基于三维激光数据的水泥路面裂缝宽度检测可靠性研究_李钦勇.pdf

总第195期Abstract:In order to study the reliability of 3D laser point transverse spacing on the detection results of cement pavement crackwidth,the paper used an indoor 3D laser inspection system to obtain elevation data of cement concrete crack specimens with 4 groupsof laser point transverse spacing of 0.5 mm1.5 mm and establish a 3D model to identify the crack width and divide it into 3 classifica-tion levels.The reliability of the detection results and its error variation law of the detection results of crack widths with different sever-ity levels by the laser transverse point spacing were analyzed.The results showed that the relative error of crack width detection in-creased significantly with the increase of laser point spacing.However,the coefficient of variation of repeated detection results at aspacing of 0.5 mm spacing decreased from 2.62%to 0.22%when the crack width increased continuously.The absolute error of crackwidth detection might overestimate the severity level of the disease and affect the accuracy of pavement deterioration evaluation.Key words：road engineering,3D laser technology,crack detection,laser data density,error analysis文章编号：1005-0574-（2023）03-0015-05DOI:10.19332/ki.1005-0574.2023.03.004基于三维激光数据的水泥路面裂缝宽度检测可靠性研究李钦勇1，刘建坤1，卓岚2，张占军3（1.锡林郭勒盟交通运输事业发展中心，内蒙古锡林浩特026000；2.锡林郭勒盟交通建设工程质量监测中心；3.克什克腾旗公路管护和运输保障中心，内蒙古赤峰025350）摘要：为研究三维激光点横向间距对水泥路面裂缝宽度检测结果的可靠性，文章采用室内三维激光检测系统，获取4组激光点横向间距为0.5 mm1.5 mm的水泥混凝土裂缝试件高程数据，并建立三维模型，识别裂缝宽度并划分为3种分级水平，分析了激光横向点间距对不同严重等级裂缝宽度检测结果的可靠性及其误差变化规律。结果表明：随着激光点间距增加，裂缝宽度检测相对误差明显增大；而当裂缝宽度不断增大时，0.5 mm间距下重复检测结果的变异系数由2.62%降低至0.22%；裂缝宽度检测的绝对误差可能会高估病害严重程度等级，影响路面破损状况评价准确性。关键词：道路工程；三维激光技术；裂缝检测；激光数据密度；误差分析中图分类号：TP391文献标识码：A作者简介：李钦勇（1985-），男，山西巨野人，在职硕士研究生，工程师，研究方向：土木工程道路与桥梁。1引言水泥路面具有强度高、抗滑性好等特点，是我国目前主要的路面结构形式之一1，2。随着我国道路网的逐步完善及汽车保有量的迅速增长，交通行业正处于由建设为主转变为建养并举的过程3-5。及时准确、客观可靠的路面病害检测可以提高路面平整度、保障行车安全、节约养护成本。而对于公路检测和养护工作，裂缝是最常见、最严重、检测难度最高的病害之一5-7。常见的路面裂缝可以简单分为横向、纵向、网状和块状等裂缝类型8。路面裂缝检测经历了从传统的人工检测到二维数字图像检测技术，但由于人工检测效率低、误差大，且存在安全隐患，难以满足大规模的路网快速检测的需求9，10；前人研究并提出的基于二维图像的道路图像系统（LRIS），经验证发现虽然图像检测裂缝宽度可以提供较高的准确性11-13，但是该方法需要相机镜头、焦距或相机到目标表面的确切距离等一些非现成信息14，同时由于水渍、油渍、阴影和自然光等干扰因素导致检测结果准确性有待验证5，15-17。随着激光技术的发展，三维激光技术因其能够在高速行驶状态下获取整条车道的高精度、高密度激光点云数据，已逐步被应用于路面车辙、裂缝、坑槽和构造深度的检测7，15，18-20。Pingbo Tang等21围绕混凝土表面缺陷评估问题，提出了三种从点云中提取表面缺陷信息的算法，并对影响表面缺陷检测的因素进行了研究。Giordano Teza等22将混凝土构件表面点云数据划内蒙古公路与运输HighwaysTransportation in Inner Mongolia15内蒙古公路与运输HighwaysTransportation in Inner Mongolia2023 年第 3 期分为各个子区域，通过各个子区域间表面曲率的差异损伤信息的识别，发现当裂缝宽度明显小于子区域的尺寸时算法失效。Yi-Chang James Tsai等23借助三维激光检测系统获取了1 mm5 mm宽的沥青路面裂缝的三维点云数据，采用基于动态优化的裂缝分割方法与Hausdorff评分方法与地面实况进行比较，定量评估了裂缝分割性能，发现在实验室环境下可以有效检测宽度大于等于2 mm的裂缝。Debra F.Laefer等24将提前预制好的宽度在1 mm7 mm的试样在不同的正交距离和角度下进行扫描以获取其三维数据，与真实的裂缝宽度进行对比，发现当正交距离为5.0 m7.5 m时，其误差大多小于1.37 mm。Yongtao Yu25利用干燥路面裂缝内部的点云反射强度由于距离、角度原因低于周边路面反射强度的特点，提出了一种从三维点云中提取裂缝形状的算法。但是该算法提取结果只能反映裂缝形状，无法反映裂缝宽度、长度等关键几何信息。M.Cabaleiro等26提出对三维激光扫描技术获取的矩形木材梁、柱表面的点云进行裂缝识别、几何信息提取的算法，实验表明，算法可识别出宽度3 mm的矩形木材梁、柱表面裂缝。孙大林27在Delaunay三角网的基础上，采用LMS算法拟合道路点云横断面线，通过拟合曲线的波谷定位裂缝的位置。但由于LMS算法受路面噪声干扰明显，其裂缝范围的估算结果并不准确。曹霆28提出了一种分段测量的方法以实现对裂缝宽度参数的计算，采用点间距为1 mm的三维激光仪器对25 mm45 mm的典型裂缝进行宽度特征值检测，并与人工测量的真值进行对比，结果发现，该方法的误差在6%8%。丁世海等29对比验证了三维激光检测车所获取的沥青路面和水泥路面的裂缝检测准确性，发现该系统对于沥青路面裂缝识别（相对误差在10%以内）准确性高于水泥路面（相对误差达到了22.94%）。肖文韬30使用激光间距为0.5 mm的Leica P40激光扫描仪对隧道水泥侧壁裂缝进行宽度信息的提取，并与人工测量的真值进行对比，结果表明，提取的最小裂缝宽度0.6 mm的激光检测值为0.64 mm，裂缝宽度检测的平均误差为5.86%。刘西岭等31利用三维激光扫描仪及自带的尼康D600相机采集了宽度在15 mm21 mm左右的沥青路面裂缝的原始点云和影像数据，结果显示宽度特征值与实测结果相比，计算值普遍比实测宽度值大，最大误差为1.83mm，不超过测量值的12%。上述研究表明，目前国内外基于三维激光点云的路面裂缝检测准确性及其宽度特征值的检测误差还难以定量的分析对比，同时市场上各类激光检测仪器的实际检测精度难以得到准确证实，尤其是对于路面裂缝这类检测难度高、检测误差大的病害。本文基于三维激光检测技术，采用室内三维激光检测系统获取了激光数据密度分别为0.50 mm、0.75 mm、1.00 mm、1.50 mm范围内的不同裂缝宽度的水泥混凝土板的三维数据点云，重构出各水泥板的三维模型及各代表断面的高程轮廓，基于二阶微分方法通过峰值分析确定出每个断面的裂缝宽度，并通过与裂缝测宽仪测量得到的裂缝宽度真值进行对比验证，分析得到激光数据密度与裂缝宽度之间相对误差关系。同时，利用高密度的激光数据点云验证多次测量得到的裂缝识别宽度的可靠性，以期为三维激光技术应用于路面裂缝宽度检测时的激光数据密度的确定提供参考，并且对于目前道路病害无接触检测具有一定的工程指导意义。2三维激光检测技术2.1检测原理本文采用基于三角测量法的3D激光传感器对路面进行扫描检测，通常将激光发射器和CCD照相机按照一定角度和距离进行组装，并布设于距被测物一定距离的上方，垂直向物体表面发射红外激光，经过准直透镜形成扇形散射激光面，照射于检测面的激光被CCD相机所捕捉，当检测物体由于表面起伏不平时，激光线上各像素在CCD相机中的位置也会随之改变，计算原理及具体参数如图1所示，以垂直照射凹槽为例，根据三角几何法则其深度h可由公式（1）计算。其中，为激光束法线与CCD相机轴线虚拟交点至透镜的距离；为该轴线与透镜交点至相机感光面于路面裂缝宽度检测时的激光数据密度的确定提供参考，并且对于目前道路病害无接触检测具有一定的工程指导意义。2 三维激光检测技术三维激光检测技术2.1 检测原理检测原理本文采用基于三角测量法的 3D 激光传感器对路面进行扫描检测，通常将激光发射器和CCD照相机按照一定角度和距离进行组装，并布设于距被测物一定距离的上方，垂直向物体表面发射红外激光，经过准直透镜形成扇形散射激光面，照射于检测面的激光被 CCD 相机所捕捉，当检测物体由于表面起伏不平时，激光线上各像素在 CCD 相机中的位置也会随之改变，计算原理及具体参数如图 1 所示，以垂直照射凹槽为例，根据三角几何法则其深度 h 可由公式(1)计算。图图 1 激光三角法测量原理图激光三角法测量原理图sincosahhbh=-（1）其中，a 为激光束法线与 CCD 相机轴线虚拟交点至透镜的距离；b 为该轴线与透镜交点至相机感光面的距离；为激光束法线与轴线之间的夹角；为光斑成像后对应的位移；h 即所测凹槽的表面深度。2.2 室内检测设备室内检测设备本文采用室内三维激光检测设备，如图 2所示，用于模拟多种检测条件下路表面形貌的检测，其垂直检测精度可达 0.1 mm。安装在导轨上的 Gocator 一体式三维激光扫描设备由其上方的传动装置驱使，能够在横、纵向间距0.5 mm50.0 mm 的范围内发射1060个测点的激光横断面，实现待测物体表面高程的测量。通过改变激光设备的架设高度和脉冲触发频率，可以达到调节三维激光数据密度，即改变激光数据的横向间距和纵向间距的目的。图图 2 室内激光检测系统室内激光检测系统2.3 激光检测数据激光检测数据当设备移动速度为 200 mm/s、曝光值为700 s 时，正交裂缝移动三维激光设备，所获取的水泥混凝土试件的部分表面构造深度原始数据见表 1。从表中可以看出，激光左右端点坐标分别为-251.075 mm 和 269.775 mm，即有效检测宽度约为 520 mm，激光点与试件点间距约为 0.5 mm。表 1 第 1 列为激光线沿检测前进方向的纵向间距，纵坐