桥墩裂缝识别系统软件使用手册V10.docx

桥墩裂缝识别系统软件使用手册V10.docx

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桥墩裂缝识别系统软件使用手册V10

基于opencv的水下桥墩裂缝识别系统V1.0

第一章裂缝识别系统

1.1研发背景

改革开放以来，我国公路建设迅猛发展，作为公路重要组成部分的桥梁也得到了相应发展，我国大型桥梁的拥有量日益增多。

桥梁在交通运输中具有极其重要的作用，公路的无限延伸也将桥梁的建设置于跨越更大的河流、更大的峡谷、更大的涵洞、更高的维度、更严酷的自然环境中，这就对桥梁的设计施工、桥梁材料和桥梁养管设备提出了更高的要求。

然而有些桥梁在远未达到设计使用寿命时，就出现耐久性严重退化的现象，给国家经济及人民生命财产安全带来巨大损失，桥梁结构耐久性及大型桥梁的养护管理问题正挑战新时期的桥梁建造者和养护管理者。

而桥梁养管行业的现状却不容乐观。

桥梁养管行业存在着诸多的问题，如桥梁状况信息反馈不及时、定检周期长，桥梁检查存在空白期、缺乏专用工具、难检桥梁多、漏检问题严重、数据管理落后等弊端，这就加大了桥梁使用中的危险系数，给人民生命财产安全带来了极大的威胁。

在桥梁如此重要的今天，桥梁安全事故却频频发生。

桥梁坍塌所带来的交通问题和对人民群众生命财产安全的威胁，使我们对桥梁养管更加重视。

因此，开发一款专用检测工具刻不容缓。

目前国内外桥梁裂缝检测的主要方法有：

人工检测、桥梁监测车检测、无损检测、数字图像处理检测等。

人工检测和桥梁监测车检测两种方法的人员耗费大，效率、精确度低，存在不安全因素。

在无损检测技术中，超声波法和冲击弹性波法主要用于探测混凝土内部裂缝以及裂缝的深度，后者只能检测扩展方向与表面成直角，没有分支的单纯裂缝[1]。

声发射法只能检测正在发生的裂缝，不能检测已发生的旧裂缝。

传感仪器监测利用埋设在混凝土中的卡尔逊式或弦式测缝计等仪器进行裂缝监测，其控制范围仅0.2~1m，属点式检测。

由于裂缝出现具有空间随机性，因此往往漏检。

光纤传感监测具有灵巧、精度高、抗电磁干扰，且可靠耐久、易于光纤传输等优点，可以组成自动化遥测系统，准确地确定裂缝的位置。

但构建光纤传感网络的复杂程度和高额的成本不可忽视。

目前，根据数字图像分析技术开发的应用于桥梁裂缝图像检测的分析软件，在实验室条件下能够以较高的精度提取一定距离范围内拍摄的混凝土裂纹，但在户外条件下，拍摄距离对图像处理的精度有较大影响，精度随距离增加而降低。

在对明显裂纹处理的同时，忽略了图像中的另一些细节，其中长度小于2mm的裂纹被视为噪声会被去除，因此，要将此检测方法应用于实际工程检测，尤其是微小裂缝的检测，还需要做大量深入的研究。

1.2基本实现功能

裂缝识别系统是一个集水下视频采集、云端视频处理、桌面应用效果显示、qt界面进行控制为一体的计算机系统。

裂缝识别系统的主要内容如下：

（1）水下视频采集

我们的水下设备通过摄像头采集桥梁的视频数据。

（2）云端视频处理

我们使用opencv这一开源的计算机图形处理项目来对采集的视频进行桥梁裂缝的识别，并从中筛选出可疑的图片。

然后工作人员再对这些可疑图片进行确认，然后将这些信息反馈给桥梁的负责单位。

（3）桌面应用效果显示

把水下网络摄像头实时产生的视频数据进行显示，工作人员可以随时控制水下设备到指定的位置。

方便实现对不同环境下桥梁的检测。

（4）qt界面控制

设计qt桌面应用来控制水下设备，通过wifi协议实现消息的传递，实时地对水下设备进行控制。

1.3设计依据

表格1裂缝限值

结构类型

裂缝种类

允许最大缝宽（mm）

其他要求

钢筋

混凝土梁

主筋附近竖向裂缝

0.25

腹板斜向裂缝

0.30

组合梁结合面

0.50

不允许贯通结合面

横隔板与梁体端部

0.30

支座垫石

0.50

预应力

混凝土梁

梁体竖向裂缝

不允许

梁体纵向裂缝

0.20

砖、石、

混凝土拱

拱圈横向

0.30

裂缝高度小于截面高度一半

拱圈纵向

0.50

裂缝长度小于跨径地1/8

拱波与拱肋结合处

0.20

墩台

墩台帽

0.30

不允许贯穿墩身截面一半

墩台身

经常受浸蚀性水影响

有筋

无筋

0.20

0.30

常年有水、但无浸蚀性水影响

有筋

无筋

0.25

0.35

干沟或季节性有水河流

0.40

有冻结作用部分

0.20

公路桥涵地基与基础设计规范（JTG_D63-2007）

公路桥涵设计通用规范（JTGD60-2004）

公路桥涵施工技术规范（JTG_T_F50-2011）

公路桥涵养护规范（JTG_H11-2004）

1.4系统架构

基于OpenCV的水下桥墩裂缝识别系统由水上部分、水下部分及地上部分三部分组成。

1）水上部分由微型船体外壳、电源、动力系统、水下探测器收发装置、树莓派、控制电路以及GPS模块组成，其中：

动力系统包括电动机和螺旋桨，用于前进及控制方向；水下探测器收发装置用于水下设备投放和位置控制；由水下设备采集的视频图像信息输入树莓派，经分析处理后输出裂缝图片和裂缝所处位置；控制电路用于控制无人船体和水下探测器收发装置；GPS模块搭载用于获取船体位置。

水下探测器收发装置包括电动机、圆盘、定滑轮以及收发线缆。

可以控制水下探测器的运动。

无人船体由电源提供电能，操作人员通过控制电路远程控制动力系统，进而控制微型船体外壳的位置以及前进方向。

当到达指定位置后，通过控制水下探测器收发装置对水下设备进行投放并控制水下设备的位置。

当水下设备采集到桥墩裂缝的图像、视频信息后，通过水下探测器收发装置传输至微型船体外壳内部搭载的树莓派进行分析处理。

同时，搭载在微型船体外壳内部的GPS模块可以获取船体位置。

通过wi-fi信号将识别到的裂缝图片及船体位置传递给其他地面辅助设备，达到水面人员的迅速定位裂缝位置，精准识别裂缝情况的效果。

2）水下部分由水下探测器、水下探测器收发装置以及配重组成，水下探测系统的主体是水下探测器，可回传视频，与无人船体上的树莓派结合进行图像处理以识别桥梁裂缝。

水下探测器收发装置用于控制水下探测器的位置以及提供电能。

配重用于控制水下探测器的潜入深度。

水下探测器的外表为圆柱形透明外壳，其作用为保证设备的密封性。

圆柱形透明外壳内部中有摄像头和照明设备，摄像头具有水下左右360°，上下15°仰角的拍摄视角，可获取水下实时图像。

水下探测器的动力系统包括电动机和螺旋桨，可以控制探测器的运动。

水下探测器收发装置包括电动机、圆盘、定滑轮以及收发线缆。

圆盘与电动机连接，收发线缆从圆盘引出，经过定滑轮连接水下探测器。

当微型船体外壳到达指定位置时，水下探测器收发装置将水下探测器及配重从水上无人船释放，水下探测器依靠动力系统下潜。

到达指定深度时，水下探测器依靠动力系统绕桥墩自由移动，另外有水下探测器收发装置将水下探测器及配重和水上无人船相连，可以在水上无人船的推进下微调水下探测器的位置。

水下探测系统的摄像头可以自由旋转，具有水下360°，上下15°仰角的水下拍摄视角，并在照明设备的配合下进行图像的拍摄并传递给水上无人船。

水上无人船通过有线方式接收图像，利用树莓派进行图像处理，筛选识别后将有裂缝的图片及裂缝坐标以无线信号的方式传递给其他地上辅助设备。

3）地上部分包括控制台和监视器，工作人员可以通过控制台控制水上部分及水下部分；监视器实时显示识别到的裂缝照片及裂缝位置，工作人员可以通过监视器监测识别结果。

4）图像处理部分采用OpenCV[5]图像处理库。

OpenCV是一个开源跨平台的计算机视觉库，可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，具有使用方便、运行速度快等特点。

探测器传回的图像和视频由树莓派处理，并实时标记坐标，将处理后的图像传回地上部分。

系统架构图如图1所示：

图1系统架构图

第二章软件简介

2.1设计范围

实现软件功能，需要以下4步：

图像采集→图像输入→图像处理→图像输出。

2.1.1图像采集

选择高清数码影像采集设备对待检测的混凝土结构的裂缝区域进行图像捕捉，通过调整设备使拍摄图像的质量最佳。

其图像获取过程为：

被拍摄的混凝土结构表面裂缝通过光学系统在CCD/CMOS图像传感器表面上成像,并对图像进行存储。

裂缝在CCD/CMOS图像传感器表面上成像图、数据采集系统流程图、USB接口电路连接图以及摄像头获取图像流程图如图2、3、4和5所示：

图2裂缝成像图

图3数据采集系统流程图

图4USB接口电路连接图

图5摄像头获取图像流程图

2.1.2图像输入

通过USB接口输入到树莓派使用桥梁裂缝识别系统软件进行处理。

2.1.3图像处理

1）树莓派

就像其他任何一台运行Linux系统的台式计算机或者便携式计算机那样，利用RaspberryPi可以做很多事情。

当然，也难免有一点点不同。

普通的计算机主板都是依靠硬盘来存储数据，但是RaspberryPi来说使用SD卡作为"硬盘"，也可以外接USB硬盘。

我们就是通过USB连接树莓派和图像采集设备。

树莓派内部电路图如图6、7所示：

图6树莓派内部电路图

图7树莓派内部电路图

2）OpenCV

我们选择OpenCV进行图像处理很大程度上因为它的多元化，OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。

它轻量级而且高效--由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。

该库也有大量的Python,JavaandMATLAB/OCTAVE（版本2.5）的接口。

这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。

如今也提供对于C#,C,Ruby的支持。

OpenCV运行窗口如图8所示：

图8OpenCV运行窗口

我们图像处理的算法如下：

1.图像预处理

在利用图像信息识别桥墩裂缝的过程中，图像的采集和传输过程往往会产生一些噪声，如椒盐噪声和高斯噪声等。

这些噪声可能对后续的图像处理产生不利影响，所以要对图像进行去噪。

图像去噪算法如式

（1）所示。

选用3×3的模板，以目标像素（k,j）为中心，那么目标像素的灰度值m（k,j）为：

（1）

式中，M表示取中间值，f（x,y）表示相机采集的图像信息，α（x,y）表示产生的干扰，β（x,y）表示含有噪声的图像信息，g（x,y）表示经过去噪处理后得到的图像信息。

2.Canny边缘检测

由于灰度图和彩色图像的特征一致，且灰度图更容易处理，所以降噪后要对图像灰度化。

灰度化后，为了对图像作进一步处理，就需要对灰度图像进行Canny边缘检测。

Canny边缘检测采用双阈值法，高阈值用来检测图像中重要的、显著的线条、轮廓等，但是可能会丢失图像的细节部分；而低阈值可以保证不丢失细节部分，检测出来的边缘更丰富，但是其中很多边缘并不是我们所关心的。

OpenCV的Canny函数可以综合以上两种算法的优点。

3.用Hough变换实现直线检测

Hough变换就是利用图像空间和Hough参数空间的点－线对偶性，把图像空间中的检测问题转换到参数空间。

通过在参数空间里进行简单的累加统计，然后在Hough参数空间寻找累加器峰值的方法检测直线。

Hough变换应用领域广泛，常用于生物医学、自动化视觉、空间技术、办公自动化等各个领域。

在直线检测中，任意一条直线都可以用参数ρ和θ完全确定，其中ρ为该直线到原点的距离，θ指明了该直线的方位，如图5所示。

其函数方程可表示为[8]：

f（ρ,θ）=ρ-xcos（θ）-ysin（θ）=0

（2）

由方程

（2）可以看出，图像中的每一个点（ρ,θ）对应Hough空间中的一组累加器A（ρi,θi），若某点满足方程

（2），则其对应的所有累加器的值加1。

当图像各点均完成上述变换后，对应峰值的累加器单元中所包含的参数ρ和θ就是对应图像中待检测直线的拟合参数，进而可以检测出直线。

图9直线和ρ、θ的关系

Hough变换的算法如下：

①定义一个累加器数组A（ρi,θi）。

它的每一个元素的下标对应于变换空间各点的位置，其值表示通过该点的直线条数，初始化A（ρi,θi）；

②若数字图像中待测的特征点像素值为一，则对应于每个特征点（xi,yi）；

③对于θ，j=0度到179度，增量为1度；

④ρi=xicos（θj）+yisin（θj）；

⑤A（ρi,θi）=A（ρi,θi）+1；

⑥结束；

该算法输入为二值化后的图像；输出为Hough变换后参数空间的累加器矩阵。

利用OpenCV中Hough变换函数识别Canny边缘检测后的裂缝图。

最基本的Hough变换函数是HoughLines；其原型如图10所示：

图10HoughLines函数原型

该函数有七个参数：

InputArray为输入，其输入为二值化后的图像；OutputArray为输出，输出为一个包含多个Vec2f点的数组，数组中的每个元素均为二元浮点数据对（ρ,θ），其中ρ表示该直线到原点的距离，θ表示该直线的方位。

Hough变换实际上是一个穷举的算法，rho和theta代表步长，rho表示距离的步长，theta代表角度的步长。

threshold表示最低投票个数。

该函数没有指定得到直线的开始点与结束点，把开始点与结束点直接显示在图像中会比较麻烦，而且会有很多角度接近的直线相互重复，所以OpenCV又提供了一个函数HoughLinesP（）。

其原型如下图所示：

图11HoughLinesP（）函数原型

输出是一个VectorofVec4i。

Vector每一个元素代表一条由一个4元浮点数组构成的直线，前两个点代表了在图像中直线的起始点，后两个点代表了在图像中直线的结束点。

该函数也有七个参数，其中，minLineLength指定了检测直线中的最小宽度，如果低于最小宽度则舍弃掉，maxLineGap指定如果通过同一点的直线之间距离小于maxLineGap就会进行合并。

将检测到的线条保存在lines变量内。

编程判断拍摄到每张图片的lines变量，若lines变量不为0，则说明该图片中有直线，则将该图片提取出来。

该软件实际检测到裂缝的代码截图如图12、13、14所示：

图12代码截图

图13代码截图

图14代码截图

2.1.4图像输出

利用树莓派进行图像处理后，筛选识别后将有裂缝的图片及裂缝坐标以无线信号的方式传递给地上部分。

无线网络是采用无线通信技术实现的网络。

无线网络既包括允许用户建立远距离无线连接的全球语音和数据网络，也包括为近距离无线连接进行优化的红外线技术及射频技术，与有线网络的用途十分类似，最大的不同在于传输媒介的不同，利用无线电技术取代网线，可以和有线网络互为备份。

图15为WIFI转232口的模块引脚图：

图15WIFI转232口模块引脚图

2.1.2　裂缝图像的增强

图像在采集、传输、存储等过程中会产生黑白相间的亮暗点噪声，此噪声称为脉冲噪声，脉冲噪声极大降低了图像的质量。

因此需要对图像噪声进行抑制消除处理，称之为图像增强。

设输入图像为f（x,y），操作后的输出图像为g（x,y）=T[f（x,y）]式中,T为对f的某种增强操作，若Ｔ为定义在每个（x,y）上，则为点操作；若Ｔ为定义在（x,y）的某个领域上，则为模板操作。

其主要方法有领域平均法、中值滤波、选择式掩模平滑法。

领域平均法能有效消除噪声，但同时会使图像变得模糊。

选择式掩模平滑法以模板运算为基础。

对于5×5的模板窗口，以中心像素（x,y）为基准点，共有9种屏蔽窗口，分别计算各窗口内的平均值及方差。

对于含有尖锐边沿的区域，方差较平缓区域大，因此采用方差最小的模板窗口的平均值对中心像素进行取值。

中值滤波是采用含有奇数个点的滑动窗口（方形、圆形、十字形等），在图像上进行滑动，用窗口中各点灰度值的中值代替指定点的灰度值。

中值滤波器定义为yk＝med{ｘK－N，ｘK－N＋1，…，ｘK，…，ｘK＋N－１，ｘK＋N}式中med为取中值运算。

中值滤波的窗口形状和尺寸对处理效果影响较大。

通过软件测试结果可知，两种方法均能有效消除噪声，但选择式掩模平滑法比中值滤波能更好地保留图像的边缘细节信息，取得更好的滤波效果。

对于裂缝图像，裂缝边缘细节是裂缝信息的重要组成部分，因此选择式掩模平滑法是适合裂缝图像处理的有效增强方法。

2.2软件运行环境

本软件是使用JAVA、C++语言。

（1）软件环境

WindowsXP/Vista或以上操作系统。

（2）硬件环境

硬件运行环境为安卓智能机和平板电脑设备。

2.3软件功能

裂缝识别系统是一个集水下视频采集、云端视频处理、桌面应用效果显示、qt界面进行控制为一体的计算机系统。

裂缝识别系统的主要内容如下：

2.3.1水下视频采集

我们的水下设备通过摄像头采集桥梁的视频数据。

2.3.2云端视频处理

我们使用opencv这一开源的计算机图形处理项目来对采集的视频进行桥梁裂缝的识别，并从中筛选出可疑的图片。

然后工作人员再对这些可疑图片进行确认，然后将这些信息反馈给桥梁的负责单位。

2.3.3桌面应用效果显示

把水下网络摄像头实时产生的视频数据进行显示，工作人员可以随时控制水下设备到指定的位置。

方便实现对不同环境下桥梁的检测。

2.3.4qt界面控制

设计qt桌面应用来控制水下设备，通过wifi协议实现消息的传递，实时地对水下设备进行控制。

2.4软件特点

先进性、成熟性和实用性

使用先进、成熟、实用和具有良好发展前景的技术，使得各个子系统具有较长的生命周期，不盲目追求高档次，既能满足当前的需求，又能适应未来的发展（包括设备和技术两方面内容）。

可靠性

高效稳定的系统，能够提供全年365天，一天24小时的不停顿运动。

对于安装的服务器、终端设备、网络设备、控制设备与布线系统，必须能适应严格的工作环境，以确保系统稳定。

可操作性

先进性且易于使用的图形人机界面功能，提供信息共享与交流、信息资源查询与检索等有效工具。

高效率性

注重各子系统的信息共享，提高整个系统高效率的传输与运行能力。

实时性

设备和终端必须反应快速，充分配合实时性的需求。

完整性

提供与各种外界系统的通信功能，确保信息的完整性并充分利用在整体系统的运作上。

可查询性

提供易于使用的数据库功能，让使用者能随时查询信息及制作所需的报表。

可拓展性

把各子系统有机结合起来，充分考虑将来需求的成长空间，所提供的系统平台与技术将充分配合未来功能及扩充项目的需求，以避免将来重复的投资。

标准化、结构化、模块化的设计思想贯彻始终，奠定了系统开放性、可拓展性、可维护性、可靠性和经济性的基础。

第三章主要设备介绍

3.1水下设备

水下设备搭载网络摄像头实现对视频流的获取。

其中视频流在水下的传输大概分为以下三个部分。

其中网络摄像头内置WIFI通信模块实现视频的网络传输。

由于无法在水下实现无线信号传输，并且为了保证获取视频流的质量，决定采用有线传输的方式。

摄像头具体使用方法:

检查网络连接是否畅通，运行是否正常：

　　将网线连接到摄像头，打开电源。

按照说明书操作，进入web设置界面，进入“网络设置”：

　　选择“类型”→“静态IP”：

移动光标键到需要填写或修改的位置，

　　将静态IP修改为：

“192.168.1.117”→确认（若出厂时的IP就是192.168.1.117,则此处可不需要修改，注意：

IP地址需根据你的网络IP段来设置）→将网关修改为“192.168.1.1”→确认→将“子网掩码"修改为“255.255.255.0”→确认

　　暂时不要修改其他的设置，“确认”退出。

2、检查摄像头是否可以在局域网访问，浏览是否正常：

　　首先，打开IE浏览界面：

　　选择进入“工具”→“internet选项……”→“安全”→“自定义级别（C）……”→将“activeX控件和插件”下面的7个选项全部选择为“启用”→“确认”退出；

　　现在，在IE的地址栏输入“192.168.1.117”→回车

　　稍等，计算机会提示你下载安装插件，点击“安装”（如果安装有防火墙之类屏蔽软件，请暂时关闭，安装插件完成后再打开）；

　　安装插件结束后，会弹出连接对话框，选择选择默认的用户名和密码，直接点击“OK”即可看到监控的画面；

　　注意：

如果没有提示安装插件或不能访问，证明网络连连接有问题，请检查;

　　如果网络连接后，显示的画面出现横纹，请在点击“OK”前，选择“Option”，勾选“EnableOverlay”，再点击“OK”，就可以正常显示监控画面；

3、进入路由设备的远程监控设置:

　　上面，我们可以用电脑上网、已经在局域网看到了监控画面，证明我们的网络连接正常。

现在就可以进入路由器的远程监控设置了：

　　在IE地址栏输入：

“192.168.1.1”，进入路由器，点击“转发规则”，再点击：

“DMZ主机”，将IP地址填写为“192.168.1.117”，勾选后面的“启用”，并保存；

　　点击“动态DNS”，填入申请好的动态域名、用户名、密码，勾选“启用DDNS”，点击保存后在点击：

“登录”。

3.2路由设备

3.2.1路由设备介绍

本系统所用的路由设备并未直接购买市面上常见的家用路由器，而是自己通过树莓派硬件以及烧写openwrt这一开源路由系统搭建的。

之所以选择自己搭建有以下几个原因：

普通家用路由器无线网络信号覆盖范围有限，由于远程对视频查看和对水下设备操作的人员距离路由设备有很大的距离，所以为了满足实际操作的需求，选择自己搭建。

用于做视频传输的mjpg-stremer软件需要运行在linux操作系统环境下，openwrt这一路由系统完全可以安装运行mjpg-stremer这一软件，所以综合考虑选择自行搭建路由设备。

如图16为树莓派路由设备结构图：

图16树莓派路由设备结构图

3.2.2搭建路由设备

硬件设备:

RaspberryPi一个，注意，B+用户暂时不能完美使用。

USB无线网卡一个，这里使用AR9271芯片迅捷fw150ud，如果只做有线路由使用，可以不用。

USB有线网卡一个，这里使用AX88772B芯片usb网卡。

SD卡一个，28M或256M。

安装步骤:

一、准备SD卡，将磁盘镜像文件openwrt-brcm2708-sdcard-vfat-ext4.img写入SD卡。

Windows环境使用win32diskimager。

Linux系统使用dd命令，ddif=~/foo.imgof=/dev/sdX，X替换成相应设备名，使用fdisk-l查看，foo替换成相应镜像文件名。

OSX环境，执行diskutillist查看SD卡所在位置，然后使用diskuitlunmountDisk/dev/diskX，卸载SD卡，最后执行，ddbs=1mif=~/foo.imgof=/dev/diskX，foo替换成相应镜像文件名，X替换成diskutillist显示的设备号。

写入磁盘镜像文件如图17所示：

图17写入磁盘镜像文件

软件设置

Openwrt会将Pi的自带网卡IP地址设为192.168.1.1，在网络环境中和主路由器是相同地址，所以需要修改一下。

可以先用电脑及网线单独连接Pi，在浏览中输入ip即可看到登录界面，会提醒设置root用户密码，点击提示中的链接就