李 欣,林 婧,侯澤群,梁柱國

(1.廣西新發(fā)展交通集團有限公司,廣西 南寧 530029;2.廣西交通設計集團有限公司,廣西 南寧 530029;3.廣西昭揚科技有限公司,廣西 桂林 541004)

0 引言

山區(qū)地形復雜多變,地面高差起伏大,路線跨越溝壑較多,故橋梁設計多采用高墩大跨的結構形式。橋梁在運營期內,需要進行周期性的檢測。根據(jù)檢測頻率和目標不同,分為經(jīng)常性檢測、定期性檢測和特殊性檢測。當前橋梁檢測手段仍以目測為主,要求檢測人員必須到達橋梁的各個待檢部位。對于平原和丘陵地區(qū)的一般橋梁來說,檢測人員借助橋梁檢測車、梯子和支架等工具,即可方便地抵達橋梁的各個待檢部位。但對于以高墩大跨結構為主的山區(qū)公路橋梁來說,存在以下困難:(1)高墩結構、涉水區(qū)段、大跨拱橋拱腳等存在一定的檢測盲區(qū),檢測人員難以到達;(2)危險系數(shù)比較大,給檢測人員帶來人身風險,如橋檢車掛籃斷裂等事故;(3)檢測效率低,檢測準備工作耗費大量時間;(4)以目測為主要手段、以專業(yè)經(jīng)驗為基礎的檢測方法不能滿足山區(qū)橋梁檢測的需要。

截至2020年底,我國公路橋梁總數(shù)達到91.28萬座,檢測工作量極其巨大。為滿足現(xiàn)有橋梁的檢測養(yǎng)護需要,也亟須開發(fā)一些快速、便捷和高效的橋梁檢測新方法、新手段。

近年來,隨著航空攝影技術的發(fā)展和無人機的普及,無人機航空攝影在橋梁檢測中的應用受到橋梁養(yǎng)護部門的廣泛關注[1]。因此,研究無人機航空攝影在山區(qū)橋梁檢測中的應用,具有重要的工程意義。

1 無人機航空攝影的應用

1.1 無人機的配置

橋梁檢測無人機系統(tǒng)包含飛行器、云臺、相機、飛控系統(tǒng)、紅外測距系統(tǒng)和補光系統(tǒng)。飛行器采用大疆精靈Phantom 4 RTK多旋翼無人機;云臺選擇DJI禪思Z-15云臺,角度抖動量控制在±0.01°范圍內;相機采用瑞鉑公司的RIY-D2M五鏡頭相機和索尼A8微單相機;飛控系統(tǒng)采用DJI A3-Pro,其內置GPS+北斗或者GPS+GLO-NASS組合定位;紅外測距系統(tǒng)采用與相機同步觸發(fā)的激光測距儀;補光系統(tǒng)采用補光燈。

1.2 基于BIM模型的航線規(guī)劃

無人機的操控可采用人工遙控或者自動巡航。與無人機航空測量不同,橋梁檢測需要無人機圍繞橋梁結構進行貼近拍攝。如果采用人工遙控拍攝,則需要無人機一直在操作人員視線范圍內飛行,尤其是無人機在橋下穿行時,既難以操作,也容易炸機,風險較高[2-3]。本文采取的方案是通過BIM模型或三維實景模型,規(guī)劃無人機飛行航線,實現(xiàn)自動巡航拍攝。

對于既有橋梁,如果有現(xiàn)成的BIM模型(公路橋梁常采用Bentley公司旗下的Power Civil、Bridge Master、ProStructure等軟件建模),則該模型已包含橋梁工程的全壽命周期內的信息,如設計、施工、檢測和維護信息。如果沒有現(xiàn)成的BIM模型,可采用無人機傾斜攝影生成一個三維實景模型。具體方法是先對橋梁進行遠距離航拍,獲取大量圖像,然后采用Bentley公司的ConceptCapture軟件,依次通過讀取每張照片的相對位置和方向、校準所有圖像、自動三維重建和紋理映射等步驟,建立一般精度的三維實景模型。與建模軟件構建的BIM模型相比,實景模型不包含橋梁結構的實體信息,但更加真實。上述兩種模型均可用于無人機檢測航線規(guī)劃。

混凝土表面裂縫寬度通常在0.1～2.0 mm。為保證裂縫等輕微病害清晰成像,圖像必須有足夠高的像素精度。無人機巡檢距離(即無人機與待檢橋梁的距離)和鏡頭焦距是直接影響成像清晰度的關鍵參數(shù)。巡檢距離近,像素精度高,但安全風險高;巡檢距離遠,安全風險低,但像素精度低。焦距過大會影響采集效率,過小會導致圖像精度不足。一般來說,巡檢距離為5～20 m時,圖像清晰度較好,可識別裂縫[4]。

根據(jù)橋梁檢測對無人機飛行要求的不同,將橋梁的檢測任務分為三部分:(1)橋面鋪裝、伸縮縫、護欄和錐坡等構件的檢測;(2)墩臺和梁底等構件的檢測;(3)支座、支座墊石和拱腳等構件的檢測。

對于第一部分,可參照一般的航空測量無人機,采用五視傾斜攝影的方式,同時拍攝橋梁構件范圍內的前視、后視、左視、右視和下視高清照片,從多角度拍攝病害照片,按照照片的航向重疊度和旁向重疊度在25%以上的要求,規(guī)劃航線,并同步記錄對應的GPS數(shù)據(jù)。參考現(xiàn)有技術成果[5-6],考慮交通安全,巡航距離取10～15 m。

對于第二部分,梁底病害往往能反映橋梁的承載能力劣化,屬于橋梁檢測的重點部分。航拍無人機定位采用全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)和慣性導航系統(tǒng)聯(lián)合技術,實現(xiàn)無人機以較高精度巡航。但將無人機用于梁底檢測和墩臺檢測時,衛(wèi)星信號會受到橋梁上部結構遮擋,導致飛控系統(tǒng)失靈,目前尚無合理的解決辦法。經(jīng)過多座橋梁試驗發(fā)現(xiàn),在橋梁兩側開闊、沒有高山阻擋的情形下,無人機在梁底以下15 m通過時,可接收導航信號,能完成梁底的檢測。另外考慮到飛行安全,需要無人機與水面或河床保持10m距離。因此,對于墩高>25 m的橋梁可采用無人機自動巡航檢測梁底和墩身。對于墩高<25 m的橋梁,如采用無人機自動巡航拍攝,巡航距離取15 m,則檢測過程中飛機距河床或水面距離不足10 m,容易受到橋下樹木等干擾,安全不易保證,故建議采用人工遙控無人機進行航拍。

對于第三部分,只能人工遙控無人機,逐個拍攝支座、支座墊石和拱腳等構件的照片,并對其進行逐個檢測。

1.3 航空攝影圖像的拼接

由于巡檢距離較小,一張圖片往往不能反映一個構件的一個投影面。為識別出完整的病害,并確定病害的準確位置與尺寸,宜將多張原始圖像拼接,形成完整大圖。借鑒測量無人機圖像拼接參數(shù),經(jīng)試驗驗證,航向重疊率取25%,旁向重疊率取25%,可將原始圖像準確拼接成完整大圖。

在機載計算機控制軟件中設置相機等距離采集圖像數(shù)據(jù),同時將無人機拍攝時的位置坐標、巡航距離、相機云臺角度、鏡頭焦距等數(shù)據(jù)同步保存至圖像屬性信息中。采用Bentley公司的ConceptCapture軟件,從照片基本信息中讀取上述信息,完成圖像拼接。

1.4 病害特征的提取

混凝土結構表面病害主要分為裂縫、蜂窩麻面、塊狀破損和露筋銹蝕等。其中裂縫是橋梁工程最常見的病害。裂縫特征包括裂縫起始點、走向和寬度。病害特征提取主要采用經(jīng)典圖像處理技術和基于人工智能的圖像處理技術。經(jīng)典圖像處理技術主要有基于灰度閾值分割、邊緣檢測和結合特定工具等方法,可在光線均勻且沒有噪聲污染的情況下,完整地提取裂縫邊緣,獲取裂縫的特征[7]。隨著人工智能的發(fā)展和計算機硬件性能的提升,基于深度學習的病害識別是當前研究熱點[8-9]。目前已經(jīng)開發(fā)出多種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的裂縫識別算法,能夠取得較高的精度,但在實際工程中的識別效果仍需進行驗證[10-11]。所以,目前在山區(qū)橋梁檢測中,一般采用李剛等[12]提出的遠距離混凝土橋梁結構表面裂縫精確提取算法,屬于傳統(tǒng)的基于灰度閾值分割的方法。照片合成后,依次通過裂縫區(qū)域截取、圖像區(qū)域增強、圖像分割、孤立噪聲點去除、裂縫標記和寬度計算等步驟依序完成裂縫特征提取,在巡檢距離為15 m的情形下,可識別0.1 mm寬的裂縫,絕對誤差<0.05 mm。

2 工程應用

以桂三高速公路某大橋為試驗檢測目標,該橋型為9～30 m裝配式預應力混凝土連續(xù)梁橋,鋼筋混凝土矩形墩,埋置式橋臺,鉆孔灌注樁基礎。橋面全長270 m,橋墩最高處為32.5 m。本次檢測主要對橋梁的橋面鋪裝、梁體和橋墩進行檢測,不包括支座及支座墊石。整個無人機航拍攝影橋梁檢測過程分為5個步驟,分別是無人機航拍攝影、三維實景模型建立、航線定制、飛行航拍和結果分析。檢測發(fā)現(xiàn):橋梁的梁底裂縫有4條,長度分別為1.5 m、2.2 m、1.6 m和2.0 m,最大寬度分別為0.22 mm、0.20 mm、0.18 mm和0.20 mm,均位于小箱梁底板;混凝土剝落1處,面積為0.4 m2。無人機檢測完成后,人工對該橋裂縫長度與寬度進行復檢,并與無人機檢測結果進行對比發(fā)現(xiàn),裂縫長度絕對誤差在10 cm以內,寬度分別為0.23 mm、0.22 mm、0.15 mm和0.18 mm,絕對誤差<0.05 mm。

與傳統(tǒng)的橋梁檢測方法相比,航空攝影橋梁檢測不需要中斷交通,可方便地拍攝橋梁的待檢部位,降低了檢測風險和檢測成本。

3 結語

針對山區(qū)橋梁檢測手段的局限性和客觀存在的困難,將無人機航空攝影用于山區(qū)橋梁的檢測,顯示出極高的效率和精度,極大地減少了常規(guī)檢測手段存在的檢測死角和盲區(qū),降低了事故發(fā)生風險和檢測費用。但目前也存在技術瓶頸,如橋下無人機定位問題,制約了無人機在一般橋梁檢測中的廣泛應用。