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摘要：混凝土结构由于其价格低廉、取材方便、外观可塑性强、力学性能优越且易于养护的特点，早已成为业内使用最为广泛的建筑材料。然而，大量调研结果显示，大部分混凝土桥梁都是带裂缝工作的，裂缝是桥梁建设中常见的病害，小裂缝一般对结构影响不大，能够允许其存在，而大裂缝将间接甚至直接影响结构的使用寿命和安全性能。我国规范已经针对裂缝问题给出一定的限制，以保证混凝土结构正常使用。近年来，我国的交通事业发展迅猛，全国各地兴建了许许多多的钢筋混凝土桥梁。然而桥梁的修建和使用过程中，由于混凝土结构的裂缝问题导致桥梁出现安全隐患甚至垮塌的事故早已不是新闻。桥梁结构开裂一直是混凝土结构的常见病害。
关键词：桥梁裂缝；数字图像处理；裂缝检测系统
在诸多桥梁病害中，桥梁裂缝是一种危及桥梁安全但却较难计测的一种破损状态。目前对此类病害的检测多停留在人工作业阶段，通常使用近距离的检测仪器将裂纹放大后对宽度进行检测，裂纹的长度则是靠不精确的测量或者估算得到，这种方法需要检测人员借助桥梁检测车或者搭架进行，因此工作强度大、检测费用高昂且对人员安全要求很高。近些年来，随着科学技术的进步以及计算机数据处理能力、速度、容量等性能的提高和数字摄像技术的发展，数字图像处理技术已广泛用于办公自动化、工业机器人、地理数据处理以及医学等相关领域。在工业工程方面已成功应用于检测构件表面变形及损伤、叶片面积以及构件受复杂应力的研究。鉴于国内当前桥梁检测技术的不足以及数字图像技术的优势，开展基于图像处理技术的桥梁裂缝自动识别技术的研究，对保障桥梁运营安全、降低检测成本、推动我国交通事业的快速发展具有重要的意义。
本文针对桥梁裂缝病害的定期检测任务，综合运用图像采集技术、图像识别技术以及图像信号分析技术，研究开发出了一种适用于较远距离的、操作简单的、快速且准确的桥梁裂缝快速检测系统。
1数字图像处理的主要特点
1.1图像质量稳定
传统的模拟图像因分辨率的不同会造成图像质量的变化，在存储和复制等操作过程中，有可能会因影响图像本身的一些操作造成图像质量降低，因此图像质量稳定性能差；而如果图像经过准确的数字化之后，就可以在进行任何与图像相关的操作，都不会改变图像质量，提高了图像质量的稳定程度。
1.2图像分辨率高
当前针对模拟图像的数字化转换技术已经逐渐成熟，针对模拟图像高精度数字化的设备也在市场上逐渐推广使用，通过该设备能够将任何一幅模拟图像转换为数组，最先进的扫描仪已经可以将单个像素的灰度区分为16个区间甚至更精细，因此目前数字化的精度已经能够满足商业需求和各领域的应用需求。影响数字图像精度的主要是单个像素的位数，位数越多，也就意味着单个像素的细分程度越高，相对应的计算数组也就越多，而对计算机而言，数组的多少并不影响其数字化计算程序的运行步骤，因此从理论上讲，数字图像的精度是可以无限提高的，且对设备的要求并不会出现质的提高，这从经济学角度奠定了高精度数字图像的推广价值。而传统的模拟图像质量提高方法主要是通过复杂的精度等级提高来实现，所要更改的是数量级的变化，因此对设备的要求也会出现大幅的提高，难以在实际应用中获得认可。
1.3应用范围广
这里所指的应用范围不是针对数字图像处理设备而言，单纯的指可数字化的模拟图像范围，从可见光的各类图像到不可见的长、短波图像，都可以是数字化技术的应用对象，如X射线、超声波信号图像以及远红外射线图像等都可以进行数字化；从数字化图像的显示规模来看，由于其精度可以无限提升，因此其反映的图像可以是视野极其广阔的太空图片、航空图片以及大面积的图像压缩，也可以是显微镜下的高精度图像扩放，从光学显微镜到电镜下的图像。综上可以看出，数字图像处理技术的应用对象非常广泛，通过将模拟图像的信息（即灰度信息）进行分级后数字编码，然后将数字编码进行精准排列和色彩校准，就可以完美的再现模拟图像信息，并获得高精度的分辨率和稳定的输出质量，目前已知的所有图像都可以通过数字化技术来进行处理。
1.4图像处理自由度高
图像的处理主要是通过像质改善、图像分析和图像重建三个步骤来改善图像的质量，三个步骤相互独立且内部包涵复杂的细节处理。如果单纯利用光学手段对图像进行处理，那么由于光的线性特征将导致图像的处理只能进行线性计算，因此其处理手段有限，处理效果和可操作范围都存在局限性；而数字图像处理则不受线性约束，任何的线性和非线性处理都可以非常顺利的实现，且非线性操作能够通过内置的数据分析系统来事先编制非线性轨道，从而对图像信息进行精准的操作。
2裂缝检测系统
裂缝检测系统采用高清面阵相机在特定的机械装置上往复运动，对梁体下表面关键区域进行扫描，采集图像，运用图像处理算法检测裂缝。系统主要由图像采集单元、走行机构单元和图像处理单元组成，见图1。
图1 裂缝检测系统的组成
在静载弯曲试验过程中，第1加载循环的1.00级持荷阶段和第2加载循环的1.20级持荷阶段，需要对梁体下缘底面和下缘侧面进行裂缝检测。走行机构单元搭载图像采集单元，通过脉冲计数发送图像采集触发信号，对梁体关键区域进行扫描，将扫描图像及图像的空间坐标传输至图像处理单元，检测裂缝并提取该幅图像的空间坐标。图像处理单元将检测到的裂缝坐标传输到走行机构单元进行自动定位，由人工对该处裂缝进行复核。在裂缝检测过程中，为保证检测结果的实时性、准确性，裂缝检测算法成为整个流程中的核心单元。
3结束语
根据桥梁裂缝的特点，本文采用数学图像处理技术测量裂缝的长度和宽度等相关信息，相较于传统的人工目测法，不仅可以避免人的主观误差，增加测量的精度，而且还可以避免因恶劣的测量环境所导致的工作危险和高强度的劳动，提高测量的效率、节约成本，可满足一般桥梁裂缝测量的实际要求。在实验中发现测量微小裂缝宽度参数时，精确度存在不足，还有待进一步的改进。
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论文作者:季超
论文发表刊物:《防护工程》2017年第23期
论文发表时间:2018/1/5
标签：图像论文; 裂缝论文; 图像处理论文; 桥梁论文; 数字论文; 技术论文; 测量论文; 《防护工程》2017年第23期论文;