橋梁表觀病害檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)

武旭娟 WU Xu-juan

（遼寧省交通規(guī)劃設(shè)計(jì)院有限責(zé)任公司公路養(yǎng)護(hù)技術(shù)研發(fā)中心，沈陽(yáng) 110111）

1 概述

隨著我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，交通事業(yè)有了長(zhǎng)足的進(jìn)步，橋梁大量增加。近些年來(lái)，橋梁安全事故時(shí)有發(fā)生，造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失和社會(huì)負(fù)面影響。為了確保橋梁完好[1]，預(yù)防重大橋梁交通事件的發(fā)生，要求通過(guò)橋梁檢測(cè)做好橋梁養(yǎng)護(hù)工作。而我國(guó)橋梁存量巨大，管養(yǎng)部門(mén)編制有限，人均工作量大，客觀上增加了管養(yǎng)部門(mén)的壓力和橋梁養(yǎng)護(hù)工作的難度，而且現(xiàn)階段的橋梁檢測(cè)主要還是人工觀測(cè)等比較原始的方式，速度很慢，迫切的需要提高橋梁檢測(cè)的技術(shù)、效率和專(zhuān)業(yè)化水平。

查閱遼寧省地區(qū)13 條近年高速公路橋梁的定期檢查報(bào)告并進(jìn)行了一些現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研，掌握了遼寧省高速公路橋梁結(jié)構(gòu)形式的分類(lèi)和病害的類(lèi)型分布：橋梁結(jié)構(gòu)形式的分類(lèi)為空心板和實(shí)心板橋梁約占高速橋梁總數(shù)的3/4，出現(xiàn)病害的橋梁類(lèi)型也是梁式橋占到了八成以上。其中空心板和實(shí)心板橋上出現(xiàn)頻率最高的病害類(lèi)型：梁橋上出現(xiàn)頻率最高的病害類(lèi)型是滲水泛堿（白色流膏）、剝落掉角、裂縫和蜂窩麻面。

基于此提出了一種基于圖像識(shí)別的橋梁病害無(wú)損檢測(cè)方法：在工作距離小于10 米的情況下，通過(guò)云臺(tái)控制相機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)動(dòng)，水平最大轉(zhuǎn)角為180°，拍攝圖片，并對(duì)采集圖片中的病害進(jìn)行識(shí)別。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

圖像識(shí)別分為圖像采集和圖像分析兩個(gè)基本功能。在車(chē)牌識(shí)別、人臉識(shí)別等很多領(lǐng)域有了廣泛深入的應(yīng)用。目前主流的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案都是集成硬件設(shè)備采集圖像，開(kāi)發(fā)軟件系統(tǒng)進(jìn)行圖像分析。橋梁表觀病害檢測(cè)系統(tǒng)也采用這種系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案：硬件采集橋梁表觀圖像，軟件識(shí)別分析橋梁的表觀病害。整個(gè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 橋梁病害檢測(cè)系統(tǒng)模塊構(gòu)成圖

3 系統(tǒng)功能

根據(jù)橋梁表觀病害檢測(cè)系統(tǒng)的模塊構(gòu)成進(jìn)行開(kāi)發(fā)。橋梁表觀病害檢測(cè)系統(tǒng)采集系統(tǒng)基于Windows 系統(tǒng)設(shè)計(jì)，其中用戶(hù)可通過(guò)圖像采集系統(tǒng)對(duì)相機(jī)進(jìn)行控制，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)取景、自動(dòng)采集等圖像采集功能；允許用戶(hù)將采集圖像下載、保存為本地文件，使用戶(hù)能夠在本地對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)覽、刪除等操作。

圖像識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)非接觸式檢測(cè)方式對(duì)橋梁病害進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)橋梁病害數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、學(xué)習(xí)，建立病害數(shù)據(jù)庫(kù)，提高橋梁病害檢測(cè)效率，降低人力成本，為橋梁養(yǎng)護(hù)、維修與加固提供技術(shù)支持，進(jìn)而提高橋梁使用性能、延長(zhǎng)橋梁的使用年限。

3.1 圖像采集系統(tǒng)

圖像采集系統(tǒng)包括硬件采集設(shè)備集成和控制軟件開(kāi)發(fā)兩部分。硬件采集設(shè)備是圖像來(lái)源的基礎(chǔ)，控制軟件是整個(gè)圖像采集設(shè)備的“大腦”，協(xié)調(diào)控制整個(gè)圖像采集設(shè)備所有的硬件工作。

3.1.1 硬件設(shè)備集成

整個(gè)采集系統(tǒng)[2-3]由電源、操作終端、拍攝終端、電源線和無(wú)線通信五部分組成。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2 所示。

圖2 橋梁病害檢測(cè)系統(tǒng)模塊構(gòu)成圖

①電池：內(nèi)部集成一個(gè)24V 電池，為整個(gè)系統(tǒng)供電。

②操作終端：由一臺(tái)筆記本電腦組成。

③拍攝終端：由相機(jī)、激光測(cè)距模塊、Camfi 模塊、云臺(tái)、腳架、控制箱組成。其中激光測(cè)距模塊由一個(gè)激光測(cè)距儀和4 個(gè)激光指示器組成。

④電源線：完成電池到拍攝終端的供電。

⑤無(wú)線通信：由型號(hào)為SRWF-1021-50 的智能無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸終端與操作終端相連同拍攝終端進(jìn)行無(wú)線通信，完成供電、云臺(tái)控制信號(hào)、快門(mén)信號(hào)、測(cè)距儀信號(hào)的傳輸。

3.1.2 采集控制系統(tǒng)

橋梁病害采集控制主要分為以下模塊：圖像采集、圖片管理、云臺(tái)控制。

①圖像采集。

圖像采集模塊包括圖像采集參數(shù)設(shè)定與圖像采集。

圖像采集參數(shù)設(shè)定包括首先調(diào)整相機(jī)左右轉(zhuǎn)動(dòng)角度，其中正數(shù)向右轉(zhuǎn)動(dòng)上下轉(zhuǎn)動(dòng)角度，實(shí)現(xiàn)相機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)操作；進(jìn)行矩陣選擇，確定采集圖像由幾行幾列組成，其中行和列均由2、4、6 三種選擇方式；填寫(xiě)橋梁代碼、部件號(hào)、部件編號(hào)信息，完成橋梁采集的初步設(shè)置。

圖像采集包括自動(dòng)采集、停止采集、自動(dòng)補(bǔ)拍、手動(dòng)采集以及手動(dòng)對(duì)焦等功能，最終獲取到目標(biāo)橋梁的圖片。

②圖片管理。

圖片管理模塊可對(duì)相機(jī)中的圖像進(jìn)行相關(guān)的管理操作；包括查看、刪除、下載和刷新。

③云臺(tái)控制。

通過(guò)串口設(shè)置對(duì)云臺(tái)屬性進(jìn)行設(shè)置，使云臺(tái)參數(shù)與智能無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸終端參數(shù)相匹配，實(shí)現(xiàn)云臺(tái)控制信號(hào)、快門(mén)信號(hào)、測(cè)距儀信號(hào)的無(wú)線通信。

云臺(tái)通過(guò)“云臺(tái)指令”對(duì)其控制，包括相機(jī)左右轉(zhuǎn)動(dòng)角度（其中正數(shù)向右轉(zhuǎn)動(dòng)、負(fù)數(shù)向左轉(zhuǎn)動(dòng)）和上下轉(zhuǎn)動(dòng)角度（其中正數(shù)向下轉(zhuǎn)動(dòng)、負(fù)數(shù)向上轉(zhuǎn)動(dòng)），調(diào)整相機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)到期望的角度后，實(shí)現(xiàn)相機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)操作。

整體圖像采集的流程如圖3 所示。

圖3 橋梁表觀病害檢測(cè)系統(tǒng)圖像采集流程圖

3.2 圖像識(shí)別系統(tǒng)

圖像識(shí)別系統(tǒng)負(fù)責(zé)對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后分析圖像，識(shí)別其中的病害，獲取病害的類(lèi)型、長(zhǎng)度、寬度等參數(shù)信息，保存病害識(shí)別結(jié)果，將其導(dǎo)入到已有的橋梁管理系統(tǒng)中，為橋梁的養(yǎng)護(hù)決策提供支持。

圖像識(shí)別系統(tǒng)由圖像預(yù)處理子模塊、圖像拼接子模塊、病害識(shí)別子模塊、病害智能判別子模塊組成，下面分別介紹這幾個(gè)模塊。

3.2.1 圖像預(yù)處理子模塊

圖像采集時(shí)，由于橋體的高度、位置等因素，相機(jī)在拍攝時(shí)會(huì)偏轉(zhuǎn)一定角度，圖像預(yù)處理子系統(tǒng)主要是利用采集到的圖像和距離、角度信息等，對(duì)圖像進(jìn)行透視畸變矯正，將圖像轉(zhuǎn)化為正視圖。預(yù)處理功能，不需要用戶(hù)進(jìn)行任何操作，在導(dǎo)入圖像的過(guò)程中自動(dòng)完成導(dǎo)入圖像，系統(tǒng)會(huì)對(duì)導(dǎo)入的圖像進(jìn)行畸變校正，如果有校正失敗的圖像，會(huì)提示用戶(hù)相關(guān)的信息。

病害圖像畸變校正后，圖像達(dá)到正面拍攝效果，便于后續(xù)病害識(shí)別。

3.2.2 圖像拼接子模塊

橋梁病害識(shí)別系統(tǒng)以2*2、4*4 或6*6 的拍攝矩陣采集圖像，對(duì)采集到的圖像進(jìn)行拼接，去除圖像中的重疊區(qū)域，形成一幅完整的、視角更大的全景圖，使圖像能夠更加全面、直觀地顯示橋梁情況[4]。

圖像的拼接，第一步是感興趣區(qū)域提取，使用SURF 算法在感興趣區(qū)域提取特征點(diǎn)[4]，使用特征點(diǎn)匹配把兩幅圖像重合區(qū)域中提取出的特征點(diǎn)匹配起來(lái)，找到正確的匹配點(diǎn)對(duì)，對(duì)圖像進(jìn)行拼接，對(duì)拼接后的圖像進(jìn)行加權(quán)融合處理使圖像的拼接部分過(guò)渡的更加自然。

3.2.3 病害識(shí)別子模塊

橋梁病害識(shí)別系統(tǒng)的核心即是對(duì)采集到的橋梁圖像進(jìn)行處理，并識(shí)別其中病害。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，不同橋梁存在不同類(lèi)型、不同等級(jí)的病害情況，采集過(guò)程中，圖像質(zhì)量亦會(huì)受光照條件、環(huán)境因素等情況影響較大，因此，為了保證本系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別出不同橋梁、不同條件下采集到的病害圖像，病害識(shí)別模塊設(shè)計(jì)了4 種不同的識(shí)別方法以滿足識(shí)別需求。

①裂縫識(shí)別。

橋梁的損傷與破壞通常首先表征在橋體中出現(xiàn)裂縫，因此橋梁裂縫是橋梁病害中最為常見(jiàn)的一種情況。觀察裂縫圖像能夠看出，通常情況下，裂縫形狀狹窄、不規(guī)則，方向各異，在一定范圍內(nèi)具有連續(xù)性。

裂縫識(shí)別時(shí)首先使用雙線性插值法對(duì)圖像進(jìn)行縮小，對(duì)圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換、圖像增強(qiáng)、圖像濾波等處理，然后使用區(qū)域生長(zhǎng)的方法對(duì)圖像進(jìn)行處理，將距離相近的域進(jìn)行了連通，提取圖像中的連通域，計(jì)算面積、長(zhǎng)度、寬度及長(zhǎng)寬比，根據(jù)尺寸信息對(duì)連通域進(jìn)行篩選，保留病害區(qū)域。

②麻面識(shí)別。

麻面是指混凝土局部表面出現(xiàn)缺漿和許多小凹坑、麻點(diǎn)，形成粗糙面，但無(wú)鋼筋外露現(xiàn)象。觀察麻面情況圖像可以看出，通常情況下，麻面區(qū)域形狀不規(guī)則，病害區(qū)域與非病害區(qū)域灰度差異不明顯，但病害區(qū)域內(nèi)部存在明顯的灰度階躍。

麻面的識(shí)別，首先使用雙立方插值方法對(duì)圖像進(jìn)行縮小，對(duì)圖像的色彩空間進(jìn)行轉(zhuǎn)化，由RGB 圖像轉(zhuǎn)化為HSV，同時(shí)，對(duì)RGB 圖像根據(jù)心理學(xué)公式進(jìn)行灰度化處理，并對(duì)得到的灰度圖使用K-means 算法做聚類(lèi)處理。接著對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，以降低圖像中非病害區(qū)域噪聲對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響。

麻面識(shí)別算法使用圖像熵及圖像對(duì)比度兩個(gè)指標(biāo)對(duì)連通域內(nèi)部灰度值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，區(qū)分病害與非病害區(qū)域。統(tǒng)計(jì)各連通域內(nèi)一維熵與二維熵，并與設(shè)定閾值進(jìn)行比較，判斷連通域是否為麻面區(qū)域。

③剝落識(shí)別。

剝落的識(shí)別，首先采用雙立方插值法對(duì)圖像進(jìn)行縮小，對(duì)圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換、使用拉普拉斯算法對(duì)灰度圖像進(jìn)行增強(qiáng)、選擇基于灰度闕值Bradley（布拉德利）二值化分割方法進(jìn)行二值化分割，對(duì)二值圖像進(jìn)行腐蝕處理，提取連通域，采用與麻面識(shí)別類(lèi)似的算法：通過(guò)統(tǒng)計(jì)連通域內(nèi)部熵與對(duì)比度等信息判斷并標(biāo)記病害區(qū)域。

④泛堿識(shí)別。

橋體損傷與破壞的另一主要因素為“泛堿”。橋面“泛堿”現(xiàn)象即水損害的一種，通常出現(xiàn)表面發(fā)黃、白斑點(diǎn)，近觀為溢出性液體殘留物或風(fēng)干后水垢、雜質(zhì)等污漬附著于橋表[5]。觀察泛堿圖像能夠看出，通常情況下，泛堿區(qū)域亮度較亮，雖說(shuō)形狀不規(guī)則，但大部分能形成連通區(qū)域。

泛堿的識(shí)別，首先采用雙立方插值法基于B 樣條曲線采樣方式對(duì)圖像進(jìn)行縮小，對(duì)圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換、圖像增強(qiáng)、圖像濾波等處理，接著對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理和粗提取，接著利用膨脹、腐蝕算法對(duì)粗提取圖像進(jìn)行后處理，排除小面積區(qū)域并對(duì)狹小的縫隙進(jìn)行填充，以獲得泛堿連通域。利用輪廓提取的方法，標(biāo)記泛堿區(qū)域的輪廓。

3.2.4 病害智能判別子模塊

病害的智能判別功能，將病害識(shí)別結(jié)果導(dǎo)出為CSV格式文件，使用戶(hù)能夠保存識(shí)別結(jié)果，并且CSV 文件的格式是按照橋梁管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)表定義的，這樣病害識(shí)別結(jié)果與已有的橋梁管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)接，可以為橋梁的養(yǎng)護(hù)決策提供支持。識(shí)別病害后，在列表中，選擇需要導(dǎo)出的病害，和導(dǎo)出文件的位置，即可將病害的識(shí)別結(jié)果導(dǎo)出到指定的文件中。

4 系統(tǒng)應(yīng)用

系統(tǒng)在井泉服務(wù)區(qū)通道橋（遼陽(yáng)）（下行）（H15211081L0120）等幾座橋梁進(jìn)行了依托工程驗(yàn)證工作，通過(guò)橋梁檢測(cè)人員現(xiàn)場(chǎng)使用，來(lái)對(duì)橋梁病害檢測(cè)系統(tǒng)的操作流程、使用效率及病害檢測(cè)系統(tǒng)的病害識(shí)別率進(jìn)行判斷和評(píng)價(jià)。

病害識(shí)別率判斷的方法：通過(guò)橋梁病害檢測(cè)系統(tǒng)采集的照片，橋梁檢測(cè)人員人工判斷病害的位置與大小，使用病害檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行病害的識(shí)別，通過(guò)兩者的對(duì)比，兩者的相似度超過(guò)75%，則認(rèn)為病害正確識(shí)別。

表1 病害識(shí)別率

共采集了398 張照片，對(duì)所有的照片進(jìn)行了病害的識(shí)別，裂縫病害的識(shí)別正確率61.75%：滲水泛堿病害的識(shí)別正確率57.75%，蜂窩麻面病害的識(shí)別正確率40%，剝落掉角病害的識(shí)別正確率為50%。

滲水泛堿病害識(shí)別率不高的原因主要是由于滲水泛堿的病害特征不太明顯，橋梁不同位置滲水泛堿所呈現(xiàn)的形態(tài)差別較大，導(dǎo)致病害的特征抽取很困難，病害的識(shí)別率比較低。

裂縫病害雖然病害特征較為單一，但病害的干擾因素比較多，例如幾乎所有的裂縫旁邊都會(huì)被檢測(cè)人員使用油筆沿裂縫走向畫(huà)上一條線，對(duì)裂縫識(shí)別造成的干擾比較大。

蜂窩麻面由于采集的樣本比較少，病害識(shí)別率不高不具有代表性，有待繼續(xù)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

剝落掉角類(lèi)跟滲水泛堿比較類(lèi)似，病害特征也不太明顯，導(dǎo)致病害識(shí)別率也比較低。

5 結(jié)語(yǔ)

隨著交通事業(yè)的快速發(fā)展，高速橋梁數(shù)量的不斷增加，人工檢測(cè)的方法必將被智能化機(jī)械化的設(shè)備所替代，本文基于單反相機(jī)和兩軸云臺(tái)搭建的適用于板式結(jié)構(gòu)橋梁的表觀病害圖像檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了非接觸自動(dòng)采集橋梁圖像，最大工作距離10m，后續(xù)可以通過(guò)更換相機(jī)和鏡頭來(lái)擴(kuò)展最大工作距離，特別適合需要使用檢測(cè)車(chē)進(jìn)行檢測(cè)的大型橋梁或者難以近距離觀察的鐵路跨線橋等橋梁。而對(duì)于病害識(shí)別，不同的背景噪聲及不同的拍攝角度下，同一類(lèi)別病害特征存在一定差異形，特征很難歸納，傳統(tǒng)的識(shí)別算法難以適應(yīng)，病害實(shí)際的識(shí)別結(jié)果并不能完全滿足檢測(cè)需求。所以隨著檢測(cè)次數(shù)與數(shù)量的增加，病害樣本數(shù)據(jù)庫(kù)不斷擴(kuò)充，考慮更好地利用已經(jīng)識(shí)別的病害樣本數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的智能病害識(shí)別模型對(duì)于這些病害進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和學(xué)習(xí)，歸納病害特征，提高識(shí)別準(zhǔn)確率，該工作目前在進(jìn)行中。