1、混凝土结构缺陷的红外热成像检测识别技术 马晔 交通运输部公路科学研究院 摘 要： 根据红外热辐射原理, 研发出对混凝土结构主动激励、红外成像采集、红外图像处理分析等设备和系统, 并进行了桥梁结构内部空洞病害类等缺陷检测的模型试件试验及公路桥梁实桥试验研究;试验研究表明通过接收来自混凝土表面的热辐射值, 可以对其结构内部的缺陷状态作出基本判断。但混凝土结构在无主动激励时, 其周围介质的温度差值较小, 红外图像不会反映出内部缺陷状态;在对混凝土进行人为主动激励的条件下, 结构内部缺陷介质的影响使其产生温度场发生变化, 通过自主研发的数字热红外成像仪, 采集获得了混凝土表面温度场分布的热像图谱, 从
2、而实现混凝土内部缺陷识别判定, 不但完成了主动激励的混凝土结构模型试件的试验工作, 还成功应用于运营桥梁结构体的缺陷检测工作;采集到桥梁结构表面非常清晰的温度场图谱, 实现了对桥梁结构混凝土内部空洞类等缺陷的有效检测和识别。并对内部设有缺陷的模型试件试验及已运营的实桥检测试验对比、分析验证了主动激励红外检测方法的准确性及可靠性, 成功攻克了快速检测混凝土内部缺陷病害识别的难题。关键词： 桥梁工程; 无损检测; 红外成像; 混凝土缺陷; 主动激励; 作者简介：马晔 (1962-) , 男, 云南昆明人, 博士, 研究员. () 收稿日期：2017-07-15基金：交通运输部应用基础研究项目 (2
3、012319223020) Infrared Thermal Imaging Detection and Recognition Technology for Defects in Concrete StructureMA Ye Research Institute of Highway Ministry of Transport; Abstract： Based on the principle of infrared heat radiation, the equipment and system of active excitation, infrared imaging acquisi
4、tion, processing and analysis of concrete structures are developed, the model specimen test for detecting the defects such as cavities in the bridge structure and the test of highway bridge are carried out.The experimental study shows that (1) By receiving the heat radiation from the surface of conc
5、rete, it is possible to make a basic judgment on the defect state inside the structure.However, the temperature difference of the surrounding medium is small, the infrared image does not reflect the internal defect state when there is not active excitation on concrete structure. (2) Under the condit
6、ion of the artificial active excitation on the concrete, the influence of the internal defect medium can change the temperature field.The thermal image of the concrete surface temperature field is collected by the self-developed digital thermal infrared imager, so the identification of the defects i
7、nside the concrete is realized.This research not only completed the experimental work of the concrete structural model specimen under active excitation, but also successfully applied to the defect detection of the bridge structures in service.The well-developed temperature field map of the bridge st
8、ructure surface is collected, and the defects such as hollow, etc.in the concrete are effectively detected and identified.The accuracy and reliability of the active excitation infrared detection method are verified and analyzed by the result of the internal defective model test and the detectionresu
9、lt of the concrete defect in actual bridge in service, and the difficulties in the rapid detection of defects in concrete are successfully overcome.Keyword： bridge engineering; non-destructive testing; infrared imaging; concrete defect; active excitation; Received： 2017-07-150 引言我国的公路桥梁建设大都选择采用混凝土材料
10、, 由于混凝土施工工艺的复杂性以及桥梁运营期使用环境的多变性, 使桥梁结构容易产生内部空洞、裂纹等病害, 从而影响公路桥梁的承载能力及耐久性能, 带病桥梁随着使用时间增加和超载车的频繁出现, 甚至可能发生桥梁倒塌等重大事故。因此, 对桥梁结构内部是否存在缺陷进行相应检测和评估是我们现在工作的重中之重。主动激励的红外热成像技术已在航空领域的检测得以使用, 而在公路桥梁领域, 虽然做了很多课题也取得了不少成果, 但在我们的日常公路桥梁的检测中并没有得以实际应用1-5。红外热成像检测技术, 因其具有无损、快速等优点, 越来越被管理部门关注。从近几年发展来看, 采用对内部有缺陷的进行主动干预, 通过自
11、主研发的图像数据采集, 进行多图像数据分析系统的分析, 对采集到的温度图谱与无缺陷图谱进行比较和分析, 实现桥梁结构内部缺陷检测识别, 为公路桥梁结构内部缺陷实现红外热成像检测技术应用奠定了基础。1 红外热成像的基础理论1.1 斯特藩-玻尔兹曼定律辐射功率的变化规律根据前人的试验结果, 斯特藩在 1879 年提出了黑体辐射的积分定律, 玻尔兹曼在 1884 年又对斯特藩定律作了更加严格的演算及论证。斯特藩-玻尔兹曼定律6:黑体表面积向整个半球空间发射波长总辐射度 Mb (T) 7随温度变化的表达为:式中, 为斯特藩-玻尔兹曼常数 (5.6610WmK) ;T 为黑体的绝对温度; 为黑体的波长。
12、2.2 黑体辐射能波段分布由于红外热像仪是工作在某一特定的波段, 为了确定在某一波段范围内的黑体辐射能8, 可对黑体光谱辐射出射度在此波段进行积分, 可得:式中, c 1为第一辐射常数 (3.74210Wm/m) ;c 2为第二辐射常数 (1.4410mk) 。如在正常温度环境下对黑体辐射能 (813m) 进行积分, 如图 1 所示为黑体波段辐射射度随温度的变化规律图9。式中:c 为真空中的光传播速度 (310m/s) , T 为黑体的绝对温度。在 813m 波段, n=3.989, 由此可知, 当红外热像仪工作在此波段时, 辐射能随温度的变化基本满足 4 次方关系10。图 1 黑体辐射能与温
13、度 Fig.1 Blackbody radiation energy and temperature 下载原图1.3 物体的红外辐射规律灰体模型黑体光谱辐射的强弱与波长和温度相关, 与构成黑体的本身材料无关, 然而混凝土表面则有所不同, 理论、试验均能证明, 混凝土表面发射、吸收辐射值都低于同一条件下黑体的相应辐射量值11-12。如果物体光谱吸收率在投射辐射波长变化时不发生变化, 则这种物体称为灰体。灰体和黑体一样也是一种理想模型, 大多数材料的热辐射主要处于长红外范围内。材料在该范围内的辐射量值随辐射波长变化不大, 因此允许把混凝土材料作为灰体处理。其总辐射功率W 表达式如下:式中, 为灰体
14、发射系数 (一般取 0.8) ; 为斯特藩-玻尔兹曼常数;T 为黑体的绝对温度。由此可以看出桥梁结构内部出现缺陷时, 其混凝土结构表面的温度场就会发生相应变化。因此, 通过接收来自混凝土表面的热辐射13, 就可以对其结构内部的状态作出基本判断。但是, 当桥梁混凝土结构与其周围介质的温差较小或处于同一温度水平时, 上述方法不可能实现。所以, 为了能利用由桥梁混凝土结构表面发出的热辐射来达到诊断结构内部是否存在缺陷病害的目的, 必须进行人为主动激励的方法, 快速改变温度场从而能抵消周围介质的影响。2 红外热成像的试验设计2.1 红外热成像试验的工作原理红外热成像系统可采用多种方式对构件表面进行主动
15、激励 (比如:辐射激励、热风激励、电加热激励、超声激励, 红外激励等) , 混凝土部件表面受到热源以后, 热波向混凝土内部传输, 而混凝土表面则会产生红外辐射14-15。如果混凝土构件内部存在空洞或其他致不连续的缺陷时, 其内部热学性质存在一定差异, 出现热传导不连续, 并可反映在混凝土构件表面温度的差别上, 这样混凝土构件表面的局部区域便产生温度梯度, 红外热能发生变化, 红外热能变化包含了结构缺陷的全部信息。随着混凝土结构整体热能变化, 利用数字红外热成像仪器能扫描混凝土结构的热能分布, 获得热成像图谱就能推断出缺陷病害的信息16-17。2.2 红外热成像的混凝土模型试件试验采集设备:见图
16、 2。图 2 红外热成像仪 Fig.2 Infrared thermal imager 下载原图红外热成像仪器:光谱范围为 7.514m, 温度灵敏度为 0.05, 图像分辨率为640480 像素。模型试件设计:我们制作混凝土模型试件 3 个, 分别编号 1, 2, 3;见图 3图 5, 试件尺寸为高 300 mm, 宽 150 mm, 长 695 mm。混凝土模型 1、2 试件内埋置图6 长方体内空缺陷模块, 混凝土模型 3 未埋置缺陷18。采用自制的自发热降噪材料对构件表面进行主动干预激励, 热能量引起缺陷部位产生热效应和滞后效应, 用红外热像仪捕捉材料表面温度数值, 其缺陷部位散发出热量
17、, 形成试件的有缺陷位置和没有缺陷的温度差值。图 3 混凝土模型 1 试件 Fig.3 First specimen of concrete model 下载原图图 4 混凝土模型 2 试件 Fig.4 Second specimen of concrete model 下载原图图 5 混凝土模型 3 试件 Fig.5 Third specimen of concrete model 下载原图图像采集系统和图像分析系统, 在 win 环境下的 VS2015+Open CV3.1 配置。图像采集系统:设备前端使用抗干扰能力强、高可靠性的 LVDS 信号, 采集 14 位数字图像, 经过 FPGA
18、 解析, 把图像转换为 Cortex A9 工业级 ARMCPU 识别的并行图像信号, 输出到 CPU;在嵌入式 Linux 系统运行, 利用视频驱动程序 V4L2采集 FPGA 传输的数字图像谱, 然后通过网络服务传输到 win 客户终端;用 Demo实时接收及显示图像并保存 RAW 格式原始数据 (14 位) 。图 6 1、2 模型试件内埋设的缺陷模块 Fig.6 Defect modules buried in first and second specimens 下载原图图像分析系统:连续播放采集的 RAW 格式序列图, 给红外图像实时应用伪彩模板, 如:红、白、黑等19。对于测温拍摄
19、的红外序列图像, 可以在播放过程中, 任意测量全屏范围内的温度, 并叠加在图像中。图 7 图像采集系统 Fig.7 Image acquisition system 下载原图我们对混凝土模型试件进行未经激励和采用辐射干扰激励两种方式下进行热图像采集。图 11 为没有激励的采集图像, 可以看出没有任何内部缺陷的热能信息;图12图 14 为激励的采集图像, 可以看出缺陷处产生的热能信息反射清晰, 我们对数字热成像仪器获取的原始热图像谱进行一次傅里叶变换处理位热图序列, 得到的图像清晰地显示了缺陷病害的丰富信息20。图 8 图像分析系统 Fig.8 Image analysis system 下载原
20、图图 9 模型试件测试准备试件表面涂抹 Fig.9 Model specimen test preparationspecimen surface coating 下载原图图 1 0 模型试件测试准备模型试件就位 Fig.10 Model specimen test preparationmodel specimen in place 下载原图3 红外热成像的实桥试验浙江省桐庐某富春江特大桥, 该桥全长 1 272.24 m。上部结构:跨径组合 (30.38+58.8+90+58.8+444.01+654+1731) m。主桥为预应力混凝土连续箱梁桥 (第 2 跨、第 3 跨、第 4 跨) ,
21、 引桥为预应力混凝土 T 梁先简支后连续梁桥。图 1 1 2 试件表面没有激励测试 Fig.11 Testing second specimen without surface excitation 下载原图图 1 2 1 试件表面激励后测试 (有缺陷) Fig.12 Testing first specimen after surface excitation (defective) 下载原图图 1 3 2 试件表面激励后测试 (有缺陷) Fig.13 Testing second specimen after surface excitation (defective) 下载原图图 1 4
22、 3 试件表面激励后测试 (无缺陷) Fig.14 Testing third specimen after surface excitation (indefective) 下载原图图 1 5 富春江特大桥 Fig.15 Fuchun River Grand Bridge 下载原图对右幅第 3 跨跨中底板两根纵向预应力管道灌浆饱满度进行检测、识别。我们对该桥箱梁底板预应力管道位置分别进行无激励和有激励的检测, 从图17图 18 对比可以看出效果明显不同, 可以显示预应力管道压浆密实度存在压浆不饱满情况。该技术特点就是实用性强, 这样一座桥的内部缺陷病害检测仅仅需要不到一天就可以完成。未发现在
23、国内外有同类可直接用于桥梁内部缺陷病害检测的系统。通过这次实桥试验也进一步验证了用激励源下红外成像技术检测缺陷的可行性。但同时也可以看出图像反映的情况离我们真正解决识别缺陷病害的定量分析还有很大距离。图 1 6 右幅中跨预应力管道布置图 (单位:cm) Fig.16 Layout of prestressed duct in right middle span (unit:cm) 下载原图图 1 7 G4 预应力管道测试 Fig.17 Testing G4 prestressed duct 下载原图图 1 8 G5 预应力管道测试 Fig.18 Testing G5 prestressed d
24、uct 下载原图4 结论采用数字红外热成像技术对桥梁结构内部空洞病害类等缺陷进行检测的研究是可行的。本研究通过研发红外设备及采集系统、主动干预激励方法、图像分析处理系统等, 使其形成有无缺陷混凝土表面温度数值差;通过自主红外热成像采集系统获得模型试件和桥梁混凝土表面的温度场分布热像图谱, 利用自主红外热成像图像分析系统进行分析, 成功攻克了混凝土内部缺陷病害识别的难题。但现在仍处在只能定性识别病害阶段, 后续我们需要通过图像的分割、降噪、锐化等处理才能完成缺陷病害的定量化分析, 进一步对缺陷病害种类、性状及尺寸等特性进行研究。参考文献1海啸.基于红外技术的高射炮发射过程炮管温度测量D.长沙:湖
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