摘要：作為建筑結(jié)構(gòu)施工中的一個重要設(shè)計類別，橋梁結(jié)構(gòu)上由于長期經(jīng)受荷載作用、材料老化和腐蝕作用，造成應(yīng)力降低。在這方面，在施工期間和施工過程中檢測橋梁項目的性能需要使用現(xiàn)代技術(shù)。在本文中，我們將無人機(jī)三維建模技術(shù)用于橋梁檢測，然后解釋如何應(yīng)用該技術(shù)，希望為國內(nèi)無人機(jī)橋梁檢測技術(shù)的發(fā)展提供新的思路。

關(guān)鍵詞：無人機(jī);三維建模;橋梁檢測

目前，我國基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項目進(jìn)展順利。為保障工程結(jié)構(gòu)的可持續(xù)性和安全性，我國加強(qiáng)了橋梁工程管理的二級管理，避免了橋梁結(jié)構(gòu)的使用時間過長導(dǎo)致的一系列問題。為維護(hù)橋梁工程的穩(wěn)定運(yùn)行，確保工程結(jié)構(gòu)的安全運(yùn)行，運(yùn)維管理部門對橋梁工程的安全性進(jìn)行全面監(jiān)控，必須進(jìn)行徹底和詳細(xì)的檢測，排查安全隱患，發(fā)現(xiàn)問題及時修理，確保橋梁安全運(yùn)行。由于我國橋梁建設(shè)的復(fù)雜性，使得橋梁檢測變得越來越困難，即使使用傳統(tǒng)的檢測技術(shù)，也發(fā)現(xiàn)了許多極大地限制了橋梁項目的建設(shè)和設(shè)計的問題。對此，運(yùn)維部門應(yīng)采取更專業(yè)、更高效的檢驗程序，提高檢驗質(zhì)量。

一、簡述傳統(tǒng)的橋梁檢測技術(shù)存在的缺陷

根據(jù)橋梁檢測要求的不同，橋梁檢測的頻率可分為經(jīng)常性、定期、特殊性檢測。在發(fā)現(xiàn)方式上，人工發(fā)現(xiàn)方式最為常見，但這種方式存在一定的局限性。例如，存在某些橋梁的內(nèi)部結(jié)構(gòu)不能通過目視檢測來評估，就會讓這個隱患成為一個影響結(jié)構(gòu)安全的高風(fēng)險因素，可能會威脅到維修人員的安全。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，通過將傳感器檢測方法和動態(tài)檢測技術(shù)廣泛應(yīng)用在橋梁結(jié)構(gòu)的檢測工作中。

二、簡述三維建模技術(shù)在橋梁檢測的運(yùn)用

經(jīng) BIM 驗證的三維建模技術(shù)為橋梁規(guī)劃、降噪、運(yùn)營和維護(hù)提供了新的見解。第一，利用3D可視化，降低2D圖紙造成的溝通障礙，實現(xiàn)3D設(shè)計，降低操作和后續(xù)維護(hù)的復(fù)雜度，使得整個設(shè)計、生產(chǎn)、運(yùn)維更直觀。第二，三維模型既可以實現(xiàn) 3D 立體模型，還可創(chuàng)建建筑項目所需的 4D、5D 和更多維度的部件。此外，BIM技術(shù)可以實現(xiàn)智能運(yùn)維管理、數(shù)據(jù)集成、完整的項目全生命周期管理的目的。為了檢測橋梁結(jié)構(gòu)，首先可以使用一組 BIM 模塊構(gòu)建橋梁結(jié)構(gòu)的視覺模型，這些模塊構(gòu)成后續(xù)傳感器放置的基礎(chǔ)。此外，BIM技術(shù)還可以創(chuàng)建實景模型，為后續(xù)的橋梁維護(hù)和檢測運(yùn)營管理提供數(shù)據(jù)支持。

三、基于無人機(jī)的三維建模技術(shù)在橋梁檢測的運(yùn)用流程

（一）設(shè)定無人機(jī)參數(shù)

無人機(jī)結(jié)構(gòu)簡單、成本低、攜帶方便，它可以隨時在空中升降和轉(zhuǎn)彎、停止，并且它還具有自動巡航功能以避開障礙物。在檢測橋梁時，必須考慮無人機(jī)的運(yùn)行速度，可以控制無人機(jī)行駛速度在4-6 m/s，最大飛行高度測試在500 m，懸停的精度級別為±0.3-0.5m（視覺傳感器范圍），垂直懸停精度可在±0.1-0.5m（聲音傳感器范圍）內(nèi)檢測。

（二）數(shù)據(jù)采集

為保證數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性，必須在飛行前做好航線規(guī)劃，避免可能影響采集結(jié)果的路障障礙物和光照。此外，必須正確進(jìn)行風(fēng)險管理。而且，天氣條件和其他因素的影響往往決定了被觀察物體的表面朝向光線的位置，采集到的數(shù)據(jù)和圖表比較清晰，數(shù)據(jù)采集成功的概率要高很多。建議在晴朗的天氣下飛行，以盡量降低安全風(fēng)險。飛行時，無人機(jī)可以飛越已建立的橋梁表面拍照，使用遙控器控制無人機(jī)，并定位地面、金字塔、圓柱表面和支撐。如果在檢測中發(fā)現(xiàn)問題，可以調(diào)整焦距，放大問題所在地，仔細(xì)尋找裂紋、不銹鋼外露、支架松動等缺陷。

（三）三維建模處理

技術(shù)人員從不同角度收集橋梁結(jié)構(gòu)信息后，對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，結(jié)合BIM技術(shù)進(jìn)行3D建模，創(chuàng)建實景模型。由于模型搭建與橋梁實時監(jiān)測結(jié)果密切相關(guān)，所以，模型搭建必須與實際工程結(jié)構(gòu)相聯(lián)系。橋梁的整體結(jié)構(gòu)可分為上部結(jié)構(gòu)、下部結(jié)構(gòu)和支撐結(jié)構(gòu)。在模型處理過程中，可以對主間隙、中心間隙、磨牙塔等傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化，實現(xiàn)傳感器應(yīng)力、偏差和噪聲。由于真實運(yùn)動傳感器、重力傳感器和加速度傳感器的功能不同，安裝模型時需要反復(fù)分析傳感器的變形情況并取平均值。最后，將某種感覺壓力狀態(tài)整合到一個真實的橋梁模型中。觀察表明，根據(jù)傳感器返回的數(shù)據(jù)創(chuàng)建的模型具有模擬值，使得它不再只是一個三維模型，它還包含豐富的信息。此外，還可以通過后續(xù)的運(yùn)動圖像和環(huán)境掃描等進(jìn)行模擬，為風(fēng)險管理提供基礎(chǔ)。

（四）監(jiān)控系統(tǒng)的建立

由上可知，模型本身的配置和傳感器的位置構(gòu)成了橋梁檢測運(yùn)維的科學(xué)依據(jù)。這使得這些設(shè)備可以走得更遠(yuǎn)，將三維模型管理與傳統(tǒng)的配對操作相結(jié)合，以創(chuàng)建一個實時監(jiān)控檢測系統(tǒng)。首先，可以使用先進(jìn)的云技術(shù)實現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)上的傳感器數(shù)據(jù)傳輸。系統(tǒng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換自動分析、計算和修改收集的數(shù)據(jù)以訓(xùn)練模型并應(yīng)用假設(shè)壓力來訓(xùn)練動力學(xué)。其次，無人機(jī)技術(shù)可用于定期收集數(shù)據(jù)，獲得有關(guān)橋梁設(shè)計的真實信息，然后評估其運(yùn)營和維護(hù)措施的有效性。最后，系統(tǒng)可以使用任何數(shù)據(jù)生成來自動創(chuàng)建和分析、定制甚至自動化[1]。

四、無人機(jī)橋梁三維建模方法

（一）制定航飛拍攝方案

一旦設(shè)備就位，應(yīng)根據(jù)橋位和橋型的具體情況制定航拍計劃，可以分為三種情況。首先，可以使用五視傾斜攝影方式創(chuàng)建視圖，觀察橋面的情況。在應(yīng)用無人機(jī)拍攝時，可以看到物體的前后左右等方向，確保航向重疊度和旁向重疊度達(dá)到75%以上，并將數(shù)據(jù)匹配到 GPS 數(shù)據(jù)。錄制完成后，檢測圖像質(zhì)量。如果圖像重疊小于 75% 或主記錄組件的圖像記錄質(zhì)量較差，則可以拍攝更多照片。該解決方案可以完全覆蓋檢測區(qū)域，設(shè)置整個檢測區(qū)域的完整三維模型。其次，在必要時，在拱橋、懸索橋、斜拉橋（拱環(huán)裂縫、吊索腐蝕程度等）上放置局部、上部結(jié)構(gòu)病害鍵，這是一種用于創(chuàng)建完整三維模型的攝影方法。在當(dāng)前的安全條件下，可以查看本地檢測位置，捕獲多高清圖像，并同步每個圖像以記錄其 GPS 數(shù)據(jù)。要實現(xiàn) 3D 建模效果，必須確保圖像中沒有模糊死區(qū)，并且每個檢測點至少在兩幀內(nèi)可見，以便在切片前獲得第二個立體。另外，為了匹配場景的多個圖像中的同名點，優(yōu)選相鄰圖像的重疊為80%以上且方位角小于30°。最后，由于橋下沒有GPS信號，需要進(jìn)行局部關(guān)鍵檢測以檢測橋面下的結(jié)構(gòu)性病害（梁或板的破損、柱或螺柱的暴露邊緣、空墩等），避免結(jié)構(gòu)的安全性會受到威脅。如果需要避開橋梁下緣，則必須通過roll/tilt的方式獲得橋面下結(jié)構(gòu)的多角度圖像，但這種方式獲得的圖像傾斜角度較大，視差很大。因此，這些操作需要對橋梁兩側(cè)進(jìn)行單獨的 3D 建模。尤其是在多層調(diào)查的情況下，就像在任何其他檢測任務(wù)中一樣，必須注意確保檢測器在檢測過程中沒有錯誤并且沒有死胡同。而且，每個檢測點至少由兩幅圖像表示，相鄰圖像的重疊率為80%，從上面看的方位角小于 30 度。

（二）無人機(jī)圖像數(shù)據(jù)獲取

拍攝高質(zhì)量的圖像是當(dāng)前工作的基礎(chǔ)。本文使用大疆M210-RTK 無人機(jī)拍攝圖像。該模型是一款大疆工業(yè)無人機(jī)中最強(qiáng)大的機(jī)型。這類無人機(jī)應(yīng)用的適宜溫度在-20℃到45℃之間，風(fēng)速可達(dá)12m/s，障礙物探測范圍：0.7-30m，飛行時間可達(dá)27分鐘，可應(yīng)用于高難度的作業(yè)。為確保飛行安全，必須先擬定飛行計劃，然后根據(jù)施工工程圖和施工橋梁圖，對停泊區(qū)進(jìn)行提前劃分和檢查。為方便橋梁監(jiān)測和定期飛行，避免數(shù)據(jù)采集過程中的檢測過度和鏡頭丟失，并基于萬方無人機(jī)和數(shù)據(jù)檢測系統(tǒng)檢測橋梁3D結(jié)構(gòu)中的裂縫，對修理人員高效找尋空間位置也很有用。這次計劃收集兩次飛行的無人機(jī)監(jiān)控數(shù)據(jù)。第一個飛行數(shù)據(jù)通常用于焊縫分析，第二個飛行數(shù)據(jù)用于3D建模，以及飛行計劃將在無人機(jī)起飛前提交并保障焦距成像精度極佳，調(diào)整好相機(jī)等相關(guān)參數(shù)，按照給定的計劃執(zhí)行飛行計劃。

首次飛行時，將無人機(jī)與碼頭的距離設(shè)為 2 米作為下限，以避開無人機(jī)上的障礙物，并將此距離設(shè)置為固定拍攝距離，確保拍攝距離不太遠(yuǎn)。如果距離太遠(yuǎn)，圖像會模糊，這會影響圖像質(zhì)量。首先在橋墩周圍安裝一個飛行機(jī)拍攝，將時間設(shè)置為2秒并在之前規(guī)劃出的區(qū)域進(jìn)行拍攝。第二次飛行開啟攝像抓拍功能，設(shè)置橋臺周圍的飛行模式，并進(jìn)行飛行后抓拍。

（三）圖像拼接

圖像拼接技術(shù)是通過匹配拖動點，疊加一個共同的元素，擴(kuò)展其他元素，將兩個或多個圖像疊加起來，得到整幅圖像，用這種方法得到的結(jié)果是非常可靠的。隨著社會和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，攝影技術(shù)的應(yīng)用與日俱增，作為醫(yī)學(xué)和衛(wèi)星領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的攝影技術(shù)，拼接圖像基本上包括兩個步驟：配準(zhǔn)圖像和整合圖像。在這兩個階段，圖像配準(zhǔn)是非常重要的一步，是這個過程中圖像整合的出發(fā)點和基礎(chǔ)，配準(zhǔn)的質(zhì)量和有用性直接影響到后面整合的結(jié)果。目前，圖像拼接算法分為兩類：基于灰度像素值的相關(guān)算法和基于局部函數(shù)的算法。對于基于灰度像素值的算法，圖像的重疊應(yīng)該在1/15到1/10之間，轉(zhuǎn)換坐標(biāo)系由整個場中的灰度像素值決定。的相關(guān)性決定，這個方法非常重要。這種方法對圖像的效果并不理想，對于亮度低的圖像，視角等都不同。另一方面，局部函數(shù)該算法在不同亮度具有良好的可用性和穩(wěn)定性，我們這里使用最新的SURF（Speed—Up Robust Features）算法。

（四）圖像預(yù)處理

如果無人機(jī)在橋梁附近拍照（尤其是在橋底），往往會出現(xiàn)曝光不足的問題。3D 建模需要從不同角度繪制多個結(jié)構(gòu)，在某些情況下甚至需要從不同角度拍攝。圖像中的光線條件根據(jù)拍攝傾斜的角度而有所不同，隨后的圖像也與實際有所不同，包括顏色、亮度、對比度等都有所差異。為了獲得更多 3D 模型的高質(zhì)量圖像，需要對該圖像進(jìn)行預(yù)處理。直方圖匹配通過使用組合分割函數(shù)計算兩幅圖像之間的強(qiáng)度比，并提高原始圖像強(qiáng)度來估計參考圖像直方圖，從而解決了場景上的類似問題。然后計算 F'和 F 的每個分布函數(shù)。任意參考圖像直方圖的強(qiáng)度值g∈[0，255]，在原圖像直方圖中確定一個與其對應(yīng)的強(qiáng)度值g'，使其滿足上式，并且g'∈[0，255];最后，構(gòu)建直方圖強(qiáng)度映射關(guān)系M（g'）=g，使用卡的比特率來調(diào)整每秒的像素值。 由于這些是原始圖像中的像素，因此兩個圖像的色調(diào)幾乎相同。

（五）三維立體重建

3D立體重建是空間攝影測量技術(shù)和計算機(jī)視覺技術(shù)相結(jié)合以創(chuàng)建有關(guān)世界的 3D 空間信息的技術(shù)。主要步驟：多視覺圖像融合的空中三角測量，創(chuàng)建緊密兼容的點云Delaunay三角形等。與空中三角相結(jié)合的多視圖圖像使用相同的線方程來創(chuàng)建從圖像中的點到對象上的點的直線。通過旋轉(zhuǎn)模型的光線并將其轉(zhuǎn)換為空間，更好地實現(xiàn)模型之間的最佳剪裁。接下來，根據(jù)上一階段在空中三角測量得到的結(jié)果多視覺立體圖像，采用密集匹配方法（如物體比例網(wǎng)格的多視覺立體兼容方法、準(zhǔn)全局立體兼容方法等）提取多個視點的同名像點。

然后構(gòu)建一個高度一致的點云Delaunay三角網(wǎng)，Delaunay空心圓的特點和三角形網(wǎng)絡(luò)的最大最小角度保證了三角形不會太窄或太長，保證了建網(wǎng)過程的準(zhǔn)確性和合理性。 最后，通過從圖像中提取與每個三角形的坐標(biāo)和方向?qū)?yīng)的紋理信息，并將其與三角形進(jìn)行匹配，完成了3D立體重建。

目前，Pixel4D、Context Capture 、DP-Modeler等專業(yè)軟件可以高度自動化地重建無人機(jī)的 3D 反向圖像。大多數(shù)重建是由軟件自動完成的，減少了3D無人機(jī)建模的業(yè)務(wù)麻煩。為保證重建成功 為提高重建效率，用戶選擇具體的控制點、圖像附著點和具體的重建參數(shù)。（渲染區(qū)域、網(wǎng)格大小、細(xì)節(jié)紋理等），保證仿真效果能滿足實際要求[2]。

（六）裂縫檢測

今天，許多裂縫檢測技術(shù)用于檢測許多不同的梁結(jié)構(gòu)。不同的檢測對象也有不同的算法和方法步驟。本文主要介紹水泥砂漿，水泥漿檢測階段通常分為五個階段。

首先，將原始圖像轉(zhuǎn)換為灰度，減少內(nèi)存量，加快處理速度，簡化后期處理。由于人眼最敏感的顏色是綠色，藍(lán)色不是很敏感，這里我們使用平均RGB加權(quán)法來得到灰度比。公式為：

I（i，j）=0.3×R（i，j）+0.59×G（i，j）+0.11B（i，j）

然后，執(zhí)行灰度的圖像濾波操作以減少噪聲。所謂濾波其實就是一個矩陣，中間濾波就是一個元素相同的矩陣。我使用3×3 模式，因此數(shù)組元素是大小的 1/9。

然后它捕獲邊緣視圖并分割斷裂圖像。捕獲邊緣特征在圖像處理中發(fā)揮重要作用。重要作用。邊緣有兩個特征，一個是方向，另一個是大小，邊緣和周圍像素的差異隨著周圍像素大小的增加而增加，這個方向的邊緣幅度趨勢比較平滑，垂直和它的方向差別很大。Sable算子計數(shù)率高，最后結(jié)果好，這里我們使用 Sobel 算子來獲得邊緣函數(shù)。運(yùn)算符通常是兩組 3x3 矩陣。圖像中X和方向結(jié)合，以平方根為平方根求梯度。

再者，提取邊緣連通分量。根據(jù) Gonzalez 書中的相應(yīng)公式，知道 A 的連通部分的點，我們必須捕獲整個圖形的每個部分，因為重復(fù)場景只有原始圖像的一個連通部分。在原始圖像中找到一個灰度值為 1 的像素，將框架 B 視為起點，并繼續(xù)使用結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行擴(kuò)展，從原始框架修剪每次擴(kuò)展的結(jié)果，直到 B 是 A 的整個封閉部分。

另外，裂紋檢測。首先，我們統(tǒng)計圖像中的像素個數(shù)，然后是光圈的重心坐標(biāo)（xcen，ycen），計算一個長寬為8r+1和寬2r+1的矩形中離散像素的個數(shù)，將總像素的百分比與 0.8 相比。如果大于 0.8，則計算空間密度分布：

P=sumr/（2r+1）（8r+1）

最后，計算 x 軸最大值的 X_max 和 Y_max 的平均值以及軸的差值，然后將 p 與 0.2 進(jìn)行比較。如果p小于 0.2 ，則屬于線狀裂縫，要是想要確定方向，就需要確定 X_max 和 Y_max 值。如果裂縫 p 為 0.2～0.335，則為網(wǎng)狀或者塊狀裂縫。

五、結(jié)束語

也就是說，無人機(jī)三維建模技術(shù)為我國的橋梁結(jié)構(gòu)檢測做出了有效的貢獻(xiàn)?？茖W(xué)的可視化建模和程序開發(fā)，可為橋梁檢測生產(chǎn)管理、隱患及時排查、運(yùn)維效率、橋梁運(yùn)行檢測提供科學(xué)依據(jù)，全面提升橋梁結(jié)構(gòu)質(zhì)量。通過無人機(jī)技術(shù)、三維仿真技術(shù)的結(jié)合等手段，使得我國橋梁檢測技術(shù)取得不斷完善，使其不斷發(fā)展到新的高度。

作者單位：葛旭? ? 中水北方勘測設(shè)計研究有限責(zé)任公司

參? 考? 文? 獻(xiàn)

[1]方留楊，陳華斌，吳曉南，許鵬，方紹兵.基于無人機(jī)三維建模技術(shù)的橋梁檢測方法研究[J].中外公路，2019，39（01）：109-113.

[2]劉威，丁霄霄，宗譽(yù).無人機(jī)在橋梁檢測中的應(yīng)用研究[J].交通與港航，2020，7（04）：75-81.