前言
橋梁是一種用來跨越河谷溝塹的建筑物，是一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的樞紐。自2008年汶川地震以后，全國各地加強(qiáng)了橋梁檢測的力度，在橋梁檢測中，對于橋梁裂縫的檢查顯得尤為的重要和突出。傳統(tǒng)檢測過程中，依靠檢測工程師直接到橋面下方觀察來獲取實(shí)際的檢測資料，這樣的檢測一方面比較耗時(shí)費(fèi)力，另外一方面在高墩大跨的橋梁中檢測人員的安全也是一個(gè)重點(diǎn)。因此，研究出一種對橋梁病害的無損無接觸檢i貝0技術(shù)的研究具有重要的意義。目前，國內(nèi)對橋梁裂縫的快速檢測技術(shù)的研究尚處于初始階段，但是已經(jīng)有大量的學(xué)者研究過工業(yè)生產(chǎn)過程中的病害的快速檢測工作，其中效果最好最為直接的為圖像處理法。因此在工業(yè)檢測的基礎(chǔ)上，針對橋梁底部的裂縫病害，提出了一種基于圖像處理技術(shù)的橋梁裂縫檢測方法，具有良好的使用前景。
1、圖像處理技術(shù)介紹
圖像處理（image processing）是指用數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過采樣、數(shù)字化得到關(guān)于外部病害信息的一個(gè)二維數(shù)組。該數(shù)組的元素稱為像素，其值為一整數(shù)，稱為灰度值。圖像處理技術(shù)的主要內(nèi)容包括圖像壓縮、增強(qiáng)和復(fù)原、匹配及描述和識別等部分。常見的處理過程有圖像編碼、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像分割和圖像分析等。
2、檢測系統(tǒng)組成
2．1 基本組成（圖1）
由于橋梁檢測是一個(gè)流動作業(yè)的過程，在設(shè)計(jì)檢測系統(tǒng)的時(shí)候需要考慮到檢測的移動的便利性，在進(jìn)行裝備設(shè)計(jì)的時(shí)候?qū)⑵湓O(shè)置成一個(gè)獨(dú)立的機(jī)構(gòu)，通過數(shù)據(jù)接口和電腦相連。
2．2 主要部件介紹
CCD相機(jī)用來獲取外部被測構(gòu)件表面信息，它是整個(gè)系統(tǒng)的核心部件，用來采集信號用的關(guān)鍵。CCD攝像機(jī)最前端都是由一個(gè)光學(xué)鏡頭使外界的景物成像在CCD光敏面上。CCD光學(xué)鏡頭種類繁多，具體選擇的時(shí)候要考慮到相機(jī)的焦距、CCD面積、焦距、景深、光圈等參數(shù)。并且CCD相機(jī)的鏡頭為可控制變焦鏡頭。
圖像采集卡將CCD相機(jī)獲取的圖形圖像信息數(shù)字化，并將其存儲和播放出來的硬件設(shè)備。通過該設(shè)備可以實(shí)現(xiàn)將相機(jī)獲取的圖像數(shù)字化，實(shí)現(xiàn)A/D轉(zhuǎn)換的過程，得到數(shù)字圖像。
距離傳感器 主要用來量測被測構(gòu)件距離CCD相機(jī)的距離。所得參數(shù)供后期計(jì)算裂縫寬度和長度時(shí)使用。距離傳感器發(fā)射和接受口需要和CCD置于同一截面上。
陣列光源 當(dāng)被測構(gòu)件因?yàn)榄h(huán)境光線不足，造成拍攝效果不佳的時(shí)候，供人工補(bǔ)光時(shí)候使用。編碼器發(fā)布光源調(diào)整、鏡頭控制命令的控制器。并負(fù)責(zé)光源、圖像采集卡與電腦間的數(shù)據(jù)傳遞工作。
2．3 工作原理
通過變焦鏡頭將遠(yuǎn)處被檢測構(gòu)件拉近成像于CCD相機(jī)中，當(dāng)相機(jī)獲取構(gòu)件圖像后傳送給圖像采集卡；取景過程中，同時(shí)測量被測構(gòu)件與相機(jī)之間的
距離，并傳遞給編碼器；編碼器獲取到由圖像采集卡轉(zhuǎn)換的數(shù)字圖像和距離信息后，將文件存儲到電腦磁盤中。如果環(huán)境燈光不足，在取景檢測過程中，通過編碼器控制調(diào)整陣列光源亮度，使得病害能夠從環(huán)境中顯現(xiàn)出來。
當(dāng)計(jì)算機(jī)獲取圖像和距離文件后，便開始對圖像進(jìn)行分析處理，最終得到結(jié)構(gòu)的裂縫信息。其中圖像處理是該檢測方法的一個(gè)主要過程，也是決定檢測結(jié)果優(yōu)劣的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，這個(gè)過程包括：圖像銳化、圖像平滑、噪音去除、尺寸標(biāo)定、裂縫測量等過程。
3、主要算法
通過CCD相機(jī)和采集卡，可以便捷的獲取含有橋梁和裂縫信息的數(shù)字圖像。在計(jì)算機(jī)內(nèi)部，數(shù)字圖像用一個(gè)二維數(shù)組f（x，y）來表示，其中x，y表示圖像中的一個(gè)坐標(biāo)位置，函數(shù)f．則代表圖像在點(diǎn)（x，y）位置處的某種性質(zhì)的數(shù)值。在實(shí)際使用的過程中，圖像往往被表述成一個(gè)M×N的矩陣：
當(dāng)離散化的數(shù)字圖像被傳遞到電腦上之后，就開始圖像處理的工作。因?yàn)閳D像處理的目標(biāo)對象是處于橋梁本體上的裂縫，考慮外部干擾（環(huán)境、光線、氣候、電磁干擾）因素主要有如下幾個(gè)方面：
1）橋梁本體混凝土材料的不均勻，所采集得到的圖像色彩有較大的變化，導(dǎo)致裂縫在圖像上顯示為顏色的不均勻。
2）光線過強(qiáng)或者不足、混凝土表面存有黑色染色物，使裂縫與周圍環(huán)境相近，界限區(qū)分不明顯。
3）對于整體圖片而言，裂縫信息和橋梁本體信息的比例很小。如果直接分析，將會耗費(fèi)較多的處理速度和計(jì)算機(jī)存儲空問。因此，需要對采集的圖像進(jìn)行截取。
4）由于CCD元件或者環(huán)境的關(guān)系，采集得到的圖像存有灰度不均勻的問題。
鑒于以上的影響因素，在設(shè)計(jì)后續(xù)處理過程的時(shí)候，主要從以下幾個(gè)方面人手：圖像灰度化、圖像去噪及圖像平滑、圖像銳化、邊緣檢測、尺寸標(biāo)定和裂縫測量。
3．1 圖像灰度化
眾所周知，自然界的一切色彩的構(gòu)成都基于紅綠藍(lán)三種顏色，在所得到的函數(shù)．廠中也一樣包含著這三元色的信息，考慮到在圖像處理中的主要目標(biāo)
還是裂縫，因此在辨識完裂縫后即開始對圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換，其轉(zhuǎn)換公式如下：
該公式來自國際標(biāo)準(zhǔn)Rec．ITU—R BT．709。
由于拍攝過程中，外部環(huán)境的不同，通過變換得到的灰度圖中可能含有部分無效圖像或者無效灰度區(qū)域。因此要將得到的灰度圖進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚恚瑢?br />
無效信息屏蔽，并使裂縫和邊界處灰度區(qū)分更加明顯。具體調(diào)整函數(shù)如下：
其中a，o、b、L為圖片中的真實(shí)灰度值；a、b、y為變換系數(shù)，具體數(shù)值要根據(jù)實(shí)際圖像品質(zhì)來確定。使用過程中取：
3．2 圖像增強(qiáng)
通過對灰度變換后的圖像和原始圖片對比，發(fā)現(xiàn)灰度圖中存有一些細(xì)小的像素噪點(diǎn)和周圍環(huán)境顏色不協(xié)調(diào)，除此之外，圖形中還有多種形式的噪音。
這些噪音的存在會干擾到測量的結(jié)果和精度，因此需要對圖像進(jìn)行去噪處理，并使其變得和周圍環(huán)境相一致。這些在程序設(shè)計(jì)過程中去除噪音、使得圖像平滑，并將裂縫信息顯現(xiàn)出來的整個(gè)過程在算法上而言可以是同步的，都是屬于圖像增強(qiáng)的范疇。
對于圖像增強(qiáng)而言，無論是平滑還是銳化都是對于圖像在空域或頻域上對圖像矩陣進(jìn)行數(shù)學(xué)變換?？紤]是針對裂縫信息進(jìn)行的圖像增強(qiáng)，因此選
用空域算法?？沼?yàn)V波就是在圖像空間通過領(lǐng)域操作來完成的，實(shí)際中實(shí)現(xiàn)的方式基本都是利用模版進(jìn)行卷積來進(jìn)行，具體表達(dá)如下所示：
其中，Ⅳ為模版函數(shù)。
1）二維中值濾波
在計(jì)算機(jī)圖像處理中用來進(jìn)行圖像平滑的算法有很多種，較為常見有均值、中值和最頻值。通過對圖像的比較，發(fā)現(xiàn)中值算法對裂縫處理能處理圖像細(xì)節(jié)模糊，并且可以濾除脈沖干擾和圖像掃描噪聲，并且實(shí)際運(yùn)算過程中不需要圖像的統(tǒng)計(jì)特征。因此，在設(shè)計(jì)過程中采用中值濾波算法。中值濾波是百分比濾波的一個(gè)特例，它是一種圍繞數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)進(jìn)行的非線性濾波器，設(shè)計(jì)模版尺寸為3×3的中值濾波器，并輸出大于等于
2個(gè)像素的值，其輸出可以寫為：
2）圖像銳化
領(lǐng)域評分或者加權(quán)平均可以用來平滑圖像，反過來利用對應(yīng)微分的方法可以銳化圖像。其中，拉普拉斯算子是一種性能優(yōu)良的銳化算子。具體應(yīng)用
表現(xiàn)為如下：
不管是對圖像的銳化或者圖像平滑，都不可能一次性達(dá)到所需要的程度。因此，在實(shí)際使用的過程中需要將圖像增強(qiáng)算法反復(fù)使用，并且在使用過
程中還要根據(jù)實(shí)際需要對圖像對比度進(jìn)行調(diào)整，以獲取最佳效果。
3．3 圖像閾值化
取閾值是最常見的直接檢測區(qū)域的分割方法，借助于圖像閾值化可以將病害信息直接的從圖像中凸顯出來，并且沒有其他的多余信息的干擾。在閾
值化過程中，采用最優(yōu)閾值的算法來確定其閾值，其函數(shù)表達(dá)式為：
式中u1、u2：——背景和目標(biāo)區(qū)域的平均灰度值；P1 、P 2—— 背景和目標(biāo)區(qū)域灰度值的先驗(yàn)概率。
若裂縫特征不明顯的話，直接采用閾值化分割圖像的話效果不佳（圖2（b）），從圖中可以看出圖中噪聲很大。因此在閾值化之前需要對圖像進(jìn)行灰度線性變換，變換后采用閾值化算法對圖像裂縫特征進(jìn)行處理，其效果如圖2（c）所示。
3．4 基于亞像素的邊緣檢測
由于實(shí)際檢測對測量結(jié)果有一定的精度要求，因此需要選擇一種合適的算法來測量圖片中的具體尺寸。通過對比 發(fā)現(xiàn)，基于亞像素的尺寸量測法
比較適合本設(shè)計(jì)的要求，并且精度也能夠達(dá)到要求。其函數(shù)表示為：
其中，s（x）為原始輸人函數(shù)。
3．5 裂縫方向判斷
在橋梁檢測過程中，裂縫的走向?qū)τ谂袛鄻蛄旱膶?shí)際承載能力有重要影響。因此在對裂縫信息的處理過程中，要能讀取出裂縫的走向（即順橋向或橫橋向）。
通過對比裂縫，發(fā)現(xiàn)裂縫橫向長度和縱向長度差別較大。因此，在計(jì)算時(shí)將裂縫圖像在橫、縱坐標(biāo)軸上的投影值進(jìn)行比較即刻得到裂縫的走向。
3．6 裂縫測量
通過圖像閾值化得到二值化的裂縫圖像信息后就是對裂縫的測量以及讀數(shù)的過程了，由于目前的圖像是經(jīng)由相機(jī)測得的實(shí)物圖像，其中相機(jī)焦距為
F、物距D、像距 ，可由幾何光學(xué)變換公式得到之間的關(guān)系：
通過幾何光學(xué)的性質(zhì)我們知道，物體大小L和成像大小L1之間的關(guān)系：
通過上述關(guān)系，即可實(shí)現(xiàn)通過對圖片的測量來得出實(shí)際裂縫信息的獲取這個(gè)過程。
以上是對于系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中圖像處理程序關(guān)鍵部位算法的介紹。當(dāng)然裂縫測量的工作，借助于單一的算法是不能夠一次性到位的，在實(shí)際測量過程中需要對多種算法綜合運(yùn)用，在得出滿意的效果之后再進(jìn)行裂縫量測工作。
4、實(shí)例演示
通過對以上多種算法的融合設(shè)計(jì)了橋梁結(jié)構(gòu)裂紋缺陷的圖像采集與分析系統(tǒng)，圖3是利用該系統(tǒng)對裂縫量測過程中的圖像處理過程：（a）為灰度化后得到的圖形中含有裂縫部分的局部圖；（b）是平滑增強(qiáng)效果后的圖形；（c）是銳化后的效果圖；（d）是經(jīng)過閾值處理過后得到的二值圖。從表1中的眾多結(jié)果對比GB5024-2002~混凝土結(jié)構(gòu)工程施工質(zhì)量驗(yàn)收規(guī)范》中“試驗(yàn)中裂縫寬度可采用精度為0．05 mm的刻度放大鏡等儀器進(jìn)行觀測”這一條款可以知道，通過圖像法測得的結(jié)果已經(jīng)完全能夠滿足工程實(shí)際的需要。寬度測量示意見圖4。
5、結(jié)論
本文主要闡述了基于圖像處理手段而開發(fā)出來的橋梁裂縫檢測設(shè)備的系統(tǒng)和軟件設(shè)計(jì)的思路。對系統(tǒng)構(gòu)件進(jìn)行了介紹，并研究了圖像分析軟件中的關(guān)鍵算法?；趫D像處理技術(shù)的檢測技術(shù)是近年來逐步在工業(yè)中得到應(yīng)用的一項(xiàng)新型的檢測技術(shù)，它有著精度高、速度快、效率高的優(yōu)點(diǎn)，將其運(yùn)用到橋梁檢測中來，一方面可以使橋梁檢查工作得到先進(jìn)技術(shù)的輔助，減輕檢查人員在檢查過程中的工作強(qiáng)度，并大大降低工作中的危險(xiǎn)程度；另外一方面可以使原本繁雜的量測工作交給計(jì)算機(jī)來進(jìn)行分析和量測，從而降低檢查過程中的人工費(fèi)用，節(jié)省成本。鑒于該系統(tǒng)的無損無接觸的檢測工作原理，可以想象，該系統(tǒng)在橋梁檢測領(lǐng)域一定有著良好的發(fā)展空間。
