混凝土擋墻破損狀況的紅外熱成像檢測

翟旭茹，康莊

(重慶建工市政交通工程有限責任公司，重慶 400021)

引言

隨著國家經濟建設的發展，擋土墻不僅廣泛應用于公路、鐵路、城市建設的邊坡支護，也大量應用于水壩建設、港口工程、水土保持、山體滑坡防治等領域。然而，由于設計理論、施工及檢測技術等各方面滯后于工程應用，大量工程事故屢見不鮮。因此，除了精心設計和施工外，對擋土墻等支擋結構的工作狀態進行及時準確的檢測和評估是一項行之有效的方法。但截至目前還沒有一種檢測方法能夠簡便、快捷地對擋土墻的實際狀況進行檢測和評估。紅外熱成像檢測技術應用于建筑領域檢測已經有近30年的歷史，這種檢測方法具有非接觸大面積檢測、響應速度快、檢測精度高等優點。目前紅外熱成像法在建筑工程領域應用日趨廣泛[1]。在自然界中，任何高于絕對零度的物體都是紅外輻射源，紅外線是介于可見紅光和微波間的電磁波，它的波長范圍在0.76～1000m之間。其中只有3～5m和8～14m的波段能很好地透過，紅外探測器就是利用這個波段進行探測的[2]。當物體內部存在裂縫和缺陷時，它將改變物體的熱傳導，使物體表面溫度的分布產生差別，利用紅外熱成像儀測量它的不同熱輻射，可以檢測出物體的缺陷位置[3]。對于混凝土擋墻，在炎熱夏季太陽輻射下，墻后填土的溫度要比墻表面空氣溫度低十多度，存在較強的熱傳遞過程，更加適用于紅外熱成像無損檢測，但該方法用于混凝土擋墻的檢測還鮮有報道。 另外紅外檢測技術多停留在定性水平，未涉及定量檢測。本文應用Matlab軟件，利用數字圖像處理的技術對紅外圖像進行定量的面積計算。此方法為擋墻缺陷狀況定量檢測的一個有效的方法，所計算出的破損面積率為維護、修繕提供了相關的數據參考，可在實際中得到應用。

1 紅外熱成像檢測原理和步驟

對于缺陷物體，在熱流的作用下會在表面產生不同的溫度分布，缺陷部位會產生溫度異常，從而具有不同的熱輻射力，由此而發出的紅外線能量也不相同，用紅外熱像儀接收之后形成熱圖像，通過對熱圖像的解析，便可判斷出缺陷部位和缺陷特征。在進行紅外熱成像檢測之前，需要對檢測過程進行安排，事先列出在檢測過程中需要注意的事項，同時，對于不同的檢測對象，檢測過程和步驟不盡相同。

（1）調查擋墻情況:了解擋墻的結構形式和組成；調查擋墻的周邊環境，如是否有樹木遮擋；選擇合適的拍攝地點等。通過上述工作判斷是否適合采用紅外熱成像法進行檢測。

（2）選擇最佳的拍攝時間:不同的地點、日期的最佳檢測時間都不盡相同，但基本上都在太陽輻射最強的幾個小時。在進行檢測之前，可根據天氣預報選擇合適的拍攝時間，在實際的檢測工程中，可以提前測試一下空氣溫度和太陽輻射強度，了解拍攝時的天氣狀況。如果采用兩幅熱圖像相見的方法，則要求拍攝的地點和角度必須相同，拍攝時間最好是在輻射最大和最小的時間段內。

（3）配合目測和敲擊法作局部的校核:對用紅外熱成像技術檢測到的可能存在缺陷的地區，可以配合其他檢測方法進行校核，使得檢測結果更為準確。

（4）圖像輸出和二次處理:對于大面積的檢測，由于熱圖像分辨率有限，需要拍攝多張熱圖像進行拼合處理，進行幾何校正和差異處理之后，再進行各種統計分析。

（5）判斷缺陷部位并制作診斷報告:判斷圖像溫差是由缺陷還是噪聲引起，與其他輔助檢測方法進行綜合對比，對擋墻的健康狀況作出評估。

2 缺陷擋墻紅外熱成像技術檢測實驗

2.1 實驗模型

圖1為混凝土擋土墻模型，此擋墻為西向擋墻，墻面傾角為90°，原為錨桿擋土墻，錨桿被拔出后，在墻面產生兩行三列共6個直徑為5cm的圓柱形空洞。實驗中，將左上角的6個空洞用不同厚度的混凝土塊封閉，以模擬不同缺陷深度的傳熱模型。

圖1 擋墻現場照片

該實驗的目的是為紅外熱成像技術在擋墻的無損檢測中的應用提供依據，初步尋找缺陷深度和表面溫差的關系。實驗儀器采用選擇美國FLUKE公司生產的Ti25型紅外線熱像儀（圖2）。

2.2 實驗結果

圖2 FLUKE Ti25熱像儀

（1）分析整個擋墻表面的熱像圖，通過12-18點拍攝的熱像圖可以清晰地分辨出擋墻表明溫度的突變部位，從而對內部是否有缺陷做出判斷。圖3給出在太陽輻射和氣溫都最高時刻（16點）的擋墻表面熱像圖和三維曲面圖，并將其和三維數值分析得到的溫度場云圖進行對比，從實踐上證明紅外熱成像技術在擋墻的無損檢測中進行應用是可行的。

圖3 擋墻表面溫度場熱像圖、曲面圖

從圖3可以看出，從熱像圖中能清楚看出缺陷部位的溫度突變，比同一表面的溫度要高出4℃～5℃，從三維曲面圖中更能直觀地了解溫度的突變部位和大小。

（2）擋墻共設有6個不同深度的缺陷，為了研究不同缺陷深度對表面溫度場的影響，對16點擋墻表面E在不同缺陷深度下的熱像圖進行對比分析，從而得出缺陷深度越淺，缺陷部位對應的表面溫度越高，表面溫差越大。如果將熱圖像轉化為三維曲面圖，缺陷深度越淺，則突變部位曲面坡度越大。不同缺陷深度下擋墻表面的熱圖像和三維曲面圖，如圖4所示。

圖4 不同缺陷在同一時刻的溫度熱像圖和曲面圖

圖4給出了不同缺陷深度下擋墻表面溫度在同一時刻的分布情況，表面溫差受到缺陷的深度、大小等因素的影響，說明紅外熱成像技術在擋墻的無損檢測中運用是可行的。

3 定量分析的Matlab實現

3.1 圖像處理流程

對于采集到的圖像，根據數字圖像處理的基本知識及Matlab的強大實現功能，我們可以建立以下程序設計流程圖(見圖5)編程。

圖5 紅外圖像面積計算程序設計流程

3.2 圖像增強

Matlab中用函數unread讀入圖像，用imshow函數顯示圖像，imwrite函數保存圖像，imresize函數改變圖像的大小，imcrop實現對圖像的剪切操作，獲取所需要的信息，圖6和圖7為缺陷1的原始圖像和缺陷圖像。

圖6 讀入圖像

圖7 剪切有用信息

圖像增強是圖像預處理中的重要方法。圖像增強不考慮圖像質量下降的原因，只將圖像中感興趣的特征有選擇地突出，而衰減不需要的特征，主要目的是:（1）改善圖像的視覺效果，提高圖像的清晰度；（2）使圖像變得更易于計算機處理與分析，可對圖像的某些特征，如邊緣、輪廓、對比度等進行強調或尖銳化。從增強處理的作用域出發，圖像增強可以分為空域處理方法和頻域處理方法兩大類。研究的處理基于空間域圖像增強處理建筑飾面磚粘結缺陷的紅外圖像。所謂“空間域”指的是圖像平面本身，空域增強方法是直接在圖像所在的空間進行處理，也就是在像素組成的空間里直接對像素進行操作。空間域圖像增強包括圖像平滑和銳化濾波處理。圖像的平滑作用主要是為了去除圖像中的噪聲干擾，改善圖像質量，強化圖像表現特征。圖像銳化通過增強圖像中的紋理、邊緣部分，使邊緣和輪廓線模糊的圖像變得清晰，使其細節也更加清晰（圖8為缺陷1圖像加強結果)。在Matlab中，各種濾波方法都是在空間域中通過不同的濾波算子實現的，可以用fspecial函數創建預定義的濾波算子，然后用imfiler或filter2函數調用創建好的濾波器對圖像進行濾波。

3.3 二值圖像

二值圖像又稱為黑白圖像，二值圖像只需要一個數據矩陣，每個像素只有2個灰度值，僅由0，1構成。函數im2bw通過設置閩值將灰度及真彩圖像轉換成二值圖像，圖8為缺陷1的二值化結果。計算面積的原理為:對于二值圖像f(x，y)=1，其值取1表示物體，取0表示背景，其面積就是統計f(x，y)=1的個數，以此可以求出擋墻缺陷的面積。這里的面積S只是圖像中的面積，不是實際損傷面積，要得出實際的損傷面積還得知道圖像的分辨率。圖像的分辨率R通過已知的墻上的尺寸除以在圖像中這個尺寸范圍的像素數得到，單位為mm/pixel。那么其實際的空鼓面積為:

圖8 圖像平滑、銳化結果

圖9 二值化

表1 計算得到的面積與實際面積對比表

對6個缺陷的紅外圖像進行處理并計算后所得的面積如表1。

4 結語

本文通過對真實擋墻模型的紅外熱成像檢測實驗，證明了該技術在擋墻的無損檢測中的可行性。同時，研究了不同缺陷深度、大小等因素對缺陷所在表面的溫度和溫差的影響變化規律，最后利用Matlab語言及圖像處理技術處理對擋墻紅外熱圖像進行處理，計算擋墻的缺陷面積，并與實際缺陷面積進行了比較。結果表明，缺陷實際面積與Matlab分析計算得出結果相差不大，說明采用該處理方法在擋墻缺陷面積計算中可行，可為及時保養和處理內部隱患及檢測擋墻的安全性提供依據。

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