高架混凝土结构的远程供暖系统和主动红外热像仪检测技术.pdf

第 1 页，共 12 页 高架混凝土结构的远程供暖系统和主动红外热像仪检测 技术 Koichi Kurita a, , Michiaki Oyado b, Hisashi Tanaka b, Seiichi Tottori c a Department of Electrical Engineering, Kochi National College of Technology, 200-1 Monobe-Otsu, Nankoku, Kochi 783-8508, Japan b Railway Technical Research Institute, 2-8-38 Hikari-cho, Kokubunji-shi, Tokyo 185-8540, Japan c JR Soken Engineering Co., Ltd., 1-39-23 Hikari-cho, Kokubunji-shi, Tokyo 185-0034, Japan 关键字：红外热像 隐藏的缺陷 非破坏性检测 高架混凝土结构 土木工程 摘要：通常，高架混凝土结构的检测需要用到脚手架或者高空卡车云梯车。在 这项研究中，钢筋混凝土建造的高架铁路结构用到了主动红外热像进行检测。检测 区域相当于半块中型板，占地面积 16.8 平方米；进行一次检测大约需要 15 分钟。 远程供热系统由一个 6 千瓦的风冷式氙弧灯和一个扫描仪组成，它用于检测高架混 凝土结构中隐藏的缺陷，而不需要使用脚手架和云梯车。热影像的产生和扫描光束 的发射是同时进行的。 高对比度的红外热像图像是通过简单的图像处理程序获得的。 1.介绍介绍 民用以及铁路基础设施的维护需要廉价而有效的检测技术。对于钢筋混凝土结 构的检测，我们使用的是像肉眼观察和锤击法等传统的方法。通过锤击法而不使用 其他检测设备，检测员只能检测到深度在 50mm 以内的隐藏缺陷。然而，雇用检测 员的费用通常很高。另外，在进行高架混凝土结构检测时还必须用到脚手架或者云 梯车。最后，通过锤击实验检测到的数据和结论都是主观的，并且很大程度上要依 赖与检测人员的技术，这也是该方法的一个这要缺点。目前，其他的一些先进的无 损检测法都运用于钢筋混凝土桥梁，例如雷达1,2、超声波2以及主动红外热像仪 等。 被动红外热像广泛应用于高架混凝土结构的缺陷探测。这项技术已经成功地运 用于一些基础设施中，像建筑外壳缺陷的鉴定6，混凝土屋顶的无损检测7，混凝 土桥面分层的评价8，烟囱隐藏缺陷的检查等9。通过被动红外热像技术的使用， 我们可以只用红外摄像机就能检测出混凝土结构中的缺陷。然而，由于这项技术要 求阳光直射或是空气温度升高，其对天气状况的依赖性很大，它不能够在阴天或是 雨天使用。 Corresponding author.Tel./fax:[phone]. E-mail address:kuritaee.kochi-ct.ac.jp (K.Kurita). 第 2 页，共 12 页 在钢筋混凝土的情况下，我们只需要在一定深度范围内检测，对于钢筋混凝土 桥我们假定为 30mm。因此，我们设法确定用主动红外热像法，在这样的钢筋混凝 土中孔洞和分层是否能被检测到。近年来，主动红外热像已经成功地鉴别出了室内 试验式样中的缺陷，而在实际的混凝土桥梁中也得到了同样的结果3，4。但是， 它还很少用于检测民用建筑结构，尤其是高架混凝土结构。 在这项研究中，我们探讨通过主动红外热像对高架混凝土铁路结构进行检查。 为此， 我们开发了远程供暖系统， 它由一个 6 千瓦风冷式氙弧灯和一个扫描仪组成。 这个远程供暖系统也用于检测一些不易进入其内部结构的非典型的情况，像离地面 几米以上的高架结构。我们的方法是用从氙弧灯发射出的扫描光束为式样加热，如 图 1 所示。因此，我们可以把扫描电子束光点照射的式样考虑成在它的每个地方用 脉冲进行加热。 通常， 脉冲热像理论包括短暂地加热式样和记录其表面温度的降低。 当最初的热脉冲加完后，式样的温度会迅速地变化，因为外表的热量渗透到了式样 的内部。脉冲热的计量是在实验室对混凝土式样的模拟孔洞的实验测得的18，并 且它与有裂缝区域和完整区域达到最高温度的时刻有关。在初步实验中，我们利用 热脉冲定量方法也探测到模拟混凝土试件一定深度（10，20 和 30 毫米）的缺陷。 然而,在实际户外混凝土结构中,却很难执行这样的定量脉冲法，因为实际调查的裂 缝形状太复杂且不规则的。因此，在这项研究中我们的目标对钢筋混凝土一定深度 的缺陷进行定性分析，及在实际高架混凝土结构中的基础混凝土和纤维增强修补砂 浆之间的分层的定性分析，并且在这个过程中都不会用到脚手架和云梯车。 2.实验实验 2.1. 检测设备 远程供暖系统包括一个 6 千瓦的风冷式氙弧灯，一个扫描仪系统和一个扫描控 制器。我们选择了一个氙弧灯作为加热能源，是因为它的聚焦性能很好（不考虑其 激光照射系统） 。通过使用一个双曲面的镜子的方法可以使氙弧灯的光线变得平行。 距离灯 10 米远的光束的功率为 5 kW/m2。平行光束的直径为 280 毫米，辐射半值 角是 2mrad。该光束点在检查对象表面扫描的速度为 1 米/秒。 红外摄像机采用了一个最大帧速率为 1.5 赫兹的冷却汞-镉-碲探测器和 255 239 像素的焦平面。它能检测到从混凝土结构表面发射出的波长范围为 8 到 12 微 米的辐射。在 30 摄氏度时其温度分辨率为 0.05K。红外线摄像机的水平和垂直视野 均为 21.5。在我们的检查中使用的红外摄像机不能记录连续不断的红外图像。因 第 3 页，共 12 页 而每隔 10 秒要进行手动记录红外图像，以调节摄像机的图像采集时间。图 1 显示 了供暖系统的组成部件，图 2 显示了远程供暖系统的照片。 2.2. 检查对象检查对象 我们选择三块钢筋混凝土铁路桥弯曲中型板（甲，乙，和丙）作为检测对象。每个板的面 积是 33.5 平方米（长：7.1 米;宽：4.72 米） 。每块钢筋混凝土板标准的保护深度约为 30 毫米。 先前的锤击试验清楚地表明，检查对象的表面有缺陷，并且也已经用现有的材料修复了。我们 的检查范围相当于板的一半， 也就是说面积为 16.8 平方米， 红外照相机能拍摄到该面积的一半。 进行了单次检测。因为这些板位于没有阳光直射的阴影区，故不能使用传统的被动式红外热成 像。图 3 显示了一个已检测的板及实验设备的横截面。 图 4 则为现场实验照片。 图 1 高架铁路桥检测的测量组成 图 2 远程供暖系统 第 4 页，共 12 页 图 4 现场实验 2.3. 检测条件检测条件 我们进行了检测的时间为上午 8:20 和上 午 9:40， 且要求气温为 23的阴天， 湿度 84 ，平均风速 3.3m/s。在这种条件下一般不 可能使用传统的被动式红外热像进行这种检 查。红外照相机的图像大小为 255239 像 素，能在距离摄像机 10 米的地方产生一个 14.9mm15.9mm 的检测区。每板的照射时 间为 950 秒，氙辐照在每块板上共产生了约 16.7 千焦耳/平方米能量。根据以往的锤打考 验，我们期望能找出在钢筋混凝土保护深度 下的孔洞缺陷，以及混凝土和纤维增强修补 砂浆之间的分层。照射之前先做一个单一的红外图像，作为与后来的被动红外图像 比较一个参照点。照射期间隔 10 秒观察一张红外图像，一共有 95 张，照射之后 10 秒再观察一个红外图像。 2.4. 数据分析数据分析 高架结构的非破坏性评估需要一个积极的计划。根据所使用的远程供热法和热 图 3 实验板及设备横截面 第 5 页，共 12 页 图 5 氙弧灯照射前的被动红外图像 像仪测量时间的类型对这项计划进行分类15-17。 根据我们的方法，辐射和热像生成是同时进行的，如图 1 所示。这可以加快操 作的速度。在传统的有效方案中，扫描照射后再观察的红外图像，因为扫描波束所 造成的红外图像高温热点的存在被认为是一种干扰。然而，由于是用红外照相机直 接观察到热激发引起的热点，所以红外图像能够显示扫描波束所引起的高温热点。 为了消除这一热点，我们的红外图像数据需用简单的图像处理程序处理。 1各个热影像的平均温度 Tavi的计算： yx i px i yxT N av , ),( 1 T （1） 2各个热影像的原始数据 Ti(x,y)与平均温度 Tavi的温差 TDi(x,y)的计算： ii TavyxTyxTD),(),( i （2） 3所有温差的总和 ST(x,y): n i i yxTDyST 1 ),(), x( （3） 在这项研究中，热图像产生和辐射同时进行的。因此，当扫描光束加热的时候， 就获得了所有结构的信息。最后一个结构数 n 为 95。 4 通过多次试验， 计算出ST(x,y)的结果与给定的系数c （1） 就可以确定ST(x,y) 的标准差以及 Ti(x,y)标准差的平均值。 5温差总和加上一个 20的补 偿温度就得到了虚拟温度 PT(x,y)： 20),(),(PTcyxSTyx （4） 一个偏移值对显示热图像是必 要的。 20的补偿值也并不是实际存 在的。 第 6 页，共 12 页 图 6 板 a 在照射时的红外图像 图 8 板（A）虚拟温度红外图像 图 9 虚拟温度款展区及板 A 可见扩展面 （HD：隐藏缺陷，DR：修复区缺陷） 图 7 板 a 在照射 10s 后的红外图像 3. 实验结果与讨论 图 5 是中板（a）在氙弧灯照射前获得的被动红外图像。该图像显示了一些不 明确的高温区，我们认为是已经修复的部分。除了这些，没有发现任何隐藏的缺陷。 图 6 是氙弧灯照射时的一个红外图像。在右上角可以观察到扫描波束引起的高温热 斑。一些修补过的部分也清晰可见，但是仍然观察不到隐藏的缺陷。图 7 则是在照 射 10s 后的红外图，除了一些修补过的部分部分外，还能模糊地看到那些隐藏的缺 陷。 图 8 显示的是在 2.4 中介绍的在图像处理程序中观察到的虚拟温度的红外图像。 950 秒钟刚好观察到 95 个红外图像。图 9 显示的是在图 8 中的虚拟温度红外图像 第 7 页，共 12 页 图 10 照射前板 B 的被动红外图像 的扩张面和板(A) 的可见扩张平面。虚拟温度红外图像的修复部位高温区和隐藏缺 陷 (图9的HD)比图5所示的被动图像或图7所示的照射后红外图像看起来更清晰。 在这项研究中，该图像处理程序对获得高对比度的红外线图像非常有效。值得注意 的是，即使是修复区的缺陷（图 9DR） ，同样也能检测到，如图 9 所示。 （它可能是 由于在修复时处理不当造成的。 ） 对虚拟温度分布的分析， 我们可以得到一些关于钢 筋混凝土隐藏缺陷的有用的信息。由于没有对缺陷进行运破坏性测试的研究，因而 我们不能准确地了解它们的深度和本质。但是从先前的锤击测试中，我们可以推测 这些缺陷其实是钢筋混凝土保护深度的孔洞以及混凝土和作为修补材料的纤维增强 砂浆间的分层。 我们用类似的检测设备对中间板（B）进行了检测。图 10 显示的是板(B)进行 照射的被动红外图像。图 11 则是板（B）照射 10 秒后的主动红外图像结果。高温 区应该是已经修复的部分，而且没有观察到隐藏缺陷。图 12 所示的是虚拟温度红 外图像结果。图 13 表示了图 12 中的虚拟温度红外图像的扩展区域，以及板（B） 的可见扩大图。一些修复区和隐藏缺陷（图 13 的 HD）看起来要比图 10 和图 11 中 的更清晰。 图 11 照射后 10s 板 B 的红外图像 第 8 页，共 12 页 图 14 是板（C）进行照射前的被动红外图像结果。图上可以观察到一些模糊的 高温区，我们认为这是修复部分。图 15 显示了板(C)照射 10 秒钟后获得的红外图 像。可以模糊地看到一些修补的部分和隐藏缺陷。图 16 和图 17 分别显示了板（C） 的虚拟温度红外图像和其扩展面与板（C）的可视扩大图像。这样，就可以清楚地 观察到修复了的区域和隐藏的缺陷（图 17 的 HD） 。 图 12 板 B 的虚拟温度红外图像 图 13 虚拟温度扩展区(左)，板 B 可见扩展面（HD：隐藏缺陷） 图 15 照射后 10s 板 C 的红外图像 第 9 页，共 12 页 正如预期的那样，在虚拟温度红外图像上观察由于隐藏缺陷和修复区域所形成 的高温区比在被动红外图像或者进行照射后得出的红外图像上观察更清晰。 为了混凝土结构功能的维护，对温度分布进行分析是很重要的。另外，我们想 图 16 板 C 的虚拟温度红外图像 图 17 板 C 的虚拟温度扩展区(左)及可见扩展面（右） （HD：隐藏缺陷） 第 10 页，共 12 页 强调的是缺陷确实是存在的，并且了解它们是如何随时间变化的也是很重要的。了 解这些对耐久性更好的混凝土结构的建筑物会很有用。用主动热法与远程供热系统 对从高架混凝土结构的隐藏缺陷观察到的时间变化进行定量分析，可以得到一些对 维修管理计划有用的信息。除了它的功能以外，它还有个优点就是不需要使用到脚 手架和云梯车。 4.结论结论 在本研究中，我们用主动红外热像仪的技术对高架钢筋混凝土结构进行了实验 检测。研究可以概括如下： （1） 我们发明了一种远程供热系统，它由一个 6 千瓦风冷式氙弧灯和扫描系 统组成。我们在不使用云梯车或脚手架的条件下检查了三个高架钢筋混 凝土桥梁的弯曲板。结果表明，我们的方法在进行高架结构检查方面比 传统的被动红外线热法更有效。 （2） 新一代的热图像和辐照同时进行的，从而改善了对缺陷的检测。我们证 实了所先前提出的简单的图像处理程序能够高效地确定在混凝土和修复 区域内否存在有缺陷。 尽管有许多进行无损检测的方法都不需要身体接触，但其中几乎没有一种可用 于远程探测。我们提出的采用主动红外热像仪的技术，就有可能完全远程探测离地 面几米以上的高架混凝土结构中的缺陷。 鸣谢鸣谢 编者非常感激三菱重工有限公司的冈井隆先生在整个研究过程中的帮助，没有 他这项研究也许就不能进行下去。一个部分的工作还得到了日本建设机械化协会得 大力支持，我们向他们表示感谢。 参考书目参考书目 1 M. Scott, A. Rezaizadeh, A. Delahaza, C.G. Santos, M. Moore, B. Graybeal, G. 第 11 页，共 12 页 Washer, A comparison of nondestructive evaluation methods for bridge deck assessment, NDT one inspection was carried out that took about 15 min. A remote heating system consist- ing of a 6-kW air-cooled xenon arc lamp and a scanner system was developed to detect hidden defects in elevated concrete structures without the need for an aerial truck or scaffolding. The generation of a ther- mal image and irradiation are carried out simultaneously by the beam scanning. High-contrast infrared thermal images can be obtained by the simple image processing procedure that is proposed. ? 2009 Elsevier B.V. All rights reserved. 1. Introduction The maintenance of civil and railway infrastructure requires low-cost and effective inspection techniques. For the inspection of reinforced concrete structures, conventional methods such as vi- sual checking and hammering tests are used. With a hammering test, an inspector can only detect hidden defects no deeper than 50 mm without the need for inspection equipment. The cost of employing an inspector, however, is generally quite high. Further- more, it is necessary to use scaffolding or an aerial truck to conduct an inspection of elevated concrete structures. Finally, the data and diagnosis obtained by a hammering test is subjective and strongly dependent on the inspectors skill a major disadvantage. Cur- rently, other non-destructive state-of-the-art testing methods such as radar 1,2 and ultrasonic 2, and active thermography 35 are being applied to reinforced concrete bridges. Passive infrared thermography has mostly been used to detect defects in elevated concrete structures. This technique has been successfully applied to the study of several infrastructures, e.g., the identifi cation of building enclosure defects 6, non-destructive testing of concrete roofs 7, evaluation of delamination in concrete bridge decks 8, and inspection of hidden imperfections in smoke- stacks 9. By using passive infrared thermography, we can inspect defects in a concrete structure using only an infrared camera. This method, however, strongly depends on weather conditions since it requires the presence of sunlight or an increase in air temperature. It cannot be used, then, when it is overcast or raining. In the case of reinforced concrete, our interest is in the detection of defects at the depth of protection, which this study posits at about 30 mm for a reinforced concrete railway bridge. We there- fore seek to determine whether voids and delaminations in such reinforced concrete can be detected through the use of active infra- red thermography. In recent years, active infrared thermography has been successfully employed to identify defects in laboratory test specimens 1015 as well as in actual concrete bridges 3,4. It has been rarely used, however, to examine actual civil structures, particularly elevated concrete structures. In this study, we investigate the inspection of elevated rein- forced concrete railway structures by means of active infrared thermography. To this end we developed a remote heating system consisting of a 6-kW air-cooled xenon arc lamp and a scanner sys- tem. This remote heating system also facilitates inspections in atypical circumstances in which structures are not easily accessi- ble, e.g., an elevated structure that is just a few meters above the ground. Our method employs a scanning light beam from a xenon 1350-4495/$ - see front matter ? 2009 Elsevier B.V. All rights reserved. doi:10.1016/j.infrared.2009.07.010 * Corresponding author. Tel./fax: [phone]. E-mail address: kuritaee.kochi-ct.ac.jp (K. Kurita). Infrared Physics W: 4.72 m). The typical depth of protection for reinforced concrete was approximately 30 mm in each slab. Previous hammering tests had clearly revealed that the object of inspection had defects near the surface, and had also been repaired with locally available materials. Our inspection area cor- responded to half of the middle slab, i.e., an area of 16.8 m2, and the infrared camera covered half of that area. A single inspection was carried out. Because these slabs were in shadow areas where direct sunlight does not reach, the conventional passive infrared thermography technique could not be applied. Fig. 3 shows a cross-section view of the inspected slab with the experimental set- up. Fig. 4 shows an on-site photograph taken as the experiment was being conducted. 2.3. Inspection conditions Our inspection was carried out between 8:20 AM and 9:40 AM in overcast conditions with a temperature of 23 ?C, a relative humidity of 84%, and an average wind speed of 3.3 m/s. In such conditions it would not normally be possible to conduct such an inspection using conventional passive infrared thermography. The infrared camera had 255 horizontal by 239 vertical pixels, yielding a detection area of one pixel of 14.9 mm (H) ? 15.9 mm (V) at a distance of 10 m from the camera. The irradiation time for each slab was 950 s, yielding a total of approximately 16.7 kJ/ m2irradiation energy per slab emitted by the xenon beam. Based on previous hammering tests, we expected to fi nd defects that were voids at the depth of protection for reinforced concrete, and delaminations between the concrete and the fi ber-reinforced mor- tar used as a repair material. A single infrared image was observed before irradiation, to serve as a point of reference for comparison with later passive infrared images. A total of 95 infrared images were observed at 10-s intervals during irradiation, followed by one infrared image that was observed 10 s after irradiation. 2.4. Data analysis An active scheme can be employed for the non-destructive eval- uation of elevated structures. This scheme is classifi ed on the basisFig. 1. Measurement scheme for detecting defects in an elevated railway bridge. Fig. 2. Photograph of the remote heating system consisting of a 6-kW air-cooled xenon arc lamp and a scanning system. K. Kurita et al./Infrared Physics y Tix;y;1 where i is the running index of the frame number, Ti(x, y) is the current frame at the running index i, and Npxis the total number of pixels in the frame. 2. The temperature difference TDi(x, y) between the raw data Ti(x, y) and the averaged temperature Taviwas calculated for each thermal image: TDix;y Tix;y ? Tavi:2 3. The summation frame of the difference data of each thermal image, ST(x, y), was calculated on a pixel to pixel basis: STx;y X n i1 TDix;y:3 In this study, the generation of the thermal image and irradia- tion were carried out simultaneously. Therefore, all the frames we considered were obtained during heating by beam scanning. The end of frame number n is 95. 4. The product of ST(x, y) and a given coeffi cient c (1) was calcu- lated in order to match the standard deviation value of ST(x, y) with the averaged value of the standard deviation of Ti(x, y) through a process of trial and error. 5. Pseudo-temperature data PT(x, y) was calculated by adding an offset value of 20 ?C to the adjusted summation of the differ- ence data: PTx;y STx;y ? c 20:4 An offset value is necessary in order to display the thermal image. The value of 20 ?C is not meant physically. Fig. 3. Cross-section view of the inspected slab with the experimental setup. Fig. 4. Photograph of the experimental situation. 210K. Kurita et al./Infrared Physics & Technology 52 (2009) 208213 3. Results of experiment and discussion Fig. 5 shows a passive infrared image of the middle slab (A) ob- tained before irradiation by the xenon arc lamp. The image shows some unclear high-temperature areas which we deemed to be por- tions that had been repaired. Apart from these, no hidden defects were observed. Fig. 6 shows an infrared image obtained during irradiation by the xenon arc lamp. The high-temperature hot spot created by the scanning beam can be observed in the top right cor- ner. Some repaired of the portions have become clearer, but hidden defects are still not observable. Fig. 7 shows the infrared image ob- tained 10 s after irradiation. In addition to some repaired portions, hidden defects can now be observed, though they remain indis- tinct. Fig. 8 shows the infrared image of the pseudo-temperature data obtained from the image processing procedure explained in Section 2.4. Ninety-fi ve infrared images were obtained during irra- diation for exactly 950 s. Fig. 9 shows the expansion plane of the pseudo-temperature infrared image shown in Fig. 8, and the expansion plane of the visible image of slab (A). The high-temper- ature areas formed by the repaired areas and hidden defects (HD in Fig. 9) can be observed more clearly in the pseudo-temperature infrared im