線結(jié)構(gòu)光路面裂縫容積檢測技術(shù)研究

周小飛，吳文海，于蘭英，藍 天

（西南交通大學(xué)機械工程學(xué)院，四川 成都 610031）

1 引言

隨著經(jīng)濟的發(fā)展，我國公路總里程在不斷地增長，截至2018年底，中國公路里程突破480萬千米，高速公路達14.26萬千米，總里程位居全球第一[1]。我國公路交通也已步入了以維護為主的時期。對于車輛通行以及環(huán)境對道路造成的損壞，及時有效地修補不僅能保障路面通行安全，還能延長道路的使用壽命，降低道路的使用成本[2]。

對于道路表面產(chǎn)生的開裂，常規(guī)的養(yǎng)護方法是利用熱瀝青或灌縫膠對開裂處進行灌縫處理[3]。目前，常用的灌縫方式為人工操作灌縫機，手持灌縫槍對裂縫填充灌縫料。灌縫過程中，裂縫容積未知。因此，灌縫裝置出料流量由目測決定，灌縫自動化程度和效率不高。在灌縫的同時，對裂縫容積進行檢測，灌縫裝置出料流量根據(jù)裂縫容積檢測結(jié)果進行控制，實現(xiàn)灌縫過程中灌縫出料流量的自動控制，提高灌縫效率。

目前，路面裂縫檢測的研究主要為裂縫軌跡的識別與提取。對于路面裂縫深度和裂縫容積測量相關(guān)的研究較少。文獻[4]研究了利用移動激光掃描系統(tǒng)獲取的3D點云來自動檢測城市道路路面裂縫的可行性。文獻[5]研究了使用Kinect傳感器對路面的坑洞進行檢測，估計坑洞的面積，長度和寬度。文獻[6]使用多種圖像處理方法對路面三維點云進行處理，研究了路面裂縫的識別。文獻[7]提出了一種基于機器視覺的路面裂縫檢測系統(tǒng)，利用Kinect深度相機對路面裂縫進行三維重建，得到了裂縫的長度、寬度和深度等相關(guān)信息。文獻[8]利用實驗驗證了超聲波檢測法對于機場跑道面板裂縫深度檢測的可行性。

基于結(jié)構(gòu)光測量技術(shù)的道路裂縫檢測系統(tǒng)使用相機采集道路表面的結(jié)構(gòu)光投影，通過圖像處理算法得到道路表面裂縫的三維信息，基于結(jié)構(gòu)光測量技術(shù)的道路裂縫檢測系統(tǒng)代表了未來路面檢測系統(tǒng)的發(fā)展方向[9]。文獻[10]針對路面三維點云，提出一種剖面線自適應(yīng)曲線擬合的坑槽自動提取方法。文獻[11]使用三維激光技術(shù)對室內(nèi)坑槽模型進行掃描，研究了道路表面坑槽多種形狀參數(shù)的測量。

針對在路面裂縫修補過程中，無法獲取裂縫容積參數(shù)的問題，利用線結(jié)構(gòu)光三維測量技術(shù)，建立了一種可以始終沿裂縫軌跡掃描檢測裂縫容積的測量系統(tǒng)。對裂縫模型進行檢測，驗證了測量系統(tǒng)對于裂縫容積測量的可行性和精度。

2 路面裂縫容積結(jié)構(gòu)光檢測系統(tǒng)

2.1 系統(tǒng)檢測原理

基于線結(jié)構(gòu)光的三維檢測系統(tǒng)[12]，線激光器與相機位置相對固定，線激光所在平面方程與相機相關(guān)參數(shù)已知，如圖1（a）所示。將線結(jié)構(gòu)光投射到待測表面，被測表面上的激光線會被表面調(diào)制變形。由相機采集被調(diào)制后的激光線圖像后，提取出圖像中激光線的二維像素坐標。根據(jù)已標定好的激光線平面與相機之間的位置關(guān)系，將激光線的二維坐標點轉(zhuǎn)換為空間坐標系下真實尺寸的三維坐標點。轉(zhuǎn)換后的三維坐標即為被測表面某一截面在相機坐標系下的三維形狀。對被測表面連續(xù)測量，將得到的一系列三維坐標點轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一三維坐標系下，即可得到被測表面的空間三維點云?；诰€結(jié)構(gòu)光的路面裂縫容積檢測系統(tǒng)由全局相機、掃描相機、線激光器、三個步進電機及滑臺組成，如圖1（b）所示。其工作原理為：全局相機負責采集包含裂縫的全局圖像，檢測并提取出全局圖像中的裂縫軌跡。根據(jù)識別出的全局裂縫軌跡，控制x、y軸步進電機驅(qū)動滑臺使線激光?掃描相機測量模塊移動到裂縫正上方位置，控制z軸步進電機使激光線與裂縫軌跡線垂直。采集包含激光線的局部裂縫圖像，對采集的圖像進行處理，可得到某一位置的裂縫截面形狀，進而計算出裂縫截面面積。沿裂縫軌跡對裂縫截面連續(xù)測量，得到一系列裂縫截面的面積。裂縫截面面積與相鄰兩截面間距離相乘得出兩截面間裂縫的容積，將所有截面間的裂縫容積相加最終得到被測裂縫的總?cè)莘e。

圖1 線激光?相機裂縫容積檢測系統(tǒng)Fig.1 Crack Volume Detection System of Line?Laser Camera

2.2 線激光-掃描相機模塊運動軌跡控制

掃描時，控制激光線方向垂直于裂縫軌跡線，且保持裂縫軌跡線在掃描相機畫面中處于激光線中點位置，可最大程度減少掃描相機采集的局部裂縫圖像中線激光的遮擋。O0?x0y0為全局相機成像平面坐標系，其原點與全局裂縫圖像的左上角重合，如圖2所示。

圖2 坐標轉(zhuǎn)換Fig.2 Coordinate Transformation

O1?x1y1為掃描相機成像平面坐標，其原點與裂縫掃描圖像中的激光線中點重合。點O1?0（x1?0，y1?0）為點O1?x1y1在O0?x0y0中的坐標。點c（x1?c，y1?c）為z軸電機轉(zhuǎn)動時，O1?x1y1坐標系中掃描相機圖像的旋轉(zhuǎn)中心。即z軸電機轉(zhuǎn)動時，掃描圖像繞c點旋轉(zhuǎn)，而非O1點。裂縫軌跡點在O0?x0y0下的坐標已知，若要控制xyz電機使全局裂縫圖像中所有裂縫點在掃描相機成像畫面中始終與激光線中點重合，就要求解出O1?0沿全局裂縫軌跡移動，即O1?0等 于 裂 縫 點 坐 標 時，c在O0?x0y0中 對 應(yīng) 的 坐 標c0（x0?c，y0?c），公式如下：

式中：α—O1y1軸與O0y0軸的夾角。

2.3 裂縫模型

為了模擬驗證線結(jié)構(gòu)光裂縫容積檢測系統(tǒng)的可行性及精度，針對路面裂縫建立了不同尺寸的簡化裂縫模型，裂縫模型的橫截面為V字形，如圖3（a）所示，裂縫截面線沿曲線掃略s長度得到的裂縫模型，如圖3（b）所示。

圖3 裂縫模型Fig.3 Fracture Model

3 裂縫容積檢測圖像處理

3.1 全局裂縫圖像處理

由于受相機可視角度的限制，裂縫容積檢測系統(tǒng)使用了兩個相機對裂縫進行采樣。全局相機負責采集滑臺移動范圍內(nèi)的全局裂縫圖像，經(jīng)過處理得到的全局裂縫中心線，如圖4所示。

圖4 全局裂縫中心線Fig.4 Center Line of Global Fracture

使用線結(jié)構(gòu)光沿一個方向?qū)z測表面進行掃描時，由于光線傳播的特性，結(jié)構(gòu)光無法投射到背光待測表面，最終得到的點云信息無法完整反映被測表面的真實形狀，不利于后續(xù)的進一步形狀信息提取。為了減少裂縫掃描測量過程中測量面對線激光的遮擋，使激光掃描模塊沿著處理得到的全局裂縫中心線對裂縫進行掃描。保持掃描模塊始終處于裂縫的正上方，且線激光方向與裂縫中心線的法線方向保持一致。

3.2 局部裂縫圖像處理

由于裂縫壁面與激光線投射方向角度較小，線激光投射在裂縫壁面的激光線相比于投射在地面的激光線亮度的衰減更大，亮度更低。使用同一分割閾值對裂縫截面激光線提取的效果，如圖5所示。裂縫壁面激光線與地面激光線不能同時清晰完整地被提取出來。因此，對裂縫截面激光圖像進行閾值分割時，若要得到完整清晰的激光線提取效果，提取裂縫壁面上的激光線所需的分割閾值要比提取地面上的激光線所需的分割閾值更小。

圖5 對不同位置裂縫使用相同閾值分割的結(jié)果Fig.5 Results of Using the Same Threshold Segmentation for Cracks in Different Locations

對圖像中裂縫不同區(qū)域使用不同閾值提取激光線的步驟為：首先使用分割閾值230對裂縫圖像進行分割，對分割的結(jié)果進行垂直投影。垂直投影中白色像素點數(shù)量最多的列即為地面激光線所在的列。對閾值分割圖像中此列像素點進行遍歷，若某點的灰度值不等于下一點，則此點為裂縫壁面激光線與地面激光線的交點。兩個交點之間一定寬度范圍內(nèi)的區(qū)域即為裂縫壁面激光線所在區(qū)域，如圖6（a）所示。在未進行閾值分割的圖像中提取出此區(qū)域圖像，使用分割閾值160對此區(qū)域圖像進行閾值分割。然后，將不同閾值分割的圖像融合得到最終裂縫圖像的激光線分割結(jié)果，如圖6（b）所示。

對提取出的激光線進行骨架處理，得到激光線的中心線。提取激光中心線上對應(yīng)裂縫截面輪廓的近似V形的三個二維點，如圖6（c）所示。根據(jù)相機與線激光的標定參數(shù)，變換得到三個二維點對應(yīng)的空間坐標系下的三維點。此三點構(gòu)成的空間平面面積可近似估計出裂縫截面的面積。

圖6 對不同位置激光線使用不同閾值（裂縫壁面激光分割閾值為160，地面激光分割閾值230）分割的結(jié)果Fig.6 Segmentation Results of Laser Lines at Different Positions Using Different Thresholds（Laser Segmentation Threshold of Crack Wall is 160，Laser Segmentation Threshold of Ground is 230）

4 實驗與結(jié)果分析

由于實驗條件限制，根據(jù)文獻[13]對裂縫參數(shù)的描述，使用硬紙板制作了相應(yīng)規(guī)格的V形裂縫模型，如表1所示。

表1 裂縫模型尺寸Tab.1 Crack Model Size

使用線結(jié)構(gòu)光對裂縫進行測量時，影響測量精度的裂縫參數(shù)主要為裂縫的寬度和深度。為了體現(xiàn)裂縫寬度和深度對容積測量的影響，將裂縫長度設(shè)為固定值，對比不同裂縫寬度和深度的測量結(jié)果。

首先，全局相機采集全局裂縫圖像，提取出全局裂縫中心線后，掃描裝置沿全局裂縫中心線軌跡對裂縫截面進行連續(xù)掃描。提取出裂縫截面的掃描點云后，根據(jù)全局裂縫軌跡，將裂縫截面點云進行拼接，得到完整的全局裂縫點云，如圖7所示。

圖7 裂縫模型三維點云Fig.7 3D Point Cloud of Fracture Model

計算全局裂縫點云數(shù)據(jù)中相鄰兩裂縫截面的平面距離，與其中一個裂縫截面面積相乘，得到兩裂縫截面之間裂縫的容積。所有相鄰兩裂縫截面間的裂縫容積累加最終得到全局裂縫的容積。

將線結(jié)構(gòu)光裂縫容積檢測系統(tǒng)測量得到的裂縫容積與裂縫模型的實際容積進行比較，得到了實驗數(shù)據(jù)，如表2所示。

表2 裂縫容積測量結(jié)果Tab.2 Measurement Results of Fracture Volume

由表2 可知，四個裂縫模型的容積檢測相對誤差均小于3.41%。為驗系統(tǒng)檢測的穩(wěn)定性，對每個裂縫模型重復(fù)檢測5次，得到了裂縫模型容積重復(fù)檢測誤差曲線，如圖8所示。

圖8 裂縫容積重復(fù)檢測相對誤差Fig.8 Relative Error of Repeated Detection of Fracture Volume

可以看出同一裂縫模型的容積檢測相對誤差變化范圍均小于0.9%，對于相同裂縫模型的檢測結(jié)果比較穩(wěn)定。

還可以看出，對于寬度較小或較深的裂縫，容積檢測誤差更大，這是因為寬度較小或較深的裂縫對激光的遮擋和衰減作用更大，線結(jié)構(gòu)光未能完整反映出裂縫截面的形狀。

5 結(jié)論

針對灌縫裝置出料流量無法根據(jù)裂縫容積進行自動控制的問題，提出了一種利用線結(jié)構(gòu)光三維測量的裂縫容積檢測方法。針對此方法，搭建了裂縫容積實驗檢測平臺對裂縫模型進行檢測。裂縫容積檢測通過全局相機對全局裂縫進行采樣，提取出全局裂縫后，使線結(jié)構(gòu)光保持與全局裂縫法線方向一致，沿全局裂縫軌跡對裂縫截面進行掃描。

對裂縫截面掃描結(jié)果進行圖像處理與坐標轉(zhuǎn)換得到裂縫的三維點云模型。對相鄰兩裂縫截面的點云數(shù)據(jù)進行處理得到截面間的裂縫容積，對所有裂縫截面間的裂縫容積累加最終得到全局裂縫的容積。裂縫容積檢測的相對誤差小于3.41%，同一裂縫模型的重復(fù)檢測誤差變化范圍均小于0.9%，結(jié)果表明：此方法對于裂縫容積的測量結(jié)果較準確，檢測穩(wěn)定性較好，測量結(jié)果對于灌縫設(shè)備的出料流量控制具有一定的參考依據(jù)。