外墻飾面層粘結缺陷的檢測評估

朱　雷,房志明,王卓琳,朱　斌,蔣利學,許清風

(1.上海市工程結構安全重點實驗室， 上海 200032；2.上海市建筑科學研究院(集團)有限公司， 上海 200032)

?

外墻飾面層粘結缺陷的檢測評估

朱雷1,2,房志明1,2,王卓琳1,2,朱斌1,2,蔣利學1,2,許清風1,2

(1.上海市工程結構安全重點實驗室， 上海 200032；2.上海市建筑科學研究院(集團)有限公司， 上海 200032)

開展了不同外界環境條件下紅外熱像法檢測建筑外墻飾面層粘結缺陷的試驗，分析了天氣狀況、檢測時段、室外溫度等對檢測結果的影響，對現行技術規程中紅外熱像法檢測建筑外墻飾面層粘結缺陷的適宜條件進行了改進;結果表明，陰天以及室外溫度低于10℃時，紅外熱像檢測易遺漏小尺寸的粘結缺陷。建立了基于圖像處理的外墻飾面層粘結缺陷面積評定方法，該方法可有效、定量地提取估算外墻飾面層空鼓區域的面積；基于該方法的圖像處理分析結果表明，室外溫度越高、空鼓面積越大、空鼓深度位置越淺，紅外熱像法的檢測效果越好,而空鼓厚度對檢測效果影響不明顯。

外墻飾面層；粘結缺陷；紅外熱像；圖像處理；類間方差

外墻飾面層是附著于建筑外墻外側，起裝飾作用的構造層，如釉面磚和馬賽克貼面等，在我國建筑工程中大量使用。隨著時間的推移，因施工質量、溫度應力、風化、凍融等因素的影響,外墻飾面層的粘結強度會逐漸下降，而易發生空鼓、高處墜落等事故。因此，需對存在缺陷的外墻飾面層采取修整措施以防止此類安全事故的發生，而修整的前提是采取有效的技術措施檢測和評估外墻飾面層的缺陷。

近年來，紅外熱像法因其快速、無接觸、遠距離、范圍廣等優點，在建筑外墻飾面層的質量檢測中得到廣泛應用。國內外諸多學者對紅外熱像法在建筑外墻飾面層質量控制方面的應用進行了研究[1-5]，并取得了有益的成果[6-8]。在研究基礎上，已先后制定了中國工程建設標準化協會標準CECS 204:2006《紅外熱像法檢測建筑外墻飾面層粘結缺陷技術規程》和建筑工程行業標準JGJ/T 277-2012《紅外熱像法檢測建筑外墻飾面粘結質量技術規程》，用以指導紅外熱像法檢測外墻飾面層粘結缺陷的工程實踐。

目前，在紅外熱像法用于外墻飾面層粘結缺陷檢測的研究與應用中，關注的主要是定性判斷粘結缺陷，對于粘結缺陷部位的面積一般通過選定比例尺或參照物對照估算獲得[5,9]，但相比圖像處理方法可能會產生一定的操作誤差。而且，現有技術標準對紅外熱像法室外檢測的適用溫度的規定不一致，CECS 204:2006標準中為0～40 ℃、JGJ/T 277-2012標準中為-5～40 ℃。

基于此，筆者通過紅外熱像法檢測外墻飾面層粘結缺陷的試驗，分析不同外界環境和不同粘結缺陷條件對檢測結果的影響；建立基于圖像處理的粘結缺陷面積評定方法，通過分析室外溫度、空鼓大小及空鼓厚度等因素對紅外熱像法檢測效果的影響，進一步提高紅外熱像法檢測外墻飾面層粘結缺陷的應用效果。

1　試驗試件與方法

1.1試件設計

試驗設計了一面寬2 100 mm、高2 200 mm的墻體，墻面水平方向共有42列飾面磚，如圖1所示。墻體砌筑于室外，飾面層垂直于地面、面向正南方。采用在找平層或粘結層預埋空鼓(空鼓材料為發泡棉)的方式模擬粘結缺陷?？紤]空鼓的不同厚度、深度以及面積，共設置了30個空鼓點，其中：① 空鼓厚度分為三種：3 mm (1層發泡棉)、6 mm (2層發泡棉)、9 mm (3層發泡棉);② 空鼓深度分為兩種：位于粘結層中,位于找平層中;③ 空鼓形狀和面積分為五種：半塊飾面磚(100 mm×50 mm),1塊飾面磚(200 mm×50 mm),2塊飾面磚(水平向200 mm×100 mm、豎向400 mm×50 mm),4塊飾面磚(400 mm×100 mm)。

為了表述方便，將圖1中發泡棉1層的空鼓點由左至右分別記為gt1,gt2,…,gt10；發泡棉2層的空鼓點由左至右分別記為gm1,gm2,…,gm10；發泡棉3層的空鼓點由左至右分別記為gb1,gb2,…,gb10。

1.2試驗方法

試驗采用NEC TH5102紅外熱像儀，測溫范圍為-20～200 ℃，溫度分辨率為0.03 ℃。

考慮到實際檢測環境與條件的復雜性，分別在不同天氣、不同室外溫度以及不同日光照射時間下，對試驗模型進行了紅外熱像檢測，以分析不同外界條件下紅外熱像檢測方法的適宜性。

2　外墻飾面層粘結缺陷紅外熱像檢測結果

2.1不同天氣情況下紅外熱像檢測結果對比

圖2　陰天、晴天的紅外成像效果對比

陰天和晴天兩種天氣情況下的紅外熱像檢測結果見圖2。其中，陰天測試時間為2014年10月25日上午11點，晴天測試時間為2014年10月26日上午11點。

由圖2可知:室外溫度相近時，晴天的紅外熱像圖中能反映因空鼓造成的溫度異常，陰天的結果不明顯。因此，紅外熱像法檢測外墻飾面層粘結缺陷的工作必須在天氣晴朗的條件下進行。

2.2不同檢測時段的紅外熱像檢測結果對比

JGJ/T 277-2012標準規定，使用紅外熱像法現場檢測時，被檢測建筑外墻的熱輻射或環境溫度應處于快速升高或降低的時段；并建議了全國部分城市使用紅外熱像法檢測建筑外墻飾面粘結質量的適宜檢測時段。對上海而言，東、南、西、北四個立面的適宜檢測時段分別為：8:00-9:00、11:00-13:00、15:00- 16:00、11:00-13:00。

為驗證上述檢測時段的適宜性，于2014年10月22日的9:30至17:30，每隔2 h進行一次外墻試驗模型的紅外熱像檢測，共獲得了5組不同檢測時段的紅外檢測數據。針對水平方向上模擬空鼓厚度為6 mm(發泡棉2層)部位的每塊飾面磚，提取其典型溫度(空鼓位置為空鼓中心點的溫度，非空鼓位置為飾面磚中心點的溫度)，如圖3所示。紅外檢測時采用某品牌272A型干濕球溫度計現場實測得到各時段的室外溫度，并與紅外檢測得到的飾面磚平均溫度進行對比，如圖4所示。

圖3　不同檢測時段水平向各飾面磚的紅外顯示溫度

圖4　不同檢測時段室外溫度與飾面磚紅外顯示溫度對比

由圖3可知:日照充分條件下，5組紅外熱像圖中空鼓位置與鄰近飾面磚溫差較明顯，紅外檢測效果均較為理想。

由圖4可知:飾面磚與空鼓的溫度并不隨室外溫度單調上升，15:30時的溫度曲線與13:30時的溫度曲線近似;17:30時由于室外溫度明顯下降，飾面磚及空鼓溫度也有明顯下降。由紅外檢測的原理可知，如果外墻飾面層有空鼓，則外墻飾面層與墻體之間的熱傳導變小;當外墻面有熱量傳遞時，空鼓部位的變化要比正常情況大。通常，當外墻表面的溫度升高時，空鼓部位的溫度比正常部位的溫度高；相反，外墻表面溫度下降時，剝落部位的溫度比正常部位的溫度低。而室外溫度在一天中會經歷先升高后降低的過程，因此，為了保證提取的溫度異常是由區域間溫升不均勻引起的，避免經歷室外溫度下降過程所可能導致的檢測結果異常，根據此次試驗結果建議上海地區南立面的適宜檢測時間段為9:30-15:30。由于試驗場地和條件限制，此次試驗未進行與其他立面不同時段的紅外檢測對比，建議工程應用時可結合氣象資料盡量選擇每天的氣溫升溫段進行檢測。

此外，拍攝試驗模型時，因場地限制，鏡頭焦平面與外墻模型存在一定的夾角，使得外墻模型右側距離鏡頭較近，這會導致同等條件下的紅外熱像圖中外墻模型右側的溫度普遍高于左側，說明傾斜角會造成一定的檢測誤差。實際操作中，需重視傾斜角引起的誤差，盡量使鏡頭焦平面與被檢測外墻平面或外墻的某一條邊平行。

2.3不同室外溫度下紅外熱像檢測結果對比選取典型室外溫度條件，對試驗模型進行了紅外熱像檢測，紅外成像結果見圖5。室外溫度仍采用某品牌272A型干濕球溫度計在紅外檢測現場實測。

由圖5可知，室外溫度高于10 ℃時，試驗模型上的模擬粘結缺陷較易識別，紅外熱像檢測效果較好；室外溫度低于10 ℃時，紅外熱像檢測效果受到影響，尤其易遺漏小尺寸(100 mm×50 mm)的粘結缺陷。2.4紅外熱像法檢測外墻飾面層粘結缺陷的適宜條件

根據上述試驗結果，建議了紅外熱像法檢測外墻飾面層粘結缺陷的適宜條件，并與現行相關技術規程(CECS 204:2006,JGJ/T 277-2012)進行了對比，見表1。表1中,★表示按CECS 204:2006規程,☆表示按JGJ/T 277-2012規程。

3　基于圖像處理的外墻飾面層粘結缺陷面積評定方法

在紅外熱像法檢測外墻飾面層粘結缺陷試驗的基礎上，采用圖像處理方法提取紅外熱像圖中的溫度異常部位，以評定粘結缺陷面積。具體步驟包括：圖像投影轉換、均值濾波及基于最大類間方差的溫度異常點判斷(見圖6)。其中，圖像投影轉換的作用是將圖像與實際檢測平面相對應，以獲得每個像素點的實際面積大??；均值濾波的作用是去除噪聲點；基于最大類間方差的溫度異常點的判斷能夠提取溫度異常的像素點，根據累加提取的像素點面積即可獲得溫度異常區域的面積。

表1　建議適宜條件

圖5　不同室外溫度的紅外成像圖

圖6　基于圖像處理的外墻飾面層粘結缺陷面積評定方法步驟

3.1圖像投影轉換

圖7　試驗模型的圖像投影轉換示意

在實際檢測中，由于難以做到使紅外熱像儀的焦平面與被檢測平面(墻面)完全平行，所以紅外熱像圖為被檢測平面的透射投影。因此，圖像處理的第一步工作需要將圖像平面空間中(圖7中iO′j坐標系)的數據映射到現實物理平面空間(圖7中xOy坐標系)。為達到這一目的，文章采用直接線性變換(Direct Linear Transformation，DLT)解法[9]，建立圖像坐標和相應現實物理坐標之間的直接線性關系。具體做法如下：

對于試驗模型飾面層平面，紅外熱像圖中的像素坐標(i,j)與相應的現實物理空間坐標(x,y)有以下關系：

(1)

式(1)即為2維DLT解法[9]的基本關系式，為求解其中8個L參數，需選擇4個控制點(文中選取圖7中A、B、C、D點，4點的像素坐標和現實坐標都已知)，代入式(1)中得到8維線性方程組：

(2)

求解式(2)得到8個L參數，即可根據式(1)實現紅外熱像圖中每個像素點到現實物理空間的一一對應。假設(xi,j,yi,j)為每個像素點(i,j)對應的現實坐標，則每個像素點(i,j)對應的實際面積ai,j可由式(3)近似得到：

(3)

3.2均值濾波

對于紅外熱像圖，不論是外界環境的隨機干擾，還是內部物理量的隨機變化,均可產生圖像噪聲。因此，為了獲得良好的檢測和識別效果，在進行圖像處理之前有必要進行圖像去噪。筆者借鑒均值濾波法，將每一像素點的溫度值用該點鄰域(3×3區域)窗口內的所有像素點溫度值的平均值代替，從而消除孤立的噪聲點。

3.3基于最大類間方差的溫度異常點提取

文章提取溫度異常點的思路是選定一個閾值，溫度高于該閾值的點即為溫度異常點。如果采用主觀方式選取閾值將存在很大缺陷：一方面，評定結果將具有主觀性；另一方面，對于不同場景需要重新選取閾值。筆者通過引入一種自適應的閾值確定方法——最大類間方差法[10]，可有效避免這一缺陷。

應用最大類間方差法，將紅外圖像按照每個像素點的溫度值(去噪后)分成背景和目標兩部分。背景溫度和目標溫度之間的類間方差越大，說明構成圖像的兩部分的差別越大;當部分目標錯分為背景或部分背景錯分為目標時，都會導致兩部分的差別變小。因此，使類間方差最大的分割意味著錯分概率最小。該方法的具體算法如下：

對于選定區域，首先定義整數ki,j為區域內每個像素點的特征溫度，其與該像素點的實際溫度Ti,j及區域內所有像素點的最低溫度Tmin的關系為：

(4)

設選定區域內紅外圖像像素點的最大特征溫度為K，圖像的像素點總數為N，特征溫度為k的像素點數為nk，用pk代表特征溫度為k的像素點占總像素點的比例，則有：

(5)

用t將所有特征溫度值劃分為兩類：C0=0, 1,…,t和C1=t+1,t+2,…,K。則：

C0類的出現概率為：

(6)

C1類的出現概率為：

2.3.1 粒徑（Y1） 按“2.1”項下方法制備不同處方的穿心蓮內酯自微乳，加水稀釋50倍，采用激光粒度儀測定Y1。Y1越小表示穿心蓮內酯自微乳越穩定。

(7)

C0類的特征溫度均值為：

(8)

C1類的特征溫度均值為：

(9)

所有像素點的特征溫度均值為：

(10)

類間方差定義為[10]：

(11)

類間方差值越大，表示構成圖像兩部分的溫度差別越大。令t從1至K-1變化，計算不同的t值下的類間方差δ2(t)，使δ2(t)最大的t值就是所求的最優特征溫度閾值，即：

(12)

根據該最優特征溫度閾值，最大類間方差法可將紅外圖像劃分為目標和背景兩部分，其中目標部分(即ki,j>tb的像素點)為所要提取的溫度異常點。再將式(3)中得到的溫度異常像素點對應的實際面積累加，即為溫度異常區域的面積。

為數據分析需要，定義最大類間標準差為：

(13)

根據式(4)，反演出最優溫度閾值為：

(14)

3.4圖像處理結果

采用最大類間方差法分別對圖5中的10組紅外熱像圖進行圖像分割提取空鼓點gm1～gm10對應的像素點，如圖8所示。結果表明，基于圖像處理的外墻飾面層粘結缺陷面積評定方法能夠較好地提取出溫度異常區域。

圖8　圖像處理得到的溫度異常面積

根據最大類間方差法原理，式(13)得到的最大類間標準差代表了圖像分割的效果，該值越大，說明圖像分割(空鼓提取)效果越好。而且，對于文章中的外墻試驗模型，每個空鼓的面積是已知的，因此，通過分析圖像提取的溫度異常面積與實際空鼓面積之間的誤差，可以表征圖像處理效果的好壞。后文將以最大類間標準差和空鼓面積誤差(即圖像提取溫度異常面積與實際空鼓面積差值的絕對值/實際空鼓面積)為指標分析不同室外溫度、不同空鼓面積、不同空鼓厚度及深度下的圖像處理效果，以檢驗紅外熱像法檢測外墻飾面層粘結缺陷的效果。

3.5影響因素分析

3.5.1最優溫度閾值的選取

為了避免拍攝傾角造成的影響，圖像處理提取空鼓面積時，需針對每個空鼓點單獨選定其周圍一定區域進行分割處理，因此，對應每個空鼓點，有其獨立的最優溫度閾值。圖9給出了不同室外溫度下(對應圖5(a)～(g))，空鼓點gm2～gm9對應的最優溫度閾值(考慮到外墻模型邊緣影響誤差，在接下來的分析中不考慮空鼓點gm1和gm10)。

圖9　不同空鼓點的最優溫度閾值

由圖9可知，室外溫度相同時，每個空鼓點對應的最優溫度閾值并不相同，這也驗證了對每個空鼓點區域單獨進行圖像分割處理的必要性。而且，不同室外溫度條件下空鼓點gm2～gm9對應的最優溫度閾值均表現出了先升后降的趨勢，這表明空鼓面積越大，其對應的最優溫度閾值也較高。

3.5.2室外溫度的影響

圖10給出了不同室外溫度條件下的圖像處理分析結果。

圖10　不同室外溫度條件下的圖像處理結果

由圖10可知:室外溫度為4 ℃(圖5(a))時，最大類間標準差最小(0.09 ℃)且空鼓面積誤差最大(33%)，圖像處理效果最差；隨著室外溫度上升，最大類間標準差呈上升趨勢，空鼓面積誤差呈下降趨勢；室外溫度為37 ℃(圖5(j))時，最大類間標準差最大(0.63 ℃)且空鼓面積誤差較小(18%)。證明在一定溫度范圍內(4～37 ℃)，采用紅外熱像法檢測外墻飾面層粘結缺陷，溫度越高效果越好。

3.5.3空鼓面積及深度的影響

圖11給出了空鼓點gm2～gm9的圖像處理分析結果。

圖11　不同空鼓面積下的圖像處理結果

由圖11可知:最大類間標準差隨空鼓面積的增大呈上升趨勢，空鼓面積誤差隨空鼓面積的增大呈下降趨勢，證明空鼓面積越大，紅外熱像法檢測效果越好；而且在同樣的空鼓面積與形狀條件下，位于粘結層的空鼓(gm6～gm9)對應的最大類間標準差高于位于找平層的空鼓(gm2～gm5)，證明空鼓深度越淺，紅外熱像法檢測效果越好。

3.5.4空鼓厚度的影響

圖12給出了三種空鼓厚度下，同一空鼓形狀(即gt7，gm7，gb7)的圖像處理分析結果。

圖12　不同空鼓厚度下的圖像處理結果

由圖12可知，在一定空鼓厚度范圍(3, 6, 9 mm)內，最大類間標準差以及空鼓面積誤差與空鼓厚度之間不存在明顯穩定的變化關系，因此說明在文章設置的空鼓厚度區域內，紅外檢測結果無明顯差別。

4　結論

(1) 天氣狀況、室外溫度等對紅外熱像的檢測結果有顯著影響。

(2) 基于試驗結果對現行技術規程中紅外熱像法檢測外墻飾面層粘結缺陷的適宜條件提出了改進建議：對適宜檢測時段放松至9:30-15:30，對適宜的外界環境溫度的限制應設為不低于10 ℃，并補充了紅外熱像儀檢測位置的相關注意事項。

(3) 基于圖像處理的外墻飾面層粘結缺陷面積評定方法包含圖像投影轉換、均值濾波及基于最大類間方差的溫度異常點判斷三部分，分別可以起到還原實際空鼓面積大小、去除圖像噪聲、提取溫度異常區域面積的作用。

(4) 圖像處理分析結果證明:紅外熱像法的檢測效果與室外溫度、空鼓大小及空鼓深度相關：在一定范圍內，室外溫度越高、空鼓面積越大、空鼓深度位置越淺，檢測效果越好；空鼓厚度對檢測效果的影響不明顯。

(5) 應用文章提出的基于圖像處理的外墻飾面層粘結缺陷面積評定方法，可通過編程對紅外熱成像圖進行處理，進而定量確定外飾面粘結缺陷的面積，較經驗法的判定結果更為準確可靠。

[1]DATCU S, IBOS L, CANDAU Y, et al. Improvement of building wall surface temperature measurements by infrared thermography[J]. Infrared Physics & Technology, 2005, 46(6): 451-467.

[2]MAHABOONPACHAI T, KUROMIYA Y, MATSUMOTO T. Experimental investigation of adhesion failure of the interface between concrete and polymer-cement mortar in an external wall tile structure under a thermal load[J]. Construction and Building Materials, 2008, 22(9): 2001-2006.

[3]張榮成. 紅外熱像法檢測建筑物外墻飾面施工質量的試驗研究[J]. 建筑科學, 2002, 18(1): 40-44.

[4]袁昕, 謝慧才, 陳高峰. 建筑物外墻飾面磚粘貼質量的紅外熱像檢測試驗研究[J]. 四川建筑科學研究, 2003, 29(2): 43-45.

[5]馮力強, 王歡祥, 晏大瑋, 等. 紅外熱像法檢測建筑外墻飾面層內部缺陷試驗研究[J]. 土木工程學報, 2014, 47(6): 51-56.

[6]EDIS E, FLORES-COLEN I, DE BRITO J. Passive thermographic inspection of adhered ceramic claddings: limitation and conditioning factors[J]. Journal of Performance of Constructed Facilities, 2012, 27(6): 737-747.

[7]張德芳. 紅外熱像法檢測外墻飾面空鼓缺陷時結果的可靠性[J]. 工程質量, 2013, 30(11): 73-75.

[8]李蕓, 劉永福, 周宏, 等. 紅外熱像法檢測外墻飾面磚黏結缺陷的應用研究[J]. 住宅科技, 2014, 34(1): 52-54.

[9]ABDEL-AZIZ Y I, KARARA H M. Direct linear transformation from comparator coordinates into object space coordinates[C]∥Proceedings of the ASP Symposium on Close-Range Photogrammetry. Falls Church, VA: American Society of Photogrammetry, 1971:1-18.

[10]OSTU N. A threshold selection method from gray-level histograms[J]. IEEE Trans, 1979, SMC-9: 62-66.

Inspection and Assessment of the Defects of Exterior Walls Cement Coating

ZHU Lei1,2, FANG Zhi-ming1,2, WANG Zhuo-lin1,2, ZHU Bin1,2, JIANG Li-xue1,2, XU Qing-feng1,2

(1.Shanghai Key Laboratory of Engineering Structure Safety, Shanghai 200032, China;2.Shanghai Research Institute of Building Sciences (Group) Co., Ltd., Shanghai 200032, China)

Infrared thermography method was used to inspect the defects of exterior walls cement coating under different environmental conditions. The effects of weather conditions, test time in a day and outdoor temperatures on the test results were analyzed, and the suitable conditions in the current technical specifications for defects inspection of exterior walls cement coating using infrared thermography method were modified. The experimental results showed that, the defects of small size were easily to be omitted by mistake in a cloudy day or when the outdoor temperature was lower than 10℃. The method for evaluating the area of bonding defects was proposed based on the image processing of infrared thermography method. The proposed method was effective and quantitative for extracting the area of exfoliation of cement coating. The image processing analysis results showed that, the inspecting result of infrared thermography method was better when at higher outdoor temperature, with larger area and more shallow depth of exfoliation of cement coating. The effect of the thickness of exfoliation of cement coating was not obvious on the inspecting result of infrared thermography method.

Exterior walls cement coating; Bonding defect; Infrared thermography; Image processing; Interclass variance

2015-07-11

十二五國家科技支撐計劃資助項目(2012BAJ07B04)

朱雷(1964-)，男,教授級高工，主要從事城市建筑物安全運營保障技術方面的研究。

朱雷, E-mail: zlsh1964@163.com。

10.11973/wsjc201606003

TU238+.9

A

1000-6656(2016)06-0010-07