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红外热成像与三维路面不平度测量算法在混凝土桥面板损伤评估中的应用

期刊:Computer-Aided Civil and Infrastructure EngineeringDOI:10.1111/mice.13406

研究报告:红外热成像与3D路面不平整测量算法在混凝土桥面板损伤评估中的应用

1. 研究团队与发表信息

本研究由Mikiko Yamashita(西日本高速道路工程四国有限公司)、Koichi Kawanishi(同机构)、Kenji Hashizume(同机构)及Pang-Jo Chun(东京大学土木工程系)合作完成,发表于期刊Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering(2025年,卷40,页2772–2792),DOI: 10.1111/mice.13406。研究获日本学术振兴会(JSPS)科研资助(编号21H01417、22H01561、23H00198)。

2. 学术背景与研究目标

科学领域:本研究属于土木工程中的桥梁健康监测与非破坏性检测(NDT)领域,结合红外热成像(Infrared Thermography, IRT)与激光表面轮廓测量技术,旨在解决混凝土桥面板隐蔽性损伤的早期检测难题。

研究背景
- 问题:混凝土桥面板的劣化(如解体、铺装层与面板剥离)通常隐藏在沥青铺装层下方,传统方法(如钻芯取样)需在损伤严重时才能发现,导致维修成本高昂(日本高速公路维修成本达450亿日元/33公里)。
- 现有技术局限:电磁雷达(GPR)需近距离检测(10 cm内),无法覆盖车道接缝区域;单一红外技术仅能检测水平向空洞或水分,难以评估损伤深度进展。

研究目标
开发一种结合IRT(检测水平损伤)与激光轮廓测量(评估深度损伤)的非破坏性方法,实现桥面板早期损伤的高效筛查,减少漏检并优化维修优先级。

3. 研究流程与方法

3.1 红外热成像技术开发

设备选择
- 对比两种红外相机(表1):长波红外(LWIR,Camera A)与短波红外(SWIR,Camera B)。最终选择Camera B(InSb传感器,NETD≤0.025°C,3–5 µm波长),因其更高的热灵敏度与抗干扰能力。
- 车载系统:相机以80 km/h速度拍摄路面(覆盖宽度3500 mm),通过投影变换(公式1)校正图像畸变。

检测条件优化
- 瞬态热传导分析:建立有限元模型(FEM),模拟不同环境(日照、湿度)下损伤区域的表面温度差异。验证显示模型与实际桥面温度历史吻合度达99%(图8)。
- 实验验证:通过混凝土试件(含人工空洞,深度20–60 mm)确认Camera B可检测40 mm深度的100×100 mm空洞(图11)。

3.2 损伤自动检测算法

图像处理
- 高斯滤波:提取温度异常区域(公式4),消除噪声。
- 多尺度滤波:针对不同损伤尺寸(0.2–3.8 m²),采用小滤波器(σx=0.1 m,σy=2 m)和大滤波器(σx=0.2 m,σy=4 m)结合,提升检测精度(F-measure达85%,图16-17)。

3.3 路面不平整测量

光切法(Light-Section Method)
- 激光投影捕捉路面凸起(≥3 mm),与IRT结果融合(图19)。实验显示混凝土解体区域因密度降低导致体积膨胀,表现为路面凸起(图22)。

4. 主要结果

4.1 红外检测验证

  • 桥梁A:检测894个网格点,严重损伤(钢筋暴露、解体)检出率100%,整体准确率85%(表3)。
  • 桥梁C:红外筛查将锤击检测范围从368.03 m²缩小至8.98 m²(2.4%),显著提升效率(图27)。

4.2 损伤进展评估

  • 时间序列分析:桥梁A的凸起区域逐年扩大(图25-26),表明混凝土解体呈加速趋势。
  • 多模态融合:IRT与轮廓测量结合可区分损伤等级(图29):IRT筛查早期损伤(阶段III),轮廓测量识别深度解体(阶段IV)。

5. 结论与价值

科学价值
- 提出首个结合IRT与路面轮廓的多模态桥面板评估框架,解决了单一技术无法兼顾水平与深度损伤的难题。
- 通过FEM模型与实验验证,明确了水分滞留对红外检测的影响机制(图12-15),为检测时机选择提供理论依据。

应用价值
- 经济效益:相比传统方法,无需车道封闭即可完成高速检测(80 km/h),单桥维修成本节省约1135万日元(桥梁A)。
- 安全性:早期预警可避免坑洞形成,延长桥面使用寿命。

6. 研究亮点

  1. 技术创新:开发高灵敏度SWIR车载系统(Camera B)及多尺度滤波算法,实现亚毫米级温度差异检测。
  2. 方法整合:首次将IRT与光切法结合,覆盖损伤全生命周期评估。
  3. 工程适用性:通过参数调整(如温度阈值0.4°C),适配不同管理需求(避免漏检或仅筛查严重区域)。

7. 其他价值

  • 数据积累:为未来基于深度学习(DL)的损伤预测模型提供数据集。
  • 扩展应用:方法可推广至钢筋混凝土桥及机场跑道检测(如识别内部腐蚀裂缝)。

(报告字数:约2000字)

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