混凝土缺陷无损检测现状

混凝土缺陷无损检测现状

苏昕蕊

（重庆交通大学 土木工程学院，重庆 400074）

摘要:目前有回弹法、超声检测技术、声发射法、基于数字图像处理的桥梁裂缝检测技术等方法来对混凝土缺陷进行无损检测。

关键词：无损检测；混凝土缺陷；混凝土裂缝；

Current situation of nondestructive testing of concrete defects

SU Xinrui

(School of  Civil Engineering，Chongqing Jiaotong University，Chongqing 400041，China)

Abstract:At present, rebound method, ultrasonic testing technology, acoustic emission method and bridge crack detection technology based on digital image processing are used to detect concrete defects.

Key words:nondestructive testing;Concrete defects;Concrete cracks;

引言

混凝土无损检测是指在不损伤结构的前提下，检测结构材料某些性能、内部组织情况。主要的检测内容有材料强度、内部缺陷、耐久性。混凝土裂缝是混凝土结构物承载能力、耐久性及防水性降低的主要原因。裂缝的发展有可能会导致结构的破坏。或是由于施工等其他原因，混凝土中出现缺陷，即使材料和结构的强度已经达到设计要求，但是这些缺陷也使得结构的承载能力下降，有很大的安全隐患。因此准确而快速检测出混凝土的缺陷是一项重要的任务。

1. 回弹法

回弹法是根据混凝土表面的回弹强度推断结构混凝土强度的方法。金属撞击杆以一定动能弹击混凝土表面，使局部混凝土形变，吸收一部分能量，另一部分能量则仍以动能的形式赋予回弹金属的冲击杆。影响回弹法测强的因素主要是混凝土碳化。碳化使混凝土表面硬度增高，回弹值增大。此外，回弹法还受到原材料配合比，成型工艺，养护方法及湿度，混凝土的含水率龄期等因素的影响。回弹法操作简单，费用低廉，检测效率高，检测数量可灵活掌控，且不被测物的形状尺寸限制，但精度相对较差。

2. 超声检测技术

超声法是利用带波形显示功能的超声波仪器和频率为20到25kHz的声波换能器，测量与分析超声脉冲波在混凝土中传播的速度、首波的幅度和接收信号的频率等声学参数，并根据这些参数及相对变化，判定混凝土中的缺陷情况。当混凝土的组成材料、工艺条件、内部质量及测试距离一定时，超声波在其中传播的速度、首波的幅度和接收信号的频率等声学参数的测量值应该基本一致。若部分混凝土存在空洞、不密实或裂缝，那么由于空气的声阻抗率远小于混凝土的声阻抗率，只有一部分脉冲绕过空洞或裂缝区域。[1]理论上，超声检测通过这种方式能无损伤探测到混凝土内部的实际情况。超声检测有单面平测法和直接穿透对测法两种。

2.1平面测试法

单面平测法应用于构筑物结构混凝土只有一个可测平面时。该法的基本原理是在裂缝表面的两侧位置设置换能器。接收换能器无法获得发射换能器的声波和反射波,而绕过裂缝的衍射波能被接收换能器所获取。该法能实现对裂缝情况的全面检测,提升检测工作效率与质量。但也会受混凝土属性和钢筋结构等因素的影响,导致误差增大。[2]

2.2直接穿透对测法

直接穿透对测法是在构件一端发送声波，另一端接收声波，通过计算声波单层传输的时间，得到混凝土内部缺陷的方法。对测法适用于有一对或两对不遮挡、具有检测条件的互相平行的表面的矩形截面的混凝土构件。对测法灵敏度高、测距明确且精度好，是常用方法。前人已经回归总结出一套可靠的混凝土测强经验公式，利用对测声速值推断出混凝土的强度。超声设备复杂，因此使用超声波法对桥梁进行无损检测，并不方便。

3.声发射法

混凝土断裂时，裂纹出现、应变能释放。由于微裂纹出现，一些存储的应变能释放出弹性波，被称为“声发射”。一般的无损探伤技术和声发射技术之间的主要差异在于定位所使用的技术的方式和从中得到的信息类型。超声检测进行研究的是响应于外部施加的信号，而声发射技术源自从试件本身的检测到的能量。声发射是一种能量释放过程,能量的大小一般可表现为声发射率的高低,即单位时间发出声发射脉冲的数目;信号幅度的大小;以及频率成分的宽窄。根据材料的声发射特性评价结构的损伤演化可靠性程度,同时受到材料性能、检测操作、试验条件等多种因素的影响。[3]

4.基于数字图像处理的桥梁裂缝检测技术

数字图像处理是用计算机对图像信息进行各种处理的技术和方法。由于一幅图像几乎包含了被摄物体的所有信息,对原始图像的技术处理并快速准确地提取结构特征信息是难点所在。

高建贞[4]等人使用了一种快速的针对灰度不均图像校正方法，对降质的路面图像进行增强，再进行阈值分割，提取出图像上的线性特征，最后再根据线性特征从原灰度图像上识别出裂缝目标的方法。

Zhu等[5]提出一种U-net卷积网络的裂缝检测方法，将U-net网络作为前端粗提取裂缝，后续采用阈值法与迪杰斯特拉连接对裂缝进行精确提取。瞿中[6]等人提出一种全U型网络的裂缝检测算法。在每层池化层之后增加一次上采样操作，并将得到的特征图与池化层之前的特征图融合，以最大程度地提取原始图像细节信息与全局信息，保证了图像在光照不足或者阴影遮蔽下的完整性。

唐伟[9]针对采集到的桥梁裂缝图像存在污渍、阴影、光照不均等现象,导致后期裂缝特征提取困难的问题,提出结合MASK匀光和K-means聚类算法的裂缝提取方法。

樊海玮 [10]等人提出了一种基于变更传递函数倾斜度和动态调节不同学习速率的BP改进算法,给出了一种新的传递函数,设计了复合误差函数,同时采用了一种分层动态调整不同学习率的新方法,以加快传统BP算法的收敛速度和避免陷入局部极小值,并对路面裂缝图像进行了试验。

5. 结论

混凝土缺陷的检测正在逐渐实现智能化。传统的回弹法、超声检测技术等能检测出混凝土内部缺陷，但是人力成本高。对于基于数据图像处理技术，人力成本低，能检测出混凝土表面的缺陷，在图片处理的算法上进行优化，有较大的发展潜力。

参考文献

[1]李俊如，高建光，王耀辉. 超声波检测混凝土裂缝及裂缝成因分析［J］. 岩土力学, 2001（03），291-293:

[2]高鹏. 超声平测法在混凝土裂缝检测中的应用研究［J］.四川水泥,2021(04)，32-33:

[3]杨康,李冬雪，何兆益，周翰林，李家琪 . 基于声发射的混凝土全时域损伤试验研究［J］. 重庆交通大学学报(自然科学版).

[4]高建贞,任明,武唐振民,杨静宇. 路面裂缝的自动检测与识别[J].计算机工程.

[5]朱苏雅,杜建超,李云松,汪小鹏. 采用U-Net卷积网络的桥梁裂缝检测方法[J].西安电子科技大学学报

[6]瞿中,谢钇. 基于全U网络的混凝土路面裂缝检测算法［J］. 计算机科学.2021,48(04)，187-191:

[7]唐伟,余波,赵嘉彬,张家园. 改进MASK匀光与K-means聚类结合的桥梁裂缝提取[J]. 电子测量技术. 2021,44(22).128-133

[8]樊海玮,张国翊,丁爱玲,谢昌荣,徐婷. 4BP改进算法及其在路面裂缝检测中的应用[J].长安大学学报(自然科学版).