道路桥梁工程检测技术研究综述

由于环境侵蚀、疲劳荷载作用、材料老化及潜在灾变的影响，道路桥梁在长期服役过程中均会发生损伤的积累，存在性能衰退及失效的可能，而传统的依靠人工经验判断以及使用简单工具进行检测的方式，费时低效且容易造成漏检而遗漏掉一些隐蔽性的缺陷。基于以上原因，建立更加准确有效的检测手段用于前期病害发现和状态评价工作就显得非常重要。为了解决以上存在的问题，在保持现状的基础上，本文将介绍当前国内外对道路桥梁检测技术的研究现状。

一、主要检测技术分类与研究现状

（一）传统的检测方式。外观检查是运用人眼或者简单工具（例如：手锤、卷尺、裂缝观测仪）对结构表面裂缝、变形、腐蚀、剥落等病害开展直观查勘的方式，属最基本的检测方式。优点是直观和经济；缺点是经验性较强、主观性较强、不易量测、无法发现内部缺陷。荷载试验是对结构施加静力或动载荷，在荷载作用下测量结构产生的反应（位移、应变、频率等），检验结构整体受力性能和承载能力，较可靠，但需要较大的投资，耗时较长，并且不能通航，不可通行，在桥梁的竣工验收及某些特殊情况的评估当中采用较多。

（二）无损检测(NDT) 是一种重要的检测方法，既不会破坏结构，又能检查出混凝土内部的缺陷，在当今的工程检测研究中得到越来越多的应用，其中声波( 超声波) 检测主要应用了声波在介质中传播的特点，检测混凝土内部空洞、裂缝深度、密实程度。冲击回波法、超声波透射法比较常用，主要应用的是基于信号处理与成像算法的改进来提高图像分辨率。雷达检测主要是利用探地雷达 (GPR)，以高频电磁波为载体，检测道路面层厚度、内部脱空、路基病害、桥梁构件内部钢筋分布、保护层厚度、空洞等内容，研究重点是 3D 成像、多频融合、深层目标识别以及自动化解释。红外热成像检测主要是通过测温场异常确定结构内部脱空、渗水、蜂窝麻面等缺陷，对于近表面缺陷检测较为敏感，但由于受外界环境温度和太阳光照影响较大，研究主要集中在温差量化识别、背景噪声抑制等方面。光纤传感检测是利用光纤作为传感器，利用其易布放、灵敏度高、抗干扰能力强、寿命长等特点，应用于大型桥梁重要部位的长期实时监测，而关于这一方向的研究主要集中在如何解决结构预埋光纤的布设、信号解调精度提升及多参数融合诊断等问题。

（三）智能化和自动化检测技术采用机器视觉与图像识别来使用高清 / 红外摄像机及无人机（UAV）进行航拍采图 / 摄象，然后借助图像处理方法和深度学习的方法对裂缝、网裂、坑槽等病害自动识别，能实现高速高效的大范围巡查，并且是针对复杂的路况进行鲁棒识别，以及开展裂缝参数准确测量等工作。移动检测系统的车载平台上集成了包括激光扫描仪、高清相机、IMU 和 GPS 在内的多个传感器用于车辆快速高效完成对道路路面平整度、车辙、纹理和桥梁表观状况等各项指标的自动化检测及量化评定。同时，针对移动检测，本文展开相关研究工作：多源数据融合、高精度定位、实时处理等；利用 BIM ／SHM, 把检测的数据信息与 BIM 关联起来，并实现病害可视化和信息一体化管理。结构健康监测(SHM) 系统的建设主要是基于桥梁安装大量传感器来达到桥梁的状态监测与预警的目的，进而完成了对传感器的最优布局方法的研究，基于大量的数据分析来进行对桥梁的伤损识别，最后建立了针对桥梁结构的寿命预测模型。

二、存在的主要问题

（（一）多种检测技术的数据因为其不同的数据格式和标准而导致无法有效的相互融合，没有形成多方面的综合评定结果。

（二）智能化水平还有很大提高空间。图像识别和数据分析算法的鲁棒性、精确度有待进一步提高；自动化的设备成本偏高，普及程度还不够广泛。

（三）隐蔽和深层次缺陷难以检出，当前 NDT 技术对于深层 ( 尤其是大型基础、水下结构) 或者微小初始损伤的探测效果较差。

（四）测评指标不完善。检测结果的量化评价和等级划分还不够完善，未完全和结构性能退化模型及剩余寿命预测相关联。（四）成本效益相匹配。高端技术 ( 密级 SHM、高精度移动检测等 ) 较贵，要根据桥梁的重要性、风险等级来进行选择配置。

三、发展趋势展望

（一）把深度学习和机器学习与 AI 融合，让其用在对检测的数据进行自动处理、特征提取、损伤识别及智能诊断当中，并且能使 AI 的技术得以提高。

（二）多技术协同和数据融合发展集成了各类传感技术的综合检测平台，制定统一的数据标准及融合分析模型，实现“空 - 天 - 地”一体化检测。（三）精准量化、定性化检测：研制高灵敏度传感器( 分布式光纤、MEMS)，开发改进成像算法（雷达层析成像）等方法来提高检测小尺寸与深部位裂纹的能力。（四）SHM 实时化和长期监测得到广泛应用；无线传感网络、低功耗物联网技术实现 SHM 系统部署到更多的桥梁上，使桥梁从“定期体检”走向“实时监护”。（五）将数字孪生和预测性维护融合到 BIM/GIS、检测与监测大数据中，通过数字孪生体能够实现桥梁状态可视、桥梁性能演化模拟及预测性维护决策支持。

随着道路桥梁检测技术由传统的单人肉眼监测向无损化、自动化、智能化的快速发展，基于声波、雷达、红外线、光纤传感等多种 NDT技术已得到充分发展并得到逐步的应用；基于机器视觉的图像识别、基于移动平台的车载或车顶检测设备以及基于 SHM 系统的综合探测评价体系也正在快速发展。然而，在数据融合、深层次缺陷探查、智能研判以及效益性等方面仍存在不足之处，多技术联合、深度智能研判、高精度传感器以及数字孪生将是未来发展道路桥梁检测方向之一，实现更加精准、高效、智能、预测的道路桥梁检测技术，并提供给基础设施的安全运维提供更大的保障。

参考文献

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