四旋翼飛行器在橋梁檢測中的預處理

李 來 遲耀丹 何昱佳 陳 穎 劉安琪

（吉林建筑大學，吉林 長春130118）

無人機已應用于農業，交通，電力和其他領域。在農業領域，飛行器已用于作物風險評估，自然災害評估，作物病蟲害檢測和預警等。在環境治理方面，利用攜帶了氣象探測設備和催化劑無人機在空中進行噴撒。在電力領域，飛行器沿著電網自動巡檢檢查電網運行狀態。

在橋梁檢測領域，傳統的橋梁檢測方式主要使用人工進行檢測。然而，當面對具有特殊結構的橋梁（例如懸索橋或大跨度高墩橋梁）時，常規的橋梁檢查方法很難在范圍之外的區域中操作。檢測工具基本無法使用。飛行器可以實現全自動巡檢，從而保證人員安全性和檢測效率，同時大大降低了支出費用。

本文介紹了飛行器應用于橋梁檢測，并討論了飛行器在對橋梁檢測前進行的預處理過程。

1 飛行器檢測橋梁的特點

為了及時發現橋梁問題并進行維護，需對橋梁及其輔助設施的技術狀況進行日常檢查。傳統檢測的檢查項目和檢查內容如表1所示，對于此類檢查，飛行器的主要優點可歸納如下：（1）在檢測橋墩、橋腹等高空危險場所時，需要懸掛在高空進行作業，無人機檢測則可以保證了工作人員的安全性；（2）對于部分人員難以到達的“盲區”，可以操作飛行器到達；（3）無人機的靈活性高，可以被操縱后迅速到指定地點，檢測效率較高；（4）在定期檢查橋梁時，可以在不影響道路的情況下進行檢查，以確保交通的正常運行。

傳統檢測的檢查項目和檢查內容如表1 所示。

表1 傳統檢測的檢查項目和檢查內容

橋梁檢測“盲區”示意圖如圖1 所示。

圖1 橋梁檢測“盲區”示意圖

2 硬件設備要求

橋梁巡檢系統由飛行器、云臺攝像機、GPS、紅外測距模塊組成。

2.1 飛行器。橋梁底部的結構，特別是軸承附近的結構更為復雜。為了避免自然風等不可抗力因素造成的碰撞事故，飛機機翼必須配備安全保護裝置。同時，當飛行器收集數據時，必須進行穩定安全的拍攝。因此飛機上使用的材料的密度和強度也需得到保障。

2.2 云臺攝像機。為了保證檢測精度和安全性，無人機需使用云臺相機拍攝實體橋梁，構建完整的BIM模型。BIM需要從多個方向對橋梁進行拍攝，而且無人機在橋下拍攝時，容易通常存在曝光度不足的問題，需要保證相機拍攝穩定，不受干擾。在橋梁的維護后檢查中，需要使用變焦鏡頭進行詳細拍攝。這就要求飛行器配備云臺裝置，以確保獲得高分辨率照片。

2.3 地理信息。由于飛行器在橋下飛行時信號較弱甚至丟失信號，極易容易發生事故。在擁有GPS精確的條件下，還必須運用慣性導航來確保飛行器在丟失信號時可以穩定飛行，即便在丟失信號的情況下也可以進行自動巡檢。此過程需要借助到BIM技術得到的橋梁模型對飛行軌跡做出預判。

2.4 紅外測距模塊。因為橋下的環境比較復雜，就算設定好飛行軌跡。無人機在實際飛行中也會遇到諸如自然風、樹木等意外情況的發生。所以飛行器的避障技術也需提高。用于橋梁檢查的飛行器應當配備紅外測距模塊，以哥哥方向上與物體存在舉例限制，以提高飛行操作的安全性。

2.5 電池。飛行器電池的耐用可以極大地減少往返時間，提高檢測效率。在相同質量下，高能量密度電池具有更高的電池容量，但需要在負載重量以及飛行時間中找到平衡點，使其效率最大化。橋梁檢測系統框架圖如圖2 所示。

圖2 橋梁檢測系統框架圖

3 檢測橋梁前的預處理

為確保飛行器能夠安全、準確的檢測橋梁，需要事先對橋梁進行預處理。檢測橋梁前的預處理可分為建立橋梁BIM模型以及數據可視化和管理兩大部分。

3.1 橋梁3D BIM模型。在日常橋梁檢測中，需要做出貼合實際橋梁的BIM模型。在使用飛行器對橋梁進行檢測時，可以更精準的辨別橋梁疾病狀況。

在實際應用中，底部的光照條件較差，通常存在對比度不高的問題。而且目標物體表面的各類污染，水漬，都會使圖像識別材料成像的質量變得不穩定，影響識別。所以我們通常需要使用各種算法對處理進行全面應用。首先需要收集大量橋梁疾病的樣本圖片，建立一個數據庫，使計算機神經網絡對其大量學習訓練，自動提取疾病特征模型。隨著學習完樣本數量的增加，識別疾病的精度也將提升，以在實際應用中對圖像進行精確地疾病識別。

3.2 數據可視化和管理。結合早期建造的三維BIM模型，可以準確地標記和關聯疾病的位置。即在檢測完橋梁后，對數據進行保存，根據后臺數據庫中存儲的歷史檢測數據，對橋梁疾病的詳細分布信息進行后續的跟蹤和復查，以改善橋梁狀況。

4 結論

本文介紹了使用飛行器硬件和橋梁預處理的技術要求。通過預先對橋梁進行BIM建模，保證飛行器飛行的安全性和檢測的準確性。隨著無人機技術以及計算機技術的發展，有望最終實現無人機在橋梁檢查領域得到推廣和應用。