无人机在桥梁检测中的实用研究

无人机在桥梁检测中的实用研究

李瑞瑞

广东交科检测有限公司  广东省广州市 510550

摘要：随着我国“十四五”规划的开展和实施，桥梁工程成为驱动社会经济发展的重要动力。一方面，桥梁工程的建设无论是规模还是数量，都呈现爆发式的增长态势；另一方面，桥梁工程的质量检测，也成为相关工程的重点，严把质量关成为行业发展的重要内容，进而引发了一系列的思考和探索。在对桥梁工程进行检测的过程中，相关检测单位的工作人员一定要充分意识到新型无人机检测技术的应用优势，掌握目前所常用的新型无人机检测技术及其应用方法。合理运用新型无人机检测技术，包括无人机的合理选择、无人机本身的科学检测与航线规划、桥梁外观检测、桥梁病害图像识别、桥梁建模以及检测结果处理分析等，充分发挥新型无人机检测技术的应用优势，从而实现桥梁工程质量检测结果的科学、全面获取。

关键词：无人机；桥梁检测；实用

引言

我国桥梁总体健康状况越来越受到各方关注。总体健康评估分别由桥梁上下部结构、桥面系技术状况评定构成，这些复杂部件的外观病害探测分析是其技术评定的关键组成部分。一直以来，桥检车、高倍望远镜、搭载摄像设备的机器人是获取桥梁外观数据的常用方法。桥检车不仅检测成本较高，还需要限制交通，造成人力、物力的消耗且检测部位受限。高倍望远镜由于效率低且检测不全面，一般仅能作为辅助手段。近年来，桥梁工程推动着我国经济建设的快速发展，伴随着交通事业的蒸蒸日上，桥梁养护检测逐步从专业检测车升级为微型无人机系统，这意味着我国桥梁养护技术的又一次进步和发展。

1新型无人机检测技术的主要优势

相比传统无人机，新型无人机的主要优势包括以下几点：第一，质量较轻。有关研究显示，通常情况下，新型无人机的起飞重量可控制在20kg以内，飞行更加灵活。第二，单价较低。通常情况下，新型无人机的单价在1万～100万美元，其中有近四分之一的新型无人机单价不超过10万美元，甚至有些新型无人机的单价不足1万美元。第三，机动性高。有关研究显示，新型无人机的过载量可以超过4kg，具有更好的机动性。第四，适应性强。新型无人机的起升和降落都更加简单，起升和降落的方式更加灵活多样。新型无人机可通过母机带动、手挪、滑跑、弹射等方式起升，以消降、伞降、拦截网等方式降落，在各种地形环境下都可以适用。第五，安全性高。新型无人机在恶劣复杂的环境条件下也能适用，甚至能够在化学危害区、生物危害区内工作，具有更高的安全性。

2无人机在桥梁检测中的实用

2.1微型无人机技术应用

微型无人机桥梁养护检测系统的组成部分有:微型无人机飞行器、摄像机、遥控、控制系统、软件处理器。通过人工遥控控制微型无人机，利用摄像机拍摄桥梁各部位，利用图像智能分析软件对获取的数据进行分析处理，进而检测识别桥梁病害，整个系统检测识别效果精准，病害识别精度达到0. 01mm，同时利用云服务器实现对病害图像的传输、存储，最大容量可达 100 万张以上，特别是支持100M 以上图像的传输。一般情况下，利用微型无人机检测桥梁养护工作时，需要2名专业技术作业人员分别控制无人机飞行运动、拍摄检测，通过操控无人机收集图像等数据信息。起飞前，调试各系统功能，统一指令调度起飞，起飞过程，尽可能的降低抖动、平移等问题。飞行检测过程中，根据桥梁检测对象的不同操控无人机，确保检测位置与无人机在一定的安全距离范围之内。如:桥墩检测控制范围一般在5～6m之内，支座检测控制在5m左右，遇到复杂地形时控制范围通常在10m以上，并根据现场具体情况来确定安全距离。微型无人机在飞行过程中检测到的数据信息、拍摄到的图像，都可以同步显示在系统屏幕上，检测人员也可以通过屏幕第一时间判断桥梁是否存在病害以及严重程度。如果病害严重，检测人员会要求无人机悬停，对局部进行高清拍照，然后再继续飞行。同时，运用无线传输信号来控制无人机，当无人机在拍摄过程中采集的各类数据，通常会存储在无人机自带的存储器中，由此可以规避由于长距离传输数据所形成的数据缩减等问题的影响。检测工作选择天气晴朗时进行，回避风速较大、雨雪、阴冷等天气，提高拍摄效果，这样采集到的图像才会清晰，而检测工作基本需要无人机在上升过程中完成，因此，需要对无人机进行严密的控制操作，不能飞行过快，上升速度一般控制在5～20m/min范围之间。

2.2无人机桥梁巡检标准与规程

建立一套无人机操作手册和工作规范是极其必要的,国外部分地区制定了无人机桥梁巡检技术规程。美国明尼苏达州交通运输厅于2017年开展了无人机系统桥梁巡检示范二期工程,并制定了一份无人机桥检技术规程,将无人机桥检流程划分为5个阶段:桥梁概况分析、场地安全评估、无人机巡检前准备、巡检实施、病害识别。日本交通部门制定了桥检无人机性能评价技术规程,将无人机桥检时的机动性能、数据获取性能纳入了评定指标。机动性能分为在桥梁附近巡检时的稳定性能和接触、碰撞时的稳定性能;数据获取性能分为近距离获取图像的性能和获取敲打声音的性能。同时,提出了对桥梁上部结构、下部结构、支座系统的巡检实验方法。在日常巡查中,可通过无人机自行巡查实时识别病害的方法,检查桥面铺装是否存在明显破损、开裂、变形等病害;对于索塔和斜拉索,可用人工操纵无人机目视巡查的方法,检查索塔是否存在大面积破损、明显倾斜与变形,斜拉索是否有明显扭曲的病害。在经常检查和定期检查中,以斜拉桥为例,可以将斜拉索、索塔外表面、钢箱梁外表面、支座、桥面铺装列入检查范围。

2.3桥梁病害图像识别

通过新型无人机航摄技术获取了该桥梁工程的测量图像之后，无人机会将获取到的图像及时上传到地面终端系统。通过地面终端系统中的计算机软件，可对桥梁上存在的一些病害进行识别：借助云端智能技术，可对桥梁上的破损、锈蚀、裂缝等病害做出初期筛选。然后将相应的病害标注到图片和后续建立好的模型中，其识别精度可以达到毫米级别。识别中，对于一些存疑的识别结果，专家需要在图片上做好人工标记，以便在后续维修中进一步核实。以桥塔为例，实际探测作业具体步骤如下：1）桥塔与无人机为水平相对位置，采用云台下置的模式，安装视觉平台Guidance于无人机上方；2）根据探测要求和现场情况，制定图像获取机制，设置与障碍物最小距离为5m，当飞行器四周接近障碍物≤5m时，地面站界面出现扇形警告图示并发出警报声；3）根据现场环境，在地面站上规划路线，启动无人机抵达巡检起点，开启视觉传感器，将其投射在待检目标上；4）通过地面站查看飞行周边环境，显示无人机的前后左右下5个视角；飞手控制飞行器进入环境时，除了可以观察主摄像头的视角，也可以随时观察Guidance传输回的任一路图像，读取该图像对应的障碍物距离信息；此次飞行路径关闭后传感器模块，可以节省功耗；设置前边视角为拍摄对象，当前障碍物满足设定参数时，无人机自动悬停，摄像设备自动拍摄下照片，然后无人机按照既定方向飞行到满足下一次拍摄的时间间隔时，自动拍下下一组照片，以此进行，直至完成拍摄；内置图像分析系统的地面站可快速初步筛选出可疑病害图片；5）巡检到达终点时，飞机自主返回起飞点；6）下载SD卡中的数据，导入构件裂缝图像检测软件进行裂缝检测并输出检测结果；为了避免由于无线传输占用飞行信号和电量，建议待结束探测任务后再下载SD卡内图像数据进行进一步分析。根据此方法完成一次最终拍摄目标任务，共获取有效图片537张，总共耗时13h。在图像处理后，将拍摄图像附贴于全景照片上并标志病害具体位置。而采用其他方法实行人工观察并完成拍摄任务的，共拍摄图片3246张，总共耗时24h且后期需要耗费更多的时间与精力做图像筛选工作。

结语

桥梁检测中应积极采用无人机技术，在不损坏桥梁结构的情况下，更快捷获得准确的测试结果，为桥梁质量的检测提供可靠的依据。

参考文献(参考文献 在文中未标注)

[1]许超.基于无人飞机桥梁病害识别稳定成像安全飞行距离实验研究[D].湘潭:湖南科技大学,2018.

[2]高俊祥.基于图像处理和机器学习的桥梁检测新技术研究[D].南京:东南大学,2018.

[3]王艳,祁萌.基于GA-SIFT算法的无人机航拍图像实时拼接[J].测绘通报,2021(8):28-32+47.