[发明专利]一种桥梁斜拉索缺陷识别方法

说明书

本发明公开了一种桥梁斜拉索缺陷识别方法，包括：对任一表观相机的表观图像进行光照补偿，并采用直方图均衡化处理；采用二维零均值离散高斯函数作为平滑滤波器对光照补偿后的表观图像进行高斯滤波；对平滑处理后的表观图像采用Sobel算子进行边缘检测，并对边缘检测后图像进行二值化处理；采用直线提取识别桥梁斜拉索的管道，并剔除任一表观图像中管道两侧背景信息；采用模板匹配算法制作雨线模板，遍历雨线模板，依次旋转雨线模板α角度，并作为滑动窗口在表观图像上滑动，提取获得雨线区域，剔除图像中的雨线；采用图像膨胀处理和连通域提取，获得数个像素块；识别获得异常区域。通过上述方案，本发明具有逻辑简单、识别准确等优点。

技术领域

本发明涉及桥梁斜拉索检测技术领域，尤其是一种桥梁斜拉索缺陷识别方法。

背景技术

斜拉索是斜拉桥的主要受力构件，对斜拉结构桥梁的结构安全和实用寿命具有直接的重要影响。然而，斜拉索从建成起，就不可避免地受到腐蚀退化、振动疲劳衰减等各种不利因素的作用。由于其布置于梁体外部，并长期处于高应力状态下，其截面尺寸又小，故斜拉索对腐蚀作用非常敏感，斜拉桥的实用安全性和耐久性在很大程度上取决于斜拉索的抗腐蚀能力。

因此，需要对桥梁斜拉索进行定期或不定期的检查、检测；目前，现有技术中的桥梁斜拉索检测主要包括人工检测、无人机检测、爬索机器人检测等，其中，人工检测和无人机检测监测效率低，且存在漏检的问题；另外，市面上也有采用爬索机器人进行检测的，如专利申请号为“201610919958.X”、名称为“带检测系统的轻型碳纤维爬索机器人及其用于拉索检测的方法”的中国发明专利，再如专利申请号为“202010168425.9”、名称为“一种动力均布自适应爬索机器人”的中国发明专利，虽然，其可以实现桥梁斜拉索检测，但是其结构较为复杂，安装使用不便。因此，申请人特提出了“一种爬索机器人”，其专利申请号为“2020112166253”。其包括爬索机器人本体，所述爬索机器人本体上设置带挂钩的调节支架，所述调节支架上挂接有一辅助轮机构，所述爬索机器人还包括固定在爬索机器人本体上、用于拍摄索道周向方向的图像的检测机构；所述检测机构包括与爬索机器人本体固定连接、并将索道周向方向均匀切分的数个挡板，以及设置在相邻的挡板之间、并朝向索道的表观相机。该技术最近的挡板数量为3，那么，表观相机的数量同样为3。但是，目前，现有技术中，暂未用于桥梁斜拉索缺陷的识别方法。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的在于提供一种桥梁斜拉索缺陷识别方法，本发明采用的技术方案如下：

一种桥梁斜拉索缺陷识别方法，采用爬索机器人沿桥梁斜拉索方向爬行，并拍摄桥梁斜拉索的表观图像，所述爬索机器人环形均匀间隔设置有数个表观相机，所述桥梁斜拉索缺陷识别方法包括以下步骤：

对任一表观相机的表观图像进行光照补偿，并采用直方图均衡化处理；

采用二维零均值离散高斯函数作为平滑滤波器对光照补偿后的表观图像进行高斯滤波，以得到平滑处理后的表观图像；

对平滑处理后的表观图像采用Sobel算子进行边缘检测，并对边缘检测后图像进行二值化处理；

采用直线提取识别桥梁斜拉索的管道，并剔除任一表观图像中管道两侧背景信息；

采用模板匹配算法制作雨线模板，遍历雨线模板，依次旋转雨线模板α角度，并作为滑动窗口在表观图像上滑动，提取获得雨线区域；

将表观图像与雨线区域的雨线做差，得到剔除雨线的图像；

采用图像膨胀处理和连通域提取，获得数个像素块；将像素块的像素值与预设的阈值对比，若像素块的像素值大于预设的阈值，则为异常区域；否则为正常区域。

进一步地，所述采用直线提取识别桥梁斜拉索的管道，并剔除任一表观图像中管道两侧背景信息，包括以下步骤：