mm，寬0.16 mm）基本一致，說明三維模型可以滿足對梁體裂縫檢測的需求。

圖6 梁體三維模型

圖7 三維模型上量測距離

圖8 圖像處理識別后的裂縫檢測結(jié)果

4 結(jié)束語

基于計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的發(fā)展成果，將機(jī)器視覺的自動(dòng)檢測系統(tǒng)應(yīng)用于無人機(jī)圖像處理，提出了一種基于無人機(jī)三維建模技術(shù)的橋梁裂縫智能檢測方法。首先，針對無人機(jī)橋梁檢測工作的特點(diǎn)自主配置了無人機(jī)硬件平臺(tái)，然后，根據(jù)不同橋梁類型及檢測任務(wù)簡述了航飛拍攝方案，最后，闡述了無人機(jī)圖像處理和裂縫檢測的流程。使用該檢測方法對試驗(yàn)橋梁開展檢測驗(yàn)證，效果良好。