張臣

（中交元洋（大連）橋梁水下檢測(cè)有限公司，遼寧 大連 116026）

0 引言

橋梁墩臺(tái)基礎(chǔ)是橋梁主要的承重結(jié)構(gòu)，其工作狀態(tài)直接影響橋梁的承重能力。橋梁水下構(gòu)件多置于水中，長(zhǎng)期處于復(fù)雜的水文地質(zhì)中，受流水沖刷、侵蝕，使得橋梁水下構(gòu)件的病害日益增多和嚴(yán)重。這些病害位置處于水下，常規(guī)檢查時(shí)難以被發(fā)現(xiàn)，是橋梁結(jié)構(gòu)的巨大安全隱患[1]。因此，全面系統(tǒng)地了解和掌握橋梁水下構(gòu)件的狀況至關(guān)重要，能為橋梁的養(yǎng)護(hù)、維修提供科學(xué)合理的技術(shù)資料和決策依據(jù)，從而確保橋梁結(jié)構(gòu)的安全[2]。

傳統(tǒng)的水下檢測(cè)多處于內(nèi)河橋梁，傳統(tǒng)的方式是采用潛水員進(jìn)行水下探摸及水下錄像檢測(cè)。潛水員水下探摸一般在流速小于0.5m/s 的情況下進(jìn)行，且存在隨水深增加作業(yè)時(shí)間急劇減少的情況；水下錄像檢測(cè)同樣在流速小于0.5m/s 的情況下進(jìn)行，且需要良好的水中能見(jiàn)度才能獲得結(jié)果。

三維聲吶成像技術(shù)利用了聲波特性，在水中具有能遠(yuǎn)距離傳輸、受水文條件影響小等優(yōu)勢(shì)，能將聲波信號(hào)通過(guò)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理后轉(zhuǎn)化為三維圖像，形成水下橋梁水下構(gòu)件的三維全景圖像[3]。研究一種針對(duì)橋梁水下構(gòu)件的三維成像聲吶算法，能方便快捷有效地檢測(cè)橋梁水下結(jié)構(gòu)缺損狀況，獲得更準(zhǔn)確的橋梁水下構(gòu)件缺損狀況數(shù)據(jù)。

1 檢測(cè)方法流程

在現(xiàn)場(chǎng)工作環(huán)境中，可將聲吶系統(tǒng)設(shè)備集成到橋梁水下檢測(cè)船[1]的固定桿上（見(jiàn)圖1），便于控制聲吶設(shè)備與被檢測(cè)水下構(gòu)件的距離和相對(duì)位置，實(shí)現(xiàn)對(duì)橋梁水下構(gòu)件的掃描。

圖1 聲吶設(shè)備在現(xiàn)場(chǎng)工作環(huán)境中的布置

基于Matlab2018利用統(tǒng)計(jì)濾波算法對(duì)得到的圖像進(jìn)行多次去噪并分割去噪后的圖像，通過(guò)數(shù)據(jù)點(diǎn)Z方向梯度變化情況來(lái)判斷缺損的邊緣，得到缺損區(qū)域圖像；將缺損區(qū)域圖像投影到二維平面上，根據(jù)壓縮到二維平面點(diǎn)的形狀構(gòu)造多邊形，將缺損區(qū)域圈出來(lái)，然后提取多邊形內(nèi)部的數(shù)據(jù)點(diǎn)得到完整缺損區(qū)域圖像，利用泊松曲面重構(gòu)算法進(jìn)行曲面重建，利用海倫公式求取缺損面積，計(jì)算X 和Y 方向的最大值和最小值之差得到寬度，并在Z 方向取10 個(gè)絕對(duì)值最大值然后取平均得到缺損深度，利用凸包算法得到缺損體積?？傮w的三維聲吶成像技術(shù)檢測(cè)橋梁水下構(gòu)件缺損的工作流程如圖2所示。

2 算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程

圖2 三維聲吶檢測(cè)橋梁水下構(gòu)件缺損工作流程

聲吶圖像生成的原理是根據(jù)脈沖傳播回聲的時(shí)間分布，聲吶左右側(cè)分別裝有一條換能器線陣，發(fā)出觸發(fā)聲脈沖后聲波進(jìn)行散射傳播，呈現(xiàn)球面?zhèn)鞑バ问?，遇到水下橋墩、砂石等障礙物會(huì)產(chǎn)生反射，回波會(huì)按照原路徑返回進(jìn)而被換能器接收，然后換能器對(duì)回波進(jìn)行轉(zhuǎn)換，形成電脈沖。每一次發(fā)射周期的數(shù)據(jù)排列后通過(guò)顯示器顯示，構(gòu)成了三維聲圖，因此圖像與掃描區(qū)域呈一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。

在進(jìn)行掃描時(shí)，脈沖與換能器之間的距離不同，換能器接受回波的時(shí)間也有所不同，即觸發(fā)的信號(hào)強(qiáng)度不同，根據(jù)反射信號(hào)波的強(qiáng)度描繪聲吶圖像。距離發(fā)射原點(diǎn)較近的位置，即凸起區(qū)域，在圖像中會(huì)產(chǎn)生高光區(qū)域，而在凸起與凹陷交界處的盲區(qū)，接收器接收不到返回的波束，因此在圖像中就產(chǎn)生一塊陰影，后期根據(jù)呈現(xiàn)的圖像辨別水下地貌或水下結(jié)構(gòu)缺損類(lèi)型及程度。

換能器間距為d 的n 個(gè)等間距陣元構(gòu)成的線陣聲束圖函數(shù)為：此聲吶采用多波束形成技術(shù)，主要通過(guò)相移法來(lái)實(shí)現(xiàn)，將聲程差換算為相位差：

N 元等間隔直線陣列第K 個(gè)陣元的輸出信用復(fù)數(shù)表示為：

假如在各陣元間插入相移βr，此處令：

各陣元的輸出為：

寫(xiě)成離散形式為：

將時(shí)間因子忽略，陣元的輸出為：

考慮相移后陣元總輸出為：

將式（3）代入式（7）得到：

波束間隔為：

通過(guò)與上式聯(lián)立得到：

式（1）～式（10）中：λ 為聲波波長(zhǎng)；ω 為信號(hào)角頻率；θ為平面波入射方向；d為陣元間距；?為相鄰陣元信號(hào)相位差。

此時(shí)的樣本來(lái)自不同陣元在同一時(shí)刻的信號(hào)，即空間各點(diǎn)的信號(hào)。

將高頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為圖像信號(hào)，建模重構(gòu)全息圖，在系統(tǒng)中得到三維點(diǎn)云圖像（水下構(gòu)件）如圖3 所示，掃描時(shí)應(yīng)注意設(shè)備正對(duì)橋梁水下構(gòu)件，覆蓋完整的橋梁水下構(gòu)件缺損區(qū)域。

圖3 三維點(diǎn)云圖像

對(duì)所得三維點(diǎn)云圖像進(jìn)行處理，得到缺損區(qū)域圖像。因水下三維圖像處理與其他三維圖像處理不同，其分辨率低，可用數(shù)據(jù)少，由于水下魚(yú)群游動(dòng)、水體流動(dòng)、測(cè)量目標(biāo)本身的不均勻反射特性等，圖像受噪聲污染明顯，造成測(cè)量得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中存在不穩(wěn)定點(diǎn)和噪聲點(diǎn)等，因此首先需對(duì)三維聲吶圖像進(jìn)行基本的濾波去噪處理[4]。采用統(tǒng)計(jì)濾波去噪，在算法中設(shè)定濾波參數(shù)，將噪聲點(diǎn)云去除。得到去噪圖像，分割所得圖像，進(jìn)一步得到缺損區(qū)域的圖像。

以垂直于水下結(jié)構(gòu)的方向?yàn)閆坐標(biāo)軸，假定水下結(jié)構(gòu)近似平面，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)Z向梯度變化判斷缺損的邊緣，進(jìn)一步提取缺損的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

此時(shí)已將水下結(jié)構(gòu)平面點(diǎn)云去掉，但因結(jié)構(gòu)表面凹凸不平所致，并不能提取出完整精確的缺損區(qū)域點(diǎn)云，需進(jìn)一步處理。將缺損區(qū)域的三維圖像投影到二維平面，得到缺損區(qū)域的二維平面圖，根據(jù)壓縮到二維平面點(diǎn)的形狀構(gòu)造多邊形，框選缺損區(qū)域，提取多邊形內(nèi)部的數(shù)據(jù)點(diǎn)得到完整缺損區(qū)域圖像。

根據(jù)得到的完整缺損數(shù)據(jù)，利用Matlab 中內(nèi)建的ConvexHull 凸包算法構(gòu)造出一個(gè)凸多邊體，最終計(jì)算出缺損的體積，結(jié)果如圖4所示。

圖4 缺損體積

為計(jì)算缺損面積，基于缺損點(diǎn)云數(shù)據(jù)，選用泊松曲面重構(gòu)算法重建曲面。該算法以點(diǎn)云樣本構(gòu)造出一個(gè)光滑的曲面，利用點(diǎn)云的法向量判斷坑槽的內(nèi)外方向，給定一個(gè)區(qū)域M，坑槽邊界為?M，指示函數(shù)χM定義如下：

最終通過(guò)求取χM求解得到坑槽表面。

泊松曲面重建得到的光滑曲面是由多個(gè)小三角形拼接而成的，因此要得到坑槽面積，需求解出每個(gè)小三角形的面積并求和，本文利用海倫公式進(jìn)行三角形面積求解，公式如下：

對(duì)所有的三角形進(jìn)行求和，最終得到坑槽面積。

為得到缺損寬度、深度的數(shù)據(jù)，分別利用三維點(diǎn)云在X 和Y 方向的最大值和最小值之差得到X 方向和Y方向?qū)挾?，并在點(diǎn)云Z 方向取10 個(gè)絕對(duì)值最大值然后取平均得到坑槽深度，最終結(jié)果如圖5所示。

圖5 3個(gè)方向缺損深度

3 結(jié)語(yǔ)

本文解決了橋梁水下構(gòu)件缺損測(cè)量問(wèn)題，以往測(cè)量方法都是基于人工探摸以及水下攝像檢測(cè)，此方法存在弊端，在危險(xiǎn)水域潛水員的安全得不到保障，檢測(cè)效率慢且測(cè)量結(jié)果受人為主觀影響存在誤差。本研究利用三維聲吶掃描橋梁水下構(gòu)件結(jié)合本算法可自動(dòng)得到橋梁水下構(gòu)件缺損信息，提高了檢測(cè)效率，同時(shí)解決了人員安全問(wèn)題。

本文在對(duì)三維圖像分割時(shí)，首先用統(tǒng)計(jì)濾波算法去除掉圖像噪聲，減少了三維圖像的數(shù)據(jù)量，提高了缺損區(qū)域分割速度。分兩步進(jìn)行橋梁水下構(gòu)件缺損區(qū)域分割，第一步利用Z向梯度變化，得到缺損區(qū)域的大致范圍；第二步將三維圖像投影到二維平面，根據(jù)投影形狀進(jìn)行框選，最終得到完整精確的缺損區(qū)域三維圖像。此方法提高了分割的完整性和準(zhǔn)確性。

本文在計(jì)算缺損信息時(shí)，利用泊松曲面重構(gòu)算法重建缺損區(qū)域表面，此方法可最大程度還原橋梁水下構(gòu)件缺損外貌，提高了測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性；利用三維數(shù)據(jù)點(diǎn)在不同方向的差值得到缺損的深度、寬度，利用凸包算法計(jì)算橋墩缺損體積，與利用微積分方法得到缺損信息的方法相比具有更高的準(zhǔn)確性。