[0001] 本申请属于工程质量检测领域，具体涉及一种桥梁梁底病害检测系统。

[0002] 目前，现有桥梁大多为混凝土桥梁，随着使用年限的增加，以及受到施工质量初始缺陷、汽车超载、混凝土收缩徐变等诸多因素的影响，混凝土桥梁会自然老化并产生结构损伤。根据相关统计结果，混凝土桥梁的健康问题90％集中在桥梁的底部，包括混凝土开裂、剥落、钢筋露出、锈蚀等病害，这些病害会影响桥梁的工作性能，甚至引发事故，有必要定期检查，提前防治，因此混凝土桥梁的梁底检测是桥梁健康检测的一个重要部分。

[0003] 传统的桥梁梁底检测作业方式是桥梁管养维护人员搭乘桥梁检测车对梁底病害进行目视检测，发现病害问题后进行拍照，做相应记录，后期再整理材料、撰写检测报告。人工目测这种工作方式检测效率非常低，检测人员需要在狭小的空间内保持仰头姿势检查缺陷，工作舒适度极差，并且检测准确度极大地依赖于检测人员的个人经验，不同工作人员的检测结果离散度大，检测结果的可参考性差。

[0004] 随着机器视觉和机器人技术的发展，目前发展出了基于图像识别技术的智能桥梁梁底病害检测设备，该设备主要通过机械臂、无人机携带的摄像头对桥梁梁底进行图像采集，通过对图片进行数据分析处理得到桥梁底部的病害情况。目前基于机器视觉的梁底病害检测方法主要针对的是混凝土裂纹病害，通过边缘检测、阈值分割、区域生长等算法识别混凝土裂纹的位置。然而，这种检测方法的局限性较大，只能检测单一类型的病害，缺乏多病害同时检测的能力；并且梁底环境光线弱，混凝土表面洁净度差，传统图像检测算法在进行检测时极易发生漏检、误检的情况。另外，检测设备硬件的算力有限，硬件重量、体积和病害检测效率、精度难以兼顾。

[0005] 申请内容

[0006] 为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供了一种桥梁梁底病害检测系统。

[0007] 根据本申请实施例，本申请提供了一种桥梁梁底病害检测系统，其病害检测装置、移动装置和智能终端，所述病害检测装置设置在所述移动装置上，所述病害检测装置和移动装置均与所述智能终端进行通信连接；

[0008] 所述智能终端用于向所述病害检测装置和移动装置发送控制指令，所述移动装置用于带动所述病害检测装置在桥梁梁底按照预设路线进行移动，所述病害检测装置用于获取桥梁梁底的图片信息，并对获取的图片信息进行处理，所述病害检测装置将处理得到的病害检测结果的掩膜数据发送给所述智能终端；所述智能终端还用于对病害检测结果的掩膜数据进行处理后生成桥梁梁底病害分布云图。

[0009] 上述桥梁梁底病害检测系统中，所述病害检测装置包括壳体、电源、数据处理模块、GPS定位模块、无线通信模块和摄像头，所述电源、数据处理模块、GPS定位模块和无线通信模块均设置在所述壳体中，所述摄像头设置在所述壳体的顶部；所述电源、GPS定位模块和无线通信模块均与所述数据处理模块连接；

[0010] 所述摄像头用于对桥梁梁底进行拍摄并将拍摄的图片发送给所述数据处理模块，所述GPS定位模块用于获取所述摄像头所拍摄图片的位置信息并发送给所述数据处理模块；

[0011] 所述数据处理模块中配置有病害识别算法，所述病害识别算法用于对所述摄像头拍摄的图片和所述摄像头所拍摄图片的位置信息进行处理，得到病害检测结果的掩膜数据；所述数据处理模块通过所述无线通信模块将病害检测结果的掩膜数据发送至所述智能终端；所述智能终端对病害检测结果的掩膜数据进行处理，生成梁底病害分布云图。

[0012] 进一步地，所述数据处理模块的处理过程为：

[0013] 对摄像头拍摄的图片进行预处理；

[0014] 将第1张图片的角点设置为坐标原点，分别提取第i张图片和第i+1张图片的特征描述子；将第i+1张图片的特征描述子与第i张图片的特征描述子进行匹配，生成第i+1张图片的转换矩阵；利用第i+1张图片的转换矩阵对第i+1张图片进行视角矫正处理；将视角矫正处理结果与第i张图片进行拼接；其中，X表示摄像头拍摄的图片的数量；重复该处理过程，直到摄像头拍摄的桥梁梁底的X张图片完成拼接，得到一张完整的梁底拼接图片；

[0015] 利用病害检测算法对梁底拼接图片进行处理，生成图片掩膜数据。

[0016] 更进一步地，所述病害检测算法包括目标检测神经网络、语义分割神经网络、阈值分割算法和区域生长算法，所述病害检测算法用于检测混凝土裂纹、梁底漏筋、混凝土剥落和蜂窝麻面。

[0017] 进一步地，所述壳体上还设置有充电接口和IO接口，所述充电接口与电源连接，所述数据处理模块通过所述IO接口与计算机连接，以写入所需的所述病害检测算法。

[0018] 进一步地，所述壳体底部设置有卡接件，所述病害检测装置通过所述卡接件与所述移动装置连接。

[0019] 进一步地，在所述壳体的顶部，围绕所述摄像头设置有一圈闪光灯，所述闪光灯用于为所述摄像头补光。

[0020] 上述桥梁梁底病害检测系统中，所述智能终端中配置有病害检测应用软件，所述病害检测应用软件提供可视化交互界面；所述可视化交互界面上设置有功能区、显示区和操作区，所述功能区包括软件设置选项、相册选项、拼接选项和病害检测选项；所述显示区包括梁底病害分布云图显示区和病害位置信息显示区；所述操作区包括闪光灯开关选项、拍摄选项、第一病害检测结果选项、第二病害检测结果选项、第三病害检测结果选项和综合检测结果选项。

[0021] 上述桥梁梁底病害检测系统中，所述智能终端对病害检测结果的掩膜数据进行处理后生成桥梁梁底病害分布云图的过程为：

[0022] 对接收到的病害检测结果的掩膜数据进行分类，得到裂纹检测结果掩膜、剥落与麻面检测结果掩膜以及漏筋检测结果掩膜；将三种检测结果掩膜然后分别乘以病害严重性系数；将乘以病害严重性系数后得到的结果合并后形成桥梁梁底病害分布云图。

[0023] 进一步地，所述梁底病害分布云图的颜色深浅表示病害的严重程度，所述病害位置信息显示区用于显示所述梁底病害分布云图显示区中各位置的GPS坐标。

[0024] 根据本申请的上述具体实施方式可知，至少具有以下有益效果：本申请提供的桥梁梁底病害检测系统与传统的人工检测方法相比省时省力，不依赖于检修人员的个人经验；能够解决设备检测性能和设备体积无法兼得的矛盾，通过病害检测装置和智能终端进行无线数据联通，能够充分发挥病害检测装置计算性能强，稳定性好的优点以及智能终端便携性好、屏幕显示效果好，操作方便的优点。智能终端采用病害分布云图模式显示，能够让管养人员直观地判断桥梁梁底的病害分布情况及严重程度。

[0025] 应了解的是，上述一般描述及以下具体实施方式仅为示例性及阐释性的，其并不能限制本申请所欲主张的范围。

[0037] 这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

[0038] 如图1所示，本申请实施例提供的桥梁梁底病害检测系统包括病害检测装置1、移动装置2和智能终端3，其中，病害检测装置1设置在移动装置2上，病害检测装置1和移动装置2均与智能终端3进行通信连接。智能终端3用于向病害检测装置1和移动装置2发送控制指令，移动装置2用于带动病害检测装置1在桥梁梁底按照预设路线进行移动，病害检测装置1用于获取桥梁梁底的图片信息，并对获取的图片信息进行处理后得到病害检测结果的掩膜数据，病害检测装置1将病害检测结果的掩膜数据发送给智能终端3。智能终端3还用于对病害检测结果的掩膜数据进行处理后生成桥梁梁底病害分布云图，以便于管养人员根据桥梁梁底病害分布云图确定各类型病害在桥梁梁底的发生位置。

[0039] 具体地，如图2所示，移动装置2可以为桥梁检测车摇臂21或无人机22，病害检测装置1可以装载在桥梁检测车摇臂21或无人机22上。

[0040] 智能终端3可以为配置有病害检测应用软件的智能手机或平板电脑等。

[0041] 在一个具体的实施例中，如图3所示，病害检测装置1包括壳体11、电源12、数据处理模块13、GPS定位模块14、无线通信模块15和摄像头16，其中，电源12、数据处理模块13、GPS定位模块14和无线通信模块15设置在壳体11中，摄像头16设置在壳体11的顶部。电源12、GPS定位模块14和无线通信模块15均与数据处理模块13连接。壳体11上还设置有充电接口111和IO接口112，充电接口111与电源12连接，IO接口112与数据处理模块13连接。

[0042] 具体地，在壳体11底部设置有卡接件17，病害检测装置1通过卡接件17与桥梁检测车摇臂21或无人机22连接。在壳体11的顶部，围绕摄像头16设置有一圈闪光灯18，以便于在周围环境光线较暗时，可以通过闪光灯18为摄像头16补光。

[0043] 摄像头16用于对桥梁梁底进行拍摄并将拍摄的图片发送给数据处理模块13，GPS定位模块14用于获取摄像头16所拍摄图片的位置信息并发送给数据处理模块13。检修人员根据需要在数据处理模块13中配置病害识别算法，病害识别算法用于对摄像头16拍摄的图片和摄像头16所拍摄图片的位置信息进行处理，得到病害检测结果的掩膜数据。数据处理模块13通过无线通信模块15将病害检测结果的掩膜数据发送至智能终端3。智能终端3对病害检测结果的掩膜数据进行处理，生成梁底病害分布云图，以便于管养人员根据梁底病害分布云图确定各类型病害在桥梁梁底的发生位置。

[0044] 具体地，数据处理模块13可以通过IO接口112与计算机连接，以写入所需的病害检测算法。其中，病害检测算法可以为目标检测神经网络、语义分割神经网络、阈值分割算法和区域生长算法等。其中，目标检测神经网络、语义分割神经网络、阈值分割算法和区域生长算法可以用于检测混凝土裂纹，以生成混凝土裂纹检测结果掩膜。目标检测神经网络和语义分割神经网络可以用于检测梁底漏筋，以生成钢筋漏筋、锈蚀检测结果掩膜。目标检测神经网络和语义分割神经网络可以用于检测混凝土剥落、蜂窝麻面等，以生成混凝土剥落、蜂窝麻面检测结果掩膜。

[0045] 在一个具体的实施例中，如图4所示，智能终端3中配置有病害检测应用软件，该应用软件提供可视化交互界面。界面上设置有功能区31、显示区32和操作区33，其中，功能区31包括软件设置选项、相册选项、拼接选项和病害检测选项；显示区32包括梁底病害分布云图显示区和病害位置信息显示区；操作区33包括闪光灯开关选项、拍摄选项、第一病害检测结果选项、第二病害检测结果选项、第三病害检测结果选项和综合检测结果选项。可以理解的是，可以根据病害检测结果数量的需要，设置所需数量的病害检测结果选项。

[0046] 智能终端3与病害检测装置1配合使用时，通过智能终端3向病害检测装置1发送初始拍摄指令，病害检测装置1根据接收到的初始拍摄指令控制摄像头16对桥梁梁底进行拍摄，并将拍摄的图片通过无线通信模块15回传至智能终端3。管养人员根据智能终端3显示的图片确定是否点击拍摄选项。

[0047] 管养人员点击拍摄选项输入继续拍摄指令，智能终端3响应该继续拍摄指令，并将该继续拍摄指令通过无线通信模块15发送给数据处理模块13，数据处理模块13根据继续拍摄指令控制摄像头16继续对桥梁梁底进行拍摄。同时，GPS定位模块14将拍摄的桥梁梁底图片的位置信息发送给数据处理模块13，数据处理模块13将图片编号和图片的位置信息均写入图片文件。

[0048] 当某一段桥梁梁底全部拍摄完毕后，管养人员可以点击智能终端3中的拼接选项以输入拼接指令，智能终端3响应该拼接指令，并将该拼接指令通过无线通信模块15发送给数据处理模块13，数据处理模块13根据拼接指令对摄像头16拍摄的该段桥梁梁底的各图片进行预处理和拼接，并利用病害检测算法对拼接得到的图片进行计算，得到病害检测结果的掩膜数据。数据处理模块13通过无线通信模块15将该病害检测结果的掩膜数据发送至智能终端3。智能终端3对接收到的掩膜数据进行色彩平滑运算，生成梁底病害分布云图。

[0049] 管养人员通过观察该梁底病害分布云图对梁底情况有一个直观判断，通过点选梁底病害分布云图显示区32中梁底病害分布云图的任意位置点，可以在病害位置信息显示区32得到该位置点对应拼接前图片的文件ID及相应拍摄位置的GPS坐标，便于管养人员明确各类型病害具体的发生位置。

[0050] 如图5所示，本申请实施例提供的桥梁梁底病害检测系统的具体工作流程为：

[0051] S1、如图3所示，将病害检测装置1装载到桥梁检测车摇臂21或无人机22上，在智能终端3中安装好配套的病害检测应用软件；从一跨桥梁的端部开始进行梁底检测。

[0052] S2、开启病害检测装置1，通过智能终端3的图片传输表现测试无线信号是否良好、病害检测装置1装置安装是否合理以及视角是否水平。

[0053] 如果成像倾斜程度较大，需要人工重新调整卡接件17的位置，并调整摄像头16到梁底的距离。

[0054] 如果周围环境光线较暗，成像质量差，在智能终端3的病害检测应用软件中点击闪光灯开关选项，以开启闪光灯18。

[0055] S3、病害检测装置1的拍摄路线可以按照蛇形走向，先按照横桥向，再按照纵桥向的方式依次拍摄。相邻编号的图片的重叠率为30％以上，便于后期进行图片校准和拼接。

[0056] 当病害检测装置1被运送到一个新的位置时，待摄像头16稳定后，在智能终端3中点击拍摄选项进行拍摄。如果拍摄质量不满足预设需求，则可点击相册选项进入相册，删除已有图片，重新进行拍摄。

[0057] S4、当拍摄完当前位置的照片后，与桥梁检测车的驾驶员或无人机22操作员进行沟通，搭载病害检测装置1前往下一位置进行拍摄。

[0058] S5、重复步骤S4，直到一跨桥梁的梁底完成所有拍摄，共得到X张图片。

[0059] S6、点击智能终端3中病害检测应用软件的拼接选项，拼接信号发送给病害检测装置1，病害检测装置1中的数据处理模块13对摄像头16拍摄的图片进行预处理，包括但不限于高斯平滑降噪，去除高光、阴影等处理。

[0060] S7、将第1张图片的角点设置为坐标原点，分别提取第i张图片和第i+1张图片的特征描述子；将第i+1张图片的特征描述子与第i张图片的特征描述子进行匹配，生成第i+1张图片的转换矩阵；利用第i+1张图片的转换矩阵对第i+1张图片进行视角矫正处理；将视角矫正处理结果与第i张图片进行拼接。其中，2≤i≤X，X表示摄像头拍摄的图片的数量。

[0061] S8、重复步骤S7，直到桥梁梁底的X张图片完成拼接，得到一张完整的梁底拼接图片，并将梁底拼接图片通过无线通信模块15传递到智能终端3，供管养人员检查拼接效果。

[0062] S9、待管养人员确定梁底拼接图片的质量满足预设需求后，点击智能终端3中病害检测应用软件的病害检测选项，智能终端3将病害检测指令发送至病害检测装置1，梁底拼接图片分别利用不同类型的病害检测算法进行处理，生成图片掩膜数据，图片掩膜数据通过无线通信模块15发送至智能终端3进行可视化处理。

[0063] 其中，病害检测算法可以通过数据处理模块13的IO接口112导入病害检测装置1中，以便于在进行病害检测时调用。另外，对于不同的病害类型，可以随时添加、删除、替换不同的检测算法，从而扩展该病害检测装置1的应用场景。对于涉及到应用深度学习的检测算法，应提前训练好神经网络模型后导入病害检测装置1。

[0064] S10、智能终端3接收到病害检测结果的掩膜数据后，对不同类型的病害检测结果进行分类，然后分别乘以病害严重性系数(wi)。最后，将掩膜数据合并后形成病害分布云图，在智能终端3进行呈现。

[0065] 其中，病害严重性系数可以在智能终端3中病害检测应用软件的软件设置中进行人工设置，默认为“1/需要检测的病害种类数”。

[0066] 具体地，如图6所示，将病害检测结果的掩膜数据分为裂纹检测结果掩膜、剥落与麻面检测结果掩膜以及漏筋检测结果掩膜。

[0067] 将裂纹检测结果掩膜乘以病害严重性系数w1，将剥落与麻面检测结果掩膜乘以病害严重性系数w2，将漏筋检测结果掩膜乘以病害严重性系数w3，将三个乘以病害严重系数后得到的结果合并为成一张病害检测结果云图。

[0068] S11、管养人员点击智能终端3中病害检测应用软件的病害显示切换选项，可以切换不同病害的梁底病害分布云图，也可以选择点击综合检测结果选项，显示所有病害的叠加结果。

[0069] 梁底病害分布云图的颜色越深代表病害程度越重，在梁底病害分布云图显示区点击某位置，可以在病害位置信息显示区得到该位置的GPS坐标，供检修人员进行进一步检查和修补。

[0070] 完成一跨桥梁的梁底病害检测后，可以直接开展下一跨桥梁的梁底检测工作，不用反复拆卸设备。

[0071] 可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。

[0072] 需要说明的是，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。

[0073] 在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

[0074] 尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。