基本信息
- 项目名称：
- 基于机器视觉的混凝土桥梁底面裂缝检测系统
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 机械与控制
- 大类：
- 科技发明制作A类
- 简介：
- 对于桥梁底面裂缝的检测，国内外仍采用传统的人工检测，本作品针对此检测现状，提出采用机器视觉技术对桥底裂缝进行检测，通过机器人搭载CCD相机，采集桥梁底面图像，并将图像利用无线模块传送至计算机。在此基础上自主研发了裂缝智能识别软件，对桥底裂缝进行处理，识别，并计算裂缝特征参数，评估桥梁的裂缝损伤情况。相比于传统的人工检测，本系统提高了检测的效率、精度和安全性，降低了检测费用，具有巨大的市场前景。
- 详细介绍：
- 桥梁坍塌事故在我国时有发生，造成了较大的人员伤亡和经济损失。据权威机构统计，混凝土桥梁的损坏有76%以上都是裂缝引起的。而对于桥梁底面裂缝的检测，国内外检测方法都是人工检测，存在检测费用高、效率低、精度低、人员安全难以保证等严重不足。 本作品针对目前检测现状，提出采用机器视觉技术对桥底裂缝进行检测。本系统的运动装置依托桥梁检测车的桁架臂，采用四轮底盘与导轮导轨相结合的运动方式。在运动装置上搭载工业CCD相机，采集桥梁底面的图像，并将图像通过千兆以太网或无线模块传送至计算机。同时采用基于半径的多段式运动轨迹规划方法，避免部分区域多次重复拍摄分析，大幅提高检测效率。在此基础上利用Open CV，自主开发了位于计算机端的裂缝智能识别软件，对桥底图像进行处理，识别是否含有裂缝，并记录裂缝的参数，评估桥梁的裂缝损伤情况。针对桥底裂缝的特点，本作品提出了灰度自适应图像分割算法，保证了裂缝检测的效果。和传统的检测方法相比，本系统提高了桥梁底面裂缝检测的效率，提高了检测的精度（最小可检测0.2mm宽的裂缝），降低了检测的人工费用，缩短了检测时的桥梁封航时间，同时保证了检测人员的安全。在使工程检测质量大幅提升的同时，同时产生良好的社会效应。
作品图片
作品专业信息
设计、发明的目的和基本思路、创新点、技术关键和主要技术指标
- 作品发明目的：研发出基于机器视觉的混凝土桥梁底面裂缝检测系统，利用图像处理软件实现对桥梁底面裂缝的自动识别与评估，提高桥梁病害检测的效率，取代危险性高效率低精度差的人工检测方式。创新点：1灰度自适应图像分割算法；针对桥梁底面光照强度低的环境特点，保证裂缝图像采集的良好效果2基于半径的多段式轨迹规划方法，避免部分区域的重复检测，提高检测效率30%以上3四轮底盘与导轮导轨相结合的运动方式保证运动的平稳连续。 设计基本思路：利用裂缝检测系统的机械运动装置在桁架臂上来回移动，配备的工业CCD相机和图像采集卡高速采集桥底图像，通过无线传输或千兆以太网传会车载电脑中，利用软件对图像进行识别，参数计算，裂缝报表生成。同时匹配无线遥控运动装置，使人可以随时介入，移动并控制系统的运动方向、运动速度、拍摄距离和拍摄角度以及拍摄光源等 关键技术：无线运动控制、自适应图像分割算法、裂缝匹配识别和特征值计算、运动轨迹规划 主要技术指标： [1]相机帧率： ≤32fps [2]最大图像传输速率：1024Mbps [3]单幅图像处理时间：100ms [4]工业相机物距：400至800mm可调 [5]工业相机分辨率：1296*996 [6]通信接口：千兆以太网（RJ-45）接口 [7]供电电源：AC220V工频50HZ或DC12V两用 [8]运动平台速率：0至0.5m/s [9]裂缝检测精度：最小可检测宽度≤0.2mm。
科学性、先进性
- 相比于国内外传统人工检测效率低，检测质量难以保证，人员安全事故频发等缺陷。本系统具有以下突出特点：1应用了机器视觉技术。利用高速工业相机自动采集桥梁底面的图像，并用千兆以太网传给计算机进行处理。为本系统的高速高效奠定了基础2高效图像处理算法。针对桥梁底面较多外界干扰的特点，利用Open CV，开发出了高效的、适应性高的图像滤波、分割、和裂缝检测算法。并在Microsoft® Windows® 32位操作系统上,完成了高速实用的人机交互界面的编写。3适用于桥底复杂工况的机械结构。桥底作业工况复杂，针对机械结构容易遭受恶劣天气干扰的情况，本系统采用了弹性与四轮底盘相配合的运动方式，同时采用了三自由度机械臂，保证采图的稳定性和全面性。4自动化程度高。检测过程中无需人为干涉。采用闭环控制，在保证运动平稳的同时，准确定位裂缝缺陷的位置，提高工程检测质量；本作品的检测效率可达人工检测的2-3倍,精度最小可检测国际要求标准0.2mm宽的裂缝，同时保证检测人员的安全，极大地推动了桥梁裂缝检测事业的发展。
获奖情况及鉴定结果
- 在湖北省武汉市华中科技大学第三届“求是杯大学生科技作品竞赛”中获得一等奖
作品所处阶段
- 已经完成第一代机器人实物制作，并在武汉市铁路总局及其技术研究所合作支持下完成桥梁试验检测。
技术转让方式
- 目前没有转让相关技术和专利
作品可展示的形式
- 1.实物配合模拟桥梁检测演示 2.图片、视频 3.PPT、展板、产品宣传册、产品使用手册
使用说明,技术特点和优势,适应范围,推广前景的技术性说明,市场分析,经济效益预测
- 使用说明：本检测系统分为智能模式和人工模式，通过电脑界面和无线遥控面板进行切换，智能模式下系统将自动在桥底桁架臂上完成运动，图像采集和传输，通过软件完成裂缝识别和参数计算以及报表生成，人工模式下将人为操纵其运动、拍摄视角、参数计算等。 技术特点和优势：利用机器人作业取代了传统的人工作业，配合CCD相机和自主研发的图像分割算法使检测精度提升至国际所要求的0.2MM高标准，通过自主研发的裂缝智能识别软件能同时对上千张图片进行处理，极大的节省了人工劳动力，提高了检测的精度和效率，从根本上杜绝了检测人员的安全事故发生。 适用范围：中大型混凝土结构的梁式、板式、拱式和部分组合式桥梁。 推广前景：随着我们对钢制桥梁铁锈检测算法的提出，本系统可进一步推广到钢制或合金质桥梁的铁锈和裂缝的检测中。 市场分析和经济效益预测：每座小型梁式桥梁可节约检测费用8万元，以全国每年最少500座桥需检测估算，每年可节约检测费用4000万元左右。
同类课题研究水平概述
- 广东工业大学和广东省佛山市公路局公路车船修配厂提出设计一种基于智能控制和图像检测技术的智能视频桥梁检测车(Intelligen-video Bridge-detection Vehicle，简称IVBDV)。该种桥梁检测车通过轻型液压伸臂机构，将检测装置(摄像机或者超声波探测器等)承载到桥梁底面任意位置的有效探测距离内，采集、辨认或检测桥梁底部缺陷，利用图像检测和处理技术实现桥梁底部缺陷(如结构性裂缝等)的自动检测。 张维峰采用数字图像分析技术，开发出一套适用于桥梁缺陷较远距离图像检测分析软件。在实验室条件下能够以较高的精度提取一定距离内的混凝土裂纹，但在户外条件下，拍摄距离对图像处理的精度有较大影响，精度随距离增加而降低。在对明显裂纹处理的同时，忽略了图像中的另一些细节，其中长度小于2mm的裂纹被视为噪声被去除，因此，此检测方法不宜用于微小裂纹的检测。 国外研究人员在利用机器视觉检测混凝土表面裂缝方面提出了一些方法。Abdel-Qader等人比较了小波变换、傅里叶变换、Sobel滤波、Canny滤波等方法对混凝土表面裂缝的检测效率，认为小波变换比其它几种检测方法更加可靠。ItoA等人对数码相机拍摄的裂缝图像综合运用小波变换、灰度校正、二值化等图像处理方法对裂缝进行了提取和分析。Kamawura K等人提出，利用遗传算法对图像处理的参数进行半自动优化以达到精确检测裂缝的目的。这些方法都是从图像的整体上进行的处理，有一定的效果，但忽略了裂缝的一些重要特征，如裂缝区域内部像素之间的连接性。 北京交通大学采用MATLAB作为开发平台，利用MATLAB高效的运算能力，总和运用了灰度化，图像增强，阈值分割，去除噪声，计算特征值，多特征值匹配的算法，自动识别裂缝并存储计算数据。但是它不能用于自动判断是否为裂缝，需要人按步骤对拍到的图片进行分步处理。他主要用于对既有裂缝的各种特征值如宽度，长度，圆形度，长宽比，面积，裂缝平均灰度等一系列特征值仔细分析计算，并不适用于边移动扫描桥底景象，边分析判断是否有裂缝，并自动计算裂缝各种特征值，最后保存数据。 以上系统目前都还处于实验室阶段，所研究的对象主要是图像处理技术的算法，对于具体的机械结构和控制方面尚未提出行之有效的方案。
