基于紅外成像技術(shù)的堤壩滲漏和分層病害識(shí)別方法

徐磊 高原 張佳琪 于彥飛 郭偉

（1.長(zhǎng)江地球物理探測(cè)（武漢）有限公司 湖北省武漢市 430010）

（2.長(zhǎng)江勘測(cè)規(guī)劃設(shè)計(jì)研究有限責(zé)任公司 湖北省武漢市 430010 3.山東大學(xué) 山東省濟(jì)南市 250061）

1 引言

我國(guó)是基建大國(guó)，是世界上擁有最多水庫(kù)大壩的國(guó)家之一。水利部最新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，截至2017年底，我國(guó)目前全國(guó)已建成的5 級(jí)以上堤防工程達(dá)30.6 萬(wàn)公里，共保護(hù)人口達(dá)6.1 億，保護(hù)耕地4.1萬(wàn)千公頃，建成水庫(kù)大壩98795 座。近年來(lái)，世界最長(zhǎng)距離調(diào)水工程南水北調(diào)工程，東、中、西線干線總長(zhǎng)度達(dá)4350 公里。正在建設(shè)的東、中線一期工程干線總長(zhǎng)為2899 公里，沿線六省市一級(jí)配套支渠約2700 公里，總長(zhǎng)度達(dá)5599 公里，直接解決了我國(guó)北方地區(qū)水資源短缺問(wèn)題，直接受益人口達(dá)1.1 億人。使?jié)h江中下游地區(qū)的防洪標(biāo)準(zhǔn)由目前的20年一遇提高到100年一遇，消除70 余萬(wàn)人的洪水威脅。

然而堤壩等水利工程的建設(shè)并不是一勞永逸的。目前我國(guó)的水庫(kù)大壩大部分修建于20 世紀(jì)50、60年代，在長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中，受自然環(huán)境變化、復(fù)雜荷載條件等多種因素，堤壩普遍老化破損，壩體和壩基滲漏嚴(yán)重，產(chǎn)生大量裂縫，直接導(dǎo)致壩體結(jié)構(gòu)壽命折減，甚至引發(fā)災(zāi)害，對(duì)下游人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成了巨大威脅。因此，亟待對(duì)堤壩滲漏水與病害，特別是內(nèi)部病害的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)進(jìn)行深入研究，減少堤壩檢測(cè)過(guò)程中的人力物力和財(cái)力投入，提升堤壩管理與維護(hù)水平，保障人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全。

本文研究了基于紅外圖像的堤壩內(nèi)部病害及表觀滲漏水識(shí)別方法，首先利用紅外熱像儀對(duì)混凝土熱成像圖進(jìn)行采集，進(jìn)而設(shè)計(jì)了基于區(qū)域生長(zhǎng)法的內(nèi)部病害及表觀滲漏水識(shí)別方法，并通過(guò)混凝土模擬試驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)了對(duì)堤壩內(nèi)部病害及表觀滲漏水輪廓的有效識(shí)別。

2 病害及滲漏識(shí)別方法

對(duì)滲漏及內(nèi)部病害輪廓進(jìn)行識(shí)別是紅外熱成像檢測(cè)的最終目標(biāo)。針對(duì)該需求，本文重點(diǎn)設(shè)計(jì)了基于紅外圖像的滲漏及病害識(shí)別方法，對(duì)實(shí)驗(yàn)所得紅外圖像進(jìn)行處理，并實(shí)現(xiàn)病害及滲漏的輪廓分割。本文方法分為以下步驟：圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取、特征分類(lèi)、最終決策。

2.1 預(yù)處理

將偽彩紅外圖像灰度化。利用高斯濾波,消除紅外圖像中的亮點(diǎn)，以避免選種出現(xiàn)錯(cuò)誤。由于對(duì)混凝土表面的加熱并非絕對(duì)均勻，紅外圖像本身對(duì)比度就低，這造成了高斯濾波后圖像出現(xiàn)模糊。因此在高斯濾波后用直方圖均衡化技術(shù)來(lái)增強(qiáng)灰度圖像對(duì)比度。

2.2 圖像分割

種子區(qū)域增長(zhǎng)算法首先根據(jù)圖片本身與算法應(yīng)用目的選擇少許像素點(diǎn)作為種子，再根據(jù)同質(zhì)性標(biāo)準(zhǔn)（生長(zhǎng)準(zhǔn)則）使初始種子周?chē)南袼丶尤敕N子，使區(qū)域在種子周?chē)鷶U(kuò)散。

圖1：滲水識(shí)別結(jié)果

選定一個(gè)種子Sk，由下式對(duì)種子鄰域求和：

由該值計(jì)算種子對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的鄰域均值Mk=Rk/9。同時(shí)，種子由與其鄰域的標(biāo)準(zhǔn)偏差計(jì)算如下：

圖2：分層病害識(shí)別結(jié)果

種子和其鄰域的最小偏差距離（MDD）定義為MDD=(Dev2),其中Dev = min(Diffk )。用最小偏差距離作為一個(gè)像素點(diǎn)是否屬于病害的判據(jù)。接下來(lái)對(duì)其余每個(gè)像素點(diǎn)計(jì)算領(lǐng)域均值MB，再計(jì)算MB與距該像素最近種子的鄰域均值MS絕對(duì)差值：δ=|MB-MS| 。如果δ ≤MDD，則該像素點(diǎn)被認(rèn)定為是目標(biāo)區(qū)域（病害區(qū)域），否則被認(rèn)定為是背景區(qū)域（完好區(qū)域）。最后，令目標(biāo)區(qū)域像素值為1，背景區(qū)域像素值為0，得到一個(gè)二值圖像[H]。

為解決圖像中緩慢變化區(qū)域造成的輪廓識(shí)別精度差的問(wèn)題，本文計(jì)算目標(biāo)像素所在區(qū)域灰度的平均值，再將平均值與鄰域像素比較，合并差值在某閾值內(nèi)的像素。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為驗(yàn)證本文方法的可行性，預(yù)制了一塊混凝土試樣，模擬堤壩混凝土結(jié)構(gòu)。尺寸為400*200*70 cm（長(zhǎng)*寬*高），在混凝土400*70cm 的兩側(cè)面內(nèi)部人為制造了一處分層，預(yù)制了導(dǎo)熱率為0.027W/m℃的聚苯乙烯泡沫模擬導(dǎo)熱率為0.024W/m℃的空氣介質(zhì)，作為模擬分層。分層預(yù)制位置為混凝土內(nèi)2cm 深度。在分層正上方、混凝土的上表面處放置與分層邊長(zhǎng)尺寸相同的木板以標(biāo)記分層位置。同時(shí)，對(duì)混凝土表面通過(guò)人工灑水的方式，模擬滲漏病害。

設(shè)計(jì)所用的紅外相機(jī)是由河南英富迪光電科技有限公司生產(chǎn)的紅外熱像儀，該熱像儀內(nèi)置640 紅外熱成像機(jī)芯，12.5-50mm 電動(dòng)連續(xù)變焦鏡頭，像元數(shù)為640×480，像素尺寸17μm，以FPGA為核心，ARM 處理器為平臺(tái)，集圖像采集、數(shù)據(jù)處理、多接口、后臺(tái)分析為一體。與紅外熱像儀配套使用的是紅外圖像的獲取軟件。選用的熱源是一個(gè)額定功率為1000W 的奧克斯NSB-100F 鹵素管加熱器。

1.1.1 CKD的診斷標(biāo)準(zhǔn)［7］（1）腎損害（腎臟結(jié)構(gòu)或功能異常）≥3月，伴或不伴腎小球?yàn)V過(guò)率（GFR）下降?？沙霈F(xiàn)以下表現(xiàn)之一：病理學(xué)檢查出現(xiàn)異常；或腎損害指標(biāo)顯示陽(yáng)性：如血、尿成分異?；蛴跋駥W(xué)檢查異常；（2）GFR＜60 mL/（min·1.73 m2）≥3月，有或無(wú)腎臟損傷的依據(jù)。

熱源放置在距混凝土病害所在側(cè)表面40cm 處，正對(duì)待加熱病害位置，加熱20 分鐘，冷卻6 分鐘后采集圖像數(shù)據(jù)。將采集到的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)以上預(yù)處理、圖像分割、后期處理過(guò)程，得到對(duì)一處滲水、一個(gè)單獨(dú)分層病害的識(shí)別圖像如圖1-圖2。

可見(jiàn)，無(wú)論病害為滲水還是內(nèi)部分層，只要病害與周?chē)袦夭畲嬖冢疚姆椒▽?duì)混凝土滲漏與內(nèi)部分層病害的紅外圖像識(shí)別效果顯著，能夠準(zhǔn)確有效的識(shí)別滲漏邊界。識(shí)別區(qū)域能夠反映滲漏水輪廓及內(nèi)部分層病害輪廓，該圖像處理方法可識(shí)別出各個(gè)病害。

4 總結(jié)

本文研究了基于紅外圖像的堤壩內(nèi)部病害及表觀滲漏水識(shí)別方法，采用區(qū)域生長(zhǎng)法對(duì)內(nèi)部病害及表觀滲漏水進(jìn)行識(shí)別，并通過(guò)混凝土模擬試驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證，所提出的方法能夠準(zhǔn)確有效的識(shí)別滲漏邊界及分層病害輪廓，達(dá)到令人滿意的效果。