基于无人机 + 图像识别的桥面裂缝快速巡查方法

引言

随着桥梁结构老化程度加剧，裂缝检测作为保障桥梁运行安全的核心手段，其巡查效率与精度亟待提升。传统人工检测方式受限于作业效率低、空间受限与结果主观性强，已难以满足大规模、频繁化的桥面巡查需求 [1]。基于无人机的高空作业能力与图像识别技术的智能分析优势，构建自动化、高效化的桥面裂缝快速巡查方法，已成为桥梁智能运维的重要发展方向。

1 桥面裂缝快速巡查技术路线概述

桥面裂缝快速巡查的主要目标在于高效、精准地实现裂缝的自动化发现、空间定位及几何参数测量 [2]。裂缝作为桥梁表层结构劣化的早期征兆，其识别与量化对于结构安全评估和维护决策具有关键意义。

桥面裂缝快速巡查方法以无人机平台为数据采集载体，通过设定合理的航线和拍摄参数，实现对桥面结构的高清图像获取。在图像采集环节，采用具备高分辨率成像能力的工业级无人机，结合自动化飞行路径控制，保障图像质量与覆盖完整性。随后，将获取的图像数据输入图像识别模块，通过灰度化、去噪、增强等预处理操作，提升裂缝特征的可识别性，再通过边缘检测、二值分割与连通域提取等算法识别裂缝目标。在识别完成后，进一步对裂缝类型（横向、纵向、网状）进行分类，并利用几何计算方法提取其长度、宽度及面积等参数。最终，通过图像坐标映射与像素标定技术，实现裂缝在桥面实际空间中的定位与量化分析，形成结构化输出结果。

2 图像采集与作业方案

在桥面裂缝快速巡查中，图像采集质量直接决定后续图像识别与裂缝分析的准确性与可靠性。无人机设备的选择需兼顾航时、载荷能力、图像分辨率与飞行稳定性。以 DJI M210 RTK 或 P4RTK 等具备高精度定位与工业级抗风性能的机型为优选，确保在复杂桥梁环境中实现连续稳定作业。搭载的相机应具备2000 万像素以上成像能力，具备机械快门和光圈控制功能，以适应不同光照条件下的清晰拍摄需求。RTK 模块的集成显著提升航拍影像与三维定位之间的匹配精度，为图像到实景的映射提供技术支撑。

根据桥面结构形式、交通条件与周边环境进行航线定制。采用垂直正射与侧向低角度拍摄相结合的方式，以获取裂缝多角度信息。飞行高度一般控制在8～15m 之间，以兼顾图像分辨率与飞行安全；航速控制在 2～3m/s ，保证拍摄图像间隔合理、图像重叠率高。对重要桥位部位可采用定点悬停、多角度环绕方式提高局部特征捕捉能力。

为确保图像清晰度，应在无雨、无强风、光照均匀的条件下作业，避免阳光直射和强阴影对图像质量的影响。飞行前需校准相机焦距与曝光参数，控制ISO 与快门速度，避免模糊与过曝现象。使用定时定距拍摄模式，保证图像采集的规律性和一致性。

3 图像处理与裂缝识别

桥面裂缝的图像处理与识别是快速巡查流程中的关键环节，其目标在于从复杂、干扰信息较多的原始图像中，准确提取裂缝边界并识别裂缝类型与形态特征 [3]。为实现高精度、高鲁棒性的自动识别，需依次开展图像预处理、裂缝提取及分类筛选等步骤。图像预处理作为识别的前置环节，首要任务是增强图像的信噪比与特征清晰度。灰度化处理是基础步骤，采用 RGB 加权平均法（如I=0.3R+0.59G+0.11B) ），以减少数据维度并突出结构纹理。随后采用中值滤波或高斯滤波技术对图像进行去噪处理，有效去除因拍摄环境变化带来的局部噪点，同时保持边缘信息。为了提高裂缝边界的视觉对比度，需引入图像增强方法，如直方图均衡化、局部对比增强等技术，使裂缝区域与背景呈现更明显灰度差异，便于后续边缘提取操作。

Sobel、Prewitt 等传统算子因抗干扰性不足，难以应对桥面图像中复杂背景变化，故本文推荐采用 Canny 算子结合自适应阈值法的复合策略。Canny 算法具备较强边缘定位能力，而自适应阈值分割机制可根据图像局部特征动态调整阈值，解决传统固定阈值算法在光照不均、阴影干扰等情形下的失效问题，能较好平衡裂缝完整性与干扰抑制效果。

裂缝类型识别作为识别体系的末端任务，主要分为横向裂缝、纵向裂缝与网状裂缝三类。类型判别主要依据裂缝形态特征、主轴方向与像素分布密度指标进行综合判断。采用裂缝质心扩展法计算长轴与短轴方向上的像素分布比值，并结合角度分析实现自动分类。设置筛选机制过滤误识别目标，例如过短、面积过小或非规则形态的干扰裂纹，以提升识别结果的可靠性与工程实用性。整体识别流程逻辑严谨，适用于不同类型桥梁巡查任务中的高效图像分析场景。

4 裂缝参数提取与结果输出

在完成裂缝图像的精准提取与类型识别后，对裂缝的几何参数进行量化计算，并将识别结果以结构化形式输出。裂缝参数提取主要包括长度、宽度与空间位置三项指标，需结合图像坐标与实际尺寸之间的映射关系进行换算。

裂缝长度的计算通常基于裂缝骨架化图像，通过曲线拟合与分段迭代算法实现路径重构。首先，对提取出的裂缝连通域进行骨架提取，将宽度压缩为单像素线，然后依据骨架主干曲线进行点对点连接，利用分段累积距离计算裂缝全长。为保证测量精度，预先通过标准参考物或已知尺寸标定块对图像像素进行尺寸换算，明确单位像素对应的实际距离。宽度计算采用垂直扫描法或八方向扩张法，在裂缝边缘区域内提取多组垂直方向像素宽度并求取平均值，减少局部噪声对结果的影响，适合用于不规则裂缝边界下的宽度测量。

在裂缝空间位置标注方面，将图像坐标系内的裂缝质心或边界坐标映射至无人机拍摄时的实景位置。该过程依赖无人机姿态信息、图像元数据（EXIF）与 RTK 定位结果，通过图像 - 空间变换矩阵计算目标在桥面坐标系中的实际位置。对于大跨度桥梁或复杂桥面结构，可借助三维模型辅助定位，提升空间投影精度。

结果输出环节需将上述信息按结构化格式整理输出，包括裂缝编号、图像 ID、实际位置（经纬度或桥面坐标）、长度、宽度、面积、裂缝类型等字段。数据可导出为表格文件或数据库结构，亦可配套输出含裂缝标注的图像或三维模型截图，便于工程人员快速理解裂缝分布与严重程度。该输出方式不仅提升信息利用效率，也为桥梁巡检信息化、数字化管理提供基础支撑。

5 结语

本文围绕桥面裂缝的高效巡查需求，系统构建了一套融合无人机航拍与图像识别的快速检测方法。从图像采集、裂缝识别、参数提取到结果输出，实现了裂缝信息的自动化识别与精准量化，提升了桥梁检测的作业效率与智能化水平。该方法在工程应用中展现出良好的可操作性与拓展性，为桥梁设施的日常巡检和数字化管理提供了有效技术支撑，具有广泛的推广价值与研究前景。

参考文献：

[1] 吴维维 . 基于无人机的中小跨桥梁点云自动化分割与表观病害智能识别研究 [D]. 江苏 : 东南大学 ,2023.

[2] 孙乐乐, 席一帆, 孙恒, 等. 改进的桥梁三维重构及裂缝检测系统[J].计算机系统应用 ,2020,29(12):64-71.

[3] 李豪 . 基于无人机的桥梁裂缝检测技术研究 [D]. 重庆 : 重庆交通大学 ,2022.