无人机技术在工程检测行业上的运用现状和展望

摘要：近年来随着无人机技术的发展，无人机技术开始越来越多地用于农业植保、消防、电力巡检、物流运输、建筑、测绘等方面。无人机技术在工程检测领域的应用对于提高我国工程检测行业的工作效率起到了重要的作用。文章首先对无人机技术的发展做简述，针对工程检测行业中的运用现状，从无人机测绘遥感技术、建筑物外立面检测、混凝土缺陷和钢结构缺陷检查四个部分阐述了该技术的运用现状，并对未来进行了展望。

[作者简介]张安佶（1996—），男，硕士，从事建筑结构实体检测、建筑质量检测智能比、工程智慧监测等工作。

无人驾驶飞机简称无人机（unmanned aircraft system，UAV），是利用无线电、线导等遥控技术和航空器本身所自带的飞行程序控制装置操纵的不载人飞行器。无人机技术发展稍晚于有人驾驶飞机，于一战期间由英国皇家海军利用水上飞机机体改造制成，作为海军炮兵训练用靶机。此后，无人机技术发展日渐成熟。在冷战期间，由于U2有人侦察机在苏联被击落，造成较大国际影响，为减小侦查成本和提高效率，美军有针对性地开发了无人侦察机。冷战结束后，随着微型电动机技术、开源飞控技术、高能量密度锂电池技术和计算机技术的日益成熟，无人机技术开始实现大规模下沉，在多个领域进入非军事日常运用。

1 无人机技术在我国运用的基本情况

中国无人机研发源自1966年研制成功的“长空一号”。21世纪初，我国开始了民用无人机技术运用的探索。2003年5月1日，由国务院、中央军事委员会颁布的《通用航空飞行管制条例》[1]对无人飞行器纳入管理，并在2018年6月印发的《民用无人机驾驶航空器经营性飞行活动管理办法》[2]上对无人机经营性飞行做出具体要求和规定。

当下我国无人机主要进行航拍作业、RTK测绘、飞行表演等商业活动。据公开资料显示，我国无人机运用最多的是农业植保领域，占比达42 %，其次为电力巡检领域为17 %，之后依次为消防、物流、测绘、建筑以及其他[3]。目前，无人机在工程检测领域的应用较少，市场提升空间较大。

近年来，无人机技术为建筑业提供的服務不断增加，2020年5月20日正式开始实施中国航空器拥有者及驾驶员协会发布的T/AOPA 0001—2020《无人机搭载红外热像设备检测建筑物外墙及屋面作业》[4]，为无人机搭载特定任务负荷进行建筑业技术服务工作提供了依据。

2 无人机技术在工程检测行业上运用现状

随着实时监控技术的进步，建设单位、施工单位、监理单位、政府行政主管部门和第三方检测鉴定机构可以利用无人机系统的低成本性和高机动性，尽可能多地在项目现场利用摄像头捕获视频数据和图像数据，并根据这些数据生成即时成果或非即时成果。无人机技术可大规模地用于：对建筑物、桥梁、基础设施的施工过程控制;对建筑物现状的检查;在恶劣天气和紧急情况下，对道路交通现状快速评估，监测路面损坏及基础设施损毁的情况;对施工过程的质量控制;对施工人员的安全管理。

当前，无人机在建筑业上的运用主要通过搭载非接触式传感器如相机、激光雷达、红外相机等摄像器材进行，主要包括：建造前期的建筑物选址勘察勘测，建造中期的基坑进度监测，建造期的建筑建造进度把控，以及建筑物全寿命维护周期中的现状检测、修复、面积测算、外立面危险性评估等工作，具有成本低廉、操作简单、作业时间较短等优点，适用于单体建筑和一定区域范围的群体建筑。

2.1 无人机测绘遥感技术

传统建筑测绘技术通过对人工参与建筑物点、线、面相关特征数据进行采集，将特征数据按照结构规则组织起来，通过体系化的描述表达抽象概括，按照严格的工业标准实现建筑物的整体或局部的几何构造进行描述，通常使用Autodesk公司的AutoCAD、谷歌公司的Sketchup和微软公司的3D Builder对纸质数据进行数字化，结合GIS数据运用平台，实现特定地理坐标下的建筑物交互建模工作[5]。相比无人机测绘遥感技术，传统建筑测绘技术可精准表述建筑物的结构体系关系和轮廓，但建模精度较低，纹理偏差较大，对面积较大的建筑物进行测绘时，需要在现场投入大量人力，效率低，周期长，建模时效性差[5]。

无人机测绘遥感技术就是通过无人机携带相应的任务荷载到达指定高度后，按照预设航迹，通过手动控制和软件自主控制，依据一定的图像采集方向和采集频率，在保证采集图像的航向重叠率和旁向重叠率的情况下，根据采集精度的不同，在距离建筑物一定距离进行测绘后生成基于图像二维或三维成果的过程，从而获得常规手段不易获得的高精度鸟瞰图[6]。

无人机测绘遥感技术有一些优越性：

（1）通常情况下，为了保证航测数据的准确性，尽可能地减小误差，无人机需携带RTK定位模块，链接GNSS移动地面站模块，从而缩小定位误差。其输出成果通常包括测区采集图像集、测区二维正射图像、数字线画地图（DLG）、数字正射图像（DOM）、数字高程模型（DEM）、数字格栅地图（DRG）等。

（2）相比目前常用的卫星航空摄影测绘手段和载人机航空测量手段，无人机航空摄影测量可用于绘制比例尺更小的数字产品。

（3）由于活动空域高度较低，无人机使用仅受天气影响，可在低空气象条件较好的情况下实现随用随放的效能。

（4）无人机使用成本相对载人机、卫星（特别是早期的固定翼航拍和旋翼机航拍）以及人工作业更加低廉，对项目成本控制具有积极意义。

（5）不同于载人机和卫星需要专业化的数据采集设备，无人机对搭载设备要求较低，仅需民用级别相机即可完成项目任务，从而节省大量设备购置和维护成本，为未来适配于BIM-GIS系统性评估做数据采集[7-8]。

（6）对三维高精度模型，探索多无人机协同航线规划采集和单无人机复杂航线规划能力，可作为地面激光扫描仪、光探测和测距设备（LiDAR）、GPS和全站仪的精细化数据补充。通过现场手动航线规划、航线规划软件运作（多边形航线、环形航线等）后，采用Acute3D公司开发的Context Capture Center软件、Pix4D公司开发的Pix4DMapper、Astrium公司开发的Street Factory、Agisoft公司开发的Photo Scan、武汉天际航信息科技公司开发的DP-Smart、深圳市大疆创新科技有限公司开发的大疆智图等后处理软件，进行全自动和较高精度的真实三维场景模型搭建工作[5，9，10]。

自2010年国家测绘地理信息局开始大规模运用无人机后，在建筑相关行业，无人机的使用标准规范已初步建立并在逐渐完善中，现已公开的标准有：DB34/T 3713-2020《公路工程无人机倾斜摄影测量技术规程》 、T/NTRPTA 0030—2020《无人机精准测绘技术规范》、GDEILB 007-2014《无人机数字航空摄影测量与遥感外业技术规范》等。

近几年，已有一些城市利用无人机技术为数字城市建设提供帮助，2017年四川省遥感信息测绘院利用无人机测绘遥感技术成功对广安市建成区进行倾斜摄影测量三维建模;利用无人机倾斜摄影和地面近景摄影相结合的方式实现重庆建成区的三维模型构建;利用三维可视化平台GIS坐标叠加无人机倾斜摄影成果的形式对扬州市进行三维建模;利用SuperMap 7C数据可视化平台对农村、城镇社区的实景三维模型和社区信息进行汇总，探索智慧城市实现路径[9]。现阶段常通过使用消费级无人机降低使用和维护成本[11]。

2.2 建筑物外立面检测

无人机检测可以有效克服现有的建筑物外立面人工肉眼检测和手工测量外立面裂缝所带来的效率低、成本高昂、检测数据精度低或漏检以及作业风险高的问题[12]。

通过使用搭载图像采集任务荷载的无人机设备，对无遮挡或较少遮挡物的建筑外立面，按照预设任务轨迹以手动控制或软件自主控制的方式对建筑物外立面进行外观质量缺陷点位确定、缺陷区域描述，同时可对建筑外立面附属设施安全性进行快速评估，确定危险区域，结合GIS地理信息系统可快速排查单栋和特定区域的建筑物外立面。

目前建筑外立面常用材料一般包括：玻璃幕墙、干挂石材、饰面砖（包括软瓷材料）、外墙涂料、金属饰板等。

在针对玻璃幕墙缺陷检测时，无人机检测技术在天气良好的条件下可从建筑物外部接近建筑物外立面，对玻璃幕墙上受太阳照射受热膨胀产生的玻璃边部碎裂缺陷和整幅玻璃碎裂检测上有较好的效果。但无人机目前无法做到在建筑外立面外侧对玻璃幕墙所使用的结构胶老化程度进行现场取样，仍需在现场进行人工取样（高层建筑：索降、外立面工作平台等，低层建筑：脚手架、吊车等方式），采用同批次结构胶性能评估的方式对玻璃幕墙使用的结构胶既有性能进行整体性评估。

在针对饰面砖缺陷检测时，通过挂载红外成像设备配合影像采集系统，对饰面砖外墙粘贴效果进行评估。通过数据整合对整栋建筑的外墙粘贴质量做整体性评价和三维展示，包括检查饰面砖空鼓范围、饰面砖脱落区域;对新建建筑外墙项目，可检测饰面砖粘贴整体效果，墙面是否存在污染、泛白、变色等缺陷[4]。相对于传统人工检测，无人机检测技术能够对人工检测中的部分环节进行替代，大大缩短中高层建筑外立面检测上所花费的时间，显著提升检测效率，降低检测人员自身的危险系数，提供建筑物外立面三维模型，有助于既有建筑外立面改造的实施。

目前无人机检测技术在建筑物外立面检测方面主要用于定期检查、外立面修复定损、外立面改造前后对比、外立面改造误差测量等工作，但不涉及外立面检测现场取样和现场试验部分。对比目前常用于建筑物外立面检测的常用方法（全站仪测量、三维激光扫描），无人机测量精度高于全站仪测量，但低于三维激光扫描的测量精度，占用电脑运算资源适中，总内外业工作时间最短，是一种适用于建筑物外立面中等精度快速普查的低成本高效方法[13]。通过利用场景三维特征的高度变化，还可以利用图像的形状和纹理特征;结合现实二维和三维数据的相关信息，快速检测建筑外立面缺陷和损坏见图1。

2.3 混凝土缺陷检测

随着既有混凝土建筑物的数量增加，既有混凝土建筑物的损坏、事故出现的数量越来越多，对于检测鉴定机构和检测人员而言，手持工具进入存在危险的建筑物是十分危险的。由于人工作业本身的限制，登高作业需要借助专用工具（如吊篮、升降机、梯子），对检测鉴定的效率影响极大。故根据检测鉴定现场的情况，利用无人机技术对大开间、混凝土结构面遮挡物较少的框架结构混凝土建筑（如：工业厂房、工业仓库等）、大型楼栋（摩天大楼），使用搭载图像采集任务荷载的无人机设备在建筑物外部或建筑物内部对混凝土外观质量情况做出快速评估，对建筑检测鉴定工作提供参考资料，从而为检测鉴定机构提供建筑结构构件重点区域抽查和缺陷排查的先期评估资料。

典型的检测作业流程一般是：在检测现场保证光照条件的情況下，可在建筑物内部靠近建筑物结构层底部构件（梁、板底、柱上端）至距离结构点位适当的净空区域，利用摄像头、红外成像等设备对建筑物内部的混凝土构件进行缺陷检查检测。

通过无人机检测技术的使用可准确地检查出混凝土外观缺陷，混凝土构件是否带病工作，混凝土构件表面裂缝的周期性采集[14]。该检测方式特别适用于地面有一定障碍物，层高较大的混凝土结构工业厂房的日常巡查和检测鉴定工作。相对人工乘坐登高车、脚手架、直梯等方式，无人机检测技术具有检测效率较高，检测人员危险系数较小的特点，但无人机检测技术不适用于楼面板底部环境较为复杂的情况，同时位于建筑物内部飞行时，受定位信号较弱限制的影响，对检测人员的操控能力要求较高，相关设备损失的概率相比人工检测要高见图2。

2.4 钢结构缺陷检测

无人机检测技术可根据检测鉴定现场的情况，对钢结构建筑内部（主要为厂房等较大开间，内部高空障碍物较少的结构体）进行检查检测工作。类似于上节混凝土缺陷筛查的工作步骤和程序，通过对照竣工图纸，以鉴定区域为导向，逐轴线快速进行钢结构连接检查检测的工作，可对钢结构构件各节点连接作重点检查检测，当前无人机携带的相机分辨率已可达到检测钢结构构件上较大面积的缺陷检测和钢结构构件缺失的情况。对于钢结构建筑安全性工作来说，最为重要的是检查检测钢结构构件锈蚀现状。钢结构连接方法及工艺是否符合规范要求，斜撑结构是否完整。通过无人机检测技术，可以较好地在短时间内完成有关检查检测工作，为接下来的构件检查检测确定好工作范围和位置，提高工作效率，但无人机控制装置在该工况下受钢结构金属部件的影响传感器失稳风险较大。操作中，当无人机过于靠近钢结构构件时，失控风险较大，为减少坠毁产生的损失，通常为无人机安装飞行保护套。同时，受限于无人机所配备的镜头性能，在近距离观测钢结构上细小的裂缝、表面防护涂层小面积剥落时，存在漏检风险，故暂时无法完全替代人工近距离目视观察，见图3。

3 无人机技术在工程检测行业的未来展望

目前无人机技术在工程检测行业上还处在初步应用阶段，仅使用了无人机技术的基本功能，对工程现场、不同结构的结构缺陷情况进行现场检查，并根据缺陷对应位置进行内业评估。在部分项目上嘗试使用卷积神经网络CNN等方式对无人机采集的数据进行自动处理[15-16];利用无人机、历史卫星图像对比的方式对城镇、农村违章建筑物进行查找判读[17]，但是对部分不规则平面（如异形外立面、屋檐等位置）检测精度还在一定的提升空间，同时受无人机飞行稳定性和有效载荷的限制，系统获取的图像存在相幅较小、倾角较大、采集图像数量较多、图像重叠度不稳定、不规则的问题[18]。由于设备本身的局限性和可搭载的任务负荷限制，目前无人机只能够记录建筑物外部的细节和纹理，很难像激光三维扫描技术（TLS）一样同时记录建筑物内部的细节和纹理[19]。未来利用无人机群和地面采集系统组网组成智能观测系统，对建筑物、基础设施（铁路、桥梁、电力线路等）进行长期周期性检查自动评估（大数据云处理平台）正在成为可能[20]。

参考文献

[1] 中华人民共和国国务院， 中华人民共和国中央军事委员会. 通用航空飞行管制条例[S]. 北京.2003.

[2] 中国民用航空局运输司. 民用无人机驾驶航空器经营性飞行活动管理办法[S]. 北京.2018.

[3] 中国产业信息网. 2019年全球无人机行业应用结构、市场规模及中国工业无人机应用现状分析[EB/OL]（2020）. http：//www.chyxx.com/industry/202003/846477.html.

[4] 中国航空器拥有者及驾驶员协会. T/AOPA 0001-2020： 无人机搭载红外热像设备检测建筑物外墙及屋面作业[S].

[5] 蔡香玉. 基于无人机倾斜摄影场景建模的建筑物单体化方法[D]. 南京： 南京师范大学， 2018.

[6] 陈营营. 无人机平台下建筑物红外和光学图像的三维重建[D]. 南京： 南京航空航天大学，2018.

[7] SONG Y， WANG X， TAN Y， et al. Trends and opportunities of BIM-GIS integration in the architecture， engineering and construction industry： A review from a spatio-temporal statistical perspective[J]. ISPRS International Journal of Geo-Information， 2017， 6（12）： 1-32. DOI：10.3390/ijgi6120397.

[8] 陈晋， 习聪望， 陈文凯等. 基于无人机、高分卫星遥感影像的甘肃省陇南市建筑物空间化研究[J]. 2019， 1： 105-112. .

[9] 席敏哲. 基于无人机倾斜影像的精细化三维模型构建及智慧园区应用研究[D]. 西安： 西安科技大学， 2020.

[10] 段平. 面向塔式建筑物的无人机环拍三维建模方法研究[J]. 地理与地理信息科学， 2019， 35（6）：6.

[11] 缪玉周. 消费级无人机倾斜摄影测量技术在构建城市真三维模型中的应用研究[D]. 南昌：东华理工大学. 2018.

[12] 吴生宇. 基于无人机视觉的大型建筑物表面裂缝检测技术研究[D]. 南宁： 广西大学.2019.

[13] 黎其添. 几种建筑物立面测量方法对比分析[J]. 北京测绘， 2019， 33（7）： 850-852.

[14] 马国鑫. 基于无人机采集图像的建筑物表面裂缝检测方法研究[D]. 镇江：江苏大学.2015.

[15] 何维龙. 基于Mask R—CNN的无人机影像建筑物检测方法研究[D]. 南昌：东华理工大学.2019.

[16] 任媛媛， 张显峰， 马永建，等. 基于卷积神经网络的无人机遥感影像农村建筑物目标检测[J]. 南京师范大学学报（工程技术版）， 2019， 19（3）：8.

[17] 朱建伟， 袁国辉. 基于倾斜摄影测量技术的无人机城市建筑监测系统在违建查找中的应用[J]. 工程勘察， 2017， 45（7）：4.

[18] 汪沛， 罗锡文， 周志艳，等. 基于微小型无人机的遥感信息获取关键技术综述[J]. 农业工程学报， 2014， 30（18）：12.

[19] LIN G， GIORDANO A， SANG K， et al. Application of Territorial Laser Scanning in 3D Modeling of Traditional Village： A Case Study of Fenghuang Village in China[J/OL]. ISPRS International Journal of Geo-Information， 2021， 10（11）： 770. https：//www.mdpi.com/2220-9964/10/11/770. DOI：10.3390/ijgi10110770.

[20] 晏磊， 廖小罕， 周成虎， 等. 中国无人机遥感技术突破与产业发展综述[J]. 2019， 21（4）： 476-495.