桥梁定期检测的智能化转型:自动化装备与AI病害识别的进步及评价指标的完善
桥梁定期检测的智能化转型:自动化装备与AI病害识别的进步及评价指标的完善
未来桥梁定期检测发展的趋势要把握两个方面:一是桥梁定期检测构件的全覆盖和病害准确识别和量测;二是消除检测人员的主观性影响,提高评价指标体系科学性。近年来,随着技术的发展未来桥梁定期检测也朝着检测装备自动化、病害人工智能识别的方向发展。国内一些高等院校、科研机构和企业在桥梁定期检测的自动化和智能化方面做了大量的探索和研究,也取得一定的成果。
检测装备的自动化
桥梁定期检测需要对构件进行全覆盖检测,受检测现场条件和经费限制,这是检测行业的一个难题。因此桥梁定期检测的去人化,采用自动化的设备代替人工检测可以实现复杂、危险等现场条件下的检测。目前桥梁定期检测出现了无人机、爬索机器人、两栖机器人、附壁机器人和水下机器人等自动化检测设备。由于桥梁结构型式多样,桥梁定期检测设备自动化设备研发的方向是载体的多样化和提高搭载设备测试精度。
无人机检测
国内很多科研机构和检测采用无人机搭载摄像设备对斜拉桥、悬索桥、高塔等结构进行巡检,对结构表观病害进行外观检测。无人机搭载摄像设备需要进一步研究桥下空间自主导航、机身抖动影响、避障和近距离高精度测量等问题。
爬索机器人
近年来爬索机器人已成功用于拉索、缆索的护套外观检测及索体护套的防护等工作。
水下机器人
水下机器人对桥梁水下结构部分定期检测可以采用水下机器人搭载声呐或视频进行检测。水下机器人搭载设备实现检测要解决流速过大、二维声呐图像的拼接以及视频受水质环境影响等问题。目前采用水下机器人搭载视频和清水罩来解决视频受水质能见度低的问题,该方法已经正在实际检测中得到了应用。
检测机器人
对于桥梁结构的外观检测,国内一些科研机构、企业已近研发了附壁机器人、两栖机器人等各种形式的机器人搭载视频等等设备实现桥梁检测现场作业。哈工大重庆研究院研发了两栖机器人实现桥梁外观检测,该机器人能实现飞行、吸附两种方式,提高了检测的灵活作业,见图4。国内一些企业研发了各种形式的攀爬或附壁机器人,检测时利用负压使机器人吸附在结构表面,行走方式可采用轮式或履带式等形式。
病害图像人工智能识别
我国的道路路面检测已经成功多功能自动化检测车实现道路路面的破损检测,利用系统软件进行PCI计算。目前大部分检测设备的检测数据需要人工辅助来进行病害的识别,国内一些高校、科研机构、企业也在进行道路面病害AI识别研究。桥梁结构病害最为典型、数量最多的是结构裂缝,结构裂缝宽度的限值多为0.2mm,其识别的难度与道路病害的识别更为困难。
国内一些知名的高校如清华大学、武汉大学等都在开展桥梁结构病害的人工智能识别,在智能算法上取得了很多成果。由于受载体的运动、视频设备的精度、焦距的变化、裂缝宽度的变化、环境的影响(光线、阴影以及表面清洁等)等,结构裂缝的识别及宽度的测量仍然是一个巨大的挑战。更为重要的是桥梁病害尤其是裂缝病害智能识别的研究需要在大量可靠的样本库的基础上,样本的准确性决定了人工国内智能病害识别的准确性和可靠性。
在传统桥梁定期检测的大量报告资料中,病害图片拍摄的距离差异性很大,其焦距参数不能确定。对于同一条裂缝,由于焦距不同很难通过图片的像素尺寸来定量分析裂缝的长度尺寸。桥梁病害图像识别很难利用历史的检测资料建立病害的样本库,因此在研究桥梁病害图像识别应该在实际检测中专门采集大量用于病害识别的病害信息,已建立准确的病害库。
完善桥梁技术状况评价指标
在桥梁定期检测自动化和智能化发展过程中,对桥梁技术状况评价指标进行研究,不断完善桥梁技术状况评价的指标。