方留楊， 陳華斌， 吳曉南， 許鵬， 方紹兵

(云南省交通規(guī)劃設計研究院有限公司， 云南 昆明 650041)

橋梁結(jié)構(gòu)是一種大型的土木工程結(jié)構(gòu)，因荷載作用、疲勞與腐蝕效應、材料老化、交通量過大等原因，安全性問題越來越突出，如何利用方便、快速的手段和方法去檢測運營橋梁的實際狀況，是中國橋梁養(yǎng)護部門重中之重的任務。

云南高山峽谷縱橫，特大橋、大橋眾多，部分橋墩高達數(shù)十米，大跨徑懸索橋、斜拉橋十分常見，受地理位置和環(huán)境限制，僅靠傳統(tǒng)的橋梁檢測車和人工搭架檢測很難對橋梁進行全面檢測。無人機是近年來出現(xiàn)的一種新型空中檢測設備，通過在無人機上安裝高清攝像頭、GPS、測距儀等檢測設備，利用無人機靈活、機動的優(yōu)勢，可以對橋梁進行全面、高效、快捷監(jiān)測，已初步應用于各種橋梁檢測項目中。然而，目前使用無人機進行橋梁檢測大多僅是利用無人機抵近橋梁拍攝高清照片，然后通過目視判讀的方式對梁板、橋墩/臺、橋面等部位的裂縫、露筋、銹蝕、鋪裝破損等類型病害進行定性檢查，該方法僅能從照片拍攝角度對檢測部位進行單一視角觀察，無法做到進一步的定量化描述。文獻[3]中提出依照橋梁設計圖紙自動為橋梁進行三維建模，這種類似“翻?！钡乃悸窡o法真實反映橋梁的病害情況，不能實現(xiàn)“所見即所得”，仍然需要后期人工將檢測數(shù)據(jù)添加至模型上進行管理和分析。

該文基于目前先進的高清實景三維模型構(gòu)建技術，系統(tǒng)地探討基于無人機三維建模技術的橋梁檢測方法?；跓o人機三維模型具備360°旋轉(zhuǎn)和無極縮放等優(yōu)勢，可以對病害進行多視角、全方位的觀察，并可以進行定量化的點位、長度、面積、體積等要素的量測。使用該文方法在昆楚二級公路某拱橋、高海高速海口大橋、觀音山大橋的橋梁檢測項目中進行實際驗證，以驗證其效果。

1 無人機硬件平臺配置

針對無人機橋梁檢測三維建模的特點和要求，該文自主配置了無人機硬件平臺，如表1所示。機架選擇了起降平穩(wěn)的工業(yè)級四旋翼無人機機架Eagle eye-720。此外，由于進行高精度的橋梁三維建模需要獲取拍照時準確的位置信息，因此該文選擇了DJI A3-Pro飛控系統(tǒng)，A3-Pro飛控系統(tǒng)內(nèi)置的D-RTK GNSS模塊可以提供GPS+北斗或者GPS+GLONASS組合定位，動態(tài)定位精度可以達到厘米級，即使在較大跨度的鋼箱梁和鋼拱附近等強磁干擾的環(huán)境下飛行，也可保證衛(wèi)星信號不失鎖。云臺選擇了DJI 禪思Z-15云臺，角度抖動量控制在±0.01°范圍內(nèi)，可以確保在機身抖動的情況下拍攝出高質(zhì)量的清晰照片。相機選擇索尼A7微單相機，有效像素2 430萬。電池選擇格氏6S鋰電池，容量為18 000 mA，續(xù)航時間最大可至15 min。

表1 無人機橋梁檢測硬件平臺選擇

2 無人機橋梁三維建模方法

2.1 制定航飛拍攝方案

硬件配置完成后，需要根據(jù)具體的橋梁檢測任務和橋梁類型確定航飛拍攝方案，此處分為3種情況：

(1) 如果需要對橋面部分(如橋面鋪裝、伸縮縫、脹縫、標志、護欄)、錐(護)坡、梁/墩臺外側(cè)等部位進行整體檢測，可以按照五視傾斜攝影的方式，分別拍攝目標范圍內(nèi)的前視、后視、左視、右視、下視高清照片，確保照片的航向重疊度和旁向重疊度在75%以上，并同步記錄對應的GPS數(shù)據(jù)。拍攝完成后進行照片質(zhì)量檢查，如果發(fā)現(xiàn)照片重疊度不足75%，或者重點檢測部位的照片拍攝質(zhì)量偏低時，可再單獨進行補飛拍攝。由于該方案完整覆蓋了檢測范圍，因此可以針對整個檢測范圍建立出完整的三維模型。

(2) 如果需要對拱橋、懸索橋、斜拉橋的上部結(jié)構(gòu)病害(例如拱圈裂縫、懸索銹蝕程度等)進行局部重點檢測，由于拱圈、拉索等結(jié)構(gòu)較為復雜，難以通過五視傾斜攝影方式建立完整的三維模型。此時，可以在保證安全的前提下，單獨圍繞局部檢測部位環(huán)繞飛行，獲取多視角的照片，并同步每張照片記錄對應的GPS數(shù)據(jù)。為了保證三維建模效果，需要確保檢測部位在照片上無遺漏和死角，且每個檢測點為至少在2張照片上出現(xiàn)，以實現(xiàn)雙目立體前方交會。此外，為了保證多視角照片間的同名點匹配效果，需要確保鄰接照片的重疊度在80%以上，拍攝方位夾角在30°內(nèi)為宜。

(3) 如果需要對橋面以下結(jié)構(gòu)病害(例如梁板開裂、墩柱露筋、支座脫空等)進行局部重點檢測，由于橋梁下方無法獲取GPS信號，飛行安全存在風險，因此在航飛時需要避開橋梁下方，改為以旋轉(zhuǎn)云臺的方式拍攝橋面下部結(jié)構(gòu)的多視角照片，但該方式拍攝得到的照片傾角較大，如果在橋梁兩側(cè)分別對橋面下部結(jié)構(gòu)進行拍攝，同一位置處會有較大視差，整體進行三維重建難度較大。因此，針對此類任務，三維建模需要針對橋梁兩側(cè)分別進行。具體在拍攝多視角照片時，與第二類檢測任務類似，同樣需要確保檢測部位在照片上無遺漏和死角，每個檢測點為至少在2張照片上出現(xiàn)，鄰接照片的重疊度在80%以上，拍攝方位夾角在30°內(nèi)。

表2總結(jié)了3種橋梁檢測任務的航飛拍攝方案。

表2 3種橋梁檢測任務航飛拍攝方案

2.2 圖像預處理

無人機在抵近橋梁(特別是橋梁下沿)拍攝照片時，通常存在曝光度不足的問題，并且三維建模需要從多個角度對橋梁進行拍攝，在某些情況下各角度照片的光照條件差異較大，照片的色調(diào)、亮度、對比度等都會存在差異。為了給后續(xù)三維建模提供高質(zhì)量的照片，需要首先進行圖像預處理。直方圖匹配通過累積分布函數(shù)計算兩幅圖像直方圖之間的強度映射關系，對原始圖像的強度進行調(diào)整，使其直方圖與參考圖像直方圖相近，從而解決同一場景在不同光照情況中獲得的兩幅圖像之間的強度差異性問題。直方圖匹配首先計算原圖I′的直方圖H′和參考圖像I的直方圖H；其次，計算各自的累計分布函數(shù)F′和F；然后，對于參考圖像直方圖中任一強度值g∈[0, 255]，在原圖像直方圖中確定一個與其對應的強度值g′，使其滿足式(1)，并且g′∈[0, 255]；最后，構(gòu)建直方圖強度映射關系M(g′)=g，并采用該映射關系調(diào)整原圖像每一個像素處的像素值，從而將兩張圖像的色調(diào)調(diào)節(jié)至近似一致。

|F(g)-F′(g′)|=mink|F(g)-F′(k)|

(1)

圖1(a)為使用無人機從不同角度分別拍攝的某高速公路連續(xù)T梁橋的梁底照片，可以發(fā)現(xiàn)，兩張照片的色調(diào)、亮度差異較大。圖1(b)為經(jīng)過直方圖匹配處理后的結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)兩張照片的色調(diào)和亮度已基本調(diào)至一致，可滿足后續(xù)進行三維立體重建的要求。

圖1 直方圖匹配前后某高速公路連續(xù)T梁橋梁底照片

2.3 三維立體重建

三維立體重建是一種集合空間/近景攝影測量和計算機視覺技術，用于構(gòu)建地面三維空間信息的方法，主要步驟包括：多視圖像聯(lián)合空中三角測量、密集匹配點云生成、Delaunay三角網(wǎng)構(gòu)建、紋理貼圖。

多視圖像聯(lián)合空中三角測量使用共線方程構(gòu)造從像點到物體點的直線，通過模型光線束在空間的旋轉(zhuǎn)和平移，實現(xiàn)模型之間公共光線的最佳交會。然后，基于上一步空中三角測量后得到的多視點立體影像，通過密集匹配方法(例如物方面元最小二乘的批多視立體匹配方法、半全局立體匹配方法等)提取多視點立體影像中的同名像點，使用共線方程求解同名像點的空間三維坐標X、Y、Z，從而生成具有真實坐標信息的密集點云。如圖2所示，A為橋面點，O1、O2、O3為攝影中心，A1、A2、A3為橋面點A在多視點立體影像中的同名像點，通過共線方程即可確定橋面點A的空間三維坐標。共線方程如下式所示：

(2)

式中：x、y為像點的像平面坐標，xo、yo、f為影像內(nèi)方位元素，Xs、Ys、Zs為攝影點的三維空間坐標，X、Y、Z為橋面點的三維空間坐標，ai、bi、ci(i=1, 2, 3)為影像的3個外方位角元素(俯仰角、翻滾角、偏航角)組成的9個方向余弦。

圖2 橋面點三維立體重建示意圖

之后，基于密集匹配點云構(gòu)建Delaunay三角網(wǎng)，Delaunay三角網(wǎng)具有的空圓特性和最大最小角特性保證其不會出現(xiàn)過于狹長的三角形，確保了構(gòu)網(wǎng)過程的準確合理。最后，從與每個三角網(wǎng)的坐標和方位最一致的照片中獲取紋理信息并映射至三角網(wǎng)上，完成三維立體重建工作。

目前，Pixel4D、ContextCapture、DP-Modeler等商業(yè)軟件都可以通過高度自動化的半交互方式，實現(xiàn)無人機影像三維立體重建。重建過程的大部分操作都由軟件自動完成，大大降低了無人機三維建模的專業(yè)難度。為了確保重建成功率、提高重建效果，用戶還需要進行控制點、像片連接點、以及部分重建參數(shù)(如重建范圍、格網(wǎng)大小、紋理精細程度)的選擇，確保最終的建模效果可以滿足實際需求。

3 基于三維模型的橋梁檢測應用實例

利用無人機三維模型可以實現(xiàn)任意方向旋轉(zhuǎn)和無極縮放的特點，從多視角、多尺度對橋梁病害進行檢測，有效彌補了從單張照片中進行目視判讀檢測時視角偏差、死角、模糊等問題，顯著提高了橋梁檢測的準確性和效率。該文選擇昆楚二級公路某拱橋、高海高速海口大橋、觀音山大橋開展了基于無人機三維模型的橋梁檢測試驗驗證工作。

(1) 昆楚二級公路某拱橋

昆楚二級公路某拱橋位于楚雄州祿豐縣長田村附近，為鋼筋混凝土拱橋，全長151 m。該文采用五視傾斜攝影的方式，分別獲取了29張前視照片、31張后視照片、18張左視照片、16張右視照片、40張下視照片，照片間重疊度約80%；并在拱肋、拱腳部位處加密拍攝了16張照片，合計150張，建立了完整的拱橋三維模型，如圖3所示。在三維模型上可以方便地對橋面鋪裝、伸縮縫、標志、梁/墩臺外側(cè)等部位進行檢測。進一步地，由于無人機作業(yè)時每張照片都獲取了高精度GPS信息，且通過空中三角測量對照片外方位元素進行了平差解算，因此三維模型具有可量測性，對昆明至楚雄方向13#伸縮縫進行量測，得到該部位的寬度為7.17 cm，實地量測寬度為7.25 cm，兩者誤差0.08 cm，說明三維模型的量測精度可以基本滿足橋面部分檢測需求。若對該伸縮縫的不同部位進行量測和分析，并與設計和施工資料進行比對，則可對其變形情況進行定量評價。

圖3 昆楚二級公路某拱橋無人機三維模型及伸縮縫檢測示意

(2) 高海高速?？诖髽?/p>

高海高速?？诖髽蛭挥诶ッ魇形魃絽^(qū)?？阪?zhèn)附近，為三跨中承式鋼管混凝土系桿拱橋，全長756 m。進行主拱圈外觀檢查時，傳統(tǒng)方式為檢測人員系安全繩沿梯攀爬檢查，該方式檢測效率較低，作業(yè)安全存在風險。無人機作業(yè)時，圍繞主拱圈旋轉(zhuǎn)拍攝了97張多視角高重疊圖照片，建立了主拱圈三維模型，有效提高了對主拱圈檢查的效率，避免了人工檢測帶來的安全風險。圖4為主拱圈局部無人機三維建模成果，在三維模型上對主拱圈吊桿錨頭進行周長和面積量測，其值分別為1.76 m和0.19 m2，與實地量測值(周長1.73 m、面積0.18 m2)基本相同，說明三維模型可以滿足對復雜上部結(jié)構(gòu)局部重點檢測的需求。

(3) 高海高速觀音山大橋

高海高速觀音山大橋位于昆明市西山區(qū)觀音山村附近，為預應力混凝土連續(xù)T形梁橋，全長737 m，受長期交通負載過大的影響，出現(xiàn)部分支座脫空等病害。前期公路養(yǎng)護部門已使用橋梁檢測車開展了梁底和支座檢查工作。無人機作業(yè)時，圍繞橋面下方病害部位，通過旋轉(zhuǎn)云臺的方式進行多角度拍攝，獲取了52張多視角高重疊度照片，其拍攝方位(經(jīng)過空中三角測量處理后照片攝影點的空間位置和角度)和三維建模概略視圖(通過密集匹配生成的全局概括瀏覽模型點)如圖5所示。

圖4 主拱圈局部無人機三維模型及吊桿錨頭量測示意

圖5 無人機照片拍攝方位和三維建模概略視圖

橋面下方病害部位三維模型如圖6所示。在三維模型上定位支座脫空位置，并對脫空高度進行量測，得到高度值為1.49 cm，與人工檢測(1.50 cm)結(jié)果基本相同(圖7)，說明三維模型可以滿足對橋面以下結(jié)構(gòu)局部重點檢測的需求。

圖6 橋面下方病害部位三維模型

圖7 橋面下方支座脫空高度量測

4 結(jié)語

該文提出了一種基于無人機三維建模技術的橋梁檢測方法。首先，針對無人機橋梁檢測工作的特點自主配置了無人機硬件平臺。然后，根據(jù)具體的橋梁檢測任務和橋梁類型確定了3種航飛拍攝方案，最后，詳細闡述了無人機圖像預處理和三維立體重建的流程和方法。使用該文方法對昆楚二級公路某拱橋、高海高速?？诖髽?、觀音山大橋開展實際的無人機三維建模和橋梁檢測驗證，取得了良好的效果。