高曉清

（江蘇法爾勝材料分析測試有限公司，江蘇 江陰 214400）

預(yù)制樁施工是橋梁工程修建中的必要組成部分，其作用是將橋梁上部的荷載傳遞到深處承載力較強(qiáng)的土層中，以穩(wěn)固整體橋梁的穩(wěn)定性，提高橋梁結(jié)構(gòu)的安全性。然而，橋梁預(yù)制樁在施工過程中，受到機(jī)械的擠壓作用力，很容易出現(xiàn)裂紋。裂紋一旦存在，若是不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理，繼續(xù)擴(kuò)展下去，會(huì)形成貫穿裂紋，最終使得預(yù)制樁整體粉碎，失去其作用。面對(duì)這種情況，進(jìn)行機(jī)械裂紋檢測是十分必要的。機(jī)械裂紋檢測目前主要有兩類方法，即有損檢測，這種檢測方法準(zhǔn)確性較高，但是很容易再次損傷檢測目標(biāo)，因此相比有損檢測，第二類無損檢測更常用。目前，關(guān)于無損檢測方法有很多。例如，基于超聲波的檢測技術(shù)，該技術(shù)通過向被檢測目標(biāo)發(fā)射超聲波，然后采集回波信號(hào)，最后通過分析，識(shí)別預(yù)制樁是否存在機(jī)械裂紋。這種檢測方法效率較高，但是很容易受到檢測目標(biāo)的材質(zhì)、晶粒度的影響，檢測準(zhǔn)確性不穩(wěn)定?；诘卮艌黾?lì)的檢測方法，該方法是在磁場的作用下采集關(guān)于待檢測目標(biāo)的磁導(dǎo)率，存在缺陷的目標(biāo)的磁導(dǎo)率有別于沒有缺陷的目標(biāo)的磁導(dǎo)率，由此可以判斷是否存在缺陷。這種方法準(zhǔn)確度相對(duì)較高，但是檢測過程較為復(fù)雜，且不能確定缺陷的深度。結(jié)合前人研究經(jīng)驗(yàn)，將渦流脈沖技術(shù)與紅外成像技術(shù)相結(jié)合，研究一種復(fù)合機(jī)械裂紋無損檢測。

1 基于渦流脈沖紅外熱成像的無損檢測研究

單一的檢測技術(shù)均存在各種各樣的缺陷，使得檢測結(jié)果的可靠性不足。針對(duì)這一點(diǎn)，提出一種基于渦流脈沖紅外熱成像的無損檢測技術(shù)。該檢測技術(shù)主要分為3部分，即橋梁預(yù)制樁渦流脈沖紅外熱圖像采集與處理、圖像特征提取、裂紋檢測實(shí)現(xiàn)。下面針對(duì)這3 個(gè)步驟進(jìn)行具體分析。

1.1 橋梁預(yù)制樁渦流脈沖紅外熱圖像采集與處理

檢測的第一步就是獲取關(guān)于待檢測目標(biāo)的數(shù)據(jù)，在本研究中是指預(yù)制樁的渦流脈沖紅外熱圖像。成像原理是利用激勵(lì)線圈向著橋梁預(yù)制樁發(fā)送脈沖電磁，在橋梁預(yù)制樁表面形成渦流。當(dāng)橋梁預(yù)制樁表面沒有裂紋時(shí)，渦流感應(yīng)是均勻分布的，因此，橋梁預(yù)制樁的表面溫度也是相同的。然而，當(dāng)橋梁預(yù)制樁表面存在裂紋時(shí)，渦流感應(yīng)會(huì)根據(jù)裂紋的位置呈現(xiàn)不規(guī)則分布?；谶@種情況，通過紅外熱像儀拍攝橋梁預(yù)制樁，就可以獲得橋梁預(yù)制樁紅外圖像。由此可知，渦流脈沖是熱源，紅外熱像儀是傳感器。在完成橋梁預(yù)制樁的紅外圖像采集后，還需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，提高圖像質(zhì)量。

（1）紅外圖像灰度化。通過下述公式將紅外圖像的像素轉(zhuǎn)換到0 ～255?；叶然饺缦拢?/p>

式中，Q(i,j)代表灰度化后的像素；R(i,j)、G(i,j)、B(i,j)分別代表紅、綠、藍(lán)三色彩原始分量。

（2）紅外圖像平滑。紅外圖像平滑的作用是去除圖像中噪聲點(diǎn)，使得圖像中隱藏的細(xì)節(jié)信息更加清晰化。在這里利用改進(jìn)中值濾波法進(jìn)行平滑，主要分為兩個(gè)步驟。第一步驟是對(duì)圖像中的所有像素點(diǎn)進(jìn)行極值點(diǎn)分類，分類公式如下：

式中，A(i,j)代表圖像中位置(i,j)處的像素點(diǎn)；B代表噪聲點(diǎn)類別；C代表圖像像素點(diǎn)類別；SA(i,j)代表像素點(diǎn)A(i,j)的鄰域；minSA(i,j)，maxSA(i,j)分別代表SA(i,j)內(nèi)所有像素點(diǎn)的最小值和最大值。

針對(duì)分類出來的B，進(jìn)行中值濾波，具體公式如下：

式中，D(i,j)代表中值濾波后(i,j)處的灰度值；AB(i,j)代表B 中噪聲點(diǎn)；W 代表濾波模板。

（3）圖像對(duì)比度增強(qiáng)。圖像對(duì)比度增強(qiáng)的目的是增強(qiáng)圖像中裂紋處與其他背景像素之間的對(duì)比度，具體過程如下。

步驟1：輸入待處理的橋梁預(yù)制樁渦流脈沖紅外熱圖像。步驟2：去除冗余直方圖，將直方圖壓縮。步驟3：將壓縮后的直方圖全顯示范圍擴(kuò)展。步驟4：利用最小誤差法對(duì)直方圖進(jìn)行閾值分割，得到兩個(gè)類型的子圖像直方圖，分別記為低灰度范圍直方圖F1(k)和高灰度范圍直方圖F2(k)。其中，k代表圖像中的灰度級(jí)。步驟5：分割后兩個(gè)子圖像直方圖對(duì)數(shù)變換。變換公式如下：

式中，1P、2P分別代表對(duì)數(shù)變換后的子圖像直方圖；U代表分割閾值。

步驟6：兩個(gè)子直方圖在各自范圍內(nèi)均衡化。步驟7：合并均衡化后的兩個(gè)子直方圖。步驟8：得到增強(qiáng)后的橋梁預(yù)制樁渦流脈沖紅外熱圖像。

經(jīng)過上述一系列過程，完成了橋梁預(yù)制樁渦流脈沖紅外熱圖像采集與處理工作。

1.2 橋梁預(yù)制樁紅外熱圖像特征提取

圖像中包含的信息量一般較多，若是都用于最后的裂紋檢測，工作量比較大，因此，通過提取圖像中的特征信息，可以很大程度上減少檢測工作量?；谛〔ǚ纸夂?，提取圖像的小波能量和不變矩。具體過程如下。

步驟1：對(duì)橋梁預(yù)制樁紅外圖像的像素進(jìn)行歸一化處理。步驟2：將Harr 小波作為小波基函數(shù)，其表達(dá)式如下。

式中，γ代表支撐域；μ(t)代表Harr 小波函數(shù)。步驟3：確定圖像的分解尺度，記為N。步驟4：利用μ(t)將橋梁預(yù)制樁紅外熱圖像分解為N個(gè)尺度的頻子圖像。步驟5：計(jì)算N個(gè)尺度低頻子圖像的能量，計(jì)算公式如下：

式中，Eg代表第i 個(gè)尺度低頻子圖像的能量；rg(i,j)代表第g 個(gè)尺度低頻子圖像；mn 代表第g 個(gè)尺度低頻子圖像的大小。步驟6：計(jì)算每個(gè)尺度低頻子圖像的中心矩。計(jì)算公式如下：

式中，yαβ代表中心矩；(io,jo)代表圖像質(zhì)心的坐標(biāo)；h=1,2,...,H;t=1,2,...,T代表階數(shù)。步驟7：根據(jù)yαβ得出兩個(gè)不變矩，即平移不變性和伸縮不變性的矩值。步驟8：由每個(gè)尺度低頻子圖像的能量和兩個(gè)不變矩進(jìn)行歸一化處理，構(gòu)成整個(gè)圖像特征矢量。

經(jīng)過上述過程，完成橋梁預(yù)制樁紅外熱圖像特征提取工作。

1.3 機(jī)械裂紋檢測

基于上述章節(jié)的研究成果，本章節(jié)進(jìn)行橋梁預(yù)制樁施工機(jī)械裂紋檢測。檢測以支持向量機(jī)為核心，構(gòu)建檢測模型。檢測模型表達(dá)式如下：

式中，f(x)代表最優(yōu)分類結(jié)果；al代表最優(yōu)超平面加權(quán)系數(shù)向量；bl代表拉格朗日乘子；d代表分類閾值；cl代表第l個(gè)特征向量；λ( )代表核函數(shù)。

在利用支持向量機(jī)檢測出橋梁預(yù)制樁是否存在裂紋之后，進(jìn)一步確定裂紋的幾何參數(shù)。具體過程如下：

步驟1：利用OTSU 法確定圖像中的裂紋目標(biāo)。步驟2：計(jì)算最大類間方差，從整個(gè)圖像中分割出裂紋區(qū)域。步驟3：采用鏈碼定義缺陷邊界。在一個(gè)圖像中，一個(gè)像素連接到另一個(gè)像素有8 條不同的路徑，給每個(gè)路徑賦予一個(gè)代號(hào)，就是鏈碼。假設(shè)以裂紋區(qū)域的J(i,j)點(diǎn)為起點(diǎn)，按照順時(shí)針方向，其鏈碼示例為J(i,j)→12501076。步驟4：鏈碼圈定了一個(gè)裂紋邊緣區(qū)域，由此形成了具有M 個(gè)頂點(diǎn)不規(guī)則圖形。步驟5：根據(jù)鏈碼可以直接裂紋的面積和周長。

經(jīng)過上述章節(jié)的研究，完成橋梁預(yù)制樁施工機(jī)械裂紋無損檢測技術(shù)分析。

2 算例測試與分析

2.1 算例概況

橋梁預(yù)制樁最常見的材質(zhì)為混凝土。為此，按設(shè)計(jì)好的配合比澆筑混凝土預(yù)制樁試件，試件尺寸為40cm×10cm×10cm。然后采用3 點(diǎn)彎曲試驗(yàn)形成預(yù)制裂紋。預(yù)制裂紋的尺寸設(shè)計(jì)如表1 所示。

表1 預(yù)制裂紋的尺寸設(shè)計(jì)表

在完成試件制作后，采集預(yù)制樁試件的渦流脈沖紅外熱圖像。

2.2 圖像特征提取結(jié)果

設(shè)置小波分解尺度為7，基于章節(jié)1.2 研究，提取每個(gè)尺度子圖像的能量和不變矩，結(jié)果如表2 所示。

表2 圖像特征提取結(jié)果

2.3 對(duì)比分析

利用所研究檢測技術(shù)、基于超聲波的檢測技術(shù)、基于地磁場激勵(lì)的檢測技術(shù)進(jìn)行預(yù)制樁試件裂紋檢測，然后計(jì)算裂紋的面積和周長，然后與實(shí)際情況（由表1 預(yù)制裂紋尺寸計(jì)算獲得）進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果如圖1 和圖2 所示。

圖1 裂紋面積誤差對(duì)比圖

圖2 裂紋周長誤差對(duì)比圖

從圖1 和圖2 中可以看出，與基于超聲波的檢測技術(shù)、基于地磁場激勵(lì)的檢測技術(shù)相比，所研究技術(shù)應(yīng)用下裂紋面積和周長誤差要更小，說明所研究技術(shù)的檢測結(jié)果更準(zhǔn)確，證明了技術(shù)的有效性。

3 結(jié)語

橋梁是一種特殊的道路工程。當(dāng)?shù)缆饭こ绦藿ǖ降匦蔚貏?shì)復(fù)雜或者河流山谷地段時(shí)，需要建造橋梁預(yù)制柱。橋梁預(yù)制柱在維持橋梁工程修建過程的穩(wěn)定性中起到了重要的作用，因此保證其結(jié)果無缺陷至關(guān)重要。在此背景下，研究一種橋梁預(yù)制樁施工機(jī)械裂紋無損檢測技術(shù)。該技術(shù)通過渦流脈沖讓橋梁預(yù)制樁出現(xiàn)溫度，然后采集紅外圖像?；趯?duì)紅外圖像的處理和分析，判斷其是否存在裂紋以及裂紋的尺寸，完成無損檢測。最后，通過算例，檢測了試件的裂紋以及尺寸偏差，證明了所研究技術(shù)的檢測效果。