【52监测网】第194期 基于图像识别的桥梁检测新技术
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52监测网专家报告分享-第194期 《基于图像识别的桥梁检测新技术》 赵煜 旧桥检测与加固技术交通行业重点实验室 长安大学结构智能检测技术研究所 目录 一、研究背景 二、图像法测试原理 三、图像法在变形测试中的应用 四、图像法在外观检测中的应用 五、国内重大工程 六、结论 内容介绍 一、研究背景 • 根据交通运输公报，截止2020年底，中国公路桥梁91.28万座6628.55万延米，比上年末分别增加3.45万座、565.10万延米； • 中国桥梁创造多项世界第一，世界上最大跨径的梁桥、拱桥、斜拉桥均位于中国。 • 与其同时，我国四、五类桥梁 (危桥) 占比17%左右，经常出现桥梁垮塌事故，对交通安全构成威胁：如何提高桥梁的安全和耐久，是摆在我们面前的重要问题。
➢ 针对桥梁荷载试验与外观检测中的“痛点”开展研究； ➢ 四大技术领域取得突破（应变、变形、外观缺陷、预应力）； ➢ 技术指标远高于同类产品，部分填补国内外空白； ➢ 成果经过多个国家重大工程项目验证；
二、图像法测试原理 ➢ 基本原理 随着机器视觉的兴起，其与桥梁检测、无人驾驶、医学诊断等领域的碰撞产生了诸多新思路、新方法。基于图像法的桥梁检测有着低成本、高精度、非接触等优点。极大的节省了人力物力，提升了整体检测效率。 图像法检测是利用图像处理与模式识别等领域的理论和方法，检测出图像中存在的目标对象，确定这些目标对象的语义类别，并标定出目标对象在图像中的位置或识别其特征。
通过各种视觉传感器采集数据并通过有线和无线传输的方式送至算法端，软件算法部分则在完成了相机标定后通过内置各种算法对数据进行处理，从而实现对桥梁的检测任务。
➢ 结构变形测试原理 • 首先将工业相机固定在静止参考点处，调节好相机的参数和图像采集频率，瞄准目标进行采集； • 然后将采集到的图像经数据线实时传输到计算机上。经由计算机视觉算法，对图像进行分析处理，最终得到桥梁变形的实时曲线。
➢ 结构外观缺陷检测原理 • 通过硬件设备采集桥梁局部图像进行分析，根据裂缝图像与其余部分的特征互异性来识别裂缝特征。 • 裂缝检测算法：对相机进行标定，可使用平滑滤波法滤除图像中的噪声，用边缘检测算法识辨裂缝轮廓，然后拟合出裂缝边缘线，以计算裂缝的周长、面积和宽度。 • 基于图像法的桥梁裂缝识别，主要有阈值分割识别法、边缘检测识别法、种子游走识别法、基于频域的桥梁裂缝识别法、基于卷积神经网络的识别法等。
三、图像法在变形测试中的应用 ➢ 远距离结构静动态挠度测试系统 • 基于图像技术，采用高精度图像采集器、高性能变焦长焦镜头及自动云台，可实现远距离高质量成像。经过处理得到待测目标的静、动态位移以及实时动态曲线。 • 应用于桥梁荷载试验，实现结构二维相对变形的高精度测试，还可实现桥梁结构冲击系数、基频及阻尼比测试。
➢ 结构变形实时动态测试新技术 • 基于桥梁特征点图像的高精度处理，构建了桥梁实时动态变形的图像信息处理模型和算法； • 研究视觉成像摄像机的畸变校正模型和算法，不断提高识别精度和稳定性； • 研究了大型桥梁及结构二维变形实时动态测试系统样机，首次成功应用于沪通长江大桥塔梁同步施工的主塔变位实时动态监测。
➢ 测试及工程应用  四、图像法在结构外观检测中的应用 ➢ 沪苏通长江大桥塔梁同步变形监测
➢ 结构表面缺陷及服役状况巡检新技术 • 突破裂缝识别核心技术，包括裂缝边缘检测、阈值分割、图像噪声处理、裂缝链接等精细化处理及算法； • 基于图像识别及深度学习技术，实现桥梁及结构外观损伤的远距离、自动扫描、裂缝群识别和数字化重构。结合桥梁及结构BIM全息模型和智能养护管理系统，实现桥梁及结构外观损伤的自动检测、分析及评估，有效解决了高桥墩、桥塔以及其他不可及部位外观损伤难以检测的难题。
➢ 主要成果 基于无人机平台和固定式平台，首次提出和探索结构外观检测的自动扫描、图像拼接、图像识别和数字化重构研究思路，获得2017年全国桥梁技术及产品创新大赛一等奖，2019年、2020年分别在沪通长江大桥、苏通长江大桥成功应用。 五、国内重大工程 • 各类技术在国内数百座典型桥梁工程成功应用
六、总结 • 针对桥梁荷载试验、长期监测与外观检测中的疑难问题，重点开展了基于图像法的结构实时动态变形的高精度测试、混凝土表面裂缝检测等专用技术及仪器研发等。 • 研发了用于桥梁荷载试验的远距离桥梁挠度仪，具有测试精度高（0.1mm/100m）、距离远 （>1000m)）、免靶标（图像选点）多点动态的技术特征，各项指标远高于国内同类产品。 • 研发了基于无人机平台的桥梁外观检测系统，实现混凝土表面损伤的智能化检测，具有自动扫描、图像拼接、裂缝与损伤识别数字化重构等技术特征，解决了桥梁不可及部位的外观检测难题。
《基于图像识别的桥梁检测新技术》 赵煜 旧桥检测与加固技术交通行业重点实验室 长安大学结构智能检测技术研究所 注：本内容仅供个人研学交流，版权归原作者所有 |
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