基于無人機和紅外熱成像技術的小型水庫壩體早期非穩定滲漏檢測系統

王玉磊，湯 雷，錢思蓉

(1.南京水利科學研究院 水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室， 南京 210029；2 河海大學 土木與交通學院， 南京 210098)

目前，我國已建成水庫九萬余座，其中小型水庫占比大于90%[1]。我國小型水庫存在工程標準偏低、建設質量較差、老化失修嚴重、配套設施不全等問題，部分小型水庫滲漏隱患嚴重[2]。發現滲漏是治理滲漏隱患的前提，但目前小型水庫中仍有較大比例的滲漏不能及時發現，主要原因如下：① 小型水庫數量眾多，分散性大，人工巡查法效率低，無法滿足普檢到位的要求[3-4]；② 小型水庫壩體下游面往往生長了大量植被，這些植被的存在又遮掩了滲漏部位，使得滲漏點更難被發現；③ 大中型水庫壩體中常用的滲漏監測技術(直流電阻率法和高密度電法等)，需要埋設傳感器并進行人工定期測讀[5]，經濟成本較高，故很少應用于小型水庫壩體檢測中。此外，檢查和發現小型水庫壩體的早期非穩定滲漏更是一個技術難題。早期非穩定滲漏是指處于早期發展階段的滲漏，具有滲漏量逐漸增大而又未能形成可見水流的特點，具有較高的危險性和隱蔽性[6-7]。

考慮到成本因素，小型水庫壩體滲漏檢查最常采用的方法是人工巡檢法[8]，該方法主要依靠人目視觀察壩面是否有明顯的潮濕印跡來進行判斷。而非穩定滲漏的辨識是通過比較連續兩次或多次巡查發現的滲漏范圍，來判斷其是否為非穩定滲漏。這種判定方式依賴于人的記憶力和感覺，效率低下，實際中難以及時發現非穩定滲漏。紅外熱像儀檢查滲漏是近年來被廣泛應用的一種新型檢測技術，常應用于地下室滲漏檢查、管道滲漏檢查等[9]。然而，該方法在小型水庫壩體滲漏檢查中使用率較低，這是因為我國小型水庫量大面廣，人工定期巡查壩體工作量較大，且人工拍攝熱像圖耗費時間長，檢測效率低下。

為了能夠高效而精準地發現小型水庫壩體早期非穩定滲漏，針對傳統滲漏檢測技術的不足，設計了一種基于無人機和紅外熱成像技術的小型水庫壩體早期非穩定滲漏檢測系統，闡述了該系統的檢測原理、設計思路及應用方法。

1 檢測原理

1.1 紅外熱成像檢測技術

紅外熱成像檢測技術是以紅外輻射原理為基礎，運用紅外輻射測量技術和方法，測量熱波在物體內部的傳遞情況，并通過熱像儀顯示出來[10]，最后對采集的熱圖像進行處理，從而判斷物體內部是否存在缺陷的一種方法[11]，紅外檢測技術流程如圖1所示。

圖1 紅外檢測技術流程圖

1.2 無人機監測技術

無人機是一種由無線電遙控設備或自身程序控制裝置操縱的無人駕駛飛行器[12]。無人機搭載紅外熱像儀監測技術，憑借著機動靈活、效率高、成本低、無人員傷亡風險、可視距離遠、非接觸測溫等優勢[13]，已經廣泛應用于電力巡檢、石油管道巡視、森林防火巡查、太陽能電池檢測、應急救援等領域。

1.3 小型水庫壩體滲漏檢測原理

采用紅外熱像檢測技術對小型水庫壩體進行滲漏檢測，當前的檢測原理與方法是將低溫點判定為滲漏點，但此依據誤判率較高，這是因為小型水庫壩體疏于管理和維護，普遍存在坑凹不平、積水、潮濕和植被生長等情況，這些地方往往都是低溫點。只有壩體下游面的積水來自于庫水，才可以判斷該位置為滲漏點。因此，筆者研制的小型水庫壩體早期非穩定滲漏檢測系統所采用的檢測原理，關鍵在于區分庫水和壩體表面的積水。壩體表面上的積水因為體量小，其溫度受氣溫影響較大而表現為與氣溫相近；而庫水因為體量大，其溫度受氣溫影響小，因而與氣溫相差較大。筆者以庫水溫度與氣溫的差值作為滲漏判別條件，抓住了壩體滲漏的本質特點。

2 檢測系統

2.1 檢測系統設計

2.1.1 系統總體設計

無人機搭載紅外熱像儀檢測系統由無人機平臺、紅外熱像儀、通信鏈路和地面遙控臺4部分組成(見圖2)，圖2中實線箭頭為無人機控制信號通道，虛線箭頭為紅外熱像儀控制通道。無人機平臺主要實現按計劃自主飛行和搭載紅外熱像儀兩大任務；紅外熱像儀用于拍攝壩體下游面的熱像圖；通信鏈路用于實現控制數據、狀態信息及實時圖像的傳輸，提供地面遙控臺與無人機平臺、紅外熱像儀的遠程交互控制，地面遙控臺負責完成控制指令發送、無人機平臺和紅外熱像儀的運行狀態參數接收、實時圖像集中顯示等。

圖2 無人機搭載紅外熱像儀檢測系統組成

2.1.2 溫度報警系統設計

設計了一種適用于無人機搭載紅外熱像儀檢測系統的溫度報警系統。該溫度報警系統基于庫水溫度和大氣溫度進行設定，并綜合考慮光照條件及壩體表面植被的影響。太陽光照射造成的壩面溫升將疊加在壩面與大氣進行熱交換后的溫升上，將陽光照射狀態分為照射角度在±30°之內的陽光直射狀態、照射角度在±30°之外的陽光偏照狀態及陰天狀態。壩面的溫度還受植被覆蓋影響，表面植被狀態分為有植被狀態和無植被狀態。當氣溫較高時，壩面溫度>植被溫度>氣溫；當氣溫較低時，氣溫>壩面溫度>植被溫度[14]。

(1) 溫度報警閾值設定

溫度報警閾值t0基于空氣溫度t1、庫水溫度t2、壩體表面植被狀態和陽光照射狀態確定。溫度報警閾值t0計算方式如式(1),(2)所示。

t0=k1t1-k2Δt

(1)

Δt=(t1-t2)/2

(2)

式中：Δt為校正溫度；k1為陽光照射調整系數。

直射狀態k1取值應大于1.0，偏照狀態下k1取值也應大于1.0，但小于直射狀態下的k1取值，陰天k1取值為1.0；k2為植被影響調整系數，無植被狀態k2取值為1.0，有植被狀態k2取值應小于1.0。值得注意的是：如果庫水溫度與空氣溫度的差值|t1-t2|≤2 ，由于該溫差較小，當壩體下游面出現積水或潮濕時，難以辨別該積水或潮濕的水分是否是來自于庫內的水；為了方便工作人員檢測，以及盡可能反映庫水水體溫度，庫水溫度t2取距離壩體上游面與庫水面交線大于0.5 m、水表面下0.5 m處的水體溫度。

(2) 溫度報警設定

該溫度報警系統在熱像圖內最低溫度低于預設的溫度閾值(此時氣溫t1>庫水溫度t2)，或最高溫度高于預設的溫度閾值(此時庫水溫度t2>氣溫t1)時報警。溫度報警系統由紅外熱像儀中的長波紅外測量單元、中波紅外測量單元、電光轉換模塊、穩定跟蹤平臺和設置于地面遙控臺中的溫度傳感器控制板、電聲轉換模塊等組成。穩定跟蹤平臺承載兩個測量單元自動追蹤紅外電磁波；電光轉換模塊將紅外電磁波轉換為通信鏈路中的溫度信號；溫度傳感器控制板根據預設的溫度報警閾值圈定出溫度異常信號;電聲轉換模塊接收溫度異常信號并將其裝換為聲信號。

2.1.3 非穩定滲漏檢測系統設計

非穩定滲漏檢測系統包括低溫/高溫區域面積積分模塊，用于獲取熱像圖中超過預設溫度閾值的溫度范圍，即當氣溫t1>庫水溫度t2時，則判定低溫區域為滲漏處，此時所獲取的滲漏范圍為熱像圖中最低溫度tmin+0.2Δt的等溫線以下范圍；當庫水溫度t2>氣溫t1時，則判定高溫區域為滲漏處，此時所獲取的滲漏范圍為熱像圖中最高溫度tmax+0.2Δt的等溫線以上范圍。該模塊基于紅外熱像儀、無人機的定位系統和測距傳感器，建立了穩定的實際物體尺寸與圖像像素個數的比例關系，通過計數目標在熱像圖上所占的像素點，計算出低溫/高溫區域的面積。

當通過熱像圖確定滲漏部位時，首先利用該系統計算熱像圖中低溫區域面積(t1>t2)或高溫區域面積(t1

2.2 檢測系統儀器選用

檢測系統中的無人機平臺應具有便于攜帶、自由懸停精度高、飛行平穩、定位精度高、圖傳距離長等優點，并具有一定的載荷能力，因此選用了大疆M210V2型無人機，其主要技術指標如表1所示；檢測系統中的紅外熱像儀應選用了像素為640×512的大疆XT2型紅外熱像儀，其主要技術指標如表2所示；選用了大疆GL900A型地面遙控臺，其信號傳輸距離可達8 km，傳輸信號強且穩定；選用顯程為20 ℃60 ℃，精度為0.01 ℃的溫度計，用于測量和記錄溫差，設計的檢測系統如圖3所示。

表1 無人機平臺主要性能參數

表2 紅外熱像儀主要性能參數

圖3 小型水庫壩體早期非穩定滲漏檢測系統組成

3 檢測系統應用方法及應用實例

3.1 檢測系統應用方法

基于上述的檢測系統設計，提出了該系統的應用方法，分為以下4個步驟。

(1) 巡檢準備。設定無人機巡檢路線；測定氣溫和庫水溫度；判定天氣狀況及壩體表面植被覆蓋情況。

(2) 巡檢。利用無人機攜帶紅外熱像儀，根據預設的巡檢航線全面巡檢壩體下游面，巡檢期間通過紅外熱像儀拍攝壩體下游面的熱像圖；若氣溫t1>庫水溫度t2，熱像圖中最低溫度低于閾值t0，或庫水溫度t2>氣溫t1，熱像圖中最高溫度高于t0時，報警并記錄此處為疑似滲漏部位；繼續巡檢，直到完成整個壩體下游面的巡檢；如巡檢完成也沒有警報聲，則判定該壩體沒有滲漏，并結束巡檢。

(3) 復飛。復飛并抵近疑似滲漏部位再次拍攝熱像圖，如果仍滿足報警條件，則確定該部位為滲漏點，并計算熱像圖中低溫區域面積(t1>t2時)或高溫區域面積(t1

(4) 再次復飛。間隔T時間后，重新設定溫度閾值，再次復飛并抵近滲漏點拍攝熱像圖，計算熱像圖中低溫/高溫區域面積，對比步驟(3) 和(4)中低溫/高溫區域面積的變化，判斷是否存在早期非穩定滲漏。值得注意的是，在汛期時，間隔時間T不宜過長，宜將時間控制在2 h內，因為在汛期內及時發現滲漏以及時刻關注滲漏處是否為非穩定滲漏，對于實時評估大壩安全性具有重要意義。

3.2 檢測系統應用實例

采用該檢測系統對某小型水庫土壩壩體進行滲漏檢查，如果滲漏則需判定其是否為早期非穩定滲漏。該土壩壩高為8 m，壩軸線長為30 m,土壩壩體檢測現場如圖4所示。

圖4 小型水庫土壩壩體檢測現場

3.2.1 巡檢過程

巡檢航線設定為由壩體右肩向左肩，無人機飛行路線規劃示意如圖5所示，一次完成整個壩體的巡檢；無人機飛行高度為12 m，熱像儀的視野剛好可以覆蓋整個壩體的下游面；通過氣溫計測定氣溫t1=25 ℃，通過溫度計測定距離壩體上游面與庫水面交線長為0.6 m、水表面下0.5 m處的水體溫度t2=15 ℃；天氣狀況為陰天；陽光照射系數k1取1.0；檢查壩體下游面植被狀態為有植被狀態，植被影響系數k2取0.9，Δt=(t1-t2)/2=5 ℃；報警溫度閾值設定為t0=k1t1-k2Δt=20.5 ℃。

圖5 無人機飛行路線規劃示意

巡檢過程中，溫度報警模塊實時讀取每一幀熱像圖中的tmin，并計算報警條件，發現有警報聲在某位置處發出，則確定該位置為疑似滲漏點，并記錄此時無人機的飛行參數；然后繼續巡檢，完成了整個壩體下游面的巡檢，沒有警報聲再次發出。根據記錄的疑似滲漏點的無人機飛行參數，復飛到疑似滲漏點處，然后懸停拍照。經溫度報警模塊核驗，拍攝的熱像圖，該部位仍然滿足報警條件，確定該處為滲漏點，并記錄此時無人機的飛行參數和拍照參數，且通過低溫/高溫區域面積積分模塊辨識出低溫區域S1，并計算出低溫區域面積A1。復飛結束后4 h，重新測量氣溫t1=26 ℃，重新確定陽光照射狀態仍為陰天，重新計算Δt=5.5 ℃。然后根據復飛時記錄的滲漏點位置的飛行參數和拍照參數，控制無人機再次復飛到滲漏點，懸停拍照，然后通過低溫/高溫區域面積積分模塊辨識出低溫區域S2，并計算出低溫區域面積A2。

3.2.2 檢測結果及分析

紅外熱成像檢測結果如圖6所示，圖中藍色部分為低溫區域，即此次檢測中發現的滲漏區域。滲漏檢測參數如表3所示。

通過比較復飛時的滲漏面積A1和再次復飛時的滲漏面積A2，計算得A1/A2=1.18>1，該處沒有明顯積水，判斷該處為滲漏點，且屬于早期穩定滲漏。下一步需通知有關人員對此滲漏點進行修補。

圖6 某小型水庫壩體紅外熱成像檢測結果

表3 某小型水庫壩體檢測數據

4 結語

設計了一種基于無人機和紅外熱成像技術的小型水庫壩體早期非穩定滲漏檢測系統，闡述了該系統的應用方法。該系統以無人機、紅外熱像儀和地面遙控臺相結合的方式構建硬件系統，并在地面遙控臺中設計了以溫度報警模塊和低溫/高溫區域面積積分模塊為主的軟件系統。

(1) 采用無人機搭載紅外熱像儀，并且設置自動報警模塊，實現了遠距離、大視野、快速、機動地巡檢小型水庫壩體，同人工徒步巡檢相比，效率提高了5倍以上，尤其適用于量大面廣的小型水庫壩體滲漏檢查；以庫水溫度與氣溫的差值作為滲漏判別條件的主要參量，并且考慮了日照和植被的影響，抓住了壩體滲漏的本質特點。

(2) 通過記錄疑似滲漏點的飛行參數，自動復飛，抵近拍照，再次核驗報警條件，進一步提高了滲漏點辨識的可靠性；通過自動辨識低溫/高溫區域，計算低溫/高溫區域面積，明確了滲漏影響范圍，為評估壩體安全狀況提供了重要依據；通過間隔合適的時間復飛，再次拍攝滲漏部位溫度場，計算并比較低溫/高溫區域面積的變化，判定滲漏部位是否為早期非穩定滲漏。該檢測系統和應用方法為高效率地發現小型水庫壩體早期非穩定滲漏提供了手段。