图像分析技术在混凝土桥梁裂缝识别与计算中的应用.pdf

BRI DGE AND TUNNEL C0NS TRUCTI ON AND M ACHI NERY 文 章 编 号 ： 1 0 0 0 0 3 3 X( 2 0 1 5 ) 1 1 - 0 0 7 9 0 5 0 图像分析技术在混凝土桥梁裂缝识别与 计算 中的应用 王 道峰 ， 周 传 林 ( 南京交通 职业 技术 学院 建筑工程学 院， 江苏 南京2 1 1 1 8 8 ) 摘 要 ： 针 对 混凝 土桥 梁裂缝 的识 别 问题 ， 按 照 图像 灰 度 化 、 图像 增 强 、 图像 滤 波 除噪 、 灰 度 阈值 分 割等 4个步骤对裂缝采集图像进行 了预处理 ； 从 目标描述、 典型特征量计算、 目标识别、 裂缝分类等 4个方 面对 裂缝 采集 图像进 行 了分析 。通过 统 计 分 析 ， 选 取 外接 椭 圆长短 轴 的 比值 和 区域 灰 度 均 值 的 差值 作 为识别 和判 断裂 缝 目标 的依据 ， 将 裂缝 分 为横 向裂缝 、 纵 向裂缝 、 斜 向裂缝 和 网状 裂缝 ； 并将 图像 分析技 术 对 混凝 土桥 梁 裂 缝识 别 与计 算 的 方 法 具体 应 用 于 工程 实际 ， 裂 缝 的 检 出 率 为 9 5 ， 识 别 效果 良好 。 关 键词 ： 裂 缝 ； 图像 ； 识 别 ； 计 算 中图分 类 号 ： U4 4 6 2 文献标 志 码 ： B App l i c a t i o n o f I ma g e Ana l y s i s Te c hn o l o g y i n Cr a c k I d e n t i f i c a t i o n a n d Ca l c u l a t i o n o f Co n c r e t e Br i d g e W ANG Da o f e ng，ZH OU Chu a n l i n ( S c h o o l o f Ci v i l E n g i n e e r i n g a n d Ar c h t e c t u r e ，Na n j i n g Co mmu n i c a t i o n s I n s t i t u t e o f Te c h n o l o g y ，Na n j i n g 2 1 1 1 8 8 ，J i a n g s u，Ch i n a ) Abs t r a c t ：Ai me d a t t he c r a c k i de nt i f i c a t i o n o f c o nc r e t e br i dg e，t he c ol l e c t e d c r a c k i m a ge s we r e p r e p r o c e s s e d f o l l o wi n g t h e s t e p s o f g r a y i n g，e n h a n c i n g ，f i l t e r i n g a n d n o i s e r e d u c i n g a n d g r a y s c a l e t h r e s h o l d s e g me n t i n g I ma g e a n a l y s i s wa s c o n d u c t e d i n a s p e c t s o f o b j e c t d e s c r i p t i o n，t y p i c a l c ha r a c t e r i s t i c s c a l c u l a t i o n， ob i e c t i de nt i f i c a t i o n a nd c r a c k c l a s s i f i c a t i o n Ac c or d i ng t o s t a t i s t i c a na l y s i st h e di f f e r e nc e o f t he r a t i o o f l on g a xi s a nd s ho r t a xi s o f e x t e r n a l e l l i p s e a nd t h e a v e r a g e of g r a y s c a l e wa s c ho s e n t o i de nt i f y c r a c ks a s t r a ns v e r s e c r a c k，l o ng i t u di na l c r a c k，i nc l i ne d c r a c k a nd ma p c r a c k The i ma ge a na l y s i s t e c h no l og y wa s a pp l i e d t o i d e nt i f y c r a c ks o n c on c r e t e br i d ge a nd c a m e o ut wi t h a s u c c e s s f u l d e t e c t i on r a t e o f 9 5 Ke y wo r d s：c r a c k；i ma g e；i d e n t i f i c a t i o n；c a l c u l a t i o n 引 目 桥梁作为保 障交通 运输畅通 的重要组成 部分 ， 随 着 服役 时间的增加 ， 其 结构会 出现不 同种类 的疲 劳和 损 伤 ， 甚至会 发生 坍 塌等 恶性 事 故 ， 造 成 经 济损 失 和 人身伤害。根据对已有工程的分析， 几乎所有 的混凝 土结 构都存 在裂 缝 ， 有些 裂缝 很 细 微 ， 对 桥 梁 的继 续 正 常使用 不会有太 大 的影 响 ； 有 些裂缝 在外荷 载 作用 收 稿 日期 ： 2 0 1 5 - 0 5 1 0 基 金项目 ： 江苏省交 通科学研 究计划 立项项 E t ( 2 0 1 0 Y1 2 2 ) 下会 逐渐地发展 和扩大 ， 直接 影响混凝 土 的强 度 和刚 度 ， 降低桥梁的耐久性， 加大了桥梁使用的安全隐患。 因此 ， 对混凝土 桥梁 裂 缝 的前期 识 别 ， 以及 对 裂缝 宽 度 、 长 度 、 面积等尺 寸 的计算 十分必要 。 目前对 桥 梁 裂 缝 的 识 别 多 停 留 在 人 工 作 业 阶 段 ， 借助裂缝观测仪读取裂缝宽度 ， 使用传统方法测 量 或估 算裂 纹 的 长度 ， 手工 记 录有 关 数 据 。此 类 方 法工作强度大 ， 效率低 ， 难以把握裂缝 的最宽位置， 7 9 BRJ DGE AND TUNNEL CONS TRUCT1 0N AND M ACHI NERY 不 适应 现代 桥梁 高 速发 展 的需 求 。近 年 来 ， 随 着数 字 图像处 理技 术在 构 件 损 伤方 面 的广 泛应 用 ， 其 良 好 的再 现性 、 高处 理精 度 、 高灵 活 性 等 优 点 ， 可 以有 效 地减 少劳 动力 、 排除 干扰 因素 ， 将 其应 用在 桥梁 裂 缝识别 中可大大降低检测成本 ， 提升检测精度 。 1 裂缝 图像 的特点 采集到的裂缝 图像可分为两类像素 ： 一类是背 景像素， 一类是裂缝像 素口 。背景像素是指状况 良 好 的混 凝土 表面 ， 这一 部分 占的 比例较 大 ； 裂缝 像 素 是识别 目标 。一般情况下， 裂缝像素比背景像素暗， 但 由于诸多因素的影响 ， 在背景区域也会 出现较暗 的部 分 ， 而裂 缝 区域 会 出现 明 暗变 化 。本 文 在 对 一 定 数 量 的室 外拍 摄桥 梁 裂 缝 图像 分 析 的基 础上 ， 采 用 了合 适 的算法 ， 得 出裂缝 图像 的主要 特点 如下 。 ( 1 )裂 缝像 素数 量远远 小 于背景 像素数 量 。 ( 2 )受 光 照和混凝 土表 面 材料 不 均匀 等原 因影 响， 采集到的混凝土表面图像信息量很大。 ( 3 )桥 梁检 测现 场所处 环境 复 杂 ， 天气 、 光 照 等 因素对成像质量影响较大 ， 当光线较好时 ， 所拍图像 的裂缝 比较清晰 ； 同时 ， 摄像镜头在裂缝识别 中的颤 动 ， 也会 影 响 图像 的成 像效果 ， 造 成拍摄 图像 的中间 较 亮 ， 周 围较 暗 。 ( 4 )桥 梁裂缝 周 围环境 的复杂 程 度与 桥梁 承 受 的荷载 、 使用 时 间密切 相关 。对 于所受 荷载 不大 ， 服 役 时 间较短 的桥 梁 ， 裂 缝周 围环 境相对 简单 ； 对所 受 荷载较大 ， 维修保养不及时的桥梁， 裂缝周围还可能 存 在 表层脱 落 、 蜂 窝 、 麻 面 、 空洞 、 划 痕 等 缺 陷 ， 以上 干扰物 会影 响裂缝 的识 别效 果 。 ( 5 )由于桥 梁 裂 缝 周 围环 境 的 复 杂性 ， 造 成 干 扰 因素与裂 缝 目标 的灰 度 值 相 似 ， 目前还 没 有 哪 一 种 算法 能解 决复 杂工 况下 的问题 。裂缝 识别 过程 中 会 出现 漏检 、 错检 ， 影 响裂缝 识别 效率 。 2 基 于图像分析 的桥梁裂缝识别流程 桥 梁裂 缝识别 系 统 由图像采 集 、 图像预 处理 、 裂 缝 目标提取 、 裂缝 目标分类和计算 4个部分组成。 ( 1 )图像采集 。采用分 辨率 为 4 2 8 8 2 8 4 8像 素 的摄像 头 ， 其在 2 0 m 的距 离可 达到 0 1 mr n宽 的 检 测精 度 。 ( 2 )图像预 处理 。首先 通 过预 处 理算 法将 图像 分 割为 含有 裂缝 目标 和 不 含 裂缝 目标 两 类 像 素 点 ， 8 O 然后 再对 含有裂 缝 目标 的区域 进行处 理 。 ( 3 )裂缝 目标 提取 。根据 裂缝 图像 的特 点 区分 裂缝 目标和正常桥梁背景 ， 并对识别 出的裂缝 目标 进行 分割 和描述 ， 此 步骤是 裂缝 识别 的关键 一 步 。 ( 4 )裂缝 的 目标分类 和计 算 。对 识别 到 的裂 缝 目标进行分类 ， 并对裂缝 的长度、 宽度 和面积进行 计算 。 桥梁 裂缝识 别 流程如 图 1所示 。 - t 预 检 测 l H 裂 缝 特 征 提 取 l l裂 缝 类 型 特 征 提 审 桥 梁 图 像 采 集 l l 灰 度 校 正 I l l I l裂 缝 目 标 提 取 J l裂 缝目 标 分 类 测 距 仪 I 阴 影 消 除 I I l l裂 缝 目 标 描 述 l裂 缝 目 标 度 量 I 图 像 增 强 与 去 噪 _ 图像采集 预处理 目标提取 目标识 别 图 1 基 于 图 像 分 析 的桥 梁 裂 缝 识 别 流 程 3 裂缝 图像预处理 3 1 图像 灰 度化 灰度化是将 R B G 图像 转换 为 灰度 图像 的过 程 ， 并且采用公 式( 1 ) 将 R B G 图像转换 为灰度 图像 。 一 0 3 R + 0 5 9 G + 0 11 B ( 1 ) 式中： z为灰度 图像 的像素值 ； R、 G、 B分别为真彩 色图像中红、 绿 、 蓝像素的分量值。 3 2 图像 增 强 受各种干扰因素 的影响， 采集的图像会出现整 体偏暗或偏亮的现象 ， 此类图像 的灰度分布范围处 于 一个狭 长 区域 内 ， 不利 于对 图像进 行处 理与 分析 。 而采 用 图像增 强 的方法 可 以将 图像 的灰 度分 布范 围 由狭 长 区域变 为均 匀 分 布 ， 从 而让 图像 处 理更 加 有 效 。常用 的 图像增 强方 法有 线性转 换 和直方 图转换 两 种 。 本文 采用 公式 ( 2 ) 进 行线 性转换 ， 图像 转换 效果 如 图 2 、 3所示 。 f 0 ， T ) 一 x T ( 2 ) 【 2 5 5 ， T 式中： g ( ) 为转换后 的灰度像素值 ； T 、 T 分 别 为图像中最小和最大灰度值 。 从 图 2可知 ， 图像 增 强 后 裂 缝 及 背景 更 加 接 近 真 实情况 ； 从 图 3可知 ， 线性 转换保 留了桥梁 裂缝 细 B RI DGE AND T UNNEL CONS TR UCT I ON AND M ACHI NE RY 表 3 初 步识别的图像 结果 图像 总数 处理结 果 编号 图像数量 百分 比 识 别有 裂缝 ， 且无 1 0 4 1 1 0 9 9 8 2 5 噪 声 1 1 4 9 5 识别有裂缝 ， 且含 1 2 O 1 1 6 1 1 1 1 5 1 2 5 少量噪声 没有识 别出裂缝 ， 9 2 1 0 0 6 6 5 5 无噪声 确率是 8 2 5 ， 错 检率是 1 7 5 ， 漏检 率为 5 。 通过 查 阅原 始 图像 ， 发 现 错 检 或漏 检 主要 发 生 在 采 集 图像光线较暗， 梁体污染物较多的情况下 。因此 ， 本文采用 的图像分析技术对混凝土桥梁裂缝识别与 计算方法对此类图像中裂缝的识别是有效的。 6 结 语 桥梁 裂 缝是 评 价 桥 梁 安全 性 的重 要 指 标 之一 。 本 文为 克服 人工 检 测桥 梁裂 缝 的弊 端 ， 采 用 了具 有 再 现 性好 、 处 理精 度高 、 灵 活性 强等 优点 的 图像 分 析 技术对采集到的桥梁裂缝 图像进行了分析与计算 ， 得 出 了以下结 论 。 ( 1 )按 图像 灰 度 化 、 图像 增 强 、 图像 滤 波 除 噪 、 灰度 阈值分割等四个步骤对裂缝采集图像进行了预 处 理 ， 建 立 了适用 于裂 缝 图像 的预处 理方 法 。 ( 2 )选取 外接 椭 圆长短 轴 的 比值 和 区域 灰 度均 值 的差值作 为 识别 和 判 断 裂 缝 目标 的依 据 ， 将 裂 缝 分 为 横 向裂 缝 、 纵 向裂缝 、 斜 向裂 缝 和网状 裂缝 。 ( 3 )结合 具 体 工 程 实 例 ， 对 1 2 0幅裂 缝 图像 进 行 了识别分析 ， 实践证明： 裂缝识别率为 9 5 ， 识别 正确率是 8 2 5 ， 错检率是 1 7 5 ， 漏检率为 5 。 说 明了本 文提 出 的图像 分析 技术 对混 凝土 桥梁 裂缝 识 别 与计算 方 法对 裂缝 的识 别是 有效 的 。 参 考 文献 ： 1 张娟 ， 沙爱 民， 高怀钢 ， 等 基于数字图像处理的路 面裂缝 自 动识别与评 价系统E J 长安 大学学报 ： 自然科 学版 ， 2 0 0 4 ， 2 4 ( 2 )： 1 8 2 2 方志， 彭海涛 基于图像分析技术的混凝土桥梁结 构表面裂 缝宽度检测E J 湖南大学学报 ： 自然科学版 ， 2 o 1 2 ， 3 9 ( 1 ) ： 7 - 1 2 何石 ， 潘晓璐 ， 李一民 一种均值 滤波 的优化算 法 J 信息 技术 ， 2 0 1 2 ( 3 ) ： 1 3 3 1 3 4 王双 一种改进的中值滤 波算法 E J 电子技术 2 0 0 7 ( 2 3 ) ： 1 2 0 1 23 朱友勇 ， 王士同 基于归一化割的 自适应 多阈值 图像分割方法 J 计算机工程与设计 ， 2 0 0 9 ( 9 ) ：2 2 1 7 - 2 2 2 1 周传林 图像处理技术在混凝土桥梁 裂缝检测 中 的应 用研究 E J 筑路机械与施工机械化 ， 2 o 1 4 ， 3 1 ( 2 ) ： 7 4 7 7 责任编辑 ： 杜卫华 ( 上接 第 7 8页) 力 ， 对 比传统雾封层材料 ， 粘附率可平均提高 1 7 。 ( 3 )新 型雾 封 层 材 料 的抗 渗 水 能 力 较 好 ， 且 耐 久 性 较好 ， 在 试验 段 的试涂 中发 现 ， 不仅 在 刚涂布 后 渗水系数大大降低 ， 且在使用 6个月后 ， 对比传统材 料 ， 仍有着 良好的抗渗水能力。 ( 4 )新型雾封层材料在涂布后表面粗糙程度有 所降低 ， 但对 比传统材料 ， 降低较小 ， 可 以满足飞机 行 驶 的要求 。 参 考 文献 ： 1 张雅涛 高等级公路加强预 防性养护 的意 义及具体实施建议 E J J 交通世界 ， 2 0 0 6 ( 4 ) ： 7 6 7 8 赵 双 浅议 加强沥青路 面预 防性养护 的意义口 甘肃科技 ， 2 0 0 3， l 9 ( 9 )： 1 O8 1 O 9 曾 峰 ， 张 肖宁 沥青混凝 土路 面预防性养护对策选择E J 公 路 ， 2 0 0 7 ( 8 ) ： 2 0 3 2 0 5 孙祖望 沥青路面养护维修 技术 的发展与新 材料 、 新 工艺 、 新 技术的应用( 一) J 建设机械技术与管理 ， 2 0 0 4 ( 8 ) ： 2 2 2 5 杨 明 ， 苏卫国 预防性养 护雾封层措施试验路工程实践E J 公路 ， 2 0 0 6 ( 1 1 ) ： 2 0 5 2 1 0 赵明方 ， 徐建华 ， 田国华 ， 等 S TA R S E AL封层在 高速公路沥 青 路面养 护中的应用E J 中国市政工程 ， 2 0 0 6 ( 5 ) ： 2 1 2 2 J TG 0 5 2 -2 0 0 0 ， 公路工程沥青及沥青混合料试 验规程 s J TG E 6 0 -2 0 0 8 ， 公路路基路面现场测试规程 s 责任编辑 ： 王玉玲 83