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基于声波信号分析的公路桥梁路面裂缝深度检测方法

交通科技 103

前言:

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徐焕明烟台市公路事业发展中心

摘 要:首先进行声波信号检测环境预处理,设定公路桥梁路面裂缝深度检测目标,然后在此基础之上进行交错低秩组卷积混合深度检测结构的建立,设计ILGCHDN双向检测模型,最后采用瞬态声波法实现公路桥梁路面的裂缝深度检测。最终测试结果表明:对比传统垂直裂缝深度检测组与传统混合形态分割检测组,本次设计的声波信号裂缝检测组最终得出的裂缝深度误差均值相对较小,表明测试方法具有更强的可靠性,最终结果也更为准确,具有一定的实际应用价值。

关键词:声波信号;对比分析;公路桥梁;路面裂缝;检测方法;深度检测;

作者简介:徐焕明(1977—),男,山东诸城人,高级工程师,研究方向为公路工程施工管理。;

0 引言

近年来,在新时代背景下,随着国家对基础建设投资与重视程度的增加,基础设施的修建和维护水平日趋成熟,尤其是对于公路的检测维护,在一定程度上提升了人们日常的出行安全,对经济的发展具有积极作用[1]。

我国公路大多分布在山区,这些区域虽然广袤,但地势崎岖、陡峭,蜿蜒扩展[2]。不仅如此,公路的边坡数量较多且角度多变,使坡体表面常年裸露在外,经过风力侵蚀以及外部因素的冲击,常出现错位现象,导致公路损坏以及公路桥梁裂缝的延伸。以我国西南部的公路为例[3],这一区域多河流,高速公路为公路桥梁形式,但公路修建地区坡体多变,地势险峻,内部地质复杂,缝隙发育,缺乏稳定性。在上述的背景环境之下,公路的外部压力剧增,使内部缝隙逐渐累积叠加,给修护检测工作的实施造成阻碍[4]。

声波信号分析法是较为先进的智能检测方式,对于缝隙的扫描与分析十分灵活多变,即使在复杂的维修情况之下,也可得出较为精准的检测结果。因此,对基于声波信号分析的公路桥梁路面裂缝深度检测方法进行设计[5]。在较为真实的环境之下,结合公路实际地势以及修建需求,设计具体的检测方案,针对突出问题具体处理分析,取代人工检测,形成更为系统、完整的检测体系,为检测技术的创新与发展奠定基础,同时推动相关行业迈入新的发展台阶。

1 声波信号分析下公路桥梁路面裂缝深度检测方法设计1.1 声波信号检测环境预处理

通常情况下,对于公路桥梁的路面裂缝深度,均会依据传统的方式来检测,多为人工检测。这种方式虽然可以完成预期检测目标,但缺乏可靠性与稳定性,在实际应用的过程中,时常会出现检测失误或异常的现象,最终对路面深度检测的结果造成影响。因此,在上述情况下,需要结合现代化方式与手段,测定裂缝实际深度[6]。声波信号检测方法虽然高效,但是需要先搭建相应的测定环境,进行检测预处理。依据初始的深度数据信息,调整应用的声波信号覆盖范围,计算覆盖核心距离,如式(1)所示:

(1)中:B为覆盖核心距离;κ为预设检测面积;R为异常检测区域;z为检测幅值;c为裂缝数量。通过上述计算,最终可得出实际的覆盖核心距离。结合得出的核心距离,设定声波信号的预处理范围,同时,定位公路桥梁的路面裂缝长度,计算裂缝数量,利用声波信号对路面扫描获取初始的数据信息,完成路面裂缝深度检测的预处理,为后续的检测工作奠定基础。

1.2 公路桥梁路面裂缝深度检测目标设定

在完成对声波信号检测预处理工作后,需要设定更为具体裂缝深度检测目标。由于传统检测形式多为人工检测,因此设定的检测目标相对主观,极易出现误差[7]。在声波信号技术可将获取的裂缝深度数据信息导入数据处理系统中,设定结合协议编制平台,将所需要处理、操作步骤设定成具体的协议指令信号,由系统向外设备传输,以达到预期的检测目的[8]。考虑到路面检测情况的变化与复杂度,所设立的目标也需具有灵活性与多变性。基于此,可结合路面的应用情况,将检测的深度设定为不用的层级,每一个层级的裂缝程度与数量均存在一定差异,层级的变化表示检测目标的加深,具体检测目标结构如图1所示。

图1 检测目标结构图示 下载原图

根据上述层级结构,将加测目标划定在实际的目标路面处,以确保测试结果的稳定性与可靠性,进而完成公路桥梁路面裂缝深度检测目标的设定。

1.3 构建交错低秩组卷积混合深度检测结构

在完成对公路桥梁路面裂缝深度检测目标的设定后,需要构建交错低秩组卷积混合深度检测结构。公路路面裂缝检测的关键是定位裂缝的位置,而传统检测方法定位的效率相对较低,对于裂缝的聚合程度把控也较难,因此,需应用先进技术进行公路路面裂缝的检测。交错低秩组卷积混合深度检测方法则更加灵活多变,多被应用于中小型裂缝的检测工作之中。

根据路面的交错低秩组面积,设定具体的检测节点,每一个检测节点均是独立的,且各自代表对应的检测区域,利用声波进行扫描,并标记重点检测区域,采取正、负样本,如果裂缝像素位于一个图像块的中心区域,标记为正样本,反之,则被标记为负样本。依照卷积复合深度预设的检测范围,建立路面裂缝图像数据集,结合相关技术,对于裂缝图像进行二次处理,完成交错低秩组卷积混合深度检测结构的建立。

1.4 ILGCHDN双向检测模型设计

在完成对交错低秩组卷积混合深度检测结构的构建后,根据实际情况进行ILGCHDN双向检测模型设计。ILGCHDN双向检测是指在复杂的路面环境下,依据专业设备形成的ILGCHDN双向检测环境,对于路面中的裂缝深度可更加完整地检测。先进行双向检测目标的设定,同时,在基础检测模型中,添加交错低秩组卷积混合深度检测结构,调节更改ILGCHDN的检测方位,对公路侧向双方的路面同时收归检测,得出双向核检检测节点,经过预处理,测定的区域已经明确,随后,设计双向处理流程,具体如图2所示。

图2 双向检测处理流程图 下载原图

将此流程与检测的结果统一,在此范围之内,计算出最优检测系数,具体如式(2)所示:

式(2)中:F为最优检测系数;b为节点数量;φ为侧向节点数量;k为变化检测范围。通过上述计算,最终可得出实际的最优检测系数,优化完善ILGCHDN双向检测模型。

1.5 瞬态声波法实现公路桥梁路面的裂缝深度检测

在完成对ILGCHDN双向检测模型的设计后,接下来,采用瞬态声波法来实现最终检测。设定声波的覆盖范围,调整瞬态作用值,选取公路桥梁的核心区域或者裂缝聚集区进行首次深度检测,获取检测数据之后,与标准裂缝数量对比,数量过多,表明路面承压较多应用危险系数较高,反之,则表明承压在合理的范围之内,危险系数均衡,检测误差也可更好地控制,以有效完善优化最终的桥梁路面裂缝深度的检测结果。

2 方法测试

本次主要是对基于声波信号分析的公路桥梁路面裂缝深度检测效果的分析与验证。为确保测试结果的稳定性与可靠性,测试划定为3个小组,分别采用三种检测方法对公路桥梁路面的裂缝深度进行检测。第一组为传统的垂直检测方法,将其设定为传统垂直裂缝深度检测组;第二组为传统的混合形态分割检测方法,将其设定为传统混合形态分割检测组;最后一组为本文所设计的检测方法,将其设定为声波信号裂缝检测组。三组检测方法在相同的环境之下同时实施,最终得出测试结果对比分析。

2.1 测试准备

在对基于声波信号分析的公路桥梁路面裂缝深度检测方法进行验证与分析前,需要先搭建相应的测试环境。本文选取A公路桥梁作为测试的主要目标对象,且三组测试在相同环境下进行。测试环境的搭建共分为两部分,外部测试环境的建立与声波信号测试环境的建立。

外部测试环境主要设定辅助性的装置。在A公路桥梁的双侧方设定关联墙,墙体的厚度是桥梁厚度的一半,随后结合公路路面的承压面积,计算出初始的承压力,具体如式(3)所示:

式(3)中:H为承压力;d为关联承压极限值;β为侧方承压。根据上述计算,最终可得出实际的初始承压力。在初始压力值的范围之内,建立维护结构,同时根据外边缘边坡的作用方向,修建路面的检测辅助架。随后,利用专业设备获取整合该公路桥梁的基础数据信息,同时,为确保检测结果的可靠性,可先对路面的基层裂缝进行测定,进行基础裂缝的深度计算,如式(4)所示:

式(4)中:Y为基础裂缝的深度;n为裂缝横向长度;t为单元区域裂缝数量;α为预设固定范围。通过上述计算,最终可得出实际的基础裂缝深度。随后,结合得出的数据,进行公路桥梁路面实际情况的分析与研究,随后,结合检测的需求,搭建声波信号的分析环境。首先,需要先设定所应用的不同声波逆向检测标准,具体如表1所示。

表1 不同声波裂缝检测标准设定表 下载原图

依据表1所设定的标准,明确声波信号分析的顺序,完成相应的测试准备,核定测试的装备是否处于稳定的运行状态,同时,确保不存在影响最终测试结果的外部因素,完成之后,开始测试。

2.2 测试过程及结果分析

在上述所设定的测试环境之中,开始检测验证,可先依据不同的声波设定相应测试环境。随后,测量A公路的首端宽度与末端宽度,核定选取中心值,在A公路中选取一个标定路段作为目标检测对象,利用专业设备检测目标对象路段中的裂缝深度,明确最大深度和最小深度,计算出极限差异值,具体如式(5)所示:

式(5)中:D为极限差异值;g为目标测定面积;s为误差测定面积;N为裂缝双向深度值。通过上述计算,最终可得出实际的极限差异值。完成之后,以所得出的差异值作为允许出现的极限误差标准,设定具体的深度检测范围,同时利用声波传输设备,对目标路段进行深度扫描,这部分需要利用回弹声波、逆声波以及双向定位声波作出检测。根据声波的回弹速度以及所确定的方位,对路面的裂缝深度进行测定,同时结合双向定位声波对裂缝首尾两端距离测定,即为对裂缝长度的测定。根据实际的情况,将所测定的路段划分为5个测试路段区域,同时对三组方法同时测试,最终以对比的形式分析研究,具体如表2所示。

表2 路面裂缝深度检测结果对比分析表 下载原图

相较于传统垂直裂缝深度检测组与传统混合形态分割检测组,本文所设计的声波信号裂缝检测组最终得出的裂缝深度误差均值相对较小,表明测试的方法具有更强的可靠性,最终结果也更为准确,具有一定的实际应用价值。

3 结语

综上所述,对基于声波信号分析的公路桥梁路面裂缝深度检测方法的设计与分析。相较于传统的检测方法,本文所设计的方法在声波信号分析技术的辅助与支持之下,可形成更加灵活的检测形式,在一定程度上简化了公路缝隙的检测环节。同时,信号检测对于公路的应用与维护不会造成任何的损坏与阻碍,检测成本相对较低,具有多样性的优势,在面对复杂的公路环境时,也可结合计算机、大数据技术,得出精准、可靠的检测数据,最大程度提升路面裂缝的检测精度,确保施工顺利完成。

参考文献

[1] 刘杰辉,陶卓,王桂梅.基于互信息改进的VMD算法及管道泄漏信号降噪[J].现代电子技术,2021,44(1):53-57.

[2] 傅宇浩,郭沛,刘鹏宇,等.基于计算机视觉的公路边坡裂缝检测方法[J].测控技术,2021,40(5):62-66.

[3] 段明义,崔奥杰,张晓方,等.基于自适应阈值的公路裂缝自动检测方法研究[J].电子制作,2021(6):24-25,57.

[4] 郎洪,温添,陆键,等.基于深度学习的三维路面裂缝类病害检测方法[J].东南大学学报(自然科学版),2021,51(1):53-60.

[5] 谢含宇,王寿喜,郭乔,等.基于EEMD滤波和时延估计的次声波法管道泄漏定位[J].油气储运,2020,39(10):1148-1154,1164.

[6] 刘西岭,李得军,陈年青,等.基于激光点云的采动区公路裂缝图像处理[J].煤炭技术,2021,40(1):66-69.

[7] 方丽萍,李玉星,刘翠伟,等.适用于气液两相流管道泄漏声波信号的时频分析方法研究[J].油气田地面工程,2019,38(S1):94-100.

[8] 李鹏,马味敏,袁文婷.一种改进型的PCNN路面裂缝检测方法[J].计算机仿真,2021,38(1):114-119.

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