检测：借君慧眼，看个真切

文 张宇峰 杨扬

为促进公路桥梁检测向更加智能、高效、精确的方向发展，近年来，我国桥梁科研单位自主研发了一系列桥梁智能检测技术和装备。本文将重点介绍近年来远距离视觉观测、无人机检测、磁致伸缩导波缆索断丝检测、快速荷载试验等新型检测技术的研究与应用情况。

桥梁检测是指通过专业技术人员利用特定的仪器、设备或人体感官，对桥梁结构的特性或性能进行检验测试的一种行为。从分类来看，其主要包含了目视检查（针对表观损伤）、无损检测（针对内部损伤，部分情况下也可能采用微损或破损检测技术）以及试验技术（对桥梁材料以及局部或整体技术状况进行评测）。

目视检查：表观损伤，一目了然

目视检查是桥梁检测最传统的方法，我国桥梁养护规范中，对桥梁进行技术状况等级评定所依据的主要参数大多来自于目视检查。但为了实现对桥梁梁体底面、侧面、桥墩、桥塔外表面等难以到达部位的观测，常需要借助桥梁检测车、登高车或者搭设支架，将检测人员送到被观测对象附近，进行抵近检查和测量，不但费事、费力、对正常交通干扰大，而且安全隐患高。

近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，桥梁非接触式表观损伤(缺陷、变形)检测技术，如无人机、附着式攀爬机器人、无人桥检车桥梁外观检测，远距离视觉观测，近景变形测量，基于微波雷达的桥梁变形检测技术等得到了快速发展。

无人机爬壁：减轻续航负担，提升稳定性

以无人机桥梁检测为例，为解决传统无人机无法完成在垂直面上完全覆盖拍摄的问题，研究人员开发了一类无人机爬壁机器人，使得无人机可以贴近桥底面拍摄。为解决这类机器人在执行检测作业时由于不断与桥梁结构表面发生碰撞与分离行为而大大增加续航负担，适应性欠佳的问题，新一代爬壁式无人机已配置了旋转关节爬壁装置，可通过接触面处的压力计推算接触摩擦力，进而调整推进器与检测面间的角度，有效缓冲无人机爬壁装置与结构面间的碰撞接触，从而降低推进能耗，提升无人机爬壁的稳定性。

中国桥梁老龄化正加速到来，以人工检查、经验决策和纠正式养护为特点的传统管养模式，将越来越难以满足现代桥梁的管养需求。

同时，近年来随着3D摄影技术的不断成熟，有学者通过无人机挂载3D数码关联摄像机（DIC）对桥梁进行3D摄影，推演长周期桥梁伸缩缝位移的病害演化情况，实现了检测盲区病害量化评估；也有国外学者以无人机为主力设备，辅助以桥梁监测系统、轨道检测车、爬行机器人、蛇形机器人，爬壁机器人，构建了完整的桥梁检测系统，利用各类设备之间的功能互补，实现了桥梁结构的半自动检测。美国明尼苏达州交通运输厅也于2017年发布了无人机桥梁检测技术规程。

病害自动识别：处理海量数据，准确率良好

值得一提的是，这些新的外观检测方法也带来了新的问题，其产生的海量照片和影像数据如仍采用人工判读，需要有一定经验的专业人员耗费大量的时间处理，不但效率低，且人为因素干扰较大。

近年来，随着计算机技术的高速发展，基于机器学习技术的图片处理算法在桥梁损伤诊断领域得到了广泛应用。Yusuke Fujita利用Hessian矩阵的线性滤波增强图片对比度，提出了在混凝土表面图像存在纹理、噪声、污渍或亮度不均匀时，获取裂缝区域位置的方法；韩国学者设计了一类形态学链接裂缝检测算法，裂缝宽度识别精度达到0.1毫米；意大利科研团队基于色差算法，对无人机等设备采集的桥梁影像资料进行分析，并开发出一套病害量化分析软件系统DEEP，可实现对颜色较为敏感的病害指标（结构构件掉漆、风化、植被覆盖情况等）的量化分析。

笔者所在团队基于CAFE框架的深度学习算法，开发了一套桥梁病害图像自动识别软件，以实现对裂缝、锈蚀和缺损等病害的自适应分类，并可实现对病害尺寸的自动测量。图1为病害自动标注和分类结果，其中，红色为裂缝，绿色为腐蚀，蓝色为破损。图2为裂缝宽度识别与尺寸自动测量过程。通过该病害识别软件对500张随机照片进行病害分类的结果表明，该软件识别准确率达91.2%，效果良好。

图1 基于深度学习算法的桥梁结构病害标注和分类

图2 裂缝宽度识别与尺寸自动测量

无损检测：不伤筋骨，看得清楚

从无损检测技术来看，早在20世纪30年代初，人们就已开始探索和研究无损检测方法，并取得快速进展。20世纪80年代以来，随着测试方法和电子技术的发展，无损检测技术突破了原有的范畴，出现了许多新的测试方法，例如微波吸收、雷达扫描、红外热谱以及脉冲回波等，无损检测仪器也发展到一个新的水平。

近年来，高灵敏传感系统(如红外、微波、射线等)的不断出现，使无损检测设备向集约化、小型化、数字化、智能化的方向发展，新技术、新应用不断涌现，如红外线成像技术在结构缺损探伤及渗漏检测中的应用，三维超声CT成像技术在混凝土缺损及浇筑质量检测中的应用等。同时，集成了多种检测手段、能实行快速大范围检测的集成化移动检测装置也被不断开发，以用于提高结构检测的效率，如集成了GPS（全球定位系统）、GPR（地质雷达）、激光扫描（避障）、电阻率测量（混凝土侵蚀）、USW/IE（超声波表面波/冲击回波）、高清相机、全景相机等多种无损检评技术于一体的RABITTM桥面检测机器人（如图3所示）等。但是，由于桥梁结构复杂，环境多变，大量病害存在隐蔽性，其检测与评价有一系列特殊要求，其中仍有较多关键核心问题尚待解决，如：缆索腐蚀断丝检测、钢结构疲劳裂纹快速检测、有效预应力值检测、预应力孔道压浆密实度、土中（水下）等关键部件、隐蔽部位无损检测技术等。

图3 美国桥梁长期性能研究计划所开发的桥面检测机器人

以桥梁拉索的腐蚀断丝检测为例，传统开窗法检测会对缆索护套造成损伤，因此，近年来业内广泛开展了一系列无损检测方法研究，主要包括：振动法、应变监测法、超声波检测法、声学监测法、磁检测法等。

振动法、应变法

振动法和应变法的本质都是测拉索索力变化，但对于化学腐蚀、应力腐蚀及腐蚀疲劳等引起的锈蚀、断丝等病害的检测，目前的试验还局限于直径很小的索，主要是因为如果索的直径较大，很少的断丝对拉索应力的影响较小，且考虑到实际桥梁中拉索应力影响因素较多，很难区分到底是什么原因引起了拉索应力变化。

因此，在当前技术条件下，这两种方法还无法在实际工程中实现对拉索锈蚀、断丝等病害的发现。

超声波检测法

超声波法检测断丝的基本原理是接收断丝部位的反射波，由于在芯线中传播的超声波随传播距离的增加而衰减，因此用反射波检测远离超声波入射端的断丝部位是很困难的。同时，对腐蚀部位的反射特性实验也证明，用反射法检测芯线腐蚀也很困难。

声学监测法

声学监测法采用声发射原理，可用来监测高拉力的钢丝、钢丝束和拉索的断裂，并已有实际工程应用。但其传感器必须在断丝发生前便已安装，因此成本高昂，且对于已发生断丝的缆索系统的断丝检测无能为力。

磁检测法

漏磁检测方法基于缆索的磁特性开展检测，但当拉索直径较大，外部有保护层时，由于磁化效果不好，对芯部中心部位的损伤状况往往难以检测，且对靠近锚头部位，由于铁磁环境复杂，检测效果通常也不太理想。

为此，笔者团队提出了一种采用磁致伸缩导波检测技术对桥梁拉（吊）索损伤进行初检与定位，再结合漏磁检测技术进行详检的综合检测方法，大幅提高了检测效率，并开发了运用于桥梁缆索检测的磁致伸缩导波检测、漏磁检测系统和分析软件。试验表明，该方法可实现单次检测20米，精度可达1.6%截面损失率，并已在江阴长江公路大桥、润扬长江公路大桥（如图4所示）等多座大跨索承桥中得到了成功应用。

图4 磁致伸缩导波检测技术检测润扬长江公路大桥吊索

评测试验：提高精度，降低成本

从桥梁现场试验技术来看，桥梁荷载试验技术目前已在世界各国得到了较为广泛的应用。我国现行规范中，对桥梁承载能力的评定方法即是一种基于桥梁调查、结构检算，必要时进行荷载试验的评定方法。但在应用中也发现，由于外观检查和检算法存在较大的主观性，管理单位往往对其结果心存疑虑。且由于该方法置信度较低，因此为保证安全，由该方法得到的承载能力折减系数Z1通常远小于按荷载试验方法得到的Z2值，这就造成按外观检查和检算法评定无法满足承载能力的桥梁，一旦做荷载试验，往往又评定为承载能力尚有较大富余。

近年来，随着技术的进步，桥梁非接触式表观损伤(缺陷、变形)检测技术得到了快速发展。

关键问题在于，荷载试验虽然精度较高，但对正常交通的干扰很大，在已通车公路上组织开展往往存在较大困难。因此，业界迫切需要寻求一些评判精度介于检算法和荷载试验法之间的中间方法，其判别精度应高于外观检查和检算法，而可低于常规荷载试验法，但其代价，特别是对正常交通的影响则应远小于荷载试验法。

为达到上述目标，国内外研究者主要在以下三条技术路径上开展了大量工作。

技术路径一：以精代粗

通过引入更多指标参数，建立更精细、更合理的基于结构无损检测参数的桥梁状态评定体系，以提高检算法的分析精度并降低其主观性，如新版公路桥梁承载能力检测评定规程中即已引入了大量基于无损检测和现场调查的技术参数。

技术路径二：以动代静

传统荷载试验主要以静载试验为主，动载试验的主要目的则以获取桥梁结构的车辆冲击系数及基本模态信息为目标，由于未能很好地建立模态信息与桥梁状态的相互关联，目前常用指标敏感度严重不足。因此，动载试验中的模态试验一直未能受到很好的重视。

近年来，大量学者尝试在不中断或少中断交通条件下提升模态试验的精度，并建立模态试验与静载试验的相关关系，希望基于模态试验实测数据，完成对结构仿真模型的高精度校准，然后在校准后的模型上实现虚拟荷载试验。如:东南大学张建教授团队开发了基于冲击振动的桥梁快速测试一体化系统；笔者也与南京航空航天大学张令弥教授团队合作开发了基于模态挠度法的桥梁状态快速评估方法，并已在十余座桥梁中得到了应用。

技术路径三：以轻代重

传统荷载试验代价高昂且对正常交通干扰巨大的主要原因在于，其按设计荷载进行车队加载，加载车辆众多，且为保证安全需分级加载，各工况中车辆位置又有很大不同，故车辆调度、停位耗时长，对交通干扰大。因此，如能实现以轻车代重车，以单车或双车代替车队进行加载，必将大大减少试验费用和对交通的干扰。

为此，笔者团队提出了一种利用车辆缓速通过桥梁，对实测得到的桥梁控制点位移影响线进行模型校准，再在仿真模型上完成虚拟荷载试验的准静态荷载试验方法（技术路线如图5所示）。目前，该方法已应用于数十座桥梁，相比于传统荷载试验，可将交通中断时间从8小时以上缩短为半小时以内，试验费用仅相当于传统方法的1/3～1/2。

图5 准静态快速荷载试验技术路线图