近几年，我国公路、铁路、桥梁及隧道等交通基础设施建设飞速发展，据交通运输部统计，截至2015年，公路总里程达到450万公里，国家高速公路网基本建成，高速公路总里程达到10.8万公里，覆盖90%以上城镇人口超20万的城市；二级及以上公路里程达到65万公里，国、省道总体技术状况达到良好水平；农村公路总里程达到390万公里。截至2014年，我国桥梁已有73.5万座，共4万多公里；截至2012年年底，我国（不含香港、澳门和台湾地区）公路隧道有10022处，总长8052.7公里。

交通基础设施的快速发展为人们的社会活动和日常生活提供便利，同时也给交通运输服务保障及安全监管带来了前所未有的挑战。

在公路、桥梁及隧道等交通基础设施的建设中，混凝土发挥着重要作用，而在混凝土结构表面的维护中，裂缝是最常见、最严重的病害之一，因此裂缝是评价混凝土结构表面质量的重要参数之一，同时也是大部分病害的早期表现，对交通基础设施，如公路、桥梁、隧道等的使用寿命及行车安全会产生严重影响。

目前，世界各国都在不断探索和研究混凝土建筑维护问题，以提高建筑水平。早期的检测和维护主要依靠人工检测方式，当时的摄像技术还不成熟，需要维护人员进行现场勘查、测量，并手工记录检测结果。

人工检测方式不仅耗时，而且花费大量的人力、物力和财力，同时存在检测精度低、检测结果受人为影响较大等缺点。而在隧道等半封闭场所人工检测还会影响正常的交通通行，严重时甚至会造成交通事故。随着科学技术的不断发展，各种新技术和新算法都逐渐运用于裂缝检测技术中。

目前主流的裂缝检测技术包括基于数字图像处理的裂缝检测技术、基于计算机断层扫描(computed tomography, CT)技术的裂缝检测技术、基于结构光的裂缝检测技术和基于超声波的裂缝检测技术等。

基于数字图像处理的裂缝检测技术

基于数字图像处理的裂缝检测首先需要通过电荷耦合元件(charge coupled device，CCD)采集裂缝图像，然后通过裂缝检测算法对采集到的图像进行检测分析，最终得到混凝土表面裂缝检测结果。该技术原理简单，性价比高，操作容易，近几年得到了长足发展。该技术的核心是裂缝检测算法，目前比较成熟的算法有基于阈值分割和边缘检测的裂缝检测算法、基于数学形态学的裂缝检测算法和基于渗流模型的裂缝检测算法等。

图像裂缝检测的目的是使用某种裂缝检测技术对输入的混凝土表面图像进行实时处理，最终获取精确的裂缝图像，用于后续的裂缝分析，为进一步获取裂缝相关参数奠定基础。因此，图像裂缝检测算法的研究是混凝土图像裂缝检测系统中至关重要的一步，图像裂缝检测的精确性将直接影响获取的裂缝信息的准确性。

随着计算机信息产业技术的迅猛发展，自动化、智能化已经成为行业间发展、竞相突破的主要研究方向。与此同时,科技也推动着裂缝检测技术发展到了自动化的时代，智能路面图像裂缝检测车应运而生，在公路、桥梁、隧道等交通运输基础设施的自动监控与维护领域有着广泛的应用。对在复杂背景下拍摄的混凝土表面图像，采用图像裂缝检测技术提取裂缝，通过研究分析获得裂缝信息用于后期维护，是当前智能路面图像裂缝检测车开发领域中研究的热点。

在复杂背景下，利用图像裂缝检测技术实现裂缝的自动化检测，具有重大的理论意义和广泛的应用前景。图像裂缝检测的第一步是混凝土表面图像的采集，常用的多功能道路检测车。多功能道路测试车是一套模块化的数据采集平台，由一辆特别改装的汽车底盘和各种数据采集子系统组成。具体包括：道路几何参数测量系统、全球定位系统、激光线扫描车辙测量系统、纵向断面平整度测量系统、计算机定标录像及测量平台、高精度道路几何系数测量系统、路面纹理测量系统、道路全景路况扫描系统、路面病害分类评级软件、净空高度测量系统和路面摄像全自动的裂缝探测机识别系统。

路面图像裂缝检测系统主要分为两个部分，一是检测系统的硬件部分，通过车载摄像头、信号处理器等装置，在一定的车速下获得路面或隧道表面图像；二是裂缝检测系统的软件部分，对采集的图像进行处理，获得裂缝图像。

利用智能检测车进行裂缝检测是未来交通设施维护的主要发展方向，裂缝检测技术在公路路面病害裂缝检测、公路隧道裂缝检测、铁路隧道裂缝及桥梁裂缝检测中都具有重要的使用价值，并且具有广阔的发展前景和巨大的经济价值。

基于图像的自动化裂缝检测技术属于无损检测技术，不仅能够快速、精确地检测裂缝，而且还能克服传统人工裂缝检测费力、耗时、检测不精确等不足，是国内外裂缝检测技术的研究热点。

自动化裂缝检测技术的研究始于20世纪60年代末，到20世纪90年代，国外已开发了一系列裂缝检测系统，比较典型的有日本的Komatsu系统、法国的GERPHO系统、加拿大的ARAN系统和美国的DHDV（digital highway data vehicle）系统等。参照国外相关智能裂缝检测系统的研究，国内也研发了相应的车载裂缝检测系统，主要有武汉大学研发的SINC-RTM车载智能裂缝检测系统、南京理工大学研发的JG-1型系统，同济大学研发的隧道衬砌病害检测系统。

基于计算机断层扫描的裂缝检测技术

CT技术在医疗领域大放异彩之后，很多国内外学者开始研究CT技术在混凝土裂缝检测方面的应用。CT技术的工作原理是将X线从不同角度射向被检测物体，然后利用专用的探测仪器记录衰减后的X线，并将探测到的信号传输到计算机，然后通过计算机分析检测数据，三维重建混凝土表面，并最终通过二维或三维灰度图像来输出检测结果，方便检测人员直观检测。

CT技术具有以下优点：

(1)    检测精度高，通过对混凝土表面图像的三维重建，能够直观地检测混凝土内部结构，并且能够分层检测，精确定位病害位置；

(2)    检测范围广，不但能够检测混凝土表面裂缝，而且能够检测混凝土内部裂缝及其他混凝土病害；

(3)    不需要接触混凝土表面，对混凝土没有损伤。

CT检测的缺点是：设备庞大，需要在混凝土两侧都安放检测仪器，因此无法检测路面或隧道内的混凝土裂缝，使用条件具有较大的局限性。

基于结构光的裂缝检测技术

基于结构光的非接触测量技术是一种常用的裂缝检测技术。该技术的工作原理是将线状的结构光投射到被测物体的表面上，由于物体表面高低不平或者存在裂缝，投射到物体上的光条会在凹陷或凸起处发生一定的变形，并产生阴影，然后利用电子光学传感器采集图像，通过计算机对光条图像进行分析，就能获得物体表面的三维信息，最后对提取到的三维信息进行分析，获得物体表面裂缝所在的位置。

由于结构光裂缝检测技术具有原理简单、检测精度高、受环境光影响较小、能够实时检测等优点，最近几年获得快速发展。结构光检测法的缺点是：需要缓慢地在混凝土表面平行扫描，因此一般都需要车载检测设备。

基于超声波的裂缝检测技术

超声脉冲技术运用在检测混凝土表面裂缝的历史虽然不长，但经过近几年的发展，已经取得了相当大的进步。超声波裂缝检测的基本原理是利用带波形显示功能的超声波检测仪和频率固定的声波转换器，通过测量并分析声波在混凝土中的传播速度、波幅和信号主频等数据，来判断混凝土中是否存在裂缝并判断裂缝的位置。

该技术根据超声波在介质中传播时受分层界面的影响，造成超声波的反射、折射和衰减等现象，通过分析得到这些变化的规律，判断混凝土中是否存在裂缝及裂缝的深度。对于深度较浅的裂缝，可以通过平测法和双面斜测法来进行检测。

通常，当存在裂缝的区域只有一个可测平面时，需要采用平测法，采用平测法时，需要在裂缝区域以不同的测距进行测试，并根据检测结果判断裂缝深度；当裂缝区域包含两个相互平行的可测平面时，需要使用双面斜测法进行检测。通过判断超声波频率和振幅的变化，可以判断待检测区域的裂缝是否连通，并且能够判断裂缝深度。对于深度较大的裂缝，可以通过钻孔来检测裂缝深度。首先需要在裂缝两侧打眼，同时要保证眼孔的轴线平行，然后将超声波换能器插入孔洞中，并以相同深度缓慢向孔底移动，最后通过测试数据来分析裂缝的深度。

超声波检测的缺点是：超声波会受到混凝土中其他物体的干扰，例如混凝土中存在充水现象或者混凝土中的钢筋等都会对检测结果产生影响，同时混凝土本身材质密度不均匀，也会导致超声波检测的检测结果准确率不高。

本文摘编自瞿中著《基于图像处理的裂缝检测技术》第1章，内容有删减。

基于图像处理的裂缝检测技术

瞿 中 著

北京：科学出版社，2016.09

ISBN 978-7-03-049934-9

《基于图像处理的裂缝检测技术》以图像裂缝检测原理与应用为主题，借鉴国内外图像裂缝检测经典算法，对相关图像裂缝检测理论进行探讨，提出各种改进的高效快速全景图像拼接与图像裂缝提取相结合的裂缝检测技术，详细介绍图像序列裂缝配准方法、图像序列裂缝融合、图像序列裂缝全景拼接、图像裂缝检测、图像裂缝细化及连接、图像裂缝分析等知识。

（本期编辑：安静）

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