CN103364408B - 一种采用水下机器人系统对水工混凝土结构水下表面裂缝检测的方法 - Google Patents

Abstract

一种采用水下机器人对水工混凝土结构水下表面裂缝检测的方法，其步骤为：一、搭建陆地或船载主控平台；二、在水面上搭建用于主控平台与水下机器人进行通讯与信息传输的浮漂；三、将安装有图像获取装备的水下机器人放入水中指定位置；四、调试软件系统与硬件系统；五、操作水下机器人，采集水下视频图像信息，回传输到主控平台；六、通过图像处理系统提取裂缝的相关信息，得到裂缝安全性结论与报告。本发明将完全解决水工混凝土结构水下表面裂缝探测问题，以防患于未然，提高水工混凝土结构服役的可靠性和经济效益。

Description

一种采用水下机器人系统对水工混凝土结构水下表面裂缝检测的方法

技术领域

本发明涉及一种检测技术，具体涉及一种基于水下视觉机器人平台和图像处理技术的水工混凝土结构水下表面裂缝检测方法。

背景技术

水库大坝工程、港口码头以及桥梁工程中的重要结构绝大部分由混凝土构件组成，在长期服役过程中，由于外部环境(如风浪、腐蚀、水力冲刷以及温度应力等)的侵扰、材料性能的改变以及施工条件的限制等诸多因素的影响，水下混凝土结构不可避免地会出现不同程度的裂缝。尤其是服役初期，内部结构应力高速释放，裂缝产生速度更快，若不能被及时探测并进行维护，裂缝逐渐扩展极有可能会导致灾难性的后果。

目前，国内外对水工混凝土结构水下表面裂缝的检测主要有超声波检测法、传感器监测法、电位法和激光巡视法。

超声波检测法是采用脉冲波在同等状态的混凝土中的传播，测试声波在混凝土中的波速、首波振幅和频率等声学参数的相对变化，通过其参数的变化来判断混凝土中的裂缝及发育的深度。它的缺点为：混凝土中离析区、夹泥、蜂窝和其中的材料对分析结果影响比较大。

传感器监测法是利用各种传感器对混凝土结构可能产生裂缝的因素进行监测，其中主要有光纤传感器法。它的主要缺点是：在布置光纤网络时会影响施工进度，而且光纤的发布范围大；其次在施工前需要对混凝土结构进行应力分析,掌握其应力分布情况,对容易发生变形破坏处重点布设，不易发生的地方不设或少设光纤可能会发生裂缝漏检情况。

电位法是一种比较传统的方法，它采用非极化电极和高阻抗毫伏特计，特别是采用具有较大接触面积的硫酸盐非极化电级，因而不需要浇水湿润土壤，并缩短了测量时间，结果使与电极偏移有关的噪音问题相应减少，但存在若干根本性的缺陷：监测仪器的安装对结构整体有一定的损害；电测仪器容易受到周围电磁场干扰,而大多数大坝都处在一个较复杂的电磁场中,测量结果会受到影响；电测仪器监测属于点式监测，很可能忽略了对“病灶”处的监测，导致漏检。

激光巡视法首先用激光发射器向混凝土结构发射激光脉冲，并以激光发射器所在位置建立基点，然后用混凝土结构表面设置的数个观测标点将激光脉冲反射回来，再用激光接收器接收反射回来的激光脉冲，利用激光测距技术测出基点与标点之间的距离。根据激光发射器、接收器所处的高程，激光束与竖直方向的夹角以及垂直坝轴线方向的夹角，可以计算出观测标点的高程，以及标点与基点的方位。进而确定观测标点相对于激光发射器基点的三维位置。它的主要缺点是：由于需要精确地测定传输时间，所以仪器传输时间激光传感器价钱比较昂贵；同时水的折射作用，使得它对混凝土结构的水下部分测量误差大。

上述方法对水工混凝土结构的水面以上及浅水部位裂缝探测已经有一定的效果，但是对于深水部位的裂缝探测，上述方法的探测能力依然不足，表现为可靠性差、定位误差大、效率低、操作复杂等。因而，实际操作中往往由于水工混凝土结构深水部位内部裂纹难以探测的“隐蔽性”、以及现有深水裂纹检测手段能力的局限性，盲目检测效率极低，一般直至内部裂纹扩展到表面且出现了明显病症（如明显渗漏）时才被发现，实时性差、灾情系数高。然而随着科学技术的不断发展，水下机器人探测及视觉成像技术已在工业、军事、民用等各个领域得到一定的应用，如海洋资源探测、水下打捞等，为利用水下视觉技术进行水工混凝土结构水下表面裂缝探测提供了可行的理论和技术依据。

发明内容

本发明的目的在于针对背景技术中现有水工混凝土结构水下表面裂缝检测方法的不足，提出一种利用水下机器人探测及图像处理技术对水工混凝土结构水下表面裂缝进行检测的新方法，具有直观性强、操作灵活、可移植性强、精确度高等优点。本发明将完全解决水工混凝土结构水下表面裂缝探测问题，以防患于未然，提高水工混凝土结构服役的可靠性和经济效益。

本发明的目的是这样实现的：

一种采用水下机器人系统对水工混凝土结构水下表面裂缝检测的方法，所述的机器人系统由水面主控平台、通讯浮漂、图像获取装备、深度、压力和位置传感器以及水下机器人本体组成，其特征在于：它包括如下步骤：

步骤一：搭建陆地或船载工作站，以人机交互的方式显示、处理图像，并根据返回信息对水下机器人进行运动、图像抓取操控；

步骤二：建立水面通讯工作站，用于水上工作站与水下机器人进行通讯与信息传输，其由光纤信号接收器及WIFI路由器组成，并整体被置于密封漂浮筒内；

步骤三：通过吊放系统将水下机器人放入水中指定位置，水下机器人与浮漂之间通过系缆连接，水下机器人上面装有深度、压力、位置传感器，图像获取装备，其中深度、压力、位置传感器用于获取水下机器人的具体位置；运用图像获取装备在水下采集视频图像，用电缆将视频信号直接传输到收发器上，再由收发器将数据信号通过WIFI传给上位机，实现视频监视和录像；

步骤四：对整个系统中的硬件系统与软件系统进行调试，保证整个系统能够正常稳定的运行；

步骤五：通过系统中水上工作站中的主控平台对水下机器人进行操作，移动机器人到图像获取装备可清晰探测的位置，采集混凝土结构表面的视频图像信息，回传输到主控平台，在上位机上进行视频监视与录像；

步骤六：将接收到的视频图像通过主控平台中的图像处理系统完成对水工混凝土水下表面裂缝信息的提取，同时将水下机器人上面传感器的数据转换到主控平台的计算机上显示，确定水下机器人的具体位置，最后得到裂缝安全性结论与报告。

上述的将深度、位置和压力传感器的数据通过主控平台转换为对应的位置坐标，从而确定裂缝的具体位置。

上述的水下机器人各个器件之间的信息传输采用了水上电/光-光/电变换器、光电复合电缆和水下电/光-光/电变换器进行传输；水下图像获取装备的视频图像数据将实时通过连接水下机器人本体和浮漂的复合电缆传输到主控平台，主控平台通过装有无线路由装置的浮漂对水下机器人的多种参数进行远程无线监控。

在上述步骤五中，通过的主控平台对水下机器人进行操作，保持水下图像获取装备始终垂直与混凝土表面的姿态进行定点检测或巡探，拍摄出水工混凝土表面裂缝的视频图像，回传输到主控平台，在上位机上进行视频监视与录像。

在上述步骤六中，通过图像处理系统提取到裂缝的相关信息，具体步骤为：

(1)水下图像采集，通过地面站中主控平台的控制，让装备有水下视觉成像装置的水下机器人在水工混凝土结构表面进行巡探或定点检测，采集水下图像，回传到地面站，拍摄时需保持相机轴线与被拍摄面垂直，且保持距离在一定的范围之内；

(2)水下图像去噪与增强，将采集到的图像灰度化后，采用针对水下图像的特点所开发的照明均匀化处理技术和MBHF滤波技术去除图像噪声和照明不均的问题；

(3)水下图像分割，对预处理后的图像，将假信息的纹理、阴影、外轮廓的模块进行分割、去除，分割裂缝图像；

(4)水下环境干扰物的识别与判别，根据分割后裂缝边缘与其它干扰的区别，提取连续长度、曲度、长短轴比、面积四个特征参数来判断图像中是否存在裂缝；

(5)裂缝检测，根据分割后裂缝边缘的特征，如果判别后的图像中存在裂缝，首先通过计算图像中每个标记边缘的长度和曲率来进行初步判别，去除杂点和容易区分的非裂缝；然后根据边缘的投影长度来选择合适的模板对余下边缘依次搜索，判断是否存在另外的边缘与其相匹配，从而检测出真实裂缝；最后根据裂缝边缘相互匹配的特征将裂缝边缘断开的部分连接起来，优化裂缝检测结果。

在上述步骤二中，还包括用于人机交互的软件，在该软件的界面上，可以监视水下图像获取装备的视频画面，可以用鼠标控制水下机器人各个马达的转速、电磁阀的开关，可以监测水下机器人所处深度、方向状态信息。

上述的图像获取装备包括摄像机和照明系统。

本发明取得了以下的技术效果：

1.适用范围广，由于使用直接拍摄的技术，因此不受水质、材料、含水量等困扰传统物探测量方式的因素影响，能够在绝大多数水工混凝土结构的应用都能够取得良好效果；

2.直观性强，项目采用直接拍摄的手段进行检测，能够非常直观的反映水工混凝土结构的状况；

3.精确度高，项目辅以后期图像处理、识别、提取技术，能够精确地表示出水工混凝土结构表面裂缝的位置、形状、宽度等数据，极大地方便了后期的故障处理，提高了水工混凝土结构的安全预警能力。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

图1为总技术路线图；

图2为地面站构成框图；

图3为地面站工作过程示意图；

图4为浮漂的内部组成和功能示意图；

图5为浮漂内电源系统示意图；

图6为网络通信结构框图；

图7为机器人与浮漂通讯实施过程图；

图8为图像处理流程图；

图9为采集到的水下图像；

图10为预处理后的图像；

图11为分割后的图像；

图12为最后的检测结果。

具体实施方式

本发明的总体方案如附图1所示，机器人系统由水面主控平台、通讯浮漂、图像获取装备、深度、压力和位置传感器以及水下机器人本体组成，具体实施步骤如下：

1.搭建陆地或船载工作站，以人机交互的方式显示、处理图像，并根据返回信息对水下机器人进行运动、图像抓取等操控。地面工作站实际是一台能够接入无线局域网的PC机，构成如图2所示。同时提供了一套用于人机交互的软件，在该软件的界面上，可以监视水下摄像头的视频画面，可以用鼠标控制水下机器人各个马达的转速、电磁阀的开关，可以监测水下机器人所处深度、方向等状态信息。其工作过程如图3所示；

2.建立水面工作站，用于水上工作站与水下机器人进行通讯与信息传输，主要由光纤信号接收器及WIFI路由器组成，并整体被置于密封漂浮筒内，如图4所示。光纤收发器需要+5V供电，无线路由需要+9V～+12V供电。由于浮漂内空间很小，因此采用里聚合物电池组作为浮漂内的电源，其标称电压为10.5V，可以直接给无线路由供电；通过一片DC-DC芯片LM2576-5提供5V电压给光纤收发器，浮漂内电源系统如图5所示。采用局部有缆与远程无缆相结合的方法，实现对水下机器人的远程宽带无线遥控。水下机器人与水面浮漂之间通过光纤以太网相连接，水面浮漂与地面站通过无线局域网(WiFi)相连接，在地面站可以流畅的观看水下摄像机的视频画面，实现过程如图6所示；

3.通过吊放系统将水下机器人放入水中指定位置，水下机器人与浮漂之间通过系缆连接。水下机器人上面装有深度、压力、位置等传感器，图像获取装备等。其中深度、压力、位置等传感器用于获取水下机器人的具体位置；图像获取装备包括摄像机和照明系统，运用图像传感器，在水下采集视频图像，用电缆将视频信号直接传输到收发器上，再由收发器将数据信号通过WIFI传给上位机，实现视频监视和录像，其中机器人与浮漂通讯实施过程如图7所示；

4.对各个工作站中的硬件系统与软件系统进行调试，包括主控系统是否正常运行、浮漂通讯系统是否稳定、水下机器人各个部分是否正常；

5.通过水上工作站中的主控平台对水下机器人进行操作，移动机器人到摄像机可清晰探测的位置，并令水下机器人以保持水下摄像机始终垂直与混凝土表面的姿态运动，采集混凝土结构表面的视频图像信息，回传输到主控平台，在上位机上进行视频监视与录像；

6.将接收到的视频图像通过主控平台中的图像处理系统完成对水工混凝土水下表面裂缝信息的提取，同时将水下机器人上面传感器的数据转换到主控平台的计算机上显示，确定水下机器人的具体位置，最后得到裂缝安全性结论与报告。

本发明还在于通过图像处理的方法得到裂缝边缘信息，图像处理流程图如图8所示，步骤为：

(1)水下图像采集，用装备有水下视觉成像装置的水下机器人在水工混凝土表面进行巡探或定点检测，采集水下图像，拍摄时需保持相机轴线与被拍摄面垂直，且保持距离在一定的范围之内，采集到的图像如图9所示；

(2)水下图像去噪与增强，将图像灰度化后，针对传统预处理技术所存在的不足，本发明提出了一种创新的水下图像增强预处理技术去除图像噪声和照明不均的问题。该新型技术主要包括照明均匀化处理技术和MBHF滤波技术两部分：基于照明反射模型首先将图像分块进行局部背景估计，利用去图像背景的方法使照明均匀化；然后利用改进的Butterworth同态滤波器(MBHF)在保留图像原貌和细节时对感兴趣的目标进行有效增强。处理后的水下裂缝图像如图10所示；

(3)水下图像分割，对预处理后的图像，本发明创新的提出了一种基于局部清晰度－复杂度(LDC)图像过渡区提取与分割算法，将作为假信息的纹理、阴影、外轮廓的模块进行分割、去除。首先求取原图像的清晰度图像的局部复杂度曲线，据此复杂度曲线获得过渡区提取门限，根据提取出的过渡区的灰度直方图求取图像分割阈值并对图像进行分割，经实验验证取得了更好的图像分割效果。分割后的水下裂缝图像如图11所示；

(4)水下环境干扰物的识别与判别，根据分割后裂缝边缘与其它干扰的区别，提取连续长度、曲度、长短轴比、面积四个特征参数，用本发明开发的基于改进的SVM的模式识别算法判断图像中是否存在裂缝；

(5)裂缝检测，本发明创新的提出了一种基于模板搜索的算法来检测水下混凝土结构表面图像中的裂缝，如果判别后的图像中存在裂缝，首先通过计算图像中每个标记边缘的长度和曲率来进行初步判别，去除杂点和容易区分的非裂缝；然后根据边缘的投影长度来选择合适的模板对余下边缘依次搜索，判断是否存在另外的边缘与其相匹配，从而检测出真实裂缝；最后根据裂缝边缘相互匹配的特征将裂缝边缘断开的部分连接起来，优化裂缝检测结果。处理结果如图12所示。

Claims (6)

1.一种采用水下机器人系统对水工混凝土结构水下表面裂缝检测的方法，所述的机器人系统由水上工作站主控平台、通讯浮漂、图像获取装备、深度、压力和位置传感器以及水下机器人本体组成，其特征在于：它包括如下步骤：

步骤一：搭建陆地或船载工作站，以人机交互的方式显示、处理图像，并根据返回信息对水下机器人进行运动、图像抓取操控；

步骤二：建立水面通讯工作站，用于水上工作站与水下机器人进行通讯与信息传输，其由光纤信号接收器及WIFI路由器组成，并整体被置于密封漂浮筒内；

步骤三：通过吊放系统将水下机器人放入水中指定位置，水下机器人与浮漂之间通过系缆连接，水下机器人上面装有深度、压力、位置传感器，图像获取装备，其中深度、压力、位置传感器用于获取水下机器人的具体位置；运用图像获取装备在水下采集视频图像，用电缆将视频信号直接传输到收发器上，再由收发器将数据信号通过WIFI传给上位机，实现视频监视和录像；

步骤四：对整个系统中的硬件系统与软件系统进行调试，保证整个系统能够正常稳定的运行；

步骤五：通过系统中水上工作站主控平台对水下机器人进行操作，移动机器人到图像获取装备可清晰探测的位置，采集混凝土结构表面的视频图像信息，回传输到水上工作站主控平台，在上位机上进行视频监视与录像；

步骤六：将接收到的视频图像通过水上工作站主控平台中的图像处理系统完成对水工混凝土水下表面裂缝信息的提取，同时将水下机器人上面传感器的数据转换到水上工作站主控平台的计算机上显示，确定水下机器人的具体位置，最后得到裂缝安全性结论与报告；

在上述步骤六中，通过图像处理系统提取到裂缝的相关信息，具体步骤为：

水下图像采集，通过地面站中主控平台的控制，让装备有水下视觉成像装置的水下机器人在水工混凝土结构表面进行巡探或定点检测，采集水下图像，回传到地面站，拍摄时需保持相机轴线与被拍摄面垂直，且保持距离在一定的范围之内；

水下图像去噪与增强，将采集到的图像灰度化后，采用针对水下图像的特点所开发的照明均匀化处理技术和MBHF滤波技术去除图像噪声和照明不均的问题；

水下图像分割，对预处理后的图像，将假信息的纹理、阴影、外轮廓的模块进行分割、去除，分割裂缝图像；

水下环境干扰物的识别与判别，根据分割后裂缝边缘与其它干扰的区别，提取连续长度、曲度、长短轴比、面积四个特征参数来判断图像中是否存在裂缝；

裂缝检测，根据分割后裂缝边缘的特征，如果判别后的图像中存在裂缝，首先通过计算图像中每个标记边缘的长度和曲率来进行初步判别，去除杂点和容易区分的非裂缝；然后根据边缘的投影长度来选择合适的模板对余下边缘依次搜索，判断是否存在另外的边缘与其相匹配，从而检测出真实裂缝；最后根据裂缝边缘相互匹配的特征将裂缝边缘断开的部分连接起来，优化裂缝检测结果。

2.按照权利要求1所述的采用水下机器人系统对水工混凝土结构水下表面裂缝检测的方法，其特征在于：将深度、位置和压力传感器的数据通过主控平台转换为对应的位置坐标，从而确定裂缝的具体位置。

3.按照权利要求1所述的采用水下机器人系统对水工混凝土结构水下表面裂缝检测的方法，其特征在于：水下机器人各个器件之间的信息传输采用了水上电/光-光/电变换器、光电复合电缆和水下电/光-光/电变换器进行传输；水下图像获取装备的视频图像数据将实时通过连接水下机器人系统本体和浮漂的复合电缆传输到水上工作站主控平台，水上工作站主控平台通过装有无线路由装置的浮漂对水下机器人的多种参数进行远程无线监控。

4.按照权利要求1所述的采用水下机器人系统对水工混凝土结构水下表面裂缝检测的方法，其特征在于：在上述步骤五中，通过的主控平台对水下机器人进行操作，保持水下图像获取装备始终垂直与混凝土表面的姿态进行定点检测或巡探，拍摄出水工混凝土表面裂缝的视频图像，回传输到主控平台，在上位机上进行视频监视与录像。

5.按照权利要求1所述的采用水下机器人系统对水工混凝土结构水下表面裂缝检测的方法，其特征在于：在上述步骤二中，还包括用于人机交互的软件，在该软件的界面上监视水下图像获取装备的视频画面，利用鼠标控制水下机器人各个马达的转速、电磁阀的开关，监测水下机器人所处深度、方向状态信息。

6.按照权利要求1-5任一权利要求所述的采用水下机器人系统对水工混凝土结构水下表面裂缝检测的方法，其特征在于：所述的图像获取装备包括摄像机和照明系统。