（机械制造及其自动化专业论文）高速铁路桥梁底面裂缝的视频检测系统研究.pdf

中文摘要 中文摘要 摘要：裂缝作为混凝土桥梁的严重病害是高速铁路桥梁安全检测的重要内容。 目前桥梁裂缝的检测方式主要以人工检测为主，它存在检测效率低、检测安全性 低以及劳动强度大等问题。为此，本文提出了一种基于视频图像处理的高速铁路 桥梁底面裂缝检测方法，开发了一套高速铁路桥梁底面裂缝的视频检测系统，改 善了当前桥梁裂缝检测技术的不足。 本文利用c c d 摄像头和图像采集卡进行桥梁底面视频图像的采集，结合视频 图像处理技术和b p 神经网络技术进行视频图像的分析处理，实现对高速铁路桥梁 底面裂缝的离线检测，并且检测精度可达至0 2 毫米。 本文解决的关键问题是针对视频中存在大量的无裂缝图像，提出了基于图像灰 度二阶导数的扫描方法进行图像的预检测，提高了系统的检测效率；针对图像中 存在的非裂缝干扰物，采用小波变换进行图像的滤波处理，并通过对图像进行边 缘检测、迭代阈值分割、形态学处理和孤立点消除等处理，实现了对裂缝目标的 识别和裂缝特征的测量；考虑到裂缝形态的多样性和复杂性，提出并构建了裂缝 b p 神经网络进行裂缝的分类识别，方便了后期对桥梁的维护。 最后，基于s l l a lc + + 开发了一套高速铁路桥梁底面裂缝的视频检测软件，并 对该软件进行必要的验证。 关键词：裂缝检测：视频图像处理；小波滤波；b p 神经网络 分类号：t p 3 9 1 4 a b s t r a ( 1 a bs t r a c t a b s t r a c t c m c k si nt b ec 0 i l c r e t e d g em a yl e a dt os 嘶。璐c o n s e q u e i l c 鹤，t l l e d e t e c t i o no ft h e mi sv e 巧i m p o r t 如ti nt h ek g 峥s p e e dr a i lb r i d g e 鼢f b t yd e t e c t i o n c 1 l n 蜘t 耽t h ea n i 矗c i a l 拟e c t i o nm e l h o di sw i d e l y 髑e di nc m c kd e t e c t i o n h o w e v t h e 他a 陀m 锄yd i s a d v a n t a g 鹤，跚c h 器1 0 we 伍c i e n c y l o ws e c u r i t ya i l dh i 曲l a b o r i n t e n s i v e ，锄ds oo n t h e r e 南r e ，w ep m p o s ean e wd e t e c t i o nm e t h o do fc r a c ki i l h i g l l - s p e e dr a i l b r i d g e a 1 1 da l s od e v e l o pav i d e 0d e t e c t i 蚰s y s t e m t l l 髑w ei m p r o v e 吼l r 托n tc m c kd e t e c t i o nt e c l m o l o g 弘 i i lt l l i sp 印e r ，w ef i r s tc o l l e c tv i d e oi m a g 嚣o fc m c k t h eb o t t o mo f 嘶d g eb y c c dc 锄e r aa i l di m a g ea c q u i s i t i o nc a r d ，锄dt h e i lf i n i s ht h e d e 0i m a g ep m c e s s i n g b 鹤酣0 nt h ev i d e 0i m a g ete c _ h i l o l o g ) ，锄dt h eb pn e u m ln e 时。订( t e c l l l l o l o 黟b yt 、阳 s t 印sm 锄t i o i 同a b o v e w ea c l l i e v et h eg o a lo fo 昏i i n ed e t e c t i o no fc 珊c k0 nm eb o t t o m o fh i 咖s p e e dr a i l 蚰d g e ，觚dk e 印t h ep “溉s i o na r r i v ea to 2 m m s o m ek e yp b l 锄sa r es o l v e di nt h ep r o c e s so fr e s e a r c h t be x c l u d eal a 瑁p n u i n b e ro fi m a g e sw i l h o u tc r a c k s ，w ep r o p o s eas c a n n i n gm e t h o db a s e do nt h e2 n d d 丽v a t i v eo fi m a g p 目a y 内ri m a g ep r e - d e t e c t i o n t l od i s t i n g u i s ht h ed i s t m c t i o n si nt h e c r a c ki m a g 鼯，w eu s ei m a g ep m c e s s i n gm e t h o d sw h i c hi n c l u d ew a v e l e tf i l t e r e d g e d e t e c t i o n ，i t a 眦i v et h r e s h o l d ，m o 印h o l o 西c a lp r o c e s s i n ga n dr e m o v i n gi s o l a t 。dn o i s et 0 i d e n t i 匆c m c k 觚de x t r a c tf e 狐l r eo fc r a c k c o n s i d 甜n gt h ed i v e r s i t y 柚dc o m p l e x i t yo f t h ec m c l 【w eb u i l dab pn e u r a ln e t w o r k 如rc m c kc l a s s i f i c a t i o nt op r o v i d es o m e c o n v e n i e i l t 内rt h em a i n t e i l 鲫c eo ft h eb d g e f i n a n y ，w ed e v e l o pac r a c kd e t e c t i o ns y s t e i no fi l i g h s p e e dr a i l w a yb d g eb 嬲e do n v i s u a lc + + s o r w a r e t h ee x p e 而m e n tr e s u l t ss h o wt h a tt h i ss y s t e mi sf e a s i b i l i t y 锄d r e l i a b l e k e y w o r d s ：c r a c kd e t e c t i o n ；v i d e 0i m a g ep r o c e s s i n 舀w a v e l e tf i l t b pn e u m l n e t 、阳d c c l a s s n o ：t p 3 9 1 4 v 致谢 本论文的工作是在我的导师鄂明成副教授的悉心指导下完成的，鄂明成副教 授严谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。在此衷心感谢两 年来鄂明成老师对我的关心和指导。 王纪武副教授悉心指导我完成了实验室的科研工作，在学习上和生活上都给 予了我很大的关心和帮助，在此向王纪武老师表示衷心的谢意。 李建勇老师、程卫东老师、赵建东老师、沈海阔老师和温伟刚老师对于我的 科研工作和论文都提出了许多的宝贵意见，在此表示衷心的感谢。 张国旗师兄在本课题的前期研究工作中做出了很大的贡献，在此向他表示诚 挚的谢意。在实验室工作及撰写论文期间，刘翔、郭文亮、吕峰、曾翔宇等同学 对我论文中的相关研究工作给予了热情帮助，在此向他们表达我的感激之情。 另外也感谢我的家人和朋友们，他们的理解和支持使我能够在学校专心完成 我的学业。 绪论 1 绪论 1 1 研究背景 自1 9 9 9 年秦沈客运专线建成以来，经过l o 多年的高速铁路建设和对既有铁路 的高速化改造，目前中国已经建成了全世界最大规模和最高运营速度的高速铁路 网络。铁道部“十一五 规划指出，2 0 l o 年全国高速客运网总规模达到2 0 0 0 0 公 里以上【i 】。根据中国铁路中长期发展规划，在2 0 2 0 年前，中国将建成总长1 2 0 0 1 0 0 公罩的铁路网路。如图1 1 ( a ) 所示是2 0 2 0 年中国高速铁路网规划图。 ( a j 2 0 2 0 年高速铁路网规划剧 i b j 京津城际铁路 图1 1中国高速铁路 f i g 1 - ic l l i n ar a i l w a yh i g l l s p e e d 铁路桥梁的作用是为列车提供平稳的桥上线路，以确保列车运营的安全和旅客 乘坐的舒适并减少对铁路周边交通的影响。如表1 1 所示，在高速铁路中，铁路桥 梁所占比重一般都比较大f 2 1 。以京津城际铁路为例，其铁路高架桥梁总长为1 0 1 1 c n l ， 占铁路全长的8 7 。 表1 1中国部分高速铁路桥梁比重 1 a b l e1 1r a t i oo fb d g e s os o m eh i g h s p e e dr a i l si nc h i n a 北京交通大学硕士学位论文 由于高速铁路桥梁比重大、作用突出，使得人们对桥梁的安全性、耐久性越来 越重视。然而，考虑到自然环境因素( 水气腐蚀、温度和湿度变化、地震等) 和 使用环境因素( 载荷作用与频率的增加、材料结构疲劳等) 不可避免的会对铁路 桥梁安全造成影响，所以对高速铁路桥梁进行安全检测是十分必要的。 高速铁路桥梁常用的构成材料是混凝土。通常混凝土结构病害的主要表现形 式有裂缝、腐蚀、变形等。根据工程实践可知，9 0 以上的混凝土桥梁的损坏是由 裂缝造成鲥3 1 ，所以，高速铁路桥梁裂缝是安全检测的主要对象。然而，裂缝的产 生是不可避免的，几乎所有的混凝土都是带裂缝工作的，只是裂缝的发生程度不 同而已。因此，对于如何检测出那些已经对桥梁的安全构成威胁的裂缝，已成为 当今桥梁检测中的重点和热点问题，同时，也是一个难点问题。 目前桥梁裂缝的检测方式主要还是以人工检测为主，即通过在桥梁底下挂吊 桥、搭脚手架或在桥梁侧面安装悬吊等方式进行检测。 这些传统意义上的检测方法的有许多不足之处【4 】： ( 1 ) 检测效率低：需要安装或拆卸脚手架等设备，耗费时间； ( 2 )检测精度低：主要以人眼进行观察检测，容易受到人的主观因素的影 响： ( 3 ) 劳动强度大：桥梁多，检测工作量大，单纯依靠人工完成，强度很大； ( 4 ) 安全性低：检测人员需要下到桥梁底下进行检测，安全没有保障； ( 5 ) 成本高：使用大量的人力、物力进行检测，花费高。 近年来，随着计算机技术的快速发展，图像处理技术在无损检测当中得到广泛 关注。基于图像处理技术的桥梁病害检测也成为了人们研究的热点问题。目前， 如同本、韩国、美国等发达国家对这一领域有了一定程度的研究，并形成具有自 主知识产权的产品投入使用，而中国对该领域的研究起步比较晚，尚处于研发的 初级阶段。目前国内不少学者的研究内容主要集中在基于图像处理技术的公路路 面的裂缝检测，对于高速铁路桥梁裂缝检测的研究还较少。因此，十分有必要开 展本课题的研究。 1 2 混凝土桥梁裂缝的基本认识 l 、混凝土桥梁裂缝的产生【5 1 1 6 】 混凝土裂缝是混凝土在硬化过程中因胀缩不均而产生的缝隙。由于受到不同 的组成材料、施工工艺及环境等因素对混凝士结构性能的影响，混凝土裂缝的表 现形态呈现出多样性。 对于不同混凝土裂缝的形态，按裂缝起因可分为：原生微裂缝、化学反应裂 2 绪论 缝、约束变形的裂缝、结构受力裂缝、塑性裂缝以及由于施工工艺引起的裂缝。 按混凝土裂缝形成的机理可分为：受力裂缝和非受力裂缝，它们既有因设计失误 而引起的结构开裂，也有在施工期因工艺水平、施工控制失误而形成的裂缝，而 在使用期i h j 产生的桥梁裂缝则大多数是由各种荷载作用而造成。 根据工程经验可知，混凝土桥梁多发生裂缝的部位是在混凝土桥梁结构中的 力学问断面，这反映了该部位的损伤达到危险桥梁安全的程度。 2 、混凝土桥梁裂缝的分类【7 】嗍 在前人工作的基础上，并通过对多座预应力混凝土连续箱梁裂缝特征的进行 观察分析，对混凝土连续箱梁裂缝特征做了如下归类： ( 1 ) 横向裂缝：其位置主要分布在底板、顶板以及底部层间； ( 2 ) 纵向裂缝：其位置主要分布在项板、底板上： ( 3 ) 斜向裂缝：其位置主要分布在腹板上； ( 4 ) 网状裂缝：其位置主要分布在齿板局部、横隔板、锚下。 详细的裂缝位置图示，可参见表l - 2 ( a ) 和表l 2 ( b ) 所示。 表1 2 ( a ) 裂缝位置示意图 t a b l e l 一2 ( a ) c r a c kp o s i t i o ns c h 锄e s 3 北京交通人学硕士学位论文 表l - 2 ( b ) 裂缝位置示意图( 续表l - 2 ( a ) ) t a b l e l - 2 ( b ) c r a c kp o s i t i o ns c h 啪e s ( c o n t i n u e dt a b l e l 2 ( a ) ) 裂缝类型裂缝位置 裂缝位置图示 劁向硇。缝贳通腹板与底板彳茎一 斜沿预应力管道、一刘f 齿板局部区域一 i - 一 _ 一 网状裂缝 横隔板 7 l 盎1 新一 通过上述分析，可以对混凝土桥梁裂缝进行大致地归类。为了能够方便后期 的图像分析，本文对混凝土桥梁中不同类型裂缝的走势方向进行如下的规定。 如图1 2 所示，因为采集系统总体是沿着桥梁纵向方向移动的，所以本文规定 以桥梁的横向和纵向分别作为图像坐标的横向和纵向。 v ， 1 3 5 0： l j t a 5 0 、；：， ： 蓉， ，一、 。、蕊 ，。 ，z父、 一 、 ：?、 h 舞 买 缴 向 图1 2裂缝方向规定图 f i g 1 2r e g u l a t i o nd i a g r a mo f c r a c kd i r e c t i ( 1 ) 横向裂缝：裂缝走势方向大致是沿着图像的“h 方向，其偏差在1 5 。 以内，如图l 一3 ( a ) 所示。 4 绪论 ( 2 )纵向裂缝：裂缝走势方向大致是沿着图像的“v 方向，其偏差也在1 5 。 以内，如图1 3 ( b ) 所示。 ( 3 )斜向裂缝：其裂缝走势方向可分为两种，一种是走势方向大致是沿着 图像的4 5 。方向，其偏差在3 0 。以内，如图1 3 ( c ) 所示；另一种是走势方向大致是 沿着图像的1 3 5 。方向，其偏差在3 0 。以内，如图1 3 ( d ) 所示。 ( 4 ) 网状裂缝：由多条走势各异的裂缝相互交错组成，如图1 3 ( e ) 所示。 ( b ) 纵向裂缝 ( e ) m 状裂缝 图1 3桥梁裂缝分类 f i g 1 3c 忍c k c l a s s i f i c a t i o no fb r i d g 嚣 1 3 桥梁裂缝检测技术的现状 当前针对公路路面缺陷的检测技术比较成熟，操作也比较简单，而对桥梁底 面裂缝的探测较为复杂，国内外普遍采用人工定期检测的方法进行桥梁裂缝的检 测1 9 j o 为了便于分析，根据桥梁检测时所借助设备的不同，大致将检测方式分为以 下几种： 5 北京交通大学硕十学位论文 ( 1 ) 依靠肉眼直接观察记录：如图l - 4 ( a ) 所示，该方式的优点是方法简便， 根据人的灵活性，可以胜任不同环境下的裂缝检测；当然它的缺点也是显而易见 的。单纯的依靠人眼进行裂缝判断，势必会造成检测精度低，劳动强度大，检测 范围小等问题。不过由于受到经济和技术的制约，目前国内的桥梁检测主要还停 留在该方式上。 ( 2 ) 借助普通小型的辅助设备进行检测：如图l 4 ( b ) 所示，利用望远镜进 行桥梁检测；如图1 4 ( c ) 所示，通过搭脚手架进行检测：如图l - 4 ( d ) 所示，通过乘 皮艇到底桥梁底下进行观察等。这些方式虽然对桥梁检测有一定的辅助作用，但 是，都不能根本的解决人工检测存在检测效率低、劳动强度大等问题。 ( c ) j 泞j = j 卜儡l ：i k 等( d ) ：梃腹h 建坝! 祭 图l _ 4桥梁裂缝的人l ：检测 f i g 1 - 4b d g ec r a c kd e t e c t i o nb a s e do na n i f i c i a l ( 3 ) 借助大型的辅助设备进行检测：利用桥梁检测车作为检测平台进行桥 梁裂缝的检测。常见的桥梁检测车可根据工作平台的不同分为：高空作业平台， 吊篮式检测平台、桁架式检测平台。 如图1 5 ( a ) 所示，对于车载式高空作业平台来说，其优点是升降容易，对桥梁 底面检测方便，同时，又不影响桥上交通，但是，它的不足之处在于要求桥下有 足够的供汽车行驶的空间。这种设备一般用于公路高架桥梁的检测，而对于高速 铁路桥梁检测并不适用。 如图1 5 ( b ) 所示，对于吊篮式检测乎台来说，其优点是检测臂伸缩范围大，检 测范围大，方便对不规则的桥梁底面的检测，但是由主要的支撑和移动机构是检 z 绪论 测车，所以，会占用桥上的较大的空间，影响桥上的交通； 如图l 一5 ( c ) 所示，对于桁架式检测平台来说，与吊篮式检测平台相比，给工作 人员提供了更大的工作空间，方便工作人员进行桥梁的检测，但是，它同样也存 在占用较大的桥上空间的问题，同时，检测车庞大的机械机构，给检测车的移动 带来很大的不便。 ( a ) 岛。作业平台( b ) j 篱式榆测、f 台 ( c ) 桁架式检测甲台 图1 5桥梁检测车 f i g 1 5b r i d g ei n s p e c t i 咖v e h i c l e ( 4 ) 借助智能检测仪器进行检测：利用桥梁裂缝检测仪进行检测。 如图1 6 所示的是日本生产的f c v - 2 l 型裂缝测试仪，通过表1 3 所示的参数 可以看出，桥梁裂缝检测仪的优点是携带方便，能够快速、精确地进行桥梁裂缝 宽度的检测；但是其缺点也是很明显的。该方法的工作过程是：首先需要入眼进 行裂缝位置的确定，然后再利用人工进行近距离的裂缝宽度测量。因此，该方法 检测效率较低。 表1 - 3f c v - 2 1 型裂缝测试仪的部分参数 1 a b l e1 3s 0 m ep a r a m e t e r so ff c v t y l ) e21c r a c k1 e s t e r 功能 参数 裂缝检测范围 裂缝检测精度 摄影范同 裂缝测颦范围 分辨率 摄影传感器 处理时间 照相机电源 照相机人小 0 0 5 - 2 0 m m o 0 3 m m 以f 3 0 3 0 m m 6 1 2 m m 6 4 0 4 8 0 p i x e i 1 4 0 万c c d 2 0s e c 以内 碱性干电池( 5 号2 肖) 1 5 0 7 2 8 9 北京交通大学硕士学位论文 图1 6阱2 l 型裂缝测试仪 f i g 1 石f c v t y p e 2 lc m c k t e s t e r ( 5 ) 借助其他设备进行桥梁的无损检测。根据检测的原理不同，可分为【i o 】。 1 ) 超声波检测：主要用于探测混凝土内部裂缝以及裂缝的深度。 2 ) 冲击弹性波法：主要用于探测混凝土内部裂缝以及裂缝的深度，但是，它 只能检测扩展方向和表面垂直的单条裂缝。 3 ) 声发射检测法：属于动态测量，不能反映静态缺陷。 4 ) 传感仪器监测法：通过在混凝土中埋设的点式( 非全空间) 检测仪器进行 裂缝的监测，因此，容易造成裂缝的漏检。 5 ) 光纤传感网络监测：光纤传感具有检测精度高、抗电磁干扰能力强，使用 稳定可靠等特点。该方法也是预先在混凝土中埋设光纤，才能准确地对裂缝进行 定位。另外，光纤传感器网络的搭建比较复杂且成本较高。 6 ) 图像检测法：利用照相机、摄像头等图像的捕获工具，或采用红外线、射 线等成像技术，进行缺陷表面图像的采集，检测方法既直观又方便。 1 4 基于图像处理技术的桥梁裂缝检测的现状 因为数字图像处理技术具有再现性好、处理精度高、适用面宽、灵活性高等 显著的优点】，所以，利用图像处理技术进行裂缝的检测比单纯的依靠人工进行 检测有着显著的优越性。正因为如此，许多年来，国内外的许多专家学者都致力 于该领域的研究并取得了一定的研究成果。 l 、国外研究现状 2 0 0 3 年，美国密歇根大学的i k h l 弱a b d e l q a d e r l l 2 l 等人对桥梁裂缝识别中所用 到的边缘检测技术进行分析。他们以边缘检测时常用的四种技术：快速哈尔变换 ( f h t ) ，快速傅罩叶变换( f f t ) ，s o b e l 算子和c a n n y 算子为例，通过比较和实 验验证，得出f h t 在边缘检测中是最有效的。 2 0 0 4 年，r 本的早稻用大学的r 0 b e no u e l l e t t e 【b 1 等人，把卷积神经网络技术 罾 绪论 运用到裂纹检测的图像处理当中，使人工神经网络与有限脉冲响应滤波器之间取 得联系。由于大多数人工神经网络和卷积神经网络在运算时，容易受到局部最小 值的影响。为了避免这种影响，他们运用了一种标准的遗传算法来对卷积神经网 络进行训练。最后，通过实验证明，该技术能达到9 2 3 1 铂的准确度。 2 0 0 6 年，r 本的s u k ef u j i t a i l 4 j 等人介绍了一种混凝土表面裂纹的检测方法。 他们认为在混凝土照片上由于光照不均匀，底纹，污渍等原因，造成所拍摄的混 凝土照片上会存在许多噪声。针对这些噪声，他们提出了两种预处理的方法：首 先，采用图像平滑来消除光照不均匀的影响；然后，利用基于h 骼s i a n 矩阵的线性 滤波来增强裂纹的特征；最后，通过阈值处理来分离裂纹。 2 0 0 7 年，日本早稻田大学的t 0 m o ”l l ( iy a m a g i l c l l il j 等人，介绍了一种新的基 于图像处理的混凝土表面裂缝的检测技术。他们认为由于受混凝土气泡、污渍、 图片对比度不足和底纹等影响，使获取的混凝土图片上存在许多噪声。针对这些 噪声，他们假设混凝土表面图像是有许多相互关联的纹理构成，并且，提出了一 种基于渗滤的模型。最后，通过实验检验该技术的有效性。第二年，他们【l6 】对该 方法有了更进一步的研究，认为采用图像处理技术来检测裂纹时，除了考虑裂纹 的检测精度后，对计算机的处理时间也必须重视。因此，他们基于顺序相似性探 测算法( s s d a ) 的思想，提出了一种快速的裂纹检测算法。 2 0 0 7 年，韩国汉阳大学的j e - k e u no h l 】等人设计了一套基于机器视觉的桥梁 检测系统，如图1 7 所示。 检测机器人检测机器人控制信号 ：= = = = = = j 图1 7桥梁检测系统 f i g 1 7b r i d g ed e t e c t i o ns y s t 啪 该系统的机械结构主要包括桥梁检测专用车，多联动伸缩臂和检测机器人三 占 北京交通大学硕士学位论文 部分。系统的工作原理是：通过多联动伸缩臂的配合，使得伸缩臂末端的检测机 器人能够到达桥梁底面所指定的位置，并在检测机器人上设计有电机，使其有一 定的自由度，从而可以通过调整机器人的角度能够采集到桥梁底面的大部分图像。 在采集到桥梁底面的图像信息之后，把信息传递到计算机上进行处理，然后，检 测人员可以通过计算机上的人机交互界面进行相关的操作，就可以得到所需的检 测结果。最后，他们通过实验，验证了裂缝检测和追踪算法的有效性。 2 0 0 8 年，韩国汉阳大学的j n gh ol e e 【l 翻等人提出并设计了一种自动检测桥 梁的机器视觉系统，如图1 8 所示。 桥梁 测试平台 图l 一8桥梁检测系统示意图 f i g 1 8b f i d g ed e t e c t i s y s t 锄s d 瑚髑 该系统的工作原理是通过摄像头采集桥梁底面的图像，利用计算机进行图像 处理，并将处理后得到的结果存到计算机数据库中，把检测结果转换成容易与c a d 兼容的格式，幸d x f ，方便了桥梁检测系统数据的管理。利用该系统可以实现对桥 梁底面裂缝进行宽度、长度等信息的实时检测，并且其检测精度能达到o 2 m 珊。 裂 图1 9裂缝监测系统 f i g 1 9c 髓c km o n i t o r i n gs y s t e i l l 2 0 0 9 年，瑞典的隆德大学的c b e m s t o n e 【9 】等人，探讨了关于在水电站混凝土 1 0 绪论 结构上监测裂纹生长的图像分析技术。其裂缝监测系统如图1 9 所示。他们对可疑 的裂纹进行标记，利用网络摄像机对其进行监视，然后采用适当的算法对离散标 记点的运动进行追踪。最后，通过在瑞典的一座桥梁上进行实验，证明该技术在 水电站上对裂纹生长进行监测是可行的。 2 、国内研究现状 目前，国内对于桥梁裂缝快速检测方面的研究尚处于开始阶段，但有不少学 者做过路面裂缝检测的研究，并提出了许多有效的裂缝图像处理算法。 2 0 0 3 年，王静1 2 0 j 等人利用图像处理技术进行桥梁裂缝变形的监测，并通过实 验验证了该方法能够适应在不同载荷的作用下，裂缝变形量的精确检测。同年， 耿飞1 1 4 】等人利用图像分析技术进行混凝土裂缝的量化研究，通过设计图像处理软 件进行开裂面积的推算，并利用试验证明了该技术具有相对直观、便捷和精确的 优势。 2 0 0 5 年，广东工业大学的曾燕华【2 l 】开展了基于计算机视觉的桥梁表面缺陷检 测技术研究。其研究的主要内容有：( 1 ) 采用c c d 摄像头进行图像的采集；( 2 ) 对采集到的缺陷图像进行量化分割( 3 ) 基于直方图的b p 神经网络的缺陷图像的 分类识别；( 4 ) 对缺陷进行量化估算，并检测建立缺陷图像数据库进行检测信息 的管理。 2 0 0 8 年，黄世杰f 2 2 l 等人通过视觉成像的方式，进行混凝土桥梁图像的采集。 利用脊波变换的多尺度分析方法对采集到的图像进行去噪处理，并取得良好的效 果；然后，利用自适应阈值，并结合形态学的方法对裂缝进行识别和提取，准确 找到裂缝的位置。 2 0 0 8 年，张维峰【9 】等人综合图像处理技术，采用v i s u a lc + + 开发环境，研制出 了一套适用于桥梁裂缝远距离检测的裂缝图像识别软件。实验结果表明，在桥梁 缺陷的实际工程检测当中，采用图像处理技术是切实可行的，不过也有如下问题 存在：因为不同的拍摄距离对裂缝的识别精度的影响很大，距离越远，裂缝的识 别精度就越低，所以，需尽量采用近距离检测方式进行图像的采集。另外，因为 受到图像的分辨率的影响，对裂纹长度小于2 m 朋的短裂纹来说，它将会被当作图 像噪声而被过滤掉，所以，该检测方法不适用于检测微小裂纹。 2 0 1 0 年，北京交通大学的张国旗1 2 列等人开展了基于图像处理的技术的桥梁裂 缝检测的研究。在实验室环境下，对采集系统设计进行设计及对图像进行标定， 结合图像处理算法，对所采集到的图片进行预处理和图像分析，实现对裂缝目标 的判断和提取，并利用投影特征法进行裂缝的分类以及利用e x c e l 数据表进行数据 的管理。最后，作者基于m a t l a b 的丌发平台，设计出了一套用于检测混凝土桥 梁底面裂缝的图像处理软件，并对算法和软件的进行了一定程度的实验验证。 北京交通人学硕士学位论文 1 5 本课题的难点及研究意义 l 、本课题的难点 ( 1 ) 检测工作量大 高速铁路桥梁的底面面积比较大，利用c c d 摄像头进行视频采集，所得到的 视频图像数量多，这给数据存储和数据处理造成很大的负担。 ( 2 )检测精度要求高 高速铁路桥梁常用的结构形式有钢筋混凝土或预应力混凝土结构等。对于混凝 土构件来说，在一般环境下，其允许的最大裂缝宽度为o 2 聊埘，这就要求本课题 的裂缝检测精度至少达到0 2 m 聊。这与公路路面裂缝的检测精度( 通常为2 聊册) 相比，明显高出很多，其检测难度也大出许多。 ( 3 ) 存在大量非裂缝干扰物 高速铁路桥梁底面的状况各不相同。由于受自然和人为环境因素的影响，桥梁 底面除了裂缝外，还可能存在表层脱落、蜂窝、划痕等缺陷；还可能会有油漆、 水渍、泥渍、笔迹、杂物等干扰物，这都会对裂缝的识别产生严重的影响。 ( 4 ) 裂缝形态复杂且分类困难 因为不同类型的裂缝对桥梁的危害程度不同，所以通过对裂缝类型的判断，有 助于开展相应的桥梁维护工作。然而，裂缝形态的复杂性和多样性，给裂缝的分 类制造了很大困难。 ( 5 )已有算法的适用性和可靠性较差 虽然，国内外研究人员已经开展了基于图像处理技术的混凝土裂缝检测法的研 究，并取得了一定成果，但是，现在仍然没有一种通用的算法能够解决上述所有 问题。因此，这就需要进行更深入的调查研究，在保证图像质量的前提下，综合 运用各种算法，并针对上述问题加以改进，提高算法的适用性和可靠性。 2 、本文的研究意义 针对高速铁路桥梁底面裂缝检测的迫切性和当前桥梁裂缝检测技术的不足， 开展本课题的研究，具有十分重要的现实意义和学术价值。 1 6 本文的内容安排 本文共分七个章。 第一章：绪论。主要介绍本课题的研究背景、研究难点和意义、国内外研究 现状以及本论文的安排情况。 第二章：裂缝检测系统设计。介绍系统结构与工作原理、采集系统硬件组成 1 2 绪论 和软件开发，以及采集图像的尺寸标定。 第三章：裂缝图像预处理模块设计。包括视频图像的提取、图像预检测、图 像预处理。 第四章：裂缝图像处理模块设计。包括图像的边缘检测、阂值分割、形态学 处理与孤立点去除、特征提取与裂缝片段识别、裂缝片段连接与特征量计算。 第五章：基于b p 神经网络的裂缝类型识别模块设计。 第六章：裂缝检测软件开发。裂缝检测软件设计和裂缝图像数据库设计，裂 缝检测的实验分析。 第七章：总结与展望。 1 3 裂缝检测系统设计 2 裂缝检测系统设计 本章概括性地介绍了裂缝检测系统的组成结构、工作原理、视频采集系统的 硬件选择和软件开发，以及采集图像的尺寸标定。 2 1 系统结构与工作原理 l 、系统结构( 2 4 】 图2 1 裂缝检测系统结构图 f i g 2 一lc r kd e t e c t i 伽s y s t 锄s t m c t u 他 本文参考了国内外的研究现状，提出了如图2 1 所示的系统结构。该系统结构 包括了照明系统、摄像系统、计算机系统以及电源系统四个部分。其中每一部分 的作用如下： ( 1 ) 照明系统 由于整个裂缝检测系统的工作环境是在户外的高速铁路桥梁底下，考虑到户外 光照条件的不确定性，为了减小光照对图像采集的影响，需要增加人工光源，并 设计相应的照明系统。 ( 2 )采集系统 采集系统主要负责对桥梁底面的图像信息进行采集。因此，需要给采集系统配 备摄像头和图像采集卡。 ( 3 )计算机系统 计算机系统是整个裂缝检测系统的核心部分。在控制方面，它通过获得速度 位置检测装置所反馈的信息，协调采集系统工作。在处理方面，通过采用不同的 图像处理分析算法，实现对裂缝图像的检测和信息的存取。 ( 4 )电源系统 北京交通大学硕十学位论文 以上的每个部分的工作前提条件是需要正常的供电。考虑到不同的设备的交、 直流供电情况的不同，需要专门设计电源系统。 2 、系统工作原理 如图2 2 所示，利用c c d 摄像头将带有桥梁底面信息的光信号转变为电信号， 并通过图像采集卡完成对电信号的a d 信号转换，得到桥梁底面图像的数字信号， 最终以视频文件的形式存放到计算机的存储器中。 由于铁路线路很长，且沿线的桥梁比重大，所以要对所有桥梁底面进行检测 的工作量非常繁重，而目前也没有很好的快速检测算法。因此，本文采用离线处 理的方法进行桥梁底面的裂缝检测。 对于存储器中的视频文件，先通过视频解码，得到所需的图像，然后采用图 像处理方法进行图像分析，实现对图像中裂缝信息的检测。 桥梁底面 、 ，、j ii i ! ：弋：；， 照明设备 h 摄像头检测装置 土了 视频电源系统卜- 图像采集卡 采集 山 斗管加 o l 男仉 r 上 存储器 ll 视频文件i 在a c c e s s ii 、r 裂缝数据车- l - 卜1r p 神绎l 棚络谈轴l | _ 1 优坝肝岿 检测存储裂缝 信息 i 一。 一l 图2 2系统l ：作流程图 f i g 2 2s y s t 锄w 6 d 【f l o w c h a r t 1 6 裂缝检测系统设计 2 2 系统硬件选择 2 2 1摄像头的选择 因为高速铁路桥梁底面图像的捕获工作主要是依靠摄像头来完成的，所以， 选择合适的摄像头是十分必要的。根据摄像头核心成像的不同，通常可以把摄像 头分为两种，即c c d ( c h a r g ec o u p l ed e v i c e ：电荷耦合器件) 摄像头和c m o s ( c o m p l e m e l l t a 珂m e t a lo x i d es 锄i c o n d u c t o r ：互补金属氧化物半导体) 摄像头。 c c d 摄像头与c m o s 摄像头相比，具有灵敏度高、畸变小、噪音小、对光源 的适应性强等特点。因此，本文选择c c d 摄像头作为视频图像的捕获工具【2 5 】【2 6 1 。 在选择摄像头时，需要参考c c d 的参数主要有分辨率、最低照度、信噪比、 电源等。 ( 1 ) 分辨率：作为c c d 的主要性能指标，它决定了显示图像的清晰程度。 ( 2 ) 最低照度：即灵敏度，反映c c d 对环境光线的敏感程度。照度的单位是 勒克斯( l u x ) ，其数值越小，摄像头越灵敏。 ( 3 ) 信噪比：典型值为4 6 分贝，信噪比的值越大，图像的质量越好。 ( 4 ) 电源：常用的供电方式有交流2 2 0 伏、2 4 伏；直流1 2 伏和9 伏。 结合上述分析，本实验采用了深圳山禾乐科技开发有限公司生产的型号为 跗一3 1 2 一i i i 的c c d 摄像头，如图2 3 所示。该产品具有外形小巧、画质清晰、 性能稳定等特点，产品的主要技术参数如表2 一l 所示。 图2 3跗一3 1 2 一砌璎c c d 摄像头 f i g 2 - 3跗一3 1 2 一i i ic c d c 嗍 1 7 北京交通大学硕士学位论文 表2 1跗一3 1 2 一型c c d 摄像头技术参数 1 a b l e 2 - ls h 一3l2 一i i ic c dc a m e m1 e c b n o l o g yp a r a m e t e r s 名称参数 成像器件 像素 信号制式 水平解晰度 最低照度 电子快门 信噪比 j 作温度 电源 外形尺寸( m m ) 、| 了s 佣yc c d 朋：5 1 2 ( h ) 5 8 2 ( y ) 川粼：5 1 2 ( h ) 4 9 2 ( 矿) p a l in t s c 4 2 0 r 矿f 疗p 0 8 锻f 1 2 l 5 0 l 1 0 0 ，0 0 0 跚 4 8 曲 2 0 。c 一5 0 。c d c l 2 y ，1 5 0 7 剃 5 0 3 5 3 5 2 2 2采集卡的选择 c c d 摄像头完成了对高速铁路桥梁底面信息的捕获工作，但是，真正的图像 采集工作主要是由图像采集卡来执行的。通常是利用采集卡把摄像头捕获到的图 像经过编码压缩后，存储到计算机上的存储器上。因此，只有选择合适的图像采 集卡才能满足视频采集系统性能要求。 图2 _ 4天敏比8 0 0 0 型图像米集卡 f 毽2 4t ；a n m ；n 7 c 8 0 0 0i m a g ea c q u i s t i o nc a r d 考虑到工程实际需要，实验中采用了广东天敏科技发展有限公司生产的型号 为v c 8 0 0 0 型的p c i 接口视频采集卡，如图2 4 所示，它可以同时传输8 路实时视 频信号。因为v c 8 0 0 0 在机器性能允许的情况下可实现单机多卡运行，即可达到 2 4 路f 司屏预览和捕获，所以，视频的采集效率极高。如表2 2 所示，是该卡的主 1 8 裂缝检测系统设计 要技术参数。 表2 - 2天敏y c 8 0 0 0 型图像采集卡主要技术参数 t a b i e 2 2t e c h n o i o g yp a 憎m e t e 幅0 ft i a n m i n 玖了8 0 0 0l m a g ea c q u i s i t i c a r d 名称参数 接口类型尸a 系统平台支持矽扬如埘2 0 0 0 和即 其他性能支持一机多卡，一卡八路，且各通道同时丁作互不干扰； 支持0 v e r l a y 多路同时预览，c p u 占用率极低： 帧率：1 3 0 帧_ 秒可选；压缩位率：6 4 k 2 m b p s ； 提供m p e 6 4 压缩引擎，可对多路视频图像进行压缩； 提供动态a v i 图像、静态j p p e g 图像捕获； 提供功能全面的二次开发包，便于用户系统的开发。 2 2 3其他附件的选择 l 、照明设备：考虑到c c d 摄像头的低光敏感性，照明设备应该采用大功率 的照明装置，同时，光源还要具有高频稳定和低功耗特性。本文可选用l e d 光源 作为照明设备2 刀。 2 、检测装置：由于整个检测系统具有一定移动速度，检测范围才可以覆盖整 个桥梁底面，为了减小图像产生变形的影响，必须保证c c d 摄像头采集数据的速 度跟整个检测系统的速度一致，因此，需要配套相应的速度传感器来协调c c d 摄像头的采样速度。 2 3 视频图像的采集与标定 2 3 1采集软件开发 视频图像采集系统的工作原理如图2 5 所示。 ! 桥梁 c c d 摄像头 一p c i 图像采集卡l 计算机存储器 ；底面 图2 - 5采集系统i ：作流样 f i g 2 5a c q u i s i t i 彻s y s t e mw b d ( i n gp m c e 鹞 本文选择图像采集卡的型号为天敏阳8 0 0 0 型图像采集卡，该采集卡的最低系 1 9 北京交通大学硕士学位论文 统要求：硬件配置c p up i i l1 o g ，内存1 2 8 m b ，硬盘4 0 g 以上，支持o v e r l a y 表面显卡。 天敏比8 0 0 0 型图像采集卡的主芯片是s 从7 1 3 0 。通过如图2 6 所示的 s a a 7 1 3 0 模块图，可以清晰地了解视频图像的捕获过程。 图2 6s a a 7 1 3 0 芯片模块图 f i g 2 石s a a 7l3 0a l i pm o d u l ec h a r t 另外，该图像采集卡提供了功能全面的二次开发包( s d k ) ，在它的基础上本 文对视频采集软件进行开发。如图2 7 所示的是视频采集软件程序框图，如图2 8 所示的是视频采集软件的主界面。 ( 升焰 ) 上 + 设置捕获参数 动态瘁初始化 即时抓拍 调用v l c a i n j t s d k ( ) ： 上 v c a s a v e a s j p e g f il e ( ) ： v c a s a v e a s b m p f il e ( ) ： 上 捕获操作卜 伞局函数渊用 ( 设备、颜色信息，输 0 。： 开空f i 视频捕获 入频率等) 关闭设备 7 v c a s t a r t v i d e o c a p t t l r e ( ) ： 上 调用 v l a l l o s e l ，e v l c e t ) ： 打开设备 l 调用v c a o p e n d e v i c e ( ) ： 上傩i i ：三辅菲 上 释放动态库 ：v c a s t o p 、i d e o c a p t u r e ( ) ； v c a u n i n it s d k ( ) ： 注册i n l 调函数 o b 图2 7视频采集软件程序框图 f i g 2 7p r o g 豫m d i a g r a mo f d e 0a c q u i s i t i o ns o f t w a r e 裂缝检测系统设计 图2 - 8采集系统软件 f i g 2 8a c q u i s i t i s y s t e ms o 脚a 陀 2 3 2视频图像的标定 l 、摄像头采集设置 被测物 像头 3 2 0p i x e l ( a ) 摄像头的i ：作图 ( b ) 图像的像素人小 幽2 - 9视频图像采集示意图 f i g 2 9v i d e oi m a g ea c q u i s i t i o ns c h e n l e s 2 i 北京交通大学硕士学位论文 当视频采集系统工作时，根据工程实际要求，摄像头与桥梁底面需要有一定的 距离，同时，考虑到图像的分辨率和图像的质量，设置摄像头的镜头垂直于被测 物( 桥梁底面) ，且与被测物的距离为2 5 0 m m ，如图2 9 ( a ) 所示。另外，设置视频 图像采集软件，使得采集卡所采集的图像的像素大小为3 2 0 2 4 0 ，如图2 9 l b ) 所示。 2 、单位像素对应的实际尺寸计算【2 8 l 已知，图像的像素大