CN112540089A - 数字成像***在混凝土桥梁裂缝检测和分析中的应用方法 - Google Patents

数字成像***在混凝土桥梁裂缝检测和分析中的应用方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及的一种数字成像***在混凝土桥梁裂缝检测和分析中的应用方法，它包括以下内容：S1、混凝土桥梁表观状况检查高清数字图像的生成、处理与分析；S2、混凝土桥梁表下缺陷检查红外数字图像的生成、处理与分析；S3、组装与调试混凝土桥梁表观状况与表下缺陷同步数字成像检测设备；将三维高清摄像技术和红外检测技术***融合，实现对桥梁表观质量与表下缺陷进行同步检测，建立混凝土桥梁裂缝检测的数字成像***；S4、将数字成像***应用到混凝土桥梁表面裂缝及表下缺陷的检测。本发明基于数字成像技术的检测方法具有定量分析精确、可作为永久性档案记录、重复可比性好、高效自动化性强、环境局限性小、及现场操作快速安全等优势。

Description

数字成像***在混凝土桥梁裂缝检测和分析中的应用方法
技术领域
本发明涉及桥梁裂缝检测分析技术领域，尤其涉及一种数字成像***在混凝土桥梁裂缝检测和分析中的应用方法。
背景技术
混凝土微裂缝主要指粘着裂缝和水泥石裂缝。混凝土中微裂缝的存在，对于混凝土的基本物理力学性质如弹塑性、徐变、各种强度、变形、泊松比、结构刚度、化学反应等有重要影响。混凝土构件的裂纹长度、宽度和形态的准确把握，是正确判断混凝土构件的状态并提出科学合理的处理措施的前提。裂缝宽度、裂缝深度的检测是混凝土构件最为广泛的检测项目。
桥梁架设在江河湖海或者道路上，使车辆、行人等能顺利通行，桥梁结构的健康状况对人的生命和财产安全有重要影响。裂缝是桥梁一种常见的缺陷，若不及时发现进行修复，严重时会导致桥梁坍塌。目前，对桥梁的裂缝进行检测时，通过采集桥梁的可见光图像，基于可见光图像可以确定裂缝的位置、对桥梁的表观裂缝进行相关分析，但是并不能得到裂缝的深度，尤其是对于桥梁的梁底裂缝深度的检测。
目前对混凝土裂缝检测的研究中，采用的测量方法大致分为下面几种:
(1)通过裂缝宽度对比卡或塞尺来进行裂缝宽度的测量。此方法虽然简单，但精确度很低，且只能粗略的测量，还要投入大量的人力及时间。
(2)采用裂缝显微镜来进行裂缝宽度的测量，运用一定放大倍数的显微镜直接观察裂缝宽度，精确度一般在0.02mm ~0.05mm之间。此方法测试速度慢，测试劳动强度太大，因为要直接在裂缝表面人工近距离的调焦、读数和记录，人为读数误差较大。
(3)显示器显示裂缝图像，人工读取裂缝数据。此方法是用照相机等图像采集设备拍摄裂缝图像，然后放大显示在显示器上，最后根据屏幕上的比例尺，人工读取裂缝宽度。此方法避免了显微镜的近距离调焦，降低了劳动强度，但裂缝宽度的数据还要人为记录，所以存在人工读数的离散性。
实践中常用的裂缝检查方法仍是人工检测法，即由检查人员用肉眼来检查。人工检测的方法不仅费时费力、效率低下、主观性强，而且检测结果极其依赖检查工程师的个人经验和疲劳程度，并且很多检测场合检测难度高。因此依靠人力来进行混凝土裂缝检测很容易受外界环境等条件的制约。
由于混凝土桥梁现场浇注施工的特点，导致其质量控制较为困难，常常出现蜂窝、麻面、孔洞、离析等缺陷，因此建设工程上对于混凝土缺陷的无损检测技术向来是关注的重点。
发明内容
本发明的目的在于克服上述不足，提供一种数字成像***在混凝土桥梁裂缝检测和分析中的应用方法。
本发明的目的是这样实现的：
一种数字成像***在混凝土桥梁裂缝检测和分析中的应用方法，它包括以下内容：
S1、混凝土桥梁表观状况检查高清数字图像的生成、处理与分析
准备摄像设备；
图像采集、视角修正、几何尺寸标定及图像拼接；
使用不同距离、不同角度进行拍摄，对处理软件的镜头补正、倾斜补正、图像结合、缩尺设定、图形描画、裂缝抽取功能进行调试，确定合适的拍摄距离与拍摄角度；
分析拍摄角度、距离及光线等因素对图像品质及混凝土表观检测精度的影响，建立数字图像分析的逻辑算法，包括彩色与黑白图像转换及各自算法、对比度调节、界线平滑处理、特征提取；识别与完整记录混凝土构件的表面缺陷；
三维建模：上述处理过的图片用于三维建模，在得到混凝土桥梁表观状况的平面高清数字图像后，进行三维建模工作。
S2、混凝土桥梁表下缺陷检查红外数字图像的生成、处理与分析
准备红外成像设备；
然后用带有预制下表缺陷的混凝土试件在不同环境下进行红外成像试验，分析下表缺陷的吸-放热特征，建立红外成像与下表缺陷的对应关系；
分析环境温度、温度变化速率、湿度、风速等因素的影响，识别与完整记录混凝土构件的下表缺陷；
桥梁检测***分别在温湿度相差较大的环境中进行混凝土缺陷进行红外拍摄，来研究表下缺陷的吸-放热特征，建立红外成像与下表缺陷的对应关系；
S3、组装与调试混凝土桥梁表观状况与表下缺陷同步数字成像检测设备
将三维高清摄像技术和红外检测技术***融合，利用高清摄像技术拍摄混凝土桥梁表观图片并处理分析，利用红外检测技术拍摄混凝土桥梁下表图片并处理分析，实现对桥梁表观质量与表下缺陷进行同步检测，建立混凝土桥梁裂缝检测的数字成像***，能够对检测结果进行自动匹配和对比分析；
将混凝土模拟试件组合成更大的混凝土试件，结合混凝土三维表观检测数字成像技术与混凝土表下缺陷红外成像技术，采用混凝土桥梁裂缝检测数字成像***进行混凝土模拟试件的三维数字图像模型及裂缝的定位与显示；
S4、将数字成像***应用到混凝土桥梁表面裂缝及表下缺陷的检测。
进一步地，裂缝抽取使用ACTIS裂缝自动检测***，实现一键自动提取裂缝功能，自动判定裂缝位置并给出裂缝宽度；实现目标裂缝多时间段发展趋势的跟踪比对；拍摄广角图像，并对高解析度图像进行自由组合，将多个图片拼接到一起进行处理。
进一步地，图像拼接包括图像校正、图像结合、图像标定三个过程。
进一步地，准备红外成像设备同时设置其硬件配置与性能，包括红外检测的分辨率与精度、内设光学数码镜头及与红外图像的重叠显示、图像文件格式与传输方式、对环境湿度与电荷的量测功能、及激光指示器。
进一步地，步骤S2中预制四块不同缺陷的混凝土试件进行红外图像试验：标准试件、表面裂纹试件、模拟分层试件和模拟空洞试件。
进一步地，步骤S3中建立混凝土桥梁裂缝检测数字成像***，准确识别与完整记录混凝土桥梁构件的表观与下表缺陷，自动进行检测结果与数据库现有信息的标定与认证，分析混凝土桥梁的关联和差异，并能够对不同时间生成的缺陷的数字图像进行自动处理和比较，从而跟踪与识别既有缺陷随时间的变化及新缺陷的产生。
进一步地，步骤S3中还包括建立并逐渐扩充混凝土桥梁裂缝检测数据库，并与最新检测数据进行对比和更新。
进一步地，步骤S4中定期对桥梁的表面裂缝及表下缺陷情况进行检测及记录，通过不同时期的检测情况对比分析，研究混凝土桥梁裂缝扩展情况及影响因素。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明将数字图像分析技术应用于桥梁工程，分析与识别混凝土表观及表下缺陷，及时鉴定与记录工程质量，准确量化混凝土劣化过程，科学地进行混凝土桥梁维修养护及资产管理；数字成像***采用高清摄像技术建立混凝土桥梁的三维数字模型，自动识别与记载表面缺陷并建立表面缺陷图，并采用红外热成像技术建立表下缺陷图，可在三维混凝土桥梁模型中定位和显示表面裂缝和表下缺陷。同时将数字成像***应用到现役混凝土桥梁中，进行表面裂缝和表下缺陷的检测和跟踪。与传统的人工目检及锤击听声方法相比，基于数字成像技术的检测方法具有定量分析精确、可作为永久性档案记录、重复可比性好、高效自动化性强、环境局限性小、及现场操作快速安全等优势。对混凝土桥梁表面裂缝及表下缺陷情况在三维模型中的定位及显示在维护养护、资产管理、智能决策等方面均具有非常重要的意义。用数字图像处理技术进行桥梁裂纹检测，将有助于提高桥梁在线检测的速度，降低检测的成本，对促进桥梁检测技术的发展具有重要的意义。
附图说明
图1为本发明的流程结构示意图。
具体实施方式
为更好地理解本发明的技术方案，以下将结合相关图示作详细说明。应理解，以下具体实施例并非用以限制本发明的技术方案的具体实施态样，其仅为本发明技术方案可采用的实施态样。需先说明，本文关于各组件位置关系的表述，如A部件位于B部件上方，其系基于图示中各组件相对位置的表述，并非用以限制各组件的实际位置关系。
实施例1：
本发明的一种数字成像***在混凝土桥梁裂缝检测和分析中的应用方法，它包括以下内容：
（1）混凝土桥梁表观状况检查高清数字图像的生成、处理与分析
准备摄像设备，开发与制定图像采集、视角修正、几何尺寸标定及图像拼接的具体执行步骤；使用不同距离、不同角度进行拍摄，对处理软件的镜头补正、倾斜补正、图像结合、缩尺设定、图形描画、裂缝抽取等功能进行调试，确定合适的拍摄距离与拍摄角度；然后分析拍摄角度、距离及光线等因素对图像品质及混凝土表观检测精度的影响；建立数字图像分析的逻辑算法，包括彩色与黑白图像转换及各自算法、对比度调节、界线平滑处理、特征提取等。达到精确识别与完整记录混凝土构件的表面缺陷，例如裂缝、气孔、蜂窝空洞等。
裂缝抽取使用ACTIS裂缝自动检测***，实现一键自动提取裂缝功能，可自动判定裂缝位置并给出裂缝宽度；软件提供比对功能，可实现目标裂缝多时间段发展趋势的跟踪比对；可拍摄广角图像，并对高解析度图像进行自由组合，将多个图片拼接到一起进行处理
图像拼接包括图像校正、图像结合、图像标定三个过程：
图像校正是指对失真图像进行的复原性处理。引起图像失真的原因有：成像***的象差、畸变、带宽有限等造成的图像失真；由于成像器件拍摄姿态和扫描非线性引起的图像几何失真；由于运动模糊、辐射失真、引入噪声等造成的图像失真。图像校正的基本思路是，根据图像失真原因，建立相应的数学模型，从被污染或畸变的图像信号中提取所需要的信息，沿着使图像失真的逆过程恢复图像本来面貌。实际的复原过程是设计一个滤波器，使其能从失真图像中计算得到真实图像的估值，使其根据预先规定的误差准则，最大程度地接近真实图像。
图像结合就是将数张有重叠部分的图像（可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的）拼成一幅大型的无缝高分辨率图像。
图像标定是在易于接触的图像控制点处（如桥墩底部）处沿垂直及平行方向设置两个比例尺，通过图片中有比例尺的部分的精度比对，来确定图像拼接后整体图像的精度。
三维建模：上述处理过的图片用于三维建模，利用Context Capture三维建模软件或者Agisoft Photoscan三维建模软件形成三维模型。在得到混凝土桥梁表观状况的平面高清数字图像后，即时进行三维建模工作。
（2）混凝土桥梁表下缺陷检查红外数字图像的生成、处理与分析
准备红外成像设备并设置其硬件配置与性能，包括红外检测的分辨率/像素与精度、内设光学数码镜头及与红外图像的重叠显示、图像文件格式与传输方式、对环境湿度与电荷的量测功能、及激光指示器等；然后用带有预制下表缺陷的混凝土试件在不同环境下进行红外成像试验，分析下表缺陷的吸-放热特征，建立红外成像与下表缺陷的对应关系；分析环境温度、温度变化速率、湿度、风速等因素的影响。达到精确识别与完整记录混凝土构件的下表缺陷，例如杂质、分层与空洞等。
桥梁检测***分别在温湿度相差较大的环境中进行混凝土缺陷进行红外拍摄，来研究表下缺陷的吸-放热特征，建立红外成像与下表缺陷的对应关系。因此预制四块不同缺陷的混凝土试件进行红外图像试验：标准试件、表面裂纹试件、模拟分层试件和模拟空洞试件，每个试件的尺寸均为0.45×0.35×0.12m。
模拟分层试件包括试件本体，试件本体的中间层一个垫片。
模拟空洞试件包括试件本体，试件本体的中间层设有多个直径不同的泡沫球。
（3）组装与调试混凝土桥梁表观状况与表下缺陷同步数字成像检测设备
将三维高清摄像技术和红外检测技术***有机地融合，利用高清摄像技术拍摄混凝土桥梁表观图片并处理分析，利用红外检测技术拍摄混凝土桥梁下表图片并处理分析，实现对桥梁表观质量与表下缺陷进行同步检测，建立混凝土桥梁裂缝检测的数字成像***，能够对检测结果进行自动匹配和对比分析。
建立混凝土桥梁裂缝检测数字成像***，准确识别与完整记录混凝土桥梁构件的表观与下表缺陷，自动进行检测结果与数据库现有信息的标定与认证，分析混凝土桥梁的关联和差异，并能够对不同时间生成的缺陷的数字图像进行自动处理和比较，从而跟踪与识别既有缺陷随时间的变化及新缺陷的产生。
将混凝土模拟试件组合成更大的混凝土试件，结合混凝土三维表观检测数字成像技术与混凝土表下缺陷红外成像技术，采用混凝土桥梁裂缝检测数字成像***进行混凝土模拟试件的三维数字图像模型及裂缝的定位与显示。
建立并逐渐扩充混凝土桥梁裂缝检测数据库，并随时与最新检测数据进行对比和更新。
（4）将数字成像***应用到混凝土桥梁表面裂缝及表下缺陷的检测
定期对桥梁的表面裂缝及表下缺陷情况进行检测及记录，通过不同时期的检测情况对比分析，研究混凝土桥梁裂缝扩展情况及影响因素。
以上仅是本发明的具体应用范例，对本发明的保护范围不构成任何限制。凡采用等同变换或者等效替换而形成的技术方案，均落在本发明权利保护范围之内。

Claims (8)

1.一种数字成像***在混凝土桥梁裂缝检测和分析中的应用方法，其特征在于：它包括以下内容：
S1、混凝土桥梁表观状况检查高清数字图像的生成、处理与分析
准备摄像设备；
图像采集、视角修正、几何尺寸标定及图像拼接；
使用不同距离、不同角度进行拍摄，对处理软件的镜头补正、倾斜补正、图像结合、缩尺设定、图形描画、裂缝抽取功能进行调试，确定合适的拍摄距离与拍摄角度；
分析拍摄角度、距离及光线等因素对图像品质及混凝土表观检测精度的影响，建立数字图像分析的逻辑算法，包括彩色与黑白图像转换及各自算法、对比度调节、界线平滑处理、特征提取；识别与完整记录混凝土构件的表面缺陷；
三维建模：上述处理过的图片用于三维建模，在得到混凝土桥梁表观状况的平面高清数字图像后，进行三维建模工作；
S2、混凝土桥梁表下缺陷检查红外数字图像的生成、处理与分析
准备红外成像设备；
然后用带有预制下表缺陷的混凝土试件在不同环境下进行红外成像试验，分析下表缺陷的吸-放热特征，建立红外成像与下表缺陷的对应关系；
分析环境温度、温度变化速率、湿度、风速等因素的影响，识别与完整记录混凝土构件的下表缺陷；
桥梁检测***分别在温湿度相差较大的环境中进行混凝土缺陷进行红外拍摄，来研究表下缺陷的吸-放热特征，建立红外成像与下表缺陷的对应关系；
S3、组装与调试混凝土桥梁表观状况与表下缺陷同步数字成像检测设备
将三维高清摄像技术和红外检测技术***融合，利用高清摄像技术拍摄混凝土桥梁表观图片并处理分析，利用红外检测技术拍摄混凝土桥梁下表图片并处理分析，实现对桥梁表观质量与表下缺陷进行同步检测，建立混凝土桥梁裂缝检测的数字成像***，能够对检测结果进行自动匹配和对比分析；
将混凝土模拟试件组合成更大的混凝土试件，结合混凝土三维表观检测数字成像技术与混凝土表下缺陷红外成像技术，采用混凝土桥梁裂缝检测数字成像***进行混凝土模拟试件的三维数字图像模型及裂缝的定位与显示；
S4、将数字成像***应用到混凝土桥梁表面裂缝及表下缺陷的检测。
2.根据权利要求1所述的一种数字成像***在混凝土桥梁裂缝检测和分析中的应用方法，其特征在于：裂缝抽取使用ACTIS裂缝自动检测***，实现一键自动提取裂缝功能，自动判定裂缝位置并给出裂缝宽度；实现目标裂缝多时间段发展趋势的跟踪比对；拍摄广角图像，并对高解析度图像进行自由组合，将多个图片拼接到一起进行处理。
3.根据权利要求1所述的一种数字成像***在混凝土桥梁裂缝检测和分析中的应用方法，其特征在于：图像拼接包括图像校正、图像结合、图像标定三个过程。
4.根据权利要求1所述的一种数字成像***在混凝土桥梁裂缝检测和分析中的应用方法，其特征在于：准备红外成像设备同时设置其硬件配置与性能，包括红外检测的分辨率与精度、内设光学数码镜头及与红外图像的重叠显示、图像文件格式与传输方式、对环境湿度与电荷的量测功能、及激光指示器。
5.根据权利要求1所述的一种数字成像***在混凝土桥梁裂缝检测和分析中的应用方法，其特征在于：步骤S2中预制四块不同缺陷的混凝土试件进行红外图像试验：标准试件、表面裂纹试件、模拟分层试件和模拟空洞试件。
6.根据权利要求1所述的一种数字成像***在混凝土桥梁裂缝检测和分析中的应用方法，其特征在于：步骤S3中建立混凝土桥梁裂缝检测数字成像***，准确识别与完整记录混凝土桥梁构件的表观与下表缺陷，自动进行检测结果与数据库现有信息的标定与认证，分析混凝土桥梁的关联和差异，并能够对不同时间生成的缺陷的数字图像进行自动处理和比较，从而跟踪与识别既有缺陷随时间的变化及新缺陷的产生。
7.根据权利要求1所述的一种数字成像***在混凝土桥梁裂缝检测和分析中的应用方法，其特征在于：步骤S3中还包括建立并逐渐扩充混凝土桥梁裂缝检测数据库，并与最新检测数据进行对比和更新。
8.根据权利要求1所述的一种数字成像***在混凝土桥梁裂缝检测和分析中的应用方法，其特征在于：步骤S4中定期对桥梁的表面裂缝及表下缺陷情况进行检测及记录，通过不同时期的检测情况对比分析，研究混凝土桥梁裂缝扩展情况及影响因素。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113532511A (zh) * 2021-06-01 2021-10-22 中铁一局集团建筑安装工程有限公司 超大断面高支模与大体积混凝土结构变形监测预警方法
CN113588683A (zh) * 2021-08-04 2021-11-02 广州市稳建工程检测有限公司 一种基于建筑的钢筋混凝土结构检测***及检测方法
CN114354625A (zh) * 2021-12-30 2022-04-15 中铁大桥局集团有限公司 一种预制墩台检测装置
CN114778558A (zh) * 2022-06-07 2022-07-22 成都纵横通达信息工程有限公司 基于视频图像的桥梁监测装置、***及方法
CN115684272A (zh) * 2023-01-03 2023-02-03 广州市市政工程试验检测有限公司 一种基于红外摄像机的钢结构裂纹检测方法
CN116698854A (zh) * 2023-08-04 2023-09-05 广州市市政工程试验检测有限公司 一种工程结构健康检测方法及***

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007218638A (ja) * 2006-02-14 2007-08-30 Sharp Corp 多結晶半導体ウエハの割れ検査装置および割れ検査方法
JP2010054377A (ja) * 2008-08-28 2010-03-11 Ccs Inc 赤外線検査装置
CN108051450A (zh) * 2017-11-01 2018-05-18 中铁大桥科学研究院有限公司 一种基于无人机的桥梁健康检测***及方法
CN108318499A (zh) * 2018-01-05 2018-07-24 株洲时代电子技术有限公司 一种桥梁巡检方法
CN110763697A (zh) * 2019-08-26 2020-02-07 清华大学 一种使用飞行器检测工程结构表面裂缝的方法
CN111015650A (zh) * 2019-11-18 2020-04-17 安徽机电职业技术学院 一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***及方法
CN111103297A (zh) * 2020-01-20 2020-05-05 无锡市建筑工程质量检测中心 一种建筑外墙面层质量的非接触式检测方法及其检测***

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007218638A (ja) * 2006-02-14 2007-08-30 Sharp Corp 多結晶半導体ウエハの割れ検査装置および割れ検査方法
JP2010054377A (ja) * 2008-08-28 2010-03-11 Ccs Inc 赤外線検査装置
CN108051450A (zh) * 2017-11-01 2018-05-18 中铁大桥科学研究院有限公司 一种基于无人机的桥梁健康检测***及方法
CN108318499A (zh) * 2018-01-05 2018-07-24 株洲时代电子技术有限公司 一种桥梁巡检方法
CN110763697A (zh) * 2019-08-26 2020-02-07 清华大学 一种使用飞行器检测工程结构表面裂缝的方法
CN111015650A (zh) * 2019-11-18 2020-04-17 安徽机电职业技术学院 一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***及方法
CN111103297A (zh) * 2020-01-20 2020-05-05 无锡市建筑工程质量检测中心 一种建筑外墙面层质量的非接触式检测方法及其检测***

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113532511A (zh) * 2021-06-01 2021-10-22 中铁一局集团建筑安装工程有限公司 超大断面高支模与大体积混凝土结构变形监测预警方法
CN113532511B (zh) * 2021-06-01 2022-08-09 中铁一局集团建筑安装工程有限公司 超大断面高支模与大体积混凝土结构变形监测预警方法
CN113588683A (zh) * 2021-08-04 2021-11-02 广州市稳建工程检测有限公司 一种基于建筑的钢筋混凝土结构检测***及检测方法
CN113588683B (zh) * 2021-08-04 2024-04-26 广州市稳建工程检测有限公司 一种基于建筑的钢筋混凝土结构检测***及检测方法
CN114354625A (zh) * 2021-12-30 2022-04-15 中铁大桥局集团有限公司 一种预制墩台检测装置
CN114354625B (zh) * 2021-12-30 2023-10-20 中铁大桥局集团有限公司 一种预制墩台检测装置
CN114778558A (zh) * 2022-06-07 2022-07-22 成都纵横通达信息工程有限公司 基于视频图像的桥梁监测装置、***及方法
CN115684272A (zh) * 2023-01-03 2023-02-03 广州市市政工程试验检测有限公司 一种基于红外摄像机的钢结构裂纹检测方法
CN116698854A (zh) * 2023-08-04 2023-09-05 广州市市政工程试验检测有限公司 一种工程结构健康检测方法及***
CN116698854B (zh) * 2023-08-04 2023-11-21 广州市市政工程试验检测有限公司 一种工程结构健康检测方法及***

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