宋子龍，梁經緯，祝志恒，蔣買勇

(1.湖南省水利水電科學研究院，湖南長沙 410007； 2.中南大學，湖南長沙 410076； 3.湖南水利水電職業(yè)技術學院，湖南長沙 410131)

依據(jù)2013年水利普查數(shù)據(jù)，我國共有水庫98 002座，其中90%以上為土石壩，壩下涵管作為土石壩的重要組成部分，其結構和功能的完整是土石壩安全的重要保證[1]。而目前壩下涵管存在分布廣泛，數(shù)量眾多，病害嚴重，處理困難等問題。涵管檢查是評定涵管結構狀態(tài)、制定維修加固方案的基本手段，是涵管維護中工作量最大的一項工作。隨著科學技術的發(fā)展，一些先進的方法和設備已逐漸應用到涵管病害檢查中，以彌補傳統(tǒng)檢查方法的不足。掃描設備具有檢測速度快、定位精確、易復現(xiàn)等特點，被廣泛用于隧(涵)洞檢測，但由于涵管地面十分不平整、空間狹小且空氣潮濕，掃描設備工作效率不高[2-3]。

國內外學者針對基于超清全景的視覺圖像處理識別評價隧涵洞病害問題進行了大量工作，秦雪等[4]建立了同像素梯度數(shù)量的直方圖，大大提高了圖像匹配效率；王文麗[5]對各種圖像采用不同邊緣提取算法進行仿真實驗；Jahanshahi等[6]利用高斯濾波器對圖像進行預處理操作；王華夏[7]建立了一套完整的圖像采集系統(tǒng)的方案；王平讓等[8]基于裂縫提取算法提出一種適用于隧道襯砌的自動識別方法；朱鑫[9]根據(jù)圖像處理的檢測原理及方法，建立了一個完整的采集圖像方法與裂縫檢測流程；成艷枝[10]設計及研究了一套隧道襯砌裂縫的檢測系統(tǒng)；王典泰等[11- 12]提出了基于影像展開與嵌接技術方法的隧道襯砌圖像檢測方法。

目前視覺圖像處理技術主要用于隧洞病害檢測，而涵管由于其環(huán)境的復雜性，需借助儀器設備，輔助采集圖像數(shù)據(jù)。隨著人工智能的快速發(fā)展，管道CCTV(Closed Circuit Television)檢測技術獲得青睞。該技術通過控制攝像機器人進入管道內部實時采集視頻，能夠全面直觀地了解管道內部現(xiàn)狀，消除人員管內作業(yè)事故隱患，已經成為涵管病害檢測的重要手段[13- 15]。

本文以湖南省某水庫導流低涵為對象，通過CCTV采集涵管全景視覺圖像，結合多視幾何三維重建技術構建涵管三維點云，再利用三維曲面估計技術判斷出模型曲面，并對圖像進行展平拼接，實現(xiàn)導流低涵滲漏、錯位與腐蝕缺陷的分析評價。

1 工程概況

湖南某水庫控制集雨面積15.5 km2，正常蓄水位98.7 m，原設計總庫容1 897萬m3，正常庫容1 614萬m3，是一座以灌溉為主，兼顧供水、旅游、防洪等綜合效益的中型水庫。其導流低涵位于大壩左端山體下，系無壓明流涵管，全長150 m，縱坡1/200，進口底板高程75.00 m，出口底板高程74.25 m，設計流量2.5 m3/s。涵管斷面為圓拱直墻式，寬1.0 m，高1.8 m，用預制混凝土塊(40 cm×20 cm×17 cm)砌側墻，用半圓拱混凝土塊砌筑拱圈(厚15 cm)，采用平面鑄鐵雙向轉動閘門，孔徑0.60 m，設計水頭25 m，實際使用水頭8 m，門蓋厚1.5 cm，5 t卷揚機啟閉。

2 涵管全景圖像采集

采用CCTV即“閉路電視檢測系統(tǒng)”(圖1)采集涵管全景視覺圖像，通過控制器與收線車控制搭載高清攝像頭的進入式機器人(車載、船載)，進入涵管內部獲取管道內部高清影像信息，并將影像通過線纜傳輸?shù)娇刂婆_[6-7]。

圖1 CCTV檢測系統(tǒng)示意Fig.1CCTV detection system schematic

本文采用的是某公司生產的YL-CCTV(c)型管道機器人，由控制系統(tǒng)(可用任意一款筆記本電腦，內置采集分析軟件)、電纜盤(線纜長度150 m)、進入式機器人(IP68，最大水深10 m，適用管徑：200～3 000 mm)組成，利用UPS為設備供電。導流低涵水庫下游出口處(該處設0 m)為2 m深沖刷坑，CCTV檢測系統(tǒng)需在導流低涵上部空地進行現(xiàn)場組裝，根據(jù)導流低涵尺寸、長度，設置CCTV推進器的輪徑和前進速度。在檢測過程中通過調試，以8 m/min速度前進時，可平穩(wěn)地采集檢測相關數(shù)據(jù)，可保證獲取數(shù)據(jù)的準確，由于電纜及環(huán)境限制，本次檢測長度為50 m。通過控制臺保存CCTV檢測視頻，并進行內業(yè)處理。

圖2 涵管缺陷記錄的時鐘表示法Fig.2Clock representation of culvert defect records

在CCTV檢測中，需詳實記錄病害的位置，以利于修復的設計與施工。由于壩下涵管結構與外形的特殊性，要完整描述病害的位置，應從兩個方面進行描述，首先是在管道整體中的位置，即病害所在點距離管道起始點的位置，檢測時用“距離”表述，一般記錄的是CCTV檢測攝像機距離檢測起點(導流低涵出口處)的長度。此外，還需要表述缺陷在涵管圓周上的分布位置。在CCTV檢測中逐漸形成了時鐘表示法：即將涵管橫斷面視作一個時鐘，按攝像鏡頭所面對的方向以順時針時鐘的位置來表述病害在圓周中的位置[5](圖2)：B所示的缺陷在單點位置上，標示為12；C所示的病害位置從3：00到6：00，標示為0306。

3 CCTV視覺圖像處理

三維重建能恢復出實際場景的空間點云以及攝像頭拍攝時鏡頭的內參(畸變參數(shù))以及外參(世界坐標系下的旋轉和平移參數(shù))。利用重建出的三維點云確定一個合適的投影面，對圖片進行幾何矯正，就能將多視點的圖像拼接問題簡化為非常成熟的平面拼接問題。襯砌表面可以想象成將展開平面按照涵管的設計形狀彎成的一個曲面，決定這個形狀的主要是涵管橫斷面以及平縱面的形態(tài)。使用流線沿跡線掃掠的方法構建投影曲面模型。本文使用涵管橫斷面的輪廓線構建流線，使用涵管平縱線形組合構建跡線。在實際應用中，可以通過將斷面輪廓或者平線形的設計曲線離散成小線段來構造流線及跡線。

模型估計的目標是找到一組合適的剛體變換參數(shù)和比例因子，使得重建的三維點云與模型曲面盡可能重疊。有了這組變換參數(shù)，就能確定采集圖片的鏡頭位置與模型曲面間的相對位置關系，利用該相對位置關系可將單張影像正射投影至模型曲面實現(xiàn)幾何矯正。如果將模型曲面按照一定的間距離散成點云，模型曲面估計的問題就可以看作是對兩個點集進行配準。當然，使用多視幾何重建出的點云與離散的模型點云配準，還需要考慮相似性問題，因為在沒有地物參考的情況下，SfM(Structure from motion)方法重建出的空間點云與實際場景一般會相差一個比例。

通過SfM三維重建可以求解出照片拍攝時相機的內參以及外參，通過模型估計又求取出了三維場景到模型的變換關系，則模型格網點在照片中的位置可以通過相機投影模型求解。因此可以計算照片像素點與展開平面位置的對應關系。根據(jù)這個對應關系對原始照片進行重采樣，就能將原始照片矯正到展平坐標系。

圖像矯正環(huán)節(jié)已經實現(xiàn)了變曲為直將圖像變換至展開平面，并且大致確定了每張圖片在最終展開圖中的位置，實現(xiàn)基本的接合。但還需要盡可能地消除接縫、錯位和鬼影才能完美地將各張圖片拼接起來。為保證接合的效果，需要圖片間的重疊部分能夠盡可能地對齊(平差)，需要在重疊區(qū)域決定取用哪張圖片的像素為最終像素(搜索最優(yōu)縫合線)，以及如何融合圖像使得最終的拼接結果能盡可能地以算法消除圖片間過度不均勻的情況。

4 涵管病害診斷

根據(jù)采集的圖像進行內業(yè)處理，包括圖像三維重建(圖3(a))、模型對齊估計(圖3(b))以及圖像展平與拼接，獲得了導流低涵全景數(shù)字展平圖像(圖3(c))。

圖3 導流低涵全景數(shù)字展平圖像獲取

導流低涵存在明顯缺陷(圖4)，共檢測到3處明顯缺陷，1級(輕度錯位)缺陷點1個，錯位距離出口14.54 m，錯位位于管道右邊墻。1級(輕度腐蝕)缺陷點1個，位于距下游出口處5.77 m左邊墻中間部位。1級滲漏缺陷點1個，滲漏點位于管道右側水平線上，距離出口23.24 m，為穿孔漏水，管壁上有明顯的白色碳酸鈣析出，但未見水流出。

圖4 導流低涵病害診斷

5 結 語

(1) 基于CCTV視覺圖像處理的土石壩涵管病害診斷方法，利用CCTV高清攝像頭，可迅速完成圖像數(shù)據(jù)采集，具有成本低廉，靈活性高的特點。

(2) 基于多視幾何三維重建技術以及三維曲面估計技術，實現(xiàn)涵管圖像展平，獲得數(shù)字全景展平圖像，可適用于各種形狀和特征的涵管，具有良好的推廣應用前景。

(3) CCTV視覺圖像處理方法具有安全、高效、高質量等優(yōu)點。具體表現(xiàn)為杜絕人員進入水工隧(涵)可能發(fā)生的人身傷亡事故；利用高科技提高生產力及效率，為修復、疏通、清洗方案的制訂提供可靠的依據(jù)，為竣工驗收、接管檢查提供了科學有效的方法。