程 彬,閆藝元
(1.南陽理工學(xué)院,河南 南陽 473004;2.南陽市建業(yè)小哈佛雙語學(xué)校,河南 南陽 473001)
以往都是利用人工視覺檢測結(jié)構(gòu)物的裂縫,現(xiàn)在已經(jīng)很難達(dá)到檢測道路和橋梁發(fā)展的要求,主要的因素就是個人的主觀程度太大和速度太慢,以及存在危險性和費用太高.科學(xué)技術(shù)在快速地發(fā)展,無論是計算機(jī)技術(shù)和數(shù)碼攝影技術(shù),還是測圖像技術(shù)結(jié)構(gòu)技術(shù)也在快速地發(fā)展和進(jìn)步[1].有效運用圖像處理技術(shù),對結(jié)構(gòu)物表面裂縫寬度進(jìn)行測量,是一種沒有損壞的檢測方法,該方法只需要利用一臺普通的數(shù)碼相機(jī),將一幅裂縫圖像采集后,就能夠確定將裂縫寬度,不但設(shè)備簡單,對被測的結(jié)果干擾非常小,且很容易.
數(shù)字圖像就是將連續(xù)模擬圖像離散化進(jìn)行處理以后,所獲得的點陣構(gòu)成的圖像.通常若干個數(shù)點才能夠組成一幅數(shù)字圖像,例如,一幅288×520的圖像,就是一個矩形圖形,其中278個數(shù)據(jù)點處在水平方向上,500個數(shù)據(jù)點處在垂直方向上.像素就是這些數(shù)據(jù)點.利用數(shù)字可以表示各個像素的屬性,例如,灰度和顏色等.從本質(zhì)上講,數(shù)字圖像屬于被量化的二維矩陣,因此,可以有效地運用計算機(jī)來修改和運算圖像,并且能夠提取有關(guān)的信息[2].
測量裂縫的寬度利用數(shù)字圖像,需要標(biāo)定圖像像素.在圖像中,實際寬度由一個像素δ代表,也就是標(biāo)定內(nèi)容,其單位為mm/pix.標(biāo)定像素的方法比較多,對于效率和精度的要求應(yīng)該綜合地進(jìn)行考慮,將一張標(biāo)準(zhǔn)長度的黑色紙條貼到被攝取裂縫的旁邊,是該文所使用的方法.處理完采集的圖像以后,對于圖像中黑色紙條長度方向上像素點的數(shù)量進(jìn)行提取,黑紙條標(biāo)準(zhǔn)長度÷像素點的數(shù)量,像素代表的寬度就可以得到.例如,120毫米的黑紙條長度,1200個像素點.一個像素表示的實際寬度就是δ=120/500=0.1mm/pix.
無論是橋梁和道路結(jié)構(gòu),還是房屋等有關(guān)結(jié)構(gòu),表面裂縫寬度相對都比較小,裂縫大小方向在數(shù)碼圖像中的像素相對也比較少,所以,最后檢測的精度,會受采集圖像質(zhì)量的影響[3].為了能夠更好和更準(zhǔn)確地識別裂縫的大小,數(shù)碼相機(jī)的像素必須要高,從而使裂縫能夠?qū)⒏嗟南袼孬@得.運用高像素數(shù)碼相機(jī)拍攝時,為了使裂縫能夠在屏幕中央的位置,需要手持相機(jī)在標(biāo)定紙和裂縫的正前方并且呈豎直的狀態(tài),鏡頭與裂縫平面垂直,也就是正焦來拍攝,減少畸變.所以,數(shù)碼相機(jī)的傾角應(yīng)該不斷地進(jìn)行輕度地調(diào)整,對數(shù)碼相機(jī)中裂縫平面的成像情況隨時進(jìn)行觀察,使相機(jī)光軸與裂縫垂直.有些輔助的裝置在現(xiàn)場條件允許的情況,也可以使用,例如,在固定數(shù)碼相機(jī)方面,可以利用三腳架等,具有調(diào)平功能,從而更好地采集圖像提高質(zhì)量.
采集到所需圖像以后,下一步工作是進(jìn)行預(yù)處理圖像,除掉一些干擾,致使裂縫的信息突出出來,為分析裂縫圖像的數(shù)值奠定良好的基礎(chǔ)[4].處理圖像包括分割閾值和轉(zhuǎn)灰度圖以及中值濾波等幾個方面.
2.2.1 轉(zhuǎn)灰度圖
大量色彩信息包含在裂縫圖像信息中,對計算裂縫圖像非常不利.所以,對于圖像中所含的內(nèi)容比較豐富,針對灰度圖像應(yīng)該利用亮度來表示[5].灰度通常分256個級別,利用0~255的數(shù)字分別進(jìn)行表示.最暗的用0表示,也就是黑色;最亮的用255表示,也就是白色,用剩下的數(shù)字來表示0~255之間的數(shù)字.每一個像素在這種情況下就只剩下一個參數(shù),利用二維矩陣就能夠表示一幅圖像.對于一幅彩色圖像轉(zhuǎn)成灰度的圖像,利用下面的公式:Intensity=0.3R+0.59G+0.11B,圖像灰度值就是Intensity.彩色圖像各個像素的三個參數(shù)值分別為R、G、B.將一幅彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰色圖像的效果,見圖1所示,彩色圖將裂縫圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖以后,圖像只有非常微小的損失,裂縫更加清晰.
圖1 裂縫灰度圖像
圖2 裂縫圖像灰度直方圖
從圖1中便可知道,無論是裂縫灰度,還是背景灰度都有很大的變化.裂縫圖像灰度直方圖,見圖2所示,灰度值0~255就是橫坐標(biāo),縱坐標(biāo)就是所有的像素點.選取一個恰當(dāng)?shù)拈撝?,即灰度值,就是有效地比較各個像素灰度和閾值,像素灰度如果大于閾值,灰度就變成255;像素灰度比閾值小,灰度就全變?yōu)?,將圖像選用二值化進(jìn)行處理以后,圖像只剩下白色和黑色,從背景中,就可以明顯地將裂縫分離出來.選取閾值是將圖像分割成二進(jìn)制圖像重要的一環(huán),識別裂縫圖像邊緣的精度直接受其影響[6].計算閾值的方法主要有最大類間方差法、直方圖法和最小誤差法等.圖像灰度所具有的雙峰特征比較明顯時,就是背景灰度和裂縫灰度主要分布在兩個固定灰度區(qū),可以有效運用迭代方法自動進(jìn)行計算閾值,在灰度直方圖當(dāng)中,選取與閾值T比較相似的一個值,將圖像分成R1和R2兩個部分,對于R1和R2灰度的μ1和μ2平均值再計算出來,新分成的閾值T=(μ1+μ2)/2得到,將以上的步驟重復(fù),一直到?jīng)]有變化為止.閾值自動選取誤差明顯或者圖像雙峰特征不太明顯時,閾值的大小需要用手動進(jìn)行調(diào)節(jié),實現(xiàn)最佳的分割效果.選取T=100閾值,處理二值化裂縫的圖像,圖像進(jìn)行分割以后,圖像的裂縫更加明顯,基本沒有損失到裂縫的邊緣,但是,一定數(shù)量的噪點還存在.
二值化處理圖像以后,大小的噪點背景中還存在,裂縫邊緣還是不清晰,所以,要對圖像的除噪深入處理.有效運用值濾波對裂縫圖像除噪.中值濾波屬于低通濾波器,對于領(lǐng)域中像素能夠按照灰度級進(jìn)行排列,將中間值取出,作為輸出的對象,從而使圖像邊緣得到有效地保護(hù),不但要控制好噪點,而且,邊緣還要清晰,不能模糊.中值濾波需要選擇滑動的一個窗口,含有點需要為奇數(shù),運用窗口中每個點的灰度值將指定點替代,通常為窗口中心點.經(jīng)過中值濾波以后,離散分離噪點如果仍然存在,利用手動擦除[7].
框選平均值法即面積÷長度=寬度.裂縫經(jīng)過二值化處理以后的示意圖,見圖3所示.裂縫區(qū)域灰度值為0的像素點利用黑色圓圈表示.自框選圖像的頂部對圖像逐行進(jìn)行掃描,對于各行像素灰度值0的點數(shù)目進(jìn)行統(tǒng)計,獲得單位裂縫的面積(S),也就是像素的數(shù)量.對各行像素灰度值0的像素點中心點坐標(biāo)進(jìn)行掃描,并將其進(jìn)行相連.用勾股定理,逐行進(jìn)行累加,對于以像素作為單位的裂縫長度(L)就能夠進(jìn)行計算.以像素作為單位的裂縫平均寬度W像=S/L.根據(jù)標(biāo)定,裂縫的平均寬度W實=δoW像就可以獲得.沿著長度的方向,裂縫寬度如對有明顯的變化,就應(yīng)該反復(fù)地框選裂縫的每一個區(qū)域,同時,還要計算出各區(qū)域裂縫的寬度,將最大的裂縫進(jìn)行確定.
圖3 模擬裂縫的示意圖
使用手動點取邊界法,既要裂縫寬,又要裂縫的邊界比較清晰.利用鼠標(biāo)將裂縫邊界上的L1和L2兩點直接點取,直線L1和L2就是裂縫像素的寬度.設(shè) L1(X1,Y1)和 L2(X2,Y2),裂縫像素的寬度W像=就能夠得到,實際裂縫的寬度W實=δoW像.
為了將算法精度進(jìn)行驗證,利用AutoCAD2007畫對裂縫進(jìn)行模擬,裂縫由圖中的曲線代表,見圖4所示,3.7毫米的寬度,120毫米的長度,算法可靠的程度進(jìn)行驗證.有效運用框選平均值法進(jìn)行求解,將裂縫寬度得到,為3.68毫米,誤差為1.5%;手動點取邊界,獲得裂縫寬度,為3.85毫米,誤差為3.2%,可以看出,兩種方法的誤差,都沒有超出范圍.平均值法利用框選進(jìn)行計算,對裂縫邊界不用進(jìn)行識別,無論可操作性,還是可靠性都非常高[8].
圖4 模擬裂縫的圖橡
針對表面的一些裂縫,利用裂縫測儀進(jìn)行測量,與數(shù)字圖像處理的計算所得到的結(jié)果比較,兩種方法測量裂縫寬度的比較,見表1所示,裂縫的寬度>0.4毫米時,二者誤差能夠控制在10%以內(nèi),穩(wěn)定性和精確性都比較高,能夠達(dá)到工程實踐的要求.
表1 兩種方法測量裂縫大小的比較
綜上所述,對于房屋、橋梁和道路等相關(guān)結(jié)構(gòu)表面裂縫的寬度,有效運用圖像處理技術(shù)進(jìn)行測量,是非常必要,對數(shù)字圖像處理技術(shù)設(shè)備的要求并不復(fù)雜,比較簡捷,將有關(guān)軟件運用好,需要的數(shù)據(jù)就能夠得到.數(shù)字圖像處理技術(shù)屬于一種新的技術(shù),可以將無損壞的檢測提供給房屋和橋梁以及道路等結(jié)構(gòu).在實踐中進(jìn)行運用,尤其現(xiàn)場的條件比較惡劣,利用該方法拍攝遠(yuǎn)距離,是一種非常好的選擇.該方法能夠?qū)⑷藛T與結(jié)構(gòu)物的安全性、現(xiàn)場的檢測效率和數(shù)據(jù)精確性等很大程度地提升.
赤峰學(xué)院學(xué)報·自然科學(xué)版2018年10期