一种桥梁静载试验自动控制装置的制作方法

本实用新型涉及自动检测技术领域，特别是涉及一种桥梁静载试验自动控制装置。

背景技术：

如图1所示，现有技术中有一种桥梁静载试验自动控制装置，包括用于控制整个试验过程的试验主控装置，还包括与试验主控装置连接的加载执行装置、荷载测量装置、挠度测量装置、偏离校核装置和异常报警装置。试验主控装置还配置有用于数据上传和图像远程监控的远程监控装置、手动应急装置、全自动/半自动装置和用于通过一键操作完成试验全过程的一键控制装置。但是该装置在静载试验过程中对桥梁加载时，无法有效确保桥梁各加载点受力平衡，从而造成检测结果不准确。

技术实现要素：

本实用新型的目的是提供一种桥梁静载试验自动控制装置，可在检测过程中确保构件各加载点受力平衡。

为实现上述目的，本实用新型提供了如下方案：

一种桥梁静载试验自动控制装置，所述桥梁静载试验自动控制装置包括：

多个加载执行装置，设置在构件与反力架之间，用于在对所述反力架施加加载力时，同时对构件施加与反力架受力等值的试验荷载；

多个荷载测量装置，对应设置在所述构件和各所述加载执行装置之间，用于检测所述加载执行装置对所述构件的各加载点施加的试验荷载值；

控制装置，所述控制装置分别连接各所述加载执行装置及各所述荷载测量装置，用于根据各所述荷载测量装置检测的试验荷载值调整对应的加载执行装置的加载力，使所述构件各加载点受力平衡；

裂缝自动检测装置，设置在所述构件的底部，用于检测构件的裂缝变化情况。

可选的，所述加载执行装置包括：

机械式千斤顶组件，所述机械式千斤顶组件包括有壳体，所述壳体具有工作腔以及传动腔，在所述工作腔内设置有缸套，所述缸套与所述壳体滑动配合，所述缸套的一端伸出所述工作腔，所述缸套的另一端套装有传动螺母，所述传动腔位于所述工作腔的下部并与其连通，于所述传动腔内转动地设置有传动螺杆，所述传动螺杆的一端与所述壳体连接，所述传动螺杆的另一端插入至所述缸套内部并与所述传动螺母配合连接；

传动组件，所述传动组件包括有涡轮以及与所述涡轮适配的蜗杆，所述涡轮套装于所述传动螺杆上、并与其动力连接，所述涡轮可带动所述传动螺杆转动，所述蜗杆的一端插入至所述壳体内与所述涡轮连接，所述蜗杆的另一端位于所述壳体的外部其上设置有传动齿轮；

动力装置，所述动力装置与所述传动齿轮动力连接，所述动力装置通过所述传动齿轮与所述蜗杆动力连接；

自适应组件，所述自适应组件包括有万向压帽，所述万向压帽设置于所述缸套伸出所述壳体的一端，所述万向压帽与所述缸套滑动配合连接。

可选的，所述加载执行装置还包括有减速机，所述减速机分别与所述传动齿轮以及所述动力装置连接。

可选的，所述荷载测量装置为测力传感器，其中，所述测力传感器包括一弹性体和多个应变片，所述应变片安装在所述弹性体上，所述应变片包括检测应变片和校验应变片，所述检测应变片用于检测试验荷载值，所述校验应变片用于对所述检测应变片检测到的试验荷载值进行校验。

可选的，所述弹性体包括偶数条轮辐，所述应变片粘贴在所述轮辐的两侧。

可选的，所述裂缝自动检测装置包括：

图像采集装置，用于采集所述构件底部的图像；

图像处理装置，所述图像处理装置分别与所述图像采集装置和控制装置相连接，用于识别所述图像中的裂缝，并发送至所述控制装置；

移动承载装置，用于承载所述图像采集装置，且所述移动承载装置能够沿所述构件底部的至少一个待检测面移动。

可选的，所述移动承载装置包括移动轨道，所述图像采集装置设于所述移动轨道上且所述图像采集装置能够在所述移动轨道上移动，所述图像采集装置在所述移动轨道上的移动方向与所述移动轨道的移动方向的夹角大于0°且小于180°。

可选的，所述移动轨道与所述构件底部接触处设有移动机构，所述移动轨道上设有爬壁机器人，所述爬壁机器人的顶面吸附于所述构件底部的表面，所述爬壁机器人沿所述构件底部的表面爬行并带动所述移动轨道沿所述构件移动；所述移动构件包括设于所述移动轨道两端的滚轮，所述滚轮与所述构件接触。

根据本实用新型提供的具体实施例，本实用新型公开了以下技术效果：

本实用新型桥梁静载试验自动控制装置通过设置多个加载执行装置、多个荷载测量装置、裂缝自动检测装置及控制装置，根据各所述荷载测量装置检测的试验荷载值调整对应的加载执行装置的加载力，使所述构件各加载点受力平衡，并在所述构件的各加载点受力平衡后检测构件的裂缝变化，确保检测的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本实用新型实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本实用新型的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为现有技术中桥梁静载试验自动控制装置的结构示意图；

图2为本实用新型桥梁静载试验自动控制装置的模块结构示意图；

图3为本实用新型中加载执行装置的结构示意图；

图4为所述加载执行装置的俯视图；

图5为本实用新型实施例测力传感器的侧视图；

图6为本实用新型实施例测力传感器的俯视图；

图7为本实用新型实施例应变片安装方式的示意图；

图8为本实用新型实施例应变片分组方式的示意图；

图9为本实用新型实施例应变片分组方式的俯视图；

图10为本实用新型实施例第一应变片信号输出电路示意图；

图11为本实用新型实施例第二应变片信号输出电路示意图；

图12为本实用新型实施例应变片分组方式的侧视图；

图13为本实用新型实施例应变片分组方式的俯视图；

图14为本实用新型实施例第一应变片冗余信号输出电路示意图；

图15为本实用新型实施例第二应变片冗余信号输出电路示意图；

图16为本实用新型实施例应变花的结构示意图；

图17为本实用新型中的裂缝自动检测装置的结构示意图；

图18为本实用新型实施例提供的轨道小车的结构示意图；

图19为本实用新型实施例提供的爬壁机器人的结构示意图；

图20为本实用新型实施例提供的图像采集装置的结构示意图；

图21为本实用新型实施例提供的构件远红外巡航目标点的结构示意图；

图22为本实用新型桥梁静载试验的检测方法的流程图；

图23为本实用新型实施例提供的裂缝自动检测方法的流程图；

图24为本实用新型实施例提供的裂缝自动检测方法中二次检测的流程图；

图25为本实用新型实施例提供的基于灰暗区域识别构件的裂缝的流程图；

图26为本实用新型实施例提供的提取差值图像中裂缝的方向信息的流程图；

图27为本实用新型实施例提供的剔除二值化图像中的杂散点和团块，提取裂缝并标注裂缝的流程图。

具体实施方式

下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。

本实用新型的目的是提供一种桥梁静载试验自动控制装置，通过设置多个加载执行装置、多个荷载测量装置、裂缝自动检测装置及控制装置，根据各所述荷载测量装置检测的试验荷载值调整对应的加载执行装置的加载力，使所述构件各加载点受力平衡，并在所述构件各加载点受力平衡后检测构件的裂缝变化，确保检测的准确性。

为使本实用新型的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本实用新型作进一步详细的说明。

如图2所示，本实用新型桥梁静载试验自动控制装置包括多个加载执行装置1、多个荷载测量装置2、裂缝自动检测装置3及控制装置4。其中，各所述加载执行装置1设置在构件与反力架之间，用于在对所述反力架施加加载力时，同时对构件施加与反力架受力等值的试验荷载；各所述荷载测量装置2对应设置在所述构件和各所述加载执行装置1之间，用于检测所述加载执行装置1对所述构件各加载点施加的试验荷载值；所述控制装置4分别连接各所述加载执行装置1及各所述荷载测量装置2，用于根据各所述荷载测量装置2检测的试验荷载值调整对应的加载执行装置1的加载力，使所述构件各加载点受力平衡，所述裂缝自动检测装置3设置在所述构件的底部，用于检测构件的裂缝变化情况，并发送至所述控制装置进行存储更新。其中，所述构件可为桥梁，但并不以此为限。

其中，如图3和图4所示，所述加载执行装置1包括：机械式千斤顶组件、传动组件、动力装置17及自适应组件18。

机械式千斤顶组件包括有壳体11，壳体11具有工作腔以及传动腔，于工作腔内设置有缸套12，缸套12与壳体11滑动配合，缸套12的一端伸出工作腔，缸套12的另一端套装有传动螺母13，传动腔位于工作腔的下部并与连通，于传动腔内可转动地设置有传动螺杆14，传动螺杆14的一端与壳体11连接，传动螺杆14的另一端插入至缸套12内部并与传动螺母13配合连接。

在本实用新型中，壳体11可以采用钛镁合金制成或者是铸铁制成，或者是其他具有较高结构强度的金属材料制成。在壳体11的顶部开设有一个伸出口，该伸出口优选采用圆形开口结构设计。壳体11内部具有两个相通的腔体，位于上侧的为工作腔，工作腔为直筒型结构，位于下侧的为传动腔，传动腔用于安装传动零件。在工作腔内设置有缸套12，缸套12采用耐磨的金属材料制成，缸套12可以在工作腔内上下滑动，为了避免缸套12在滑动的过程中出现旋转而降低其升降控制精度，本实用新型在工作腔内设置有一个定位条，在缸套12的外面上设置了一个与定位条配合的定位滑槽。定位条可以设置在工作腔内部，也可以设置在伸出口的开口边缘位置。缸套12采用圆形的套筒结构，其一端伸出壳体11，其另一端则插入至壳体11内。缸套12插入到壳体11内的一端为开口端结构，在缸套12内套装有一个具有传动功能的传动螺母13。基于上述结构，在缸套12内插入一根传动螺杆14，传动螺杆14与传动螺母13配合，这样，当传动螺杆14旋转时，由于缸套12连同传动螺母13无法旋转，因此，传动螺母13就能够带动缸套12将传动螺杆14的旋转运动转换为直线运动，其具体表现为：缸套12的上升或者下降。

所述传动组件包括有涡轮15以及与涡轮15适配的蜗杆16，涡轮15套装于传动螺杆14上、并与其动力连接驱动传动螺杆14转动，蜗杆16的一端插入至壳体11内与涡轮15连接，蜗杆16的另一端位于壳体11的外部其上设置有传动齿轮。涡轮15套装在传动螺杆14上，其能够驱动传动螺杆14转动。

所述动力装置17与传动齿轮动力连接，动力装置17通过传动齿轮与蜗杆16动力连接。在本实用新型中，动力装置17为变频电机、伺服电机或者是步进电机。上述三种电机均具有较高的控制精度。

所述自适应组件18包括有万向压帽，万向压帽设置于缸套12伸出壳体11的一端，万向压帽与缸套12滑动配合连接。

对于本领域技术人员来说，在实验过程中，施加的载荷非常大，一旦缸套12的轴线与压力传递方向不行平，则会造成缸套12的变形，这样不仅容易造成实验数据的不准，还有可能造成设备的损坏。

为了避免上述情况出现，本实用新型特别提供了自适应组件18，自适应组件18为万向压帽，这样可以通过自适应组件18始终保持缸套12的轴线与压力传递方向之间的平行状态。

通过上述结构设计，本实用新型在壳体11内设置了缸套12，缸套12通过螺栓螺杆组件可实现其相对于壳体11的上下运动，蜗轮蜗杆16组件能够将动力装置17的动力稳定地传递到缸套12上，保证本实用新型具有充沛的动力。设置有万向压帽则可以保证缸套12的轴线与压力传递方向之间始终保持平行。本实用新型基于机械式千斤顶结构，利用蜗轮蜗杆16可实现大动力的输入，可保证实验顺利进行，采用螺栓传动螺母13控制升降高度，其控制精度较高。并且，整个机构结构简单，部件之间的磨损量也较小。本实用新型相对于传统的液压装置而言，其利用传动螺母13螺杆机构实现自锁，其保压实现简单，控制操作也非常简便。

具体地，在本实施例中，该载荷加载机构还包括有减速机19，减速机19分别与传动齿轮以及动力装置17连接。

在本实用新型中，于壳体11的底部设置有安装座，于安装座内设置有轴承，传动螺杆14通过轴承可转动地设置于安装座上。

具体地，缸套12伸出壳体11的一端为封闭端面，封闭端面为平滑的、向外突出的曲面结构，自适应组件18具有与封闭端面形状适配的接触凹槽，自适应组件18通过接触凹槽扣合于缸套12的端头上。

为了提高千斤顶在施压时整个机构设置的稳定性，本实用新型还提供了稳定板，稳定板为金属板材，稳定板设置于壳体11的底部。通过稳定板，可以增加整个机构与地面之间的接触面积，不仅减小了单位面积压强，其稳定性还得到了提高。

进一步地，所述荷载测量装置2为测力传感器。其中，所述测力传感器包括：一弹性体和多个应变片，所述应变片安装在所述弹性体上，所述应变片包括检测应变片和校验应变片，所述检测应变片用于检测试验荷载值，所述校验应变片用于对所述检测应变片检测到的试验荷载值进行校验。

如图5所示，测力传感器为一弹性体，外圈为支撑面102，内圈为承载面101，外圈的底面要较内圈的底面略突出，形成一个间隙，此间隙为变形预留间隙，当超载时变形量大于变形预留间隙后，内圈底部接触安装面而无法变形，即内圈底部设计为安全保护支撑面103。

如图6所示，传感器上设置有多条轮辐201，轮辐的个数可以取6-18之间的偶数，一般为4的整数数倍，本实施例轮辐的个数为8条，每条轮辐的两侧均设置有应变片，用来测量桥梁受到的压力。

如图7所示，应变片粘贴在轮辐的两侧，应变片301贴于轮辐侧面的中心位置，且与轮辐侧面竖直中心线成45度角倾斜布置，当轮辐一侧有多个应变片时，多个应变片在轮辐厚度方向上平行布置，轮辐的两侧的应变片相互垂直。轮辐的中心即为应变中心，贴于轮辐中心的应变计应受拉应力或压应力，带动应变计变形，引起应变计的电阻值增大或减小，而输出与所受到的应力大小相匹配的电压信号。

如图8所示，8条轮辐均匀间隔设置，其中，轮辐401、403、405、407为检测轮辐，轮辐402、4041、406、408为校验轮辐，检测轮辐上布置的全部为检测应变片，校验轮辐布置的全部为校验应变片，检测应变片测得的数据与校验应变片测得的数据相互独立，校验数据用于对检测数据进行校验。

作为本实用新型应变片分组的另外一个实施例，图9为本实用新型实施例应变片分组方式的俯视图，每条轮辐的一侧粘贴有两个应变片，如图9所示，应变片501-2、502-1、503-1、504-2、505-2、506-1、507-1、508-2、509-2、510-1、511-1、512-2、513-2、514-1、515-1、516-2号应变片组成一路信号输出电路，其电路图如图10所示(图10为本实用新型实施例第一应变片信号输出电路示意图)，而应变片501-1、502-2、503-1、505-1、506-2、507-2、508-1、509-1、510-2、511-2、512-1、513-1、514-2、515-2、516-1号应变片组成另一路信号输出电路，其电路图如图11所示(图11为本实用新型实施例第一应变片信号输出电路示意图)。两组信号相互独立，将其中一组作为检测信号，另外一组作为校验信号。

图12为本实用新型实施例应变片分组方式的侧视图，如图12所示，每条轮辐的一侧粘贴有3个应变片，图13为本实用新型实施例应变片分组方式的俯视图，应变片801-2、802-1、803-1、804-2、805-2、806-1、807-1、808-2、809-2、810-1、811-1、812-2、813-2、814-1、815-1、816-2号应变片组成一路信号输出电路，应变片801-1、802-2、803-2、805-1、806-2、807-2、808-1、809-1、810-2、811-2、812-1、813-1、814-2、815-2、816-1号应变片组成另一路信号输出电路，其中，一组作为检测信号，另外一组作为校验信号，而801-3、802-3、805-3、806-3、809-3、810-3、813-3、814-3和803-3、804-3、807-3、808-3、811-3、812-3、815-3、816-3分别有能输出精度相对较低的冗余型号输出，其电路图如图14和图15所示，各组信号相互独立。

如图16所示，应变片安装于应变片承载结构121之中，应变片承载结构121粘贴于轮辐的两侧。

检测应变片和校验应变片所测得的数据分别通过信号线引到传感器外部的数据处理器，两组数据相互独立，校验应变片测得的校验数据用于对检测应变片测得的检测数据进行校验，如果检测数据与校验数据的差值保障在0.1％的范围内，则认为该组数据有效，否则，认为该组数据无效，如果传感器连续多次测得无效的数据，则系统提示操作人员，该传感器出现了问题，需要检修。

本实用新型提供的测力传感器的敏感元件应变片分为检测应变片与校验应变片，能够对应变片测得的数据进行校验，保障了所测数据的准确性，同时，检测应变片与校验应变片均匀间隔设置，使检测应变片与校验应变片对桥梁所受压力具有相同的反映效果，使得校验应变片符合作为检测应变片的校验工具的标准，进一步保障了所测数据的准确性。

如图17所示，所述裂缝自动检测装置3包括图像采集装置32，用于采集所述构件底部的图像；图像处理装置，所述图像处理装置分别与所述图像采集装置和控制装置4相连接，用于识别所述图像中的裂缝，并发送至所述控制装置4中进行存储更新；移动承载装置31，用于承载所述图像采集装置，且所述移动承载装置能够沿所述构件底部的至少一个待检测面移动。

本实施方式是利用能够在构件底部上移动的图像采集装置32采集构件底部表面的图像，经过图像处理装置处理后，获得图像中的裂缝成分，从而实现构件的裂缝检测。通过本实用新型的裂缝自动检测装置进行裂缝检测避免了人工观察判断裂缝存在的安全隐患，而且能够客观、真实、准确的获取裂缝信息，提高了构件载荷试验数据的真实性、正确性、可靠性。

作为一种可选的实施方式，与其他实施方式不同的是，如图17和图19所示，移动承载装置31包括移动轨道33，图像采集装置32设于移动轨道33上且图像采集装置32能够在移动轨道33上移动，图像采集装置32在移动轨道33上的移动方向与移动轨道33的移动方向的夹角大于0°且小于180°。具体的，移动轨道33与构件底部接触处设有移动机构，移动轨道上设有爬壁机器人34，爬壁机器人34的顶面吸附于构件底部表面，爬壁机器人34吸附于构件1并沿构件底部表面爬行的推动作用能够带动移动轨道33沿构件底部纵向移动，从而实现承载的图像采集装置32沿构件纵向移动，实现纵向构件图像的采集。

本实施方式中的移动机构可以是设置在移动轨道两端的滚轮36，通过滚轮36与构件底部接触，并沿着构件底部滚动，实现移动轨道33的移动。

本实施方式中的移动机构可以是设置在移动轨道上的滑块(图中未示出)以及设置在构件上与滑块相适配的滑轨(图中未示出)，这样移动轨道能够延该滑轨移动，固定了移动轨道在构件上的移动轨迹，同时也能够避免移动轨道偏离构件的检测面的问题，能够提高检测精度。

作为一种可选的实施方式，与其他实施方式不同的是，如图18和图19所示，图像采集装置32包括镜头37。该镜头37包括线阵相机、面阵相机中一种或两种，还包括工业镜头373。可选的，该镜头37设置在轨道小车35上，该轨道小车35设置在移动轨道33上，能够沿移动轨道33移动，轨道小车35的移动方向与移动轨道33的移动方向不同，从而使镜头37能够拍摄到构件的整个检测面，覆盖检测面广，不会出现漏检情况，进而提高了检测裂缝的全面性和准确性。另一种可选的实施方式，镜头37还可以设置在爬壁机器人34上，通过一拍摄臂38与该爬壁机器人34相连接，该拍摄臂38能够绕爬壁机器人34水平摆动180°。该设置方式的镜头是以圆环状的扫描过程进行构件检测面的图像采集的，这样省去了轨道小车35的结构，简化了采集装置，同时利用拍摄臂38的摆动实现构件检测面图像的采集，而且在移动轨道33移动到某一位置时，该设置方式的镜头37能够拍摄到更大范围的图像，提高了采集效率。

作为一种可选的实施方式，与其他实施方式不同的是，图像采集装置3还包括补光灯371(如图20所示)，补光灯371用于为镜头37拍摄图像提供光源。一般情况下，桥梁上表面受到载荷后下表面会向下弯曲变形，为了检测桥梁底部表面受载后是否出现裂缝，都是在桥梁底部表面进行图像采集，但桥梁底部表面光照不足，会严重影响图像采集的清晰度，因此，需要该补光灯为镜头提供补偿光，以保证图像采集的清晰，进而提高裂缝识别的准确性和精度。

在本实施方式中图像采集装置包括千兆网工业面阵CCD(charge coupled device)相机372、工业镜头373、机器视觉LED条形光源。采用千兆网工业面阵CCD(charge coupled device)相机372、工业镜头373作为镜头37，采用机器视觉LED条形光源作为补光灯。千兆网工业面阵相机采用CCD传感器，实现高速高清晰度稳定成像，使相机应用于更广泛的工业场合。该工业相机具有高分辨率、高速度、高精度、高清晰度、低噪声等特点，千兆网输出，直接传输距离可达100m，被广泛应用于高速高精度的机器视觉领域。机器视觉LED条形光源适合机器视觉中被检物体的表面照明，可以从任何角度提供配合物体的斜射照明，在条形结构中具有高亮度的分布，广泛应用于表面裂缝检测等。其亮度和安装角度均可调，具有高亮度、低温、均衡、无闪烁等特点。使机器视觉LED条形光源以最大功率输出，调整工业镜头的光圈、焦距，以使图像呈最佳清晰度。相机的曝光时间也不宜过大，防止图像采集过程中的图像拖影造成的图像模糊。

该裂缝自动检测装置的检测范围覆盖构件箱梁构件跨中左右各2m底面和下翼缘底角处向上15cm的弧面。

作为一种可选的实施方式，与其他实施方式不同的是，如图21所示裂缝自动检测装置还包括远红外巡航目标点39，控制装置分别与爬壁机器人34、图像采集装置32和图像处理装置相连接，控制装置控制爬壁机器人34吸附于构件按照远红外巡航目标点39移动；控制图像采集装置3在移动承载装置31上按照远红外巡航目标点39移动并采集图像；以及控制图像处理装置识别图像中的裂缝成分，并将经图像处理装置处理后的图像传输到铁路工程建设信息管理平台数据中心。该控制装置设置能够实现自动化的构件图像采集以及构件裂缝的识别，避免了人工观察出现的判断标准不同而导致裂缝信息不准确的问题产生，提高了构件裂缝的检测精度和检测效率，提高了工程试验的安全性。

作为一种可选的实施方式，与其他实施方式不同的是，该裂缝自动检测装置还包括报警装置，该报警装置包括声报警和光报警，当图像处理装置检测到图像中存在裂缝时，该报警装置报警，以提醒工人确定裂缝和采取相应措施。

本实用新型的另一目的在于提供了一种桥梁静载试验的检测方法。如图22所示，本实用新型构件荷载自动检测方法包括：

步骤91：对反力架施加加载力，同时对构件施加与反力架受力等值的试验荷载；

步骤92：检测构件的各加载点受到的试验荷载值；

步骤93：根据所述构件的各加载点受到的试验荷载值调整对所述反力架施加的加载力，使所述构件各加载点受力平衡；

步骤94：在所述构件各加载点受力平衡后，受力达到预设值时，再启动检测所述构件的裂缝变化情况。

其中，在步骤91中，所述对反力架施加加载力的方法包括：对所述反力架持续施加预加载力；到达设定时间后，对所述反力架施加二次加载力，以增大所述构件受到的试验荷载。在本实用新型中，所述构件为桥梁。

其中，在步骤94中，在所述构件各加载点受力平衡后，检测所述构件的裂缝变化情况的方法包括(如图23所示)：

步骤101：获取构件底部的图像；

步骤102：提取图像中灰度信息；

步骤103：根据灰度信息确定图像中的灰暗区域；

步骤104：基于灰暗区域识别构件的裂缝。

其中，灰暗区域为灰度大于设定灰度阈值的区域，图像中的裂缝为图像中灰度值较大的区域，因此，当灰度大于设定灰度阈值的区域才可能出现裂缝，缩小了识别范围，加快了识别速率。

利用上述裂缝自动检测装置进行检测，采用图像采集装置在移动承载装置上往复运动，并且移动承载装置在桥梁上移动，对桥梁箱梁构件承受较大弯矩部位进行扫描，运动图像处理装置中的处理算法识别图像中的裂缝成分，并记录裂缝检测结果。

作为一种可选的实施方式，在基于灰暗区域识别构件的裂缝之后，还包括：

获取裂缝与构件横向所在直线的夹角，

判断夹角是否大于45°，获得第一判断结果；

当第一判断结果表示是时，确定裂缝为目标裂缝；

当第一判断结果表示否时，确定裂缝为非目标裂缝。

作为一种可选的实施方式，如图24所示，在所述构件各加载点受力平衡后，检测所述构件的裂缝变化情况的方法还包括：

步骤111：再次获取裂缝所在位置处的图像，得到二次图像；

步骤112：识别二次图像中的二次裂缝；

步骤113：比较二次图像中的二次裂缝与裂缝的长度，获得比较结果；

当比较结果表示二次裂缝的长度大于裂缝的长度，确定二次图像中的裂缝成分为目标裂缝，并发出报警信号；

当比较结果表示二次裂缝的长度不大于裂缝的长度，剔除灰暗区域，记录检测结果。

在试验开始前，利用上述裂缝检测方法首先对构件的检测区域扫描、检测一次，记录构件底部的初始裂缝的坐标。试验过程中，需要对构件施加1.00级至1.20级的载荷，控制装置控制移动承载装置搭载图像采集装置对构件梁体关键区域进行扫描，扫描图像传输至图像处理装置进行处理、检测并提取裂缝坐标。在1.20级之前的各级施加载荷5min内完成1次、1.20级的持荷20min内完成4次图像数据的采集、处理和受力裂缝判定，其中，获取初始图形的同时也获取该初始图像对应的位置坐标，再次获取图像时也获取图像对应的位置坐标，并将两次相同位置坐标的图像进行比较，比较两侧图像中的裂缝成分的长度，如果比较结果表示：二次图像中的裂缝成分长度大于前次图像中的裂缝成分的长度，则二次图像中的裂缝成分为真实裂缝，即施加载荷后产生的裂缝，提取并记录二次图像，并报警，以便工人确认裂缝并定位。如果当比较结果表示：二次图像中的裂缝成分长度不大于前次图像中的裂缝成分的长度，剔除前次图像和二次图像，记录检测结果，说明初始图像中的裂缝并不是施加载荷而产生的，因此剔除，并记录检测结果。

其中，图像的位置坐标是根据设置的远红外巡航目标点以及控制爬壁机器人的运动轨迹和图像采集装置的运动轨迹确定的。

在上述实施方式中，从采集到的桥梁底部图像中检测到裂缝成分，需要将图像进行二值化处理，属于图像分割的范畴。然后从处理后的成分滤除杂散点和成片的区域，提取裂缝成分。为了采用动态阈值二值化的方式进行图像的分割，并且考虑到裂缝的纹理分布特性排除杂散点、团块的干扰，提出一种基于裂缝方向分布的局部二值化的裂缝检测方法，即上述基于灰暗区域识别构件的裂缝的步骤，如图25所示，具体包括：

步骤121：利用高斯平滑滤波法对包含灰暗区域的图像进行低通滤波；

步骤122：获取滤波后图像与灰暗区域的图像的差值图像；

步骤123：提取滤波后的图像中裂缝的方向信息；

步骤124：结合方向信息，对滤波后的裂缝图像进行二值化处理，获得二值化图像；

步骤125：剔除二值化图像中的杂散点和团块，提取裂缝并标注裂缝。

其中，将采集到的图像进行灰度化处理后得到单通道图像。由于采集过程中光照、抖动等问题，图像中混有噪声，使得图像中部分像素值与其邻域像素偏差较大。因此在进行裂缝提取前需要对图像进行高斯平滑处理，通过低通滤波后，得到图像的低通成分。然后通过原图与低通滤波后图像作差，得到裂缝图像的低通成分。以保证裂缝提取的准确性。

其中，为了得到图像中各点的方向信息，首先需要得到x，y的方向梯度，梯度值的获取采用的一阶微分得到两个方向上的梯度和为了使每个像素点的方向信息尽可能的准确，在本实施方式中采用了局部区域像素作为参考来进行计算。如图26所示，具体的，提取滤波后的裂缝图像中裂缝的方向信息的步骤具体包括：

步骤131：选取滤波后的裂缝图像中一像素点(x，y)；

步骤132：以像素点(x，y)为中心，选取高度为h，宽度为w的矩形区域；

步骤133：计算矩形区域内x和y方向的梯度均值；

步骤134：根据梯度均值计算矩形区域内任意像素点(i，j)的相位角。

其中，梯度均值的计算公式为：

通过上式得到矩形区域内x、y方向梯度均值后，通过矩形区域内的均值来估计每个点的相位，相位的计算公式为：在获得了裂缝的方向信息后，即可将多段裂缝图形整合成一条裂缝，更能准确的确定裂缝位置，提高裂缝检测的精度。

本实施方式中的动态阈值的局部二值化方法，是以Niblack方法为基础，将Niblack二值化方法与图像中各点的相位相结合的算法。

在图像中的一点(i，j)，首先按照该点(i，j)在x和y方向上的相位和点的坐标可以求出通过该点一条直线I(i，j)，取该直线的上半平面、下半平面各N个点，统计该直线上2N+1个点的均值m(i，j)与方差s(i，j)：

本算法中，在目标点(i，j)上取该点相位直线I(i，j)上的像素作为参考，以该直线作为模板，得到的阈值为：T(x,y)＝m(x,y)+k·s(x,y)

上式中，k为修正系数，通常按工程需要给出。得到目标像素的判定阈值后，便可以对该点进行判定：

图像中的每个像素点都通过该算法计算后，便得到目标图像的二值化图像。为了弥合狭窄的缺口，采用了空间闭运算，平滑二值化图像结果。

作为一种可选的实施方式，如图27所示，剔除二值化图像中的杂散点和团块，提取裂缝并标注裂缝的步骤，具体包括：

步骤141：获取二值化图像中灰暗成分的外包矩形；

步骤142：计算外包矩形的长宽比；

步骤143：判断长宽比是否大于设定长宽比，获得判断结果；

当判断结果表示是时，确定外包矩形所包围的灰暗成分为目标裂缝；

当比较结果表示否时，确定外包矩形所包围的灰暗成分为杂散点或团块，并剔除杂散点或团块。

通过二值化后的图像存在很多杂散的点、团块，为了滤除这些成分，本实施方式采用了目标外包矩形纵横比限制、长度限制、面积限制等，实现脏点或团块的自动过滤，筛选出狭长的成分。然后通过裂缝间的邻接关系，剔除孤立的成分。

该构件裂缝检测方法利用上述的裂缝自动检测装置进行检测，采用图像采集装置在移动承载装置上往复运动，并且移动承载装置在构件上移动，对构件箱梁构件承受较大弯矩部位进行扫描，运动图像处理装置中的处理算法识别图像中的裂缝成分，并记录裂缝检测结果。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

本文中应用了具体个例对本实用新型的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本实用新型的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本实用新型的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本实用新型的限制。