技术领域本发明涉及桥梁检测领域，具体涉及一种基于数字图像处理的混凝土桥梁裂缝检测装置。
背景技术：
桥梁是交通系统中的重要组成部分。我国很多的桥梁已经出现了老化的现象，近年来受超载超限情况的影响，很多建成不久的桥梁也出现了一些问题，这些桥梁存在着一些安全隐患，因此需要对桥梁进行相关的检测。在检测结果中，桥梁底面与桥墩处的裂缝情况是表明桥梁质量状况的重要指标之一。对于混凝土桥梁底面的裂缝，目前国内外主要检测方法是人工检测。人工检测方法的实现方式主要是通过望远镜远距离观察桥底的裂缝，或者通过搭建桥底平台，近距离用肉眼观察桥梁底面的裂缝，记录裂缝的长度、宽度等数值，并通过多次检测来判断裂缝的生长情况。常见的桥底平台有脚手架和桥梁检测车。在难以搭建脚手架的情况下，主要采用的是桥梁检测车。检测人员在桥梁检测车的桁架臂上行走，对桥梁底面裂缝进行检测。对于裂缝数据的检测，目前市场上存在的主要是手持式裂缝测宽仪。手持式裂缝测宽仪由液晶屏主机、显微放大探头构成，测量时首先需要人眼锁定裂缝目标后，才能利用仪器将探头紧靠被测裂缝，由此在液晶显示屏上看到被放大的裂缝图像，微调探头使裂缝与电子刻度标尺基本垂直，根据裂缝所占刻度线的多少判读出裂缝宽度。研究表明，现有的桥梁裂缝检测方式主要存在以下的缺陷或不足：（1）数据可靠性低：人工观察带有很多的主观性，检测数据不够准确。（2）效率低：人工检测速度慢，消耗时间长。（3）花费巨大劳动力：由于观测方式不方便，人工观测需要花费大量劳动力，并且有时还需要限制交通，给其他运输车辆带来不便。（4）工作危险：桥梁下面一般是河流或者其他低洼地带，使用支架属于高空作业，具有一定的危险性。针对人工检测方法的缺陷，国内外提出了几种解决办法。例如专利CN201126427Y提出使用航模飞机搭载相机对桥底裂缝进行检测。这种方法难以保证采集到图像的质量，所能检测出的裂缝精度也不高。专利CN103253314A采用负压吸附攀爬式机器人吸附在不同工况的桥梁表面上对裂缝进行检测。以上方法存在着适用范围不广，造价成本高，图像不连续、漏拍或重复拍摄现象存在等缺点。
技术实现要素：
针对上述现有技术存在的缺陷或不足，本发明提供了一种基于数字图像处理的混凝土桥梁裂缝检测装置，该装置安全可靠，降低了检测成本，能有效地排除人的主观干扰因素，并且有效地解决了图像不连续、漏拍或重复拍摄现象的存在和检测准度不高、检测效率低的问题。实现本发明目的的技术方案是：一种基于数字图像处理的混凝土桥梁裂缝检测装置，包括供电模块、测距模块、图像获取模块、图像处理模块、裂缝特征提取模块和裂缝信息存储模块，图像获取模块和测距模块分别与图像处理模块相连，图像处理模块、裂缝特征提取模块、裂缝信息存储模块与供电模块顺序相连。其中：供电模块，用于向装置中各个模块输出稳定电源；测距模块为测距仪，用于获取测量点到含有裂缝的桥梁表面的距离；图像获取模块内置投影模块、摄影模块、放大望远模块、指示模块和光线增强模块；图像处理模块，该模块进行裂缝图像处理的过程包括滤波——减弱裂缝图像噪声的影响；图像分割——将裂缝信息从裂缝图像中分离出来；图像形态学操作——进一步对图像进行处理，排除非裂缝信息；裂缝特征提取模块，用于从分割图像上获取裂缝的几何特征，如裂缝的长度、宽度和面积；裂缝信息存储模块，对采集和分析后的裂缝信息进行存储，方便后续分析和留档。其中，投影仪模块的主要部件是一台与计算机相连的投影仪，由计算机控制，通过投影仪向桥梁底面投射出一个棋盘状的网格图像，以此来对桥梁底部进行区域划分。摄影模块主要由单反相机与CCD数字相机组成，单反相机主要用于获取桥梁裂缝部位的高分辨率图像，从而为下一步的图像处理准备素材；CCD数字相机用于捕捉指示模块所标定出的区域，然后将图像传给计算机，为下一步控制做准备。放大望远模块主要由一个可自动控制转动的天文望远镜镜头组成，在通过转接环与相机连接后，可以获得较高的放大倍数，从而实现远距离拍摄的需求。指示模块是一个安装在天文望远镜上的强光激光器，它与摄像镜头同步转动，从而标记出桥梁底面投影方格的被拍摄区域。光线增强模块是一个和相机快门同步控制的闪光灯，在光线不足的情况下可以增强被拍摄物体表面的光度，提高拍摄效果，满足特殊情况下的使用要求。优选的，激光测距仪选用徕卡迪士通D2，测量范围为0.05m-100m，能方便地得到测量点到含有裂缝的桥梁表面的距离。优选的，单反相机选用尼康单反相机。优选的，放大望远模块中选择可自动控制转动的Meade天文望远镜镜头,焦距近2m。优选的，所述光线增强模块采用大功率的照明设备，同时，光源还要具有高频稳定和低功耗的特性，本发明选用LED光源作为照明设备。所述图像处理模块和裂缝特征提取模块设置了多种算法，实现对所得图像的预处理和特征值的提取，是整个装置的计算中枢。所述裂缝信息存储模块是在分析所得信息的基础上，形成初步的结论，对损伤情况进行分析和存储。因此，使用本发明对混凝土桥梁底面裂缝进行检测的效果体现在：（1）检测方便。只需要人工控制检测系统到所需检测的位置，而后通过计算机确定要检测的裂缝，便可得到裂缝数据，无需人工近距离靠近裂缝进行检测。（2）检测结果直观、可靠，避免了人工检测时产生的失误。本发明利用一套可对桥体表面状况进行清晰观测和精确测量的检测系统，通过计算机实时处理，可以得到被观测裂缝长度、宽度和面积的精确测量结果。（3）利用投影仪对桥梁底面进行区域划分后，通过计算机对指引激光的识别降低已采集图像区域的亮度，以此来区分已采集图像区域和待采集图像区域，避免了拍摄图像的不连续、漏拍或重复拍摄现象，提高了检测的准确度。（4）可以通过跟踪定量观测来评估裂缝对桥梁安全性与耐久性的影响，还可以在桥梁进行荷载试验时对桥梁的挠度与应变等进行测量。（5）成本低廉。现阶段所使用的桥梁检测车的价格在400万左右，而且维护费用高，使用检测车对一座桥梁进行检测需要花费近10万元。相比而言，本发明造价低，同样检测效果好，便于推广使用。附图说明图1为本发明的结构示意图。图2为本发明裂缝检测系统的框图。图3为本发明裂缝检测算法的流程图。图4为投影仪向桥梁底面投射出的棋盘状网格图像。图5为不同窗口中值滤波效果对比图。图6为骨架化方法原理示意图。图中：1.LED光源2.单反相机3.激光器4.投影仪5.CCD数字相机6.激光测距仪7.计算机8.供电模块9.投影仪投射出的棋盘状的网格图像。具体实施方式以下结合附图对本发明进行详述。如图1所示，本发明混凝土桥梁裂缝检测装置由供电模块8、与供电模块8相连的计算机7和与计算机7连接的测距模块6、图像获取模块构成，计算机7中内置有顺序相连的图像处理模块裂缝特征提取模块和裂缝信息存储模块，在该装置工作过程中，供电模块8向系统各模块所使用的设备供电，保证系统中其它各个模块的正常工作。测距模块6为徕卡迪士通D2激光测距仪，测量范围为0.05m-100m，能方便地得到测量点到含有裂缝的桥梁表面的距离u。图像获取模块，包括LED光源1，单反相机2，激光器3，投影仪4，CCD数字相机5，该模块进行图像采集的具体步骤如下：1）如图4所示，由计算机7控制，通过投影仪4向桥梁底面投射出一个棋盘状的网格图像9，以此来对桥梁底部进行区域划分。对划分后的区域进行编号，以便图像记录和管理，从左至右依次记为[1,1],[1,2],…，从上至下依次记为[1,1],[2,1],…，依次类推。2）通过尼康单反相机2，依次对桥梁底面方格区域进行拍摄，拍摄顺序为从上至下，从左至右。在光线不足的情况下可以通过LED光源1增强被拍摄物体表面的光度，提高拍摄效果，满足特殊情况下的使用要求。LED光源1具有高频稳定和低功耗的特性，并且和单反相机2快门同步控制，当快门按下时，单反相机2向计算机7发出信号，打开LED光源对桥面进行拍摄，延迟1s后关闭LED光源1。与此同时，指示模块是一个安装在单反相机2天文望远镜上的强光激光器3，它与摄像镜头同步转动，从而标记出桥梁底面投影方格的被拍摄区域。3）在使用单反相机2对网格区域进行拍照的同时，安装在天文望远镜上的激光器3便会标记出单反相机2正在拍摄的网格区域，例如图4中的[5,2]，同时CCD数字相机5也会对桥梁底面进行拍摄，并将图像传到计算机7中，经过计算机7对激光器3激光标记的识别，判断出正在拍摄图像的方格区域，然后将幻灯片图片相关方格进行标记，再通过投影仪4将图片投射到桥梁底面，由此可以直观地分辨出已拍摄区域和待拍摄区域，避免了拍摄图像的不连续、漏拍或重复拍摄现象，提高了检测的准确度。由于桥梁裂缝的宽度一般都比较小，大部分裂缝的宽度有可能只在1mm之内，这就使得采集到的每条裂缝在一定的宽度内的所占有的像素个数会少一些。而只有当数码相机的分辨率偏高时，每个单位像素所表示的宽度就会略小一些。因此，只有采用高倍数像素的数码相机才能够很好地提升对裂缝识别的准确度，结合现有的数码技术，本发明采用尼康单反相机，并安装可自动控制转动的Meade天文望远镜镜头。图像处理模块，包括滤波——减弱裂缝图像噪声的影响；图像分割——将裂缝信息从裂缝图像中分离出来；图像形态学操作——进一步对图像进行处理，排除非裂缝信息。滤波处理，桥梁图像表面通常情况下会受到很多噪声干扰，其原因有：（1）成像系统引起的渐变的噪声或者光照条件不均匀；（2）不规则物体，如油污或者其他非混凝土物质的影响；（3）混凝土本身颗粒间隔引起的随机噪声。噪声的干扰在很大程度上降低了图像的质量，给图像的检测和识别带来很多困难，所以在对图像进行分割之前，需要做平滑处理以减弱噪声的影响。本实施例中，采用中值滤波方法对裂缝图像进行滤波处理，中值滤波能较好地保留图像边缘，图像轮廓比较清晰，可以得到比较好的平滑效果。中值滤波的原理是用一个窗口，窗口大小为3x3,5x5,7x7，…，在图像上滑动，把窗口中像素的灰度值按升或降的顺序排列，取排列在正中间的灰度值作为窗口中心所在像素的灰度值。中值滤波是一种典型的非线性滤波器，通常选用的窗口有线形、方形、十字形和圆形等。如图5所示，经过不同尺寸窗口对比发现，窗口越小，图像细节保护越好，去噪能力越差。相反，窗口越大，去噪能力越强，但细节保护能力越差，经过比较，本实施例中选取5x5的十字形窗口对图像进行中值滤波处理。图像分割，一般图像由背景和目标物体组成，由于他们对光线的反射能力不同，通常情况下，裂缝较背景暗，因此可以选择一个灰度阈值将物体区域分割开来。本实施例中，选择全局阈值法Kittler二值化方法对图像进行二值化处理。设f(x,y)是原始灰度图像，Kittler二值化的处理公式为：T=式中，e(x,y)=max{|ex|,|ey|