无人机巡检系统在铁路混凝土桥梁检测中的应用

无人机巡检系统在铁路混凝土桥梁检测中的应用

李金国

广信检测认证集团有限公司 250000

摘要：铁路混凝土桥梁维修中裂缝检测是混凝土施工的重要检测诊断方法。一般来说，混凝土表面粗糙度可用于评估混凝土结构的承载力、防水性和寿命。铁路桥梁的静态载荷弯曲试验是手动检测梁底部的裂缝。手工目视检查取决于操作人员的经验和技能水平，既费时又不安全，难以客观评价检查效果。无人机检查系统在铁路混凝土桥梁检查中非常有效。

关键词：无人机巡检系统；铁路混凝土；桥梁检测；应用策略

引言

21世纪以来，随着我国铁路技术快速发展，铁路运营里程不断增加。我国地域辽阔、地形复杂，铁路桥梁数量也随之不断增加。为保障列车运行和出行人员的安全，铁路桥梁安全隐患排查成为铁路工作者的工作重点。传统桥梁检测手段存在效率低、作业危险性高、盲区多等问题。近年来，无人机技术日益成熟，在工程中越来越多地得到应用，使得无人机巡检代替传统检测手段进行铁路桥梁病害检测成为可能。

1无人机技术简介

根据无人机飞行平台的配置，可分为固定翼无人机、旋转翼无人机、无人直升机和复合翼无人机。当前，刚性翼无人机和旋转翼无人机在铁路中广泛应用。无人驾驶航空器(无人机)可以携带高分辨率数码相机、光相机、激光扫描仪、红外扫描仪、磁强计、合成孔径雷达设备和其他传感器设备来采集地面信息。根据各种检测设备和处理软件，对无人驾驶铁路飞机的检查主要分为倾斜摄影测量和激光雷达测量。倾斜摄影测量是一种安装在无人机上的多相机装置，同时可以从垂直和倾斜方向拍摄地面物体的图像。它不仅能真实地反映地面对象的情况，还能通过先进的定位、融合、建模等技术生成真实的三维模型。目前常用的倾斜摄影图像处理软件有Pix4 Dmapper、Context Capture Center、Street Factory、Photo Mesh等。激光测量使用三维激光扫描系统收集测量对象的点云数据并对点云数据进行分类。与倾斜摄影测量相比，其最大的技术优势是激光雷达能够主动发射激光束，在一定程度上穿透地表植被，过滤植被的影响，获得地面的真实地形特征。目前常用的激光雷达数据处理软件包括MicroStationV8i、SSGINS、SSLipre、SSLIDARDC、SouthLidar等。铁路无人机巡检流程主要包括巡检准备、数据采集和数据处理三个阶段。在巡逻检测的准备阶段，将对图像检查点的位置进行预设，并根据巡逻检测对象和检查要求对巡逻人员进行规划。数据采集阶段采用飞行控制软件实现无人机飞行模式的控制和任务管理，利用机载探测装置获取地面特征信息。在数据处理阶段，软件用于处理采集的图像、LIDAR点云数据等，创建数字正交照片地图(DOM)、数字高程模型(DEM)等，并对结果进行了分析。当前，分析无人机检测结果主要有两种方法:(1)生成图像，利用人工检测或智能检测技术分析采集图像，检查环境信息，识别结构状态，判断疾病是否发生。(2)建立三维模型，直观地显示检验对象的总体情况，查询距离和斜率，评估地质灾害的程度，通过比较不同时期的模型分析检验对象和环境的变化。

2桥梁检测内容

2.1桥梁外观

桥梁检测技术是一种比较简单、直观、实用的常规检测方法。采用这种方法检查桥梁时，主要是通过观察、触摸等方式进行。仔细而深入地观察桥梁的缺陷区域。该检测方法可以简便快捷地确定桥梁表面的不合格品，如裂缝、桥面铺装、断裂等相关不合格品。该检测技术虽然具有操作简便、实用性强的特点，但只能检测到外观质量的一些条件，不能检测桥梁施工的内在缺陷。

2.2整体损伤检测

综合损伤检测技术的特点是探测范围广，实用性强。它可以有效地填补外观检测和局部损伤检测技术在实际运行中的不足，对桥梁设计相关性能进行圆形检测。当前，载荷试验是该技术最常用的应用，主要分为静态载荷试验和动态载荷试验。通过这两种方法的综合应用，可以对桥梁自身的速度、位移、应变和应力等相关信息进行描绘，然后用数学和机械方法进行科学研究，获得桥梁施工的整体或局部质量状态。

3对混凝土桥梁工程开展检测工作的重要作用

3.1桥梁通行的安全性方面

公路建设质量对道路运输业的健康发展具有决定性影响。当前我国公路桥梁建设发展迅速，但混凝土桥梁质量达不到相关标准的现象经常发生，肯定会给公路桥梁的安全稳定带来不同程度的隐患。对混凝土桥梁施工进行检查，可以通过科学和专业的方法提高桥梁施工的规范化和标准化。

3.2混凝土桥梁的经济效益方面

混凝土桥梁施工的使用存在不同程度的问题，如果不能及时有效地发现和处理，将直接降低桥梁的安全寿命，从而导致桥梁施工的经济效益明显下降。因此，采用专业的混凝土桥梁检测技术对桥梁进行定期检查和维护，可以避免小问题的扩大，甚至造成严重的安全事故和经济损失。

4无人机巡检系统

应用

4.1机载计算机控制软件

机载计算机控制软件主要用于依据设定的图像采集策略，自动控制数据的采集，减少操作人员的工作量。无人机巡检距离（与待检桥梁的水平距离）和镜头焦距是直接影响成像清晰度的关键参数。巡检距离不变，焦距越大，像素精度越高，成像越清晰；同样，焦距不变，巡检距离越近，像素精度越高，成像也越清晰，但单张图像分辨率固定时像素精度越高意味着视野越小，采集效率越低，故须选择合适的巡检距离和镜头焦距。铁路桥梁表观裂缝宽度通常在0.2~1.0mm，因此必须保证图像具备足够高的像素精度，才能使裂缝等细小病害清晰成像。采用打印有不同宽度横线的A4纸靶标模拟铁路桥梁裂缝。通过改变无人机巡检距离、镜头焦距等参数获取试验状态下的不同图像。以不同巡检距离、镜头焦距拍摄悬挂于垂直墙面上的裂缝靶标。巡检距离过近存在无人机碰撞隐患，过远则会导致图像不清晰；焦距过大会影响采集效率，过小会导致图像精度不足。经过多次试验，无人机巡检距离为5m，镜头焦距为150mm时图像清晰度和采集效率比较好。利用此参数采集到的铁路桥梁裂缝见图1（b）。经现场测量L1裂缝宽0.2mm。该裂缝在图中清晰可见，证明无人机巡检距离为5m，镜头焦距为150mm时采集到的图像像素精度优于0.2mm，将此参数组合设置为机载计算机控制软件的默认参数。

4.2数据存储单元

数据存储单元主要用于存放无人机历次检测原始图像数据及其处理结果，需满足容量大、安全性高的要求。选用工业级磁盘阵列充当数据存储单元，容量不低于40TB，可存放不少于500km铁路桥梁无人机数据。数据存放过程中按照线路名称-检测时间分级存放，方便进行历史检测数据的对比，重点关注新增病害和旧病害的持续发展。

结束语

综上所述，针对传统铁路桥梁检测手段的局限性，结合国内外无人机在桥梁检测方面的应用现状，设计了无人机巡检系统，用于检测铁路桥梁表面病害。该系统通过选用合适的参数组合，合理安排无人机图像采集路径，可检测并自动识别出宽度0.2mm裂缝等细小病害，对铁路桥梁养护维修具有实用价值。

参考文献

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