連續(xù)鋼桁梁橋涂裝試板損傷紅外檢測

王 猛，譚劍鋒

(廣東交科檢測有限公司，廣州 510550)

0 引言

橋梁在大氣環(huán)境中處于長期暴露的狀態(tài)，為了應(yīng)對外界因素引起的腐蝕，需要在連續(xù)鋼桁梁橋表面涂抹防腐涂層，保護鋼結(jié)構(gòu)。防腐涂層的質(zhì)量直接影響橋梁結(jié)構(gòu)的使用壽命，也決定了橋梁的后期運營模式。因此，需研發(fā)相應(yīng)的檢測方法，獲取連續(xù)鋼桁梁橋涂裝試板損傷狀態(tài)。

何浩祥[1]等在遞歸分析理念的基礎(chǔ)上，分析當(dāng)前橋梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號，制作損傷特征遞歸圖，將損傷特征信息輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得出損傷檢測結(jié)果，但該檢測方法對局部小損傷的識別能力較弱。聶振華[2]等在橋梁上安裝部分傳感器，采集并構(gòu)建橋梁各結(jié)構(gòu)的原始數(shù)據(jù)矩陣，通過主成分分析得到橋梁損傷特征值序列，運用傳遞熵計算方法完成損傷檢測，但該方法魯棒性較差。楊書仁[3]等基于應(yīng)變能量函數(shù)，分析橋梁應(yīng)變監(jiān)測數(shù)據(jù)，并得出損傷檢測的結(jié)果，但該方法識別結(jié)果誤差較大。

本文針對連續(xù)鋼桁梁橋施工過程中的涂裝問題，制作涂裝試板，并采用紅外檢測技術(shù)，進行涂裝試板損傷檢測。

1 紅外檢測原理

損傷會改變材料局部熱性能，采用紅外檢測技術(shù)進行損傷檢測，本質(zhì)上是通過材料表面的溫度圖譜，判斷涂裝試板的損傷狀態(tài)，其檢測原理如圖1所示。

圖1 紅外檢測原理

如圖1所示，通過紅外探照設(shè)備向涂裝試板發(fā)出紅外光束，再通過CCD攝像機采集紅外圖像，了解物體表面的溫度場，并提取溫差較大的區(qū)域，完成損傷區(qū)域的檢測。

2 涂裝試板損傷檢測的溫度特征

為了更準(zhǔn)確地判斷損傷情況，基于固體熱傳導(dǎo)方程，進行涂裝試板損傷檢測的溫度特征分析，再以此為基礎(chǔ)檢測涂裝試板的損傷情況。

(1)

式中:e表示連續(xù)鋼桁梁橋涂裝試板的密度;c表示比熱容;T表示溫度;t表示操作時間;δ表示熱傳導(dǎo)系數(shù);?表示laplace算子。

加熱存在損傷情況的涂裝試板后，熱波會在試板內(nèi)部傳播，遇到裂紋、氣孔等損傷時，熱傳導(dǎo)性能將發(fā)生改變，阻礙熱流的傳播，使得損傷區(qū)域的熱量堆積，表面溫度越來越高。通過紅外檢測圖像可知，此時試板表面溫度最高點為損傷區(qū)域，隨后以損傷點為中心表面溫度向周圍區(qū)域不斷降低。

3 設(shè)計涂裝試板損傷檢測方法

3.1 建立涂裝試板紅外圖像采集模型

紅外圖像采集過程中，需要添加一個轉(zhuǎn)換裝置，將實時采集的紅外圖像，轉(zhuǎn)換為可被人眼識別的數(shù)字圖像[4]。為了提升涂裝試板損傷檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文建立包含圖像去噪的紅外圖像采集模型，獲取紅外圖像的細(xì)節(jié)特征。實際采集過程中，實體發(fā)出的信號為：

(2)

涂裝試板損傷紅外檢測信號的提取，到紅外圖像形成過程中，受到紅外波長和大氣的影響[5]，存在退化效應(yīng)。退化程度的計算公式為：

(3)

式中:ψ表示大氣退化系數(shù);l″表示紅外光波長;o表示噪聲;d表示探測設(shè)備與反射源之間的距離。設(shè)置發(fā)射紅外光的光軸與地平面呈現(xiàn)平行狀態(tài)，則最終探測的紅外信號為：

I(x,y)=σ(x,y)+s(x,y)

(4)

式中:(x,y)表示紅外檢測圖像的中心像素;I表示探測信號;s表示探測設(shè)備的反射分量。其中紅外圖像像素灰度為：

(5)

通過上述操作，得到涂裝試板紅外圖像，作為損傷檢測的基礎(chǔ)。

3.2 設(shè)計損傷邊緣增強算法

根據(jù)微分理論和微分形態(tài)學(xué)邊緣檢測算子[6-7]，增強采集涂裝試板紅外圖像的損傷邊緣。通過二維函數(shù)描述原始圖像，以及膨脹與腐蝕處理，獲取基本梯度算子[8]。

(6)

式中:Δx、Δy表示圖像x和圖像y方向的像素變量;B表示基本梯度算子;lim表示極限函數(shù)?？紤]到圖像內(nèi)的離散像素點具有不連續(xù)性的特點，將兩個方向的像素變量均取值為1，則式(6)可以更新為：

(7)

計算涂裝試板紅外圖像中相鄰像素之間的差值，即可得到圖像在x、y方向的基本梯度。根據(jù)一階微分處理理論，進一步處理所有基本梯度的計算結(jié)果，得到圖像整體梯度計算公式：

(8)

式中:G表示整體梯度;rx表示x方向的相鄰像素差值;ry表示y方向的相鄰像素差值。

在損傷邊緣增強過程中，為了避免出現(xiàn)噪聲過度放大的問題，需控制局部直方圖的高度。將原始采集圖像分解為多個子區(qū)域，分別建立直方圖，并定義區(qū)域灰度等級?；谥狈綀D均衡法處理算法，計算最優(yōu)限制對比度作為控制閾值。在滿足直方圖高度控制閾值的同時，重新分配像素點的灰度級，實現(xiàn)涂裝試板紅外檢測圖像的損傷邊緣增強重構(gòu)。

3.3 提取涂裝試板紅外圖像細(xì)節(jié)特征

運用小波變換算法[9]，對損傷邊緣增強后的圖像進行多尺度的小波變換，全方位獲取圖像細(xì)節(jié)特征信息。選擇一個合理的二維變換平滑函數(shù)，如式(9)所示。

(9)

(10)

式中:?表示偏導(dǎo)系數(shù);φ1、φ2表示紅外圖像橫軸和縱軸的偏導(dǎo)值。

分析二維小波變換的垂直尺度以及水平尺度，在此基礎(chǔ)上將小波變換相角和模表示為：

(11)

(12)

式中:f(x,y)表示原始涂裝試板的紅外光圖像;v表示小波變換垂直尺度;h表示小波變換水平尺度;θ表示小波變換相角;κ表示小波變換模。

沿梯度矢量方向，按照小波變換相角和小波變換模連續(xù)檢測涂裝試板的損傷，并定位圖像中的局部極大值點。采集所有定位點所對應(yīng)的細(xì)節(jié)信息，完成涂裝試板紅外圖像細(xì)節(jié)特征的提取。

3.4 獲取涂裝試板損傷檢測結(jié)果

以增量型極限學(xué)習(xí)機[10-11]為核心，建立如圖2所示的損傷檢測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

圖2 I-ELM損傷檢測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖2中，a、b、c表示I-ELM損傷檢測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)元，m、n、p表示輸入層、隱含層和輸出層的神經(jīng)元數(shù)量。運用圖2所示的I-ELM損傷檢測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析連續(xù)鋼桁梁橋涂裝試板損傷情況時，需要根據(jù)隱含層輸入權(quán)值φ、輸入閾值ε[12]，計算隱含層輸入值：

i=φJ(rèn)T+ε

(13)

式中:i表示隱含層神經(jīng)元輸入值;J表示I-ELM損傷檢測網(wǎng)絡(luò)輸入矩陣。

隱含層輸出計算公式為：

(14)

計算隱含層輸出權(quán)值和余差，直到余差計算結(jié)果小于最小期待誤差時，增量型極限學(xué)習(xí)機停止學(xué)習(xí)。將特征提取結(jié)果輸入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，輸出涂裝試板損傷的檢測結(jié)果。輸出結(jié)果為1表明該區(qū)域?qū)儆谕旰脿顟B(tài)，輸出結(jié)果為0表明此區(qū)域為損傷區(qū)域。至此，完成連續(xù)鋼桁梁橋涂裝試板損傷的紅外檢測。

4 工程實例分析

4.1 工程概況

為了驗證所提檢測方法的實際應(yīng)用性能，將該方法應(yīng)用于牛田洋快速通道項目中。該項目屬于近年來汕頭市綜合交通運輸體系發(fā)展的重要組成部分，主要位于汕頭市西側(cè)，南北分別連接汕昆高速公路和汕湛高速公路。其中，主橋為雙塔鋼桁梁斜拉橋結(jié)構(gòu)，橋梁全長955.2m。橋梁施工過程中采用了半漂浮體系，主塔位置需安裝球形鋼支座、橫向鋼阻尼和縱向鋼阻尼，以便于正常工況下橫向位移。為了更好地保護橋梁鋼結(jié)構(gòu)不受到腐蝕，需完成橋梁防腐涂層的大面積涂抹。為了提高橋梁涂裝質(zhì)量，預(yù)先制作多個涂裝試板，再采用本文方法進行涂裝紅外檢測，避免涂料與基體之間結(jié)合不良。

4.2 設(shè)備參數(shù)

根據(jù)橋梁防腐涂層施工模式，制作涂裝紅外檢測試板。在一整塊涂裝試板內(nèi)，分別設(shè)置8個區(qū)域，如圖3所示。

圖3 涂裝試板平面

如圖3所示，涂裝試板整體尺寸為180cm×120cm，包括4個面積為10cm×10cm的區(qū)域，以及4個面積為12 cm×12 cm的區(qū)域。其中，A1、A2區(qū)域采用最優(yōu)操作形式進行涂裝，屬于無損傷區(qū)域。B1、B2區(qū)域先噴砂后涂漆，然后噴灑水和化學(xué)試劑，制作生銹區(qū)域。C1、C2區(qū)域布置細(xì)砂缺陷再刷底漆，在底漆未干的狀態(tài)下刷涂中間漆，最后涂抹氟碳面漆，得到厚度為350～500μm的干膜，同樣噴灑水和化學(xué)試劑，等待損傷出現(xiàn)。D1、D2區(qū)域先噴水，等待銹蝕出現(xiàn)后直接刷底漆、中間漆和氟碳面漆，形成厚度為350～600μm的干膜，等待損傷出現(xiàn)。

針對上述涂裝試板，應(yīng)用NEC R300W2制冷型紅外熱像儀，進行紅外損傷檢測。為了加強紅外檢測的直觀性，檢測過程中采用兩個鹵素?zé)艄艹洚?dāng)熱激勵源，加快試板表面溫度的提升。紅外熱像儀的主要參數(shù)見表1。

表1 紅外熱像儀參數(shù)

在不同的測試距離下進行紅外檢測，分析紅外熱像儀的有效測試面積變化情況(表2)。

表2 不同測試距離下有效測試面積

由表2可知，隨著紅外熱像儀測試距離的縮短，有效測試面積隨之減少。為了平衡有效測試面積和測試誤差，本文損傷檢測過程中，設(shè)置的測試距離為100mm～1000 mm。

4.3 損傷檢測結(jié)果

以涂裝試板某區(qū)域為例，該區(qū)域的實際損傷情況如圖4所示。

采用本文設(shè)計的紅外檢測技術(shù)，對圖4所示的損傷區(qū)域進行檢測。在熱激勵源的輔助作用下，得到如圖5所示的損傷區(qū)域表面溫度場變化情況。

圖5 不同激勵時間下?lián)p傷處溫度場變化

由圖5可知，當(dāng)激勵時間為0.02s時，裂紋處的溫度呈現(xiàn)明顯增高。隨著激勵時間的增長，該區(qū)域的溫度越來越高，并向附近低溫區(qū)域不斷傳導(dǎo)熱能。當(dāng)激勵時間為0.25s時，可直接檢測出裂紋長度與裂紋方向。同時，在損傷區(qū)域的開口端、中端和尾端，設(shè)置如圖4所示的三個監(jiān)測點，得到不同監(jiān)測點的溫度變化(圖6)。

圖6 試板損傷區(qū)域不同位置的溫度變化曲線

由圖6可知，位于損傷區(qū)域中部的檢測點溫度，相比開口端和尾端明顯更高。這主要是因為接觸壓力會隨著裂紋面法線方向傳遞，開口端和尾端承受的接觸壓力過大或過小，導(dǎo)致溫度增長情況低于中部區(qū)域。

4.4 損傷檢測性能分析

為了體現(xiàn)紅外損傷檢測性能，采用本文方法對5個涂裝樣板進行檢測。采用文獻[2]基于主成分分析的檢測方法及文獻[3]基于應(yīng)變能量函數(shù)的檢測方法，進行損傷檢測，損傷檢測結(jié)果如圖7所示。

圖7 不同檢測方法的損傷檢測結(jié)果

為了便于計算不同方法的損傷檢測性能，定義標(biāo)準(zhǔn)差，反映涂裝試板檢測結(jié)果的誤差情況。

(15)

圖8 不同檢測方法的標(biāo)準(zhǔn)差對比

由圖8可知，本文檢測方法的標(biāo)準(zhǔn)差均值為0.02，其他兩種損傷檢測方法的標(biāo)準(zhǔn)差均值分別為0.16、0.32。綜上所述，應(yīng)用本文提出的紅外損傷檢測方法，損傷檢測結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)差明顯降低。

5 結(jié)語

為了提升連續(xù)鋼桁梁橋防腐涂層施工質(zhì)量，本文運用紅外檢測技術(shù)，檢測橋梁涂裝試板的損傷。通過工程應(yīng)用，得出以下結(jié)論：

(1)利用紅外探照設(shè)備獲取的涂裝試板紅外圖像進行去噪后，獲取初步的損傷采集結(jié)果。利用微分形態(tài)學(xué)邊緣檢測算子和多尺度小波變換得到圖像中包含的損傷細(xì)節(jié)特征，并將其輸入至I-ELM中完成涂裝試板的損傷檢測。

(2)工程實例分析結(jié)果表明，隨著激勵時間的增長，裂紋處溫度越來越高，并向附近低溫區(qū)域不斷傳導(dǎo)熱能；位于損傷區(qū)域中部的檢測點溫度，相比開口端和尾端更高；本文方法對不同試板的損傷檢測標(biāo)準(zhǔn)差均值為0.02，具有較好的檢測性能。

(3)本文方法的應(yīng)用可為損傷檢測提供一種新的思路，得到了較準(zhǔn)確的涂裝試板損傷檢測效果。在此基礎(chǔ)上，進一步分析造成涂裝試板損傷的原因，采取不同的措施對其進行修復(fù)，以保證連續(xù)鋼桁梁橋的使用性能。