一种桥梁质量检测中的裂缝检测方法技术

本发明专利技术涉及桥梁质量检测中的裂缝检测方法，可有效解决将机器视觉技术、现代传感技术、数据分析处理技术、计算技术融合到桥梁质量检测之中，获取对被检测桥梁连续、稳定的裂缝图像，以实现桥梁质量的裂缝自动化检测，确保桥梁安全使用的问题，方法是，安装设备，采集裂缝图像，对图像进行图像灰度化、灰度级变换、图像滤波的预处理，裂缝目标和图像背景区分出来，以鉴别裂缝，提取裂缝参数，裂缝细化得到骨架脊线，剔除毛刺,计算裂缝宽度，得到桥梁裂缝的真实最大宽度。本发明专利技术方法科学，易操作，检测效果好，能够快速、精确地实现桥梁裂缝的鉴别，提高桥梁裂缝自动化检测水平，有效地保障了交通运输的畅通和安全。

A Method of Crack Detection in Bridge Quality Detection

The invention relates to a crack detection method in bridge quality detection, which can effectively solve the problem of integrating machine vision technology, modern sensing technology, data analysis and processing technology and computing technology into bridge quality detection, and obtaining continuous and stable crack images of the detected bridges, so as to realize automatic crack detection of bridge quality and ensure safe use of bridges. Installation equipment, acquisition of crack images, image gray level transformation, image filtering pretreatment, crack target and image background are distinguished to identify cracks, extract crack parameters, refine cracks to get skeleton ridge line, remove burrs, calculate crack width, get the true maximum width of bridge cracks. The method of the invention is scientific, easy to operate, has good detection effect, can quickly and accurately identify bridge cracks, improve the automatic detection level of bridge cracks, and effectively guarantee the smooth and safe transportation.

【技术实现步骤摘要】
一种桥梁质量检测中的裂缝检测方法
本专利技术涉及交通建设，特别是一种桥梁质量检测中的裂缝检测方法。
技术介绍
随着经济和科技的日益增强，公路交通事业也迅猛发展。桥梁是交通道路建设的重要组成部分，与人们的出行安全和交通畅通息息相关。但目前鉴于混凝土桥的优势以及我国的国情，桥梁建设仍以混凝土桥为主。混凝土桥梁在建设和使用过程中，易受到自然力和人为因素的影响，诸如温度应力、荷载、材料老化、人工浇筑方式等，随时间的推移，会不可避免地产生损害。这些损害的表现形式有多种，如混凝土脱落、碳化、裂缝、钢筋锈蚀、桥墩下沉等，对桥梁的安全与寿命构成严重威胁，情况严重时导致桥梁坍塌事故，给生命财产带来不可挽回的损失。裂缝作为桥梁病害的一种，对桥梁的安全运营有重大影响，调查发现90％以上的桥梁损坏均由裂缝引起。当裂缝宽度超过0.2～0.3mm以上时，混凝土可能出现碳化、表面层脱落、内部钢筋腐蚀等现象，其强度和刚度会因此大大降低，同时，桥梁的承重能力随之下降，严重时，甚至发生坍塌事故。因此，必须限制混凝土结构中裂缝的宽度，对构成威胁的裂缝采取补救措施，避免出现桥梁坍塌事故，保证交通的畅通运行。定期地开展桥梁巡视和维护工作，通过对裂缝形状特征(如长度、宽度、深度)的识别和检测来准确评估各种裂缝对桥梁建设带来的风险，这具有积极的现实意义。由于桥梁在结构及材料上存在的问题，裂缝的产生难以避免，因此及时发现裂缝并对其进行检测是一项相当重要的工作，对构成威胁的裂缝及时采用对应的解决措施，防止安全事故发生是必不可少的。目前，国内外对桥梁裂缝的检测普遍采用人工检测的方法，即技术人员直接检测裂缝，或借助一些简单的仪器、设备等辅助工具来完成桥梁裂缝的检测。该方法操作灵活简单，但是主要存在：第一是需要技术人员深入到桥底下，劳动强度大，耗时费力，难以保障技术人员安全；第二是技术人员需要直接读数、记录，人为误差等主观性误差较大，对技术人员技术水平要求高，而且获得的测量结果的稳定性与准确性难以保证。借助于桥梁检测车，可以克服第一个缺点，但是，对于第二个缺点，如何安全、平稳地采集到高质量的裂缝图片，以及如何对图片进行分析，从而快速检测出裂缝，这依然是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
针对上述情况，为克服现有技术之缺陷，本专利技术之目的就是提供一种桥梁质量检测中的裂缝检测方法，可有效解决将机器视觉技术、现代传感技术、数据分析处理技术、计算技术融合到桥梁质量检测之中，获取对被检测桥梁连续、稳定的裂缝图像，以实现桥梁质量的裂缝自动化检测，确保桥梁安全使用的问题。本专利技术解决的技术方案是，一种桥梁质量检测中的裂缝检测方法，包括以下步骤：(1)、安装设备：将检测车行驶至桥梁待检测区域上方，并在检测车上安装向下的机械臂，在机械臂下部安装与桥梁待测部位平行的直线轨道，将直线轨道固定在桥墩上，将行走小车安装在直线轨道上，使行走小车沿着直线导轨进行往复运动，行走小车与控制主机(另配，图中未显示)相连，将环形LED光源、CCD相机经垂直升降台装在行走小车上方，调整相机镜头与桥梁底面的距离，由控制主机实现行走小车的往复行走及定位；(2)、裂缝图像的采集：启动桥梁检测车，操控机械臂，将行走小车送入桥梁底部待测部位下方，通过垂直升降台，调整CCD相机镜头与桥梁底面的距离，由控制主机控制行走小车，连续地拍摄桥梁底面的图像，拍摄完一趟后，检测车沿桥梁方向移动一段距离，继续拍摄相邻区域的图像，直至待测部位拍摄完，将采集的图像传给控制主机计算机，完成裂缝图像采集；(3)、裂缝图像预处理：图像预处理包括对图像灰度化、灰度级变换、图像滤波的处理，方法是：图像灰度化：获取的裂缝图像是真彩RGB图像，在检测裂缝过程中，只需要图像的亮度(灰度)值信息，因此，利用灰度处理技术将裂缝图像由真彩RGB图像处理为灰度级图像；图像灰度级变换：通过设定阈值，利用灰度变换方法，将数值低于和高于该阈值的灰度分别压缩至两个区间内，从而实现裂缝图像的平衡光照、减弱背景干扰并增强目标裂缝；图像滤波：图像滤波的作用是滤除图像中噪声对应的波形并尽量保留图像细节特征完整，图像质量对于后续图像检测和分析的可信度以及有效性有直接的影响，利用滤波模板对裂缝图像进行滤波处理；(4)、裂缝图像的鉴别：裂缝图像分割是将裂缝目标和图像背景区分出来，以鉴别裂缝，方法是：a.计算灰度为i的像素的概率；b.设灰度阈值为t，将图像灰度值分为两类C1、C2；c.分别计算C1、C2类出现的概率W1、W2；d.分别计算C1、C2类的均值U1、U2；e.计算C1、C2类间方差D1，2；f.依次选取灰度阈值t，求取出使得方差D1，2最大的灰度阈值t；(5)、裂缝参数的提取：裂缝参数测量包括裂缝细化、毛刺剔除以及宽度计算；1.裂缝细化：裂缝的细化是为了得到骨架脊线，方法是：①对于裂缝图像中的某一点，将消除模板与之匹配，若满足消除模板中的任意一个，则转至下步骤②，否则跳转至下步骤③；②用保留模板与图像匹配：若满足保留模板中的任意一个，则保留该点，否则删除该点；③保留该点，回至步骤①；④不断重复步骤①、②、③，直至对一幅图中所有像素点扫描完毕，转至下步骤⑤；⑤若前一次扫描中，有像素点被删除，表明裂缝未被进一步地细化，则程序回至步骤①，继续执行模板匹配；若没有点被删除，则细化结束后，得到裂缝的骨架图像；2.毛刺剔除：毛刺的剔除首先需要标记节点和端点、分支编码，然后通过设定阈值来滤除，方法是：①标记节点和端点，在细化后的裂缝骨架图中取掩模依次滑过整幅图像，若至少有3个点与掩模的中心点相连，则该中心点即为节点，若只有一个点与中心点连接，则为端点；②分支编码，从节点开始跟踪毛刺直至其端点，然后对各段分支进行编码，并计算毛刺长度LE；③毛刺剔除，设定一个毛刺长度阈值TE，将低于毛刺长度阈值TE的毛刺去除末梢；3.裂缝宽度计算：①对于裂缝骨架图g(x,y)中的任意像素点i，提取两条法线L1和L2；②计算法线L1和L2分别与原裂缝特征图像f(x,y)交点，得到一系列交点(x1,y1)、(x2,y2)，…，(xr,yr)，并构成两个集合A1＝{(xi,yi)|(xi,yi)∈L1}和A2＝{(xi,yi)|(xi,yi)∈L2}；x为裂缝图像像素点在X轴上的投影坐标，y为裂缝图像像素点在Y轴上的投影坐标，f(x,y)为裂缝图像处理后的灰度值，取值范围为0到255；③分别求两个集合中任意两元素的距离，其最大值即为法线与原裂缝特征边缘的交点，分别记为d1和d2；④比较d1和d2的大小，取较大值作为裂缝在点i的宽度d(i)，并存入宽度矩阵W，则W＝[d(1),d(2),…,d(n)]，其中n为裂缝骨架的像素点总数；⑤求宽度矩阵W的最大值，得到桥梁裂缝的真实最大宽度dmax。本专利技术方法科学，易操作，检测效果好，能够快速、精确地实现桥梁裂缝的鉴别，解决人工检测方法安全性低、劳动强度大、效率低下等问题，从而提高桥梁裂缝自动化检测水平，有效地保障了交通运输的畅通和安全，有显著的经济和社会效益。附图说明图1为本专利技术的设备安装状态图。图2为本专利技术的工艺流程图。图3为本专利技术算法的PR曲线和ROC曲线图。图4为本专利技术的消除模板图。图5为本专利技术的保留模板图。具体实施方式以下结合附图和具体情况对本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种桥梁质量检测中的裂缝检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、安装设备：将检测车行驶至桥梁待检测区域上方，并在检测车上安装向下的机械臂，在机械臂下部安装与桥梁待测部位平行的直线轨道，将直线轨道固定在桥墩上，将行走小车安装在直线轨道上，使行走小车沿着直线导轨进行往复运动，行走小车与控制主机相连，将环形LED光源、CCD相机经垂直升降台装在行走小车上方，调整相机镜头与桥梁底面的距离，由控制主机实现行走小车的往复行走及定位；(2)、裂缝图像的采集：启动桥梁检测车，操控机械臂，将行走小车送入桥梁底部待测部位下方，通过垂直升降台，调整CCD相机镜头与桥梁底面的距离，由控制主机控制行走小车，连续地拍摄桥梁底面的图像，，拍摄完一趟后，检测车沿桥梁方向移动一段距离，继续拍摄相邻区域的图像，直至待测部位拍摄完，将采集的图像传给控制主机计算机，完成裂缝图像采集；(3)、裂缝图像预处理：图像预处理包括对图像灰度化、灰度级变换、图像滤波的处理，方法是：图像灰度化：获取的裂缝图像是真彩RGB图像，在检测裂缝过程中，只需要图像的亮度(灰度)值信息，因此，利用灰度处理技术将裂缝图像由真彩RGB图像处理为灰度级图像；图像灰度级变换：通过设定阈值，利用灰度变换方法，将数值低于和高于该阈值的灰度分别压缩至两个区间内，从而实现裂缝图像的平衡光照、减弱背景干扰并增强目标裂缝；图像滤波：图像滤波的作用是滤除图像中噪声对应的波形并尽量保留图像细节特征完整，图像质量对于后续图像检测和分析的可信度以及有效性有直接的影响，利用滤波模板对裂缝图像进行滤波处理；(4)、裂缝图像的鉴别：裂缝图像分割是将裂缝目标和图像背景区分出来，以鉴别裂缝，方法是：a.计算灰度为i的像素的概率；b.设灰度阈值为t，将图像灰度值分为两类C1、C2；c.分别计算C1、C2类出现的概率W1、W2；d.分别计算C1、C2类的均值U1、U2；e.计算C1、C2类间方差D1，2；f.依次选取灰度阈值t，求取出使得方差D1，2最大的灰度阈值t；(5)、裂缝参数的提取：裂缝参数测量包括裂缝细化、毛刺剔除以及宽度计算；1).裂缝细化：裂缝的细化是为了得到骨架脊线，方法是：①对于裂缝图像中的某一点，将消除模板与之匹配，若满足消除模板中的任意一个，则转至下步骤②，否则跳转至下步骤③；②用保留模板与图像匹配：若满足保留模板中的任意一个，则保留该点，否则删除该点；③保留该点，回至步骤①；④不断重复步骤①、②、③，直至对一幅图中所有像素点扫描完毕，转至下步骤⑤；⑤若前一次扫描中，有像素点被删除，表明裂缝未被进一步地细化，则程序回至步骤①，继续执行模板匹配；若没有点被删除，则细化结束后，得到裂缝的骨架图像；2).毛刺剔除：毛刺的剔除首先需要标记节点和端点、分支编码，然后通过设定阈值来滤除，方法是：①标记节点和端点，在细化后的裂缝骨架图中取掩模依次滑过整幅图像，若至少有3个点与掩模的中心点相连，则该中心点即为节点，若只有一个点与中心点连接，则为端点；②分支编码，从节点开始跟踪毛刺直至其端点，然后对各段分支进行编码，并计算毛刺长度LE；③毛刺剔除，设定一个毛刺长度阈值TE，将低于毛刺长度阈值TE的毛刺去除末梢；3).裂缝宽度计算：①对于裂缝骨架图g(x,y)中的任意像素点i，提取两条法线L1和L2；②计算法线L1和L2分别与原裂缝特征图像f(x,y)交点，得到一系列交点(x1,y1)、(x2,y2)，…，(xr,yr)，并构成两个集合A1＝{(xi,yi)|(xi,yi)∈L1}和A2＝{(xi,yi)|(xi,yi)∈L2}；x为裂缝图像像素点在X轴上的投影坐标，y为裂缝图像像素点在Y轴上的投影坐标，f(x,y)为裂缝图像处理后的灰度值，取值范围为0到255；③分别求两个集合中任意两元素的距离，其最大值即为法线与原裂缝特征边缘的交点，分别记为d1和d2；④比较d1和d2的大小，取较大值作为裂缝在点i的宽度d(i)，并存入宽度矩阵W，则W＝[d(1),d(2),…,d(n)]，其中n为裂缝骨架的像素点总数；⑤求宽度矩阵W的最大值，得到桥梁裂缝的真实最大宽度dmax。...

【技术特征摘要】
1.一种桥梁质量检测中的裂缝检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、安装设备：将检测车行驶至桥梁待检测区域上方，并在检测车上安装向下的机械臂，在机械臂下部安装与桥梁待测部位平行的直线轨道，将直线轨道固定在桥墩上，将行走小车安装在直线轨道上，使行走小车沿着直线导轨进行往复运动，行走小车与控制主机相连，将环形LED光源、CCD相机经垂直升降台装在行走小车上方，调整相机镜头与桥梁底面的距离，由控制主机实现行走小车的往复行走及定位；(2)、裂缝图像的采集：启动桥梁检测车，操控机械臂，将行走小车送入桥梁底部待测部位下方，通过垂直升降台，调整CCD相机镜头与桥梁底面的距离，由控制主机控制行走小车，连续地拍摄桥梁底面的图像，，拍摄完一趟后，检测车沿桥梁方向移动一段距离，继续拍摄相邻区域的图像，直至待测部位拍摄完，将采集的图像传给控制主机计算机，完成裂缝图像采集；(3)、裂缝图像预处理：图像预处理包括对图像灰度化、灰度级变换、图像滤波的处理，方法是：图像灰度化：获取的裂缝图像是真彩RGB图像，在检测裂缝过程中，只需要图像的亮度(灰度)值信息，因此，利用灰度处理技术将裂缝图像由真彩RGB图像处理为灰度级图像；图像灰度级变换：通过设定阈值，利用灰度变换方法，将数值低于和高于该阈值的灰度分别压缩至两个区间内，从而实现裂缝图像的平衡光照、减弱背景干扰并增强目标裂缝；图像滤波：图像滤波的作用是滤除图像中噪声对应的波形并尽量保留图像细节特征完整，图像质量对于后续图像检测和分析的可信度以及有效性有直接的影响，利用滤波模板对裂缝图像进行滤波处理；(4)、裂缝图像的鉴别：裂缝图像分割是将裂缝目标和图像背景区分出来，以鉴别裂缝，方法是：a.计算灰度为i的像素的概率；b.设灰度阈值为t，将图像灰度值分为两类C1、C2；c.分别计算C1、C2类出现的概率W1、W2；d.分别计算C1、C2类的均值U1、U2；e.计算C1、C2类间方差D1，2；f.依次选取灰度阈值t，求取出使得方差D1，2最大的灰度阈值t；(5)、裂缝参数的提取：裂缝参数测量包括裂缝细化、毛刺剔除以及宽度计算；1).裂缝细化：裂缝的细化是为了得到骨架脊线，方法是：①对于裂缝图像中的某一点，将消除模板与之匹配，若满足消除模板中的任意一个，则转至下步骤②，否则跳转至下步骤③；②用保留模板与图像匹配：若满足保留模板中的任意一个，则保留该点，否则删除该点；③保留该点，回至步骤①；④不断重复步骤①、②、③，直至对一幅图中所有像素点扫描完毕，转至下步骤⑤；⑤若前一次扫描中，有像素点被删除，表明裂缝未被进一步地细化，则程序回至步骤①，继续执行模板匹配；若没有点被删除，则细化结束后，得到裂缝的骨架图像；2).毛刺剔除：毛刺的剔除首先需要标记节点和端点、分支编码，然后通过设定阈值来滤除，方法是：①标记节点和端点，在细化后的裂缝骨架图中取掩模依次滑过整幅图像，若至少有3个点与掩模的中心点相连，则该中心点即为节点，若只有一个点与中心点连接，则为端点；②分支编码，从节点开始跟踪毛刺直至其端点，然后对各段分支进行编码，并计算毛刺长度LE；③毛刺剔除，设定一个毛刺长度阈值TE，将低于毛刺长度阈值TE的毛刺去除末梢；3).裂缝宽度计算：①对于裂缝骨架图g(x,y)中的任意像素点i，提取两条法线L1和L2；②计算法线L1和L2分别与原裂缝特征图像f(x,y)交点，得到一系列交点(x1,y1)、(x2,y2)，…，(xr,yr)，并构成两个集合A1＝{(xi,yi)|(xi,yi)∈L1}和A2＝{(xi,yi)|(xi,yi)∈L2}；x为裂缝图像像素点在X轴上的投影坐标，y为裂缝图像像素点在Y轴上的投影坐标，f(x,y)为裂缝图像处理后的灰度值，取值范围为0到255；③分别求两个集合中任意两元素的距离，其最大值即为法线与原裂缝特征边缘的交点，分别记为d1和d2；④比较d1和d2的大小，取较大值作为裂缝在点i的宽度d(i)，并存入宽度矩阵W，则W＝[d(1),d(2),…,d(n)]，其中n为裂缝骨架的像素点总数；⑤求宽度矩阵W的最大值，得到桥梁裂缝的真实最大宽度dmax。2.根据权利要求1所述的桥梁质量检测中的裂缝检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)安装设备：将检测车(1)行驶至桥梁(2)待检测区域上方，并在检测车(1)上安装向下的机械臂(3)，在机械臂(3)下部安装与桥梁待测部位(10)平行的直线轨道(5)，将直线轨道(5)固定在桥墩(4)上，将行走小车(8)安装在直线轨道(5)上，使行走小车(8)沿着直线导轨(5)进行往复运动，行走小车(8)与控制主机相连，将环形LED光源(7)、CCD相机(6)经垂直升降台(9)装在行走小车(8)上方，调整相机镜头与桥梁底面的距离，由控制主机实现行走小车的往复行走及定位；将桥梁检测车行驶至待测区域上方，活动平衡重推出，支撑轮下降，工作装置起升，工作装置伸到桥外，工作平台下放，滑动桁架下降，工作平台向桥内回转，内平台伸出；清除平台装配面的污物，将直线导轨平稳放在平台上，锁装配螺丝确认螺栓孔是否吻合，使用侧向固定螺丝，确定直线轨道5位置，锁装配螺丝确认螺栓孔是否吻合，并将导轨底部基准面固定于工作平台，依据上述步骤安装其余配对直线轨道；将行走小车轻轻放置在直线轨道滑块上，不完全锁紧安装螺栓，通过止动螺丝将直线导轨滑块的基准侧与行走小车侧面基准面接触，使行走小车定位，全锁紧基准侧和从动侧的装配螺栓，完成安装；伺服电机控制行走小车沿着直线导轨进行往复运动，通过MODBUS连接到控制主机；将环形LED光源安装在CCD相机镜头底部，再将安装有环形LED光源的CCD相机固定在行走小车上方；通过垂直升降台调整相机镜头与桥梁底面的距离，使相机与桥梁底面的距离控制在180-220mm；控制主机放置在控制柜，一方面通过MODBUS连接到伺服电机，从而控制电机参数调节、电机转速设定、电机速度获取、位置脉冲获取，最终实现行走小车定位控制；另外一方面通过以太网接口连接到CCD相机，实现图像的裂缝图像的采集；(2)裂缝图像的采集：a.启动桥梁检测车；b.操控机械臂，将行走小车送入桥梁底部指定位置；c.通过垂直升降台在垂直方向的运动，调整相机镜头与桥梁底面的距离，使相机与桥梁底面的距离控制在180-220mm；d.通过控制主机设置行走小车在直线导轨行走的速度、停顿时间与方向，保证相机顺利连续地拍摄桥梁底面图像；e.扫描完一趟后，桥梁检测车带着机械臂沿桥梁方向移动110mm，小车反向行走，继续拍摄相邻区域的图像，直到扫描整个行程；f.拍摄完成，将采集的图像经以太网接口传给计算机，由此完成裂缝图像采集；采集到的图像为真彩RGB图像，采用JPG格式，为后续图像处理与分析提供原始数据；(3)、裂缝图像预处理：裂缝与背景在图像中通常具备一定的区分度，但由于影像设备、外部环境以及桥面复杂的纹理，往往不能从中直接分离出目标裂缝，因此需对图像做一系列处理，应用图像检测算法，以实现裂缝特征的提取，整个裂缝图像处理包括图像预处理、分割、识别和分析；其中图像预处理作为目标检...

【专利技术属性】
技术研发人员：段明义，卢印举，魏柯，苏玉，杨金川，
申请(专利权)人：郑州工程技术学院，
类型：发明
国别省市：河南,41