侯德華,李忠玉,張 慶,Busel.A.V.

(1.河南省高遠(yuǎn)公路養(yǎng)護(hù)技術(shù)有限公司,河南 新鄉(xiāng) 453003;2.河南省高等級公路檢測與養(yǎng)護(hù)技術(shù)重點實驗室,河南 新鄉(xiāng) 453003;3.河南師范大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453007;4.白俄羅斯國立技術(shù)大學(xué),白俄羅斯 明斯克 220071)

1 引 言

瀝青混合料在道路工程基建過程中作為高等級路面使用頻繁,由于公路建設(shè)等級和數(shù)量不斷提高,對瀝青路面的質(zhì)量和數(shù)量都提出更高要求,特別是瀝青路面在服役過程中的隱形裂縫演變與擴(kuò)展對其使用壽命的影響非常顯著[1-2],如何快速評價瀝青路面的裂縫擴(kuò)展規(guī)律,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出瀝青路面快速修復(fù)時機(jī)與養(yǎng)護(hù)方法,對于延長瀝青路面的使用期限十分有益。

為了快速、有效和可靠地進(jìn)行瀝青路面損傷評估,目前基于圖像處理方法的裂縫評價趨勢越來越多[3-5],這些技術(shù)主要涉及捕獲目標(biāo)圖像的硬件設(shè)備,以及相應(yīng)的軟件處理算法,以提取和分類裂縫。主要可分為兩類,即圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)。圖像處理方法不需要模型訓(xùn)練過程,僅通過圖像濾波處理、形態(tài)學(xué)分析、特征提取以及統(tǒng)計分類來檢測裂縫[6];機(jī)器學(xué)習(xí)過程則涉及收集圖像數(shù)據(jù)集,裂紋檢測任務(wù)由經(jīng)過訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型完成,其計算準(zhǔn)確度會得到顯著改善[7]。但是,這些檢測方法主要是基于宏觀較寬裂縫進(jìn)行圖像處理[8],對于裂縫寬度小于1 mm的細(xì)觀裂縫而言,由于瀝青混合料試件的細(xì)觀裂縫受光源條件以及本身紋理非均勻結(jié)構(gòu)特征的影響較大,普通可見光成像技術(shù)對細(xì)觀裂縫的評價效果不太理想,裂縫特征邊緣檢測誤差較大,難以保證其準(zhǔn)確性和檢測效率[9]。因此,鑒于瀝青混合料細(xì)觀裂縫的復(fù)雜性以及隱蔽性,使得僅依靠可見光圖像很難提取瀝青混合料中細(xì)觀裂縫的信息特征,亟待更多研究驗證、改善其評價方法。

近年來主動熱成像無損檢測技術(shù)以其檢測速度快、無接觸、特征突出等優(yōu)點[10-11],受到不同領(lǐng)域研究人員越來越多的關(guān)注,并逐步應(yīng)用于構(gòu)筑物表面缺陷檢測。主動熱成像技術(shù)需要使用外部熱源,例如閃光燈、鹵素?zé)艋蚣す獾燃訜嵛矬w表面,從而使缺陷上方的表面溫度與正常區(qū)域產(chǎn)生顯著差異。研究表明,這種新技術(shù)可以對開口小至幾微米的裂縫進(jìn)行成像,顯著提高細(xì)觀裂縫檢測效率[12]。例如,Hwang[13]等提出一種集成的主動激光熱成像系統(tǒng),包括激光器和紅外相機(jī),用于非接觸式監(jiān)測和瞬時評估金屬結(jié)構(gòu)中的疲勞裂紋,該方法測得的疲勞裂紋精度可以達(dá)到0.01 mm,準(zhǔn)確度達(dá)到99.43 %。在此基礎(chǔ)上,Inglese[14]等通過主動熱成像技術(shù)對混凝土裂縫進(jìn)行無損評估,通過在裂縫左側(cè)使用激光照射可以獲得裂紋的垂直深度,其評價方法具有顯著的抗噪效果,特征提取效果顯著。因此,采用主動熱成像技術(shù)使得無需借助復(fù)雜的處理算法即可對混凝土細(xì)觀缺陷進(jìn)行成像,并有效檢測和識別,然而目前該技術(shù)在瀝青混合料中細(xì)觀裂縫評價方面的研究鮮有報道。

在過去的幾十年中,基于紅外成像算法[15]和激光器技術(shù)的改進(jìn)方法較多,但在大多數(shù)應(yīng)用中,激光和試件都保持靜止?fàn)顟B(tài)[16-17]。本方法為了降低瀝青混合料紋理結(jié)構(gòu)的不利影響,以及在未來能夠便于實現(xiàn)基于車載式移動測量方法的自動化檢測技術(shù),本工作基于仿真模擬結(jié)果設(shè)計了瀝青混合料細(xì)觀裂縫評價方法,首先采用線激光對試件進(jìn)行恒速掃描并采集紅外圖像,以建立基于時間序列的溫度區(qū)間特征追蹤方法,進(jìn)而計算溫度區(qū)間特征面積及其擴(kuò)散速率與線激光位移的熱特性變化關(guān)系,最后對試件中的細(xì)觀裂縫位置和裂縫寬度進(jìn)行定量分析,以期為瀝青路面細(xì)觀裂縫評價及其性能修復(fù)決策提供科學(xué)指導(dǎo),也可為其他材料樣品的損傷分析提供參考和借鑒。

2 試驗方案設(shè)計

2.1 試件制備

首先制備常用的AC13瀝青混合料試件,切割出140 mm×35 mm×35 mm的長方體試件,并在試件中間位置設(shè)置貫通的垂直縫隙,通過裂縫調(diào)節(jié)裝置施加外力以控制產(chǎn)生所需的裂縫寬度,如圖1所示。

圖1 瀝青混合料試件及其裂縫調(diào)節(jié)裝置

2.2 線激光掃描成像原理

基于線激光紅外成像技術(shù)檢測瀝青混合料試件的細(xì)觀裂縫原理示意如圖2所示。其中,線激光輔助成像主要是利用線激光激勵物體,使試件內(nèi)部裂縫區(qū)域吸收藕合的熱能。

圖2 試驗測試方法示意圖

2.2.1 細(xì)觀裂縫檢測原理

采用MATLAB軟件,根據(jù)王學(xué)智[18]等提出的有限差分方程進(jìn)行逐層求解,當(dāng)熱源移動時,可以得到不同時刻的試件表面溫度場,仿真模擬局部效果如圖3所示。根據(jù)熱傳導(dǎo)理論,當(dāng)瀝青混合料中存在裂縫時,由于瀝青混合料與裂縫空氣之間的熱物理特性參數(shù)存在較大差異,當(dāng)熱源激勵物體表面時,試件表面溫度迅速升高,并向瀝青混合料內(nèi)部傳導(dǎo),在此過程中由于裂縫的存在會產(chǎn)生熱阻效應(yīng),即裂縫導(dǎo)致熱流的異常,阻礙熱量傳遞,致使裂縫處的溫度相對較低,如圖3(b)所示。

圖3 正常及裂縫試件傳熱模型示意圖

2.2.2 紅外成像原理

由普朗克黑體輻射定律可知,熱輻射中的紅外波段會攜帶輻射體的能量信息,紅外熱像儀通過探測目標(biāo)的紅外輻射能量分布,從而獲得其表面的溫度場分布,如圖4所示。同時,為分析不同溫度區(qū)間與細(xì)觀裂縫的影響關(guān)系,以線激光右側(cè)為分析區(qū),將試件表面的溫度場分布劃分為三個區(qū)間,分別為溫度區(qū)間A(27±2.5 ℃)、溫度區(qū)間B(35±1.5 ℃)、溫度區(qū)間C(41±1.0 ℃)。

圖4 試件紅外圖像的溫度區(qū)間特征劃分

3 試驗方法分析與數(shù)據(jù)采集

采用線激光對試件表面從左至右進(jìn)行激勵掃描,采集不同時刻的試件紅外圖像,通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和提取處理,得到140張860×270的紅外圖像,可以體現(xiàn)瀝青混合料試件的全序列時域特征變化規(guī)律,如圖5所示。此外,從圖中細(xì)觀裂縫局部灰度圖可以看出,由于試件裂縫尺度較小,裂縫溫度界線不太顯著,僅采用邊緣紋理特征處理算法(例如Canny算子、Sobel算子、Log算子、Doh算子等邊緣特征算法),很難在140張紅外圖像中快速、精確提取出未知裂縫的具體位置。因此,基于紅外圖像顏色特征(溫度區(qū)間)可以描述圖像區(qū)域所對應(yīng)的表面性質(zhì),根據(jù)顏色特征隨時間變化規(guī)律可以重構(gòu)不同溫度區(qū)間的時序變化信號,進(jìn)而通過不同溫度區(qū)間的溫度時序變化規(guī)律確定細(xì)觀裂縫的位置。

圖5 基于時間序列的紅外圖像

紅外圖像顏色特征的跟蹤與提取采用Python軟件中專用算法庫進(jìn)行計算。首先將圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)化成視覺均衡的HSV顏色空間,并將顏色空間量化成若干近似顏色集的直方圖,從而將顏色集自動分割為若干區(qū)域,每個區(qū)域用量化顏色空間的某個顏色分量來索引,從而將圖像表達(dá)為一個二進(jìn)制的顏色索引集。在圖像追蹤過程,比較不同圖像色彩區(qū)域的空間和顏色集之間的距離關(guān)系進(jìn)行匹配?；诖?分別根據(jù)溫度區(qū)間A、溫度區(qū)間B、溫度區(qū)間C的顏色特征對不同時刻的紅外圖像進(jìn)行匹配計算,在顏色特征匹配的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步基于亞像素算法計算溫度特征的區(qū)間面積,其中溫度區(qū)間B的跟蹤匹配效果和特征面積如圖6所示。

4 結(jié)果與分析

4.1 裂縫位置的定位分析

為快速確定瀝青混合料試件中細(xì)觀裂縫的位置,根據(jù)線激光掃描速度與時間的對應(yīng)關(guān)系計算不同位移條件下的溫度區(qū)間特征面積,建立位移-溫度區(qū)間特征面積變化曲線,如圖7所示。

圖7 位移與溫度特征區(qū)間面積變化曲線

由圖7可知,隨著線激光位移的逐漸增加,溫度區(qū)間A、B、C的特征面積總體變化趨勢一致,均是先增加后降低,位移距離到達(dá)60～70 mm后,又開始增加,然后再減小。在位移初始階段,溫度區(qū)間A的特征面積最大,溫度區(qū)間C的特征面積為零。分析其原因,一方面在于試件及其四周環(huán)境溫度相對較低,線激光激勵物體表面時,熱源位置與周圍區(qū)域存在較大溫差,激光中心的熱量向四周傳導(dǎo)較快,難以形成較高的溫度集中效應(yīng);另一方面溫度區(qū)間A的溫度相對較低,并且與試件及其四周環(huán)境溫度也更為接近,容易達(dá)到設(shè)置的溫度閾值(27±2.5 ℃)。之后,在溫度區(qū)間A、B預(yù)熱作用下,試件表面溫度逐漸升高,線激光中心的激勵熱量傳導(dǎo)作用減緩,熱量累計,溫度逐漸升高。

圖7中e處為試件裂縫所在位置?？梢钥闯?溫度區(qū)間B、C的特征面積曲線在此處到達(dá)最低值,說明細(xì)觀裂縫產(chǎn)生了顯著的熱阻效應(yīng),熱量擴(kuò)散速率顯著降低,如圖8中e處所示,其溫度區(qū)間的特征面積擴(kuò)散速率位于零刻度附近,從而使得局部熱量瞬時被壓縮在較小范圍內(nèi),即溫度特征面積最小。對于溫度區(qū)間A而言,由于該區(qū)間距線激光中心的距離相對較遠(yuǎn),溫度閾值較低,其邊緣溫度更容易收到試件本身以及環(huán)境溫度的影響,其邊緣溫度波動性較強(qiáng),不適合對裂縫位置進(jìn)行定位。因此,通過溫度區(qū)間B、C的特征面積曲線可以較好的研究細(xì)觀裂縫的具體位置。

圖8 不同溫度區(qū)間的特征面積擴(kuò)散速率

圖7中溫度區(qū)間B的變化曲線具有很強(qiáng)的規(guī)律性和代表性,溫度區(qū)間B達(dá)到最大波峰a后,溫度特征面積開始逐漸降低,溫度區(qū)間減小的主要原因在于,溫度區(qū)間A的右側(cè)邊緣開始接觸裂縫,由于裂縫的熱阻效應(yīng),阻礙了特征區(qū)間右側(cè)邊緣熱量的傳導(dǎo),這也是溫度區(qū)間A到達(dá)峰值后開始降低的原因,當(dāng)?shù)竭_(dá)圖中a處位置時,溫度區(qū)間A的特征面積擴(kuò)散速率顯著降低,說明該區(qū)間熱量開始被壓縮累積,引起溫度區(qū)間A、B之間的溫度差降低,熱傳遞效應(yīng)減弱;同時特征區(qū)間B左側(cè)的線激光在持續(xù)移動過程中逐漸壓縮其熱量,使得特征區(qū)間B逐漸減小。

在圖7中b、c之間,溫度區(qū)間B的特征面積相對穩(wěn)定,溫度區(qū)間A、C的特征面積都在降低,說明此時溫度區(qū)間B的熱量到達(dá)一個相對平衡的狀態(tài),即高溫輸入熱量與低溫輸出熱量保持相對穩(wěn)定。綜上分析可以發(fā)現(xiàn),線激光激勵試件過程中,細(xì)觀裂縫對激勵溫度區(qū)間的影響范圍比較大,并不局限于僅與之接觸的溫度區(qū)間,通過裂縫處熱量的反射與傳導(dǎo),會對線激光附近的溫度產(chǎn)生一定程度的影響。

在圖7中c、e之間,溫度區(qū)間B的特征面積逐漸降低,直至到達(dá)波谷最小值。從其熱傳導(dǎo)示意圖9可以看出,隨著線激光逐漸接近裂縫,溫度區(qū)間A最先達(dá)到裂縫處,特征面積到達(dá)最小值,由于該區(qū)間與線激光中心之間的距離相對較遠(yuǎn),會產(chǎn)生一定的距離誤差,導(dǎo)致其在圖7中d處達(dá)到最小值,與實際裂縫位置產(chǎn)生差異。之后,溫度區(qū)間A逐漸跨越裂縫,溫度區(qū)間B在線激光熱傳導(dǎo)、熱對流作用下,溫度區(qū)間B在裂縫處產(chǎn)生熱積累效應(yīng),溫度特征面積到達(dá)最小值。此外,從圖8中還可以進(jìn)一步驗證裂縫的熱阻效應(yīng),在裂縫e處附近,溫度區(qū)間B、C的特征面積擴(kuò)散速率明顯表現(xiàn)出先降低后增加的趨勢,說明隨著線激光逐漸靠近裂縫,試件表面的熱擴(kuò)散速率逐漸降低并趨近于零,當(dāng)線激光逐漸遠(yuǎn)離裂縫時,試件表面的熱擴(kuò)散速率又逐漸增加,體現(xiàn)出很強(qiáng)的熱阻隔現(xiàn)象。

圖9 線激光激勵下裂縫附近熱傳導(dǎo)示意圖

4.2 裂縫寬度的定量分析

通過上述分析,溫度區(qū)間B、C的特征面積曲線可以確定裂縫的具體位置,并且在裂縫處產(chǎn)生較強(qiáng)的溫度集中效應(yīng)。所以,可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提取溫度特征曲線波谷所對應(yīng)的特征面積圖像,為提高裂縫寬度特征分析的可靠性,試驗又進(jìn)一步測試了多組不同裂縫寬度的試件,測量平均裂縫為0.15 mm、0.32 mm、0.51 mm、0.79 mm、0.98 mm共5組數(shù)據(jù),每組測試十個試件,其小提琴統(tǒng)計圖如圖10所示。

圖10 不同裂縫寬度的特征面積統(tǒng)計圖

根據(jù)小提琴圖形分布原理可以看出,圖10中形狀為“矮胖型”的數(shù)據(jù)分布相對比較密集,組內(nèi)差異較小;形狀為“高瘦型”的數(shù)據(jù)分布相對比較離散,組內(nèi)差異較大。通過對比不同裂縫寬度可以看出,隨著裂縫寬度的增加,不同溫度區(qū)間特征面積的離散性逐漸降低。在相同裂縫寬度條件下,相對于溫度區(qū)間B,溫度區(qū)間C的離散系數(shù)平均降低幅度到達(dá)16 %。說明溫度區(qū)間C的特征面積離散差異較小,其原因主要在于該溫度區(qū)間受線激光熱量影響大,溫度相對集中穩(wěn)定,圖像邊界特征分割精確度高;但是這也會帶來不利影響,從圖中可以看出,通過對比相鄰裂縫寬度,溫度區(qū)間C特征面積有較明顯的數(shù)據(jù)重合,這會造成對其裂縫寬度區(qū)分度的降低,提高裂縫寬度的誤判風(fēng)險。

由圖10可知,隨著裂縫寬度增加,不同溫度區(qū)間的特征面積均在逐漸增大,其中溫度區(qū)間B的增加幅度最大為467 %,溫度區(qū)間C的提升幅度最大為47 %,說明裂縫寬度對溫度區(qū)間B的特征面積影響因素更為顯著,區(qū)分效果較好。此外,紅外成像測試的溫度包含裂縫邊緣信息,存在一部分的混合溫度,需要通過建立特征面積寬度與實際裂縫寬度的相關(guān)曲線才能更加準(zhǔn)確的預(yù)測裂縫寬度特征。不同溫度區(qū)間特征面積寬度與裂縫寬度的相關(guān)性如圖11所示,通過相關(guān)性分析可以看出,裂縫寬度與溫度區(qū)間B、C特征面積的相關(guān)性分別為0.9952和0.8378,且檢驗P值都低于0.05,所以在可靠度水平為95 %條件下,可認(rèn)為裂縫寬度與溫度區(qū)間B的特征面積具有很強(qiáng)相關(guān)性。在此基礎(chǔ)上,通過已知細(xì)觀裂縫對其位置和寬度進(jìn)行測試,可以得出通過溫度區(qū)間B檢測計算出的裂縫位置平均誤差在5.61 %,裂縫寬度平均誤差在4.13 %;通過溫度區(qū)間C檢測計算出的裂縫位置平均誤差在5.18 %,裂縫寬度平均誤差在5.48 %。

圖11 裂縫寬度與特征面積的相關(guān)曲線圖

綜上分析,瀝青混合料中細(xì)觀裂縫的存在會改變試件的熱通量,這種縱向熱通量因垂直裂紋的存在而發(fā)生改變,導(dǎo)致表面溫度區(qū)間的擴(kuò)散速率有所減緩,從而揭示裂縫位置與寬度信息,并且相對于溫度區(qū)間C,溫度區(qū)間B的裂縫寬度測試誤差可以降低25 %,但裂縫位置測試誤差增加8 %。

5 結(jié) 論

基于時間序列的線激光掃描紅外熱圖像對試件表面熱擴(kuò)散的敏感性非常顯著,通過該方法可以提高試件表面細(xì)觀裂縫的檢測效率,確定瀝青混合料中細(xì)觀裂縫的具體位置,并且測試過程中溫度區(qū)間的閾值設(shè)置對裂縫信息的預(yù)測極為關(guān)鍵,若溫度閾值設(shè)置較低,會導(dǎo)致溫度區(qū)間的變化幅度增大,不利于裂縫位置確定,從而引起計算方法分辨率的降低;若溫度閾值設(shè)置較高,會導(dǎo)致特征面積的區(qū)分度減小,從而引起計算方法預(yù)測誤差的增加。綜合考慮,在本試驗條件下,溫度區(qū)間宜設(shè)置為35±1.5 ℃,其裂縫位置預(yù)測誤差小于5.61 %;在顯著性水平為0.05時,裂縫處溫度區(qū)間特征面積與實際裂縫寬度的相關(guān)性很強(qiáng),且預(yù)測誤差不大于4.13 %。該評價方法可以實現(xiàn)瀝青混合料試件中細(xì)觀裂紋位置和寬度的定量表征。