李文波，楊保春

(1.湖南省交通規(guī)劃勘察設計院，湖南 長沙 410008;2.義烏市交通工程質(zhì)量安全監(jiān)督管理站，浙江 義烏 322000)

0 前言

隨著我國交通建設的高速發(fā)展，交通等級要求不斷提高，對低等級公路加寬和舊橋的加固改造任務不斷增加。在改造的過程中，有許多路線中有混凝土橋梁?；炷翗蛄捍蠖嗫缭綅{谷、河流，或者跨越公路，為了保障線路的安全運營，對橋梁的安全維護是必須的，其中安全檢測是橋梁維護工作中重要的組成部分。在現(xiàn)代交通建設中，橋梁起著非常重要的作用，特別是城際鐵路、高鐵的發(fā)展，橋梁占整個線路長度達到的40%～50%［1］。已有研究表明，大部分的混凝土橋梁的損壞由裂縫導致的，因此對混凝土橋梁裂縫的檢測非常重要。調(diào)查統(tǒng)計顯示，混凝土橋梁在運營過程幾乎都帶有裂縫，要保證完全不出現(xiàn)裂縫是不可能的。在實踐中，我們也并沒有要求混凝土結(jié)構(gòu)避免出現(xiàn)裂縫，而且裂縫也分為許多情況，有的裂縫很微小，對于裂縫寬度小于0.05 mm 的裂縫肉眼察覺不到，這種級別的裂縫在正常使用過程不會對結(jié)構(gòu)產(chǎn)生破壞，規(guī)范上允許這種裂縫的存在［2］;但是有些混凝土裂隙在荷載作用、周邊的氣候環(huán)境、外界的物理化學影響下會使裂縫加深擴展和產(chǎn)生新的裂縫，裂縫貫通之后使的寬度在0.3 mm 以上。這種裂縫會破壞結(jié)構(gòu)的完整性、引起保護層剝落，鋼筋產(chǎn)生銹蝕，影響結(jié)構(gòu)物的安全運營，嚴重時會發(fā)生垮塌事故。對混凝土橋梁進行裂縫檢測、精確獲取裂縫信息有非常重要的意義，通過對裂縫的檢測，可以了解橋梁結(jié)構(gòu)的破壞情況。目前國內(nèi)外采用人工定期檢測，通過人工測量獲取裂縫信息，這種方法存在許多局限性，缺乏效率，對測量員也有很大的風險。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)得到廣泛應用［3－5］。目前，美國、日本、韓國、歐洲等發(fā)達國家利用數(shù)字圖像處理技術(shù)進行橋梁的安全檢測有比較深入的研宄，但是大部分都集中在公路的裂縫檢測上，對于混凝土橋梁的裂縫寬度的檢測技術(shù)還不成熟。本文基于數(shù)字圖像處理技術(shù)，利用canny 算法提取裂縫輪廓，通過距離變換獲取裂縫的形態(tài)學信息，然后對裂縫細化，得到距離信息。最后，根據(jù)相機標定將像素轉(zhuǎn)換為實際測量需要的長度數(shù)據(jù)，得到裂縫的實際寬度，為混凝土橋梁的維修加固提供參考依據(jù)。

1 橋梁裂縫圖像處理

基于數(shù)字圖像處理技術(shù)，檢測混凝土橋梁結(jié)構(gòu)表面的裂縫寬度，主要包括圖像采集、圖像處理、裂縫識別和裂縫寬度確定等內(nèi)容。

1.1 圖像采集

采用高清晰度數(shù)碼相機采集裂縫圖像，采集的圖像在計算中以數(shù)據(jù)點組成的矩陣存儲的數(shù)字圖像，數(shù)字圖像的本質(zhì)是被量化的二維矩陣。每一個數(shù)據(jù)點代表裂縫圖像的顏色、灰度等屬性，我們把這樣的數(shù)據(jù)點稱之為像素。

1.2 圖像標定

圖像處理之后獲取的裂縫信息(裂縫的長度、寬度等)都是以像素為單位的，而實際我們所要得到的檢測結(jié)果是以mm 為單位的，為了求出每個像素單位代表實際的多少mm，必須對圖像進行標定。通過圖像標定可以求得每個像素代表的實際長度，從而確定圖像中裂縫的實際信息。圖像標定方法較多，綜合考慮擦亮精度與圖像處理效率的要求，本文采用的方法是在采集的裂縫旁邊貼一塊正方形的黑色紙片，如圖1 所示。采集的圖像經(jīng)過圖像處理之后，可獲取黑色紙片在長度方向上的像素點個數(shù)，紙片的實際長度除以像素點個數(shù)，即得到一個像素所代表的實際寬度。

圖1 黑色正方形標定塊

1.3 圖像修正

在采集圖像的過程中，由于受到空間限制和采集圖像時人為誤差，采集的圖像會產(chǎn)生傾斜，這種圖像通常情況下，標定塊的上下邊緣是平行的但是相對于圖像上下兩邊會有細微的傾斜;而標定塊的左右邊緣相對于標定塊中線對稱，相對于圖像兩側(cè)邊是傾斜的。為了正確的識別裂縫信息，需要對圖像進行修正，圖像修正采用文獻［4］的修正方法。

1.4 圖像灰度化處理

圖像處理以灰度圖像為基礎，將RGB 格式的圖像灰度化處理轉(zhuǎn)換為灰度圖像，灰度化公式:

式中:Gray 為灰度圖像的灰度值，;R，G，B 分別為原始彩色圖像中紅、綠、藍三種基本顏色分量值。對原始圖像灰度化處理之后的灰度圖像如圖2 所示。

圖2 灰度圖像

圖像處理都是在MATLAB 環(huán)境下編程實現(xiàn)，采集的裂縫圖像是用高清晰度數(shù)碼相機拍攝的，圖像的分辨率高，每幅數(shù)字圖像包含大量的數(shù)據(jù)點，在編程運行的時候進行大量的矩陣運算，而式(1)中包含浮點運算，會大大的減緩程序的運行速度，為了提高圖像處理的運行速度，將浮點運算轉(zhuǎn)換為整數(shù)運算。因為RGB 的取值范圍都是0 ～255 的整數(shù)，將上述公式改寫為:

1.5 圖像濾波去噪

由于采集的裂縫圖像會不可避免的含有噪聲成分，在獲取裂縫信息前，必須將噪聲去除。在濾波去噪的過程中，一方面要有效地去除裂縫圖像中干擾裂縫的噪聲;另一方面要保護裂縫信息，避免去噪時影響裂縫的邊緣。

為了得到質(zhì)量良好的去噪后的裂縫圖像，在去噪前先進行增加處理，增加圖像的信噪比，使得裂縫區(qū)域和背景區(qū)域最大限度的分離。若信噪比不明顯，可適當?shù)奶砑痈咚乖肼暬蛘呓符}噪聲。

常用的濾波算法有很多，本文采用中值濾波和平滑濾波相結(jié)合的算法［6］。首先選取一個寬度為7×7 的方形領域，對圖像平滑處理，然后添加椒鹽噪聲，進行中值濾波，輸出圖像的灰度值取灰度圖像的中間灰度值。濾波去噪處理后的裂縫圖像如圖3 所示。

圖3 濾波去噪后的裂縫圖像

1.6 裂縫檢測

裂縫檢測的方法很多，本文采用canny 算法獲取裂隙輪廓，雖然canny 算法不能夠去除其他非裂縫信息，只能夠找出裂縫的所有邊緣并且標記出來。但是對裂縫圖像進行濾波去噪處理之后，canny 算法是一種最好的裂縫邊緣檢測的算法［7］。一般來講，canny 算法檢測邊緣的錯誤率低，能盡量的標記出裂縫的實際邊緣。canny 算法的定位性能很好，通過canny 算法檢測出的裂縫邊緣與實際邊緣擬合良好，并且它可以有效的避免對裂縫的重復標記。采用canny 算法生成的裂縫輪廓(圖4 所示)，再對canny 算法的結(jié)果進行取反，使裂縫區(qū)域標記為黑色(圖5 所示)。

圖4 canny 算法提取的裂縫輪廓

圖5 真實的裂縫信息圖

1.7 距離變換

距離變換是一種基于二值化圖像處理的全局操作。它是計算目標空間點之間的距離，最終把二值化圖像轉(zhuǎn)變成灰度圖像的過程(其中每個像素點的灰度值等于它到最近目標點的距離)［8］。距離變換的類型有3 種，按照距離類型劃分可分為:非歐氏距離變換和歐氏距離變換(EDT)。其中EDT 精度高，與實際距離相符，應用比較廣泛。

在二維平面上定義兩點，兩點之間的歐氏距離表示為:

在二值圖像中，1 代表目標點(裂縫區(qū)域像素點)，0 代表背景(背景區(qū)域像素點);在灰度圖像中，通過距離變換之后，像素點的灰度值等于該像素點到最近目標點的距離值。這樣一張M×N 的圖像可以表示為一個二維數(shù)組A［M］［N］，其中A［i］［j］=1 表示裂縫區(qū)域目標像素點，A［i］［j］=0 表示背景區(qū)域的像素點。若B ={ (x，y)|A［i］［j］ =1} 為目標點集合，則歐氏距離變換就是對A 中所有的像素點求:

其中:

距離變換的結(jié)果通常是一幅和輸入圖像看起來很接近的灰度圖片，所不同的是前景區(qū)域內(nèi)的點的亮度被改變了，用以顯示每個點到其最近的邊界的距離。如圖6 所示。

圖6 距離變換的輸入圖像和輸出圖像

對圖5 的裂縫圖反相，然后對其進行距離變換，得到的輸出圖像如圖7 所示。

圖7 距離變換后的輸出圖像

1.8 裂縫寬度計算

距離變換的方法就是獲取裂縫的形態(tài)學信息，通過對裂縫區(qū)域進行距離變換，就可求得裂縫的中心線到其邊界的距離。由圖6 和圖7 可以看出，裂縫最大寬度處中線是白色的，其灰度值最大Gray=255，在距離變換時，可以將這個信息提取出來。然后通過遍歷，求中線到canny 算法得到的裂縫邊緣的最小值，也就是中線像素點到邊緣像素點的垂直距離，這個距離的2 倍就是我們所求的裂縫的最大寬度。

2 實例驗證

基于以上圖像處理的方法，利用MATLAB 強大的圖像處理功能［9，10］，編制程序，即可得到裂縫寬度。

為了驗證本文裂縫圖像處理的可行性，以現(xiàn)場采集的10 幅混凝土橋梁表面裂縫圖像，對其進行了驗證，同時用裂縫寬度觀測儀現(xiàn)場實測裂縫寬度與理論計算值進行比較(表1 所示)。

從表1 可以看出，裂縫寬度小于0.2 mm 的相對誤差明顯高于裂縫寬度大于0.2 mm 的，裂縫寬度大于0.2 mm 的平均相對誤差為2.52%，識別精度97.48%。裂縫寬度小于0.2 mm 的平均相對誤差為11.58%，識別精度88.42%。整體的平均相對誤差為7.05%，識別精度92.95%。

表1 裂縫寬度的理論計算值與實測值比較

因為儀器的精度，以及實測時人工原因?qū)τ趯挾刃∮?.2 mm 裂縫檢測，不可避免的產(chǎn)生誤差。通過MATLAB 編程運算出的裂縫寬度為裂縫的最大寬度，因此，小于0.2 mm 裂縫的誤差較大。

根據(jù)公路橋涵設計規(guī)范以及公路養(yǎng)護規(guī)范的要求，橋梁正常使用狀態(tài)下允許最大的裂縫寬度為0.02 mm。因此，本文提供的裂縫圖像處理方法，識別裂縫寬度的精度能夠滿足工程實踐的需要。

3 結(jié)論

本文基于MATLAB 強大圖像處理技術(shù)，對混凝土橋梁表面的裂縫寬度進行檢測，得到如下結(jié)論:

1)將裂縫圖像進行圖像修正、濾波去噪等預處理后，采用canny 算法提取裂縫輪廓，然后再通過距離變換，得到裂縫中線信息數(shù)據(jù)，從而求得裂縫寬度。實例驗證這種方法能夠有效檢測裂縫寬度，識別率達到92.95%以上，大于0.2 mm 裂縫寬度識別精度為97.48%。

2)本文對圖像灰度化處理進行了優(yōu)化，將浮點運算轉(zhuǎn)化為整數(shù)運算，大大的加快MATLAB 灰度化處理的運行速度，提高了圖像預處理的效率。

［1］張 強，王正林.精通MATLAB 圖像處理［M］.北京:電子工業(yè)出版社，2009.

［2］羅軍輝，馮 平.Matlab7.0 在圖像處理中的應用［M］.北京:機械工業(yè)出版社，2005.

［3］高浩軍，杜宇人.中值濾波在圖像處理中的應用［J］.電子工程師，2004，30(8):35－36.

［4］方 志，彭海濤.基于圖像分析技術(shù)的混凝土橋梁結(jié)構(gòu)表面裂縫寬度檢測［J］.湖南大學學報(自然科學版)，2012，39(1):7－12.

［5］許薛軍，張肖寧.基于數(shù)字圖像的混凝土橋梁裂縫檢測技術(shù)［J］.湖南大學學報(自然科學版)，2013，40(7):34－40.

［6］常 娜.圖像處理中的邊緣檢測算法研究綜述［J］.中國科技信息，2011(4):130－132.

［7］FISHER R，PERKINS S，WALKER A，et al.Morphology-Distance Transform ［EB/OL］.http://home pages，inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/distance，htm，2013－04－27.

［8］JJF1334－2012，混凝土裂縫寬度及深度測量儀校準規(guī)范［S］.

［9］張維峰，劉 萌，楊明慧.基于數(shù)字圖像處理的橋梁裂縫檢測技術(shù)［J］.現(xiàn)代交通技術(shù)，2008，5(5):34－36.

［10］張登峰.基于圖像處理的鐵路混凝土橋梁裂縫探測和信息獲?。跠］.北京:北京交通大學計算機與信息技術(shù)學院，2014.