管片鋼筋骨架外弧面尺寸檢測系統的研制與應用

陳志強

(中鐵十四局集團房橋有限公司,北京 102400)

新建鐵路項目京濱與津濰項目所用盾構管片外徑13.3 m,厚度550 mm,管片寬度2 000 mm,管片添加網狀改性聚丙烯纖維。采用9分塊模式,即6塊標準塊(A塊)、2塊鄰接塊(B塊)、1塊封頂塊(K塊),混凝土強度C60,抗滲等級P12,管片單環方量44.2 m3,單塊標準塊最大方量5.3 m3,質量約13.25 t,中鐵十四局集團房橋有限公司天津分公司承擔盾構管片生產任務8 332環。該工程施工標準高,質量把控嚴,對管片鋼筋骨架的外形尺寸質檢提出了更高要求。傳統的鋼筋骨架檢測方法是人工使用鋼卷尺進行測量,存在人員作業強度高、效率不高、檢測一致性不能保證等問題,無法滿足越來越高的鐵路建設標準化要求。

隨著智能檢測技術的不斷進步,檢測方式宏觀分為非接觸式測量和接觸式測量兩種。由于接觸式測量對于工件位置和設備精度要求較高,同時需要力控單元防止碰撞損壞,所以自動化方案的實現較困難而且成本較高;而非接觸式測量由于方便自動化方案的實現,越來越受到行業的歡迎與認可。

近幾年各類檢測系統陸續研發應用:許磊[1]基于智能光學追蹤3D掃描儀,研制了CRTSⅢ型無砟軌道板尺寸快速檢測系統。薛峰、凌烈鵬等[2-3]基于3D相機技術和視覺檢測,研發了雙塊式軌枕檢測系統。陳志勇、吳先安等[4]同樣采用智能光學追蹤3D掃描儀對管片成品檢測進行了應用研究,綜合精度達到±0.2 mm。經調研以上系統,采用智能光學追蹤3D掃描儀的測量系統適合大尺寸構件的高精度測量,但是高精度儀器成本偏高,同時檢測效率偏低,檢測時間10 min左右;而雙塊式軌枕檢測系統主要分為尺寸測量和缺陷檢測兩部分,尺寸測量主要針對長度2.6 m的雙塊式軌枕,整套設備測量范圍較小,無論是設備行程還是儀器測量范圍均無法滿足鋼筋骨架的測量要求。項目組研發了一種全新的鋼筋骨架外弧面尺寸自動檢測系統,基于高精度激光三維輪廓測量儀實現外弧面檢測,具有檢測自動化、智能化等優點,同時還可以極大的降低人工作業強度。

1 檢測系統技術特點

考慮到鋼筋骨架內部結構復雜,管片鋼筋骨架外形尺寸檢測系統主要針對外弧面尺寸進行檢測,同時鋼筋間距、鋼筋直徑、鋼筋骨架寬度、鋼筋數量都是質量控制項。

考慮項目后續承攬的需求,需要針對不同型號的鋼筋骨架進行檢測。調研現有國內管片生產情況,寬度一般不大于2.0 m、弦長不大于5.5 m、弧面拱高不大于0.5 m。為解決不同型號鋼筋骨架檢測的系統兼容性,本文提出的外弧面檢測系統需要滿足以下技術要求:

(1)該系統的檢測范圍可滿足國內最大16 m直徑的管片對應的鋼筋骨架的檢測需求。

(2)可實現自動入位。鋼筋骨架檢測系統啟動前,需要將鋼筋骨架放置在軌道車上,通過寬度、長度限位固定,系統啟動軌道車自動進入待檢測區域。

(3)可實現自動檢測。檢測系統集成高精度激光三維輪廓測量儀、直線運動模組、電氣控制系統、部署在工控機上的上位機點云采集與處理軟件,實現鋼筋骨架外弧面的全自動檢測。

(4)檢測成果可視化。檢測系統可以在顯示器上自動顯示檢測結果,同時對結果合格與否進行判定。

(5)檢測效率高。根據不同鋼筋骨架尺寸,完成單塊鋼筋骨架的自動檢測時間不超過120 s。

(6)檢測精度高。該系統基于高精度激光三維輪廓測量儀進行設計,儀器沿設備y軸(也即鋼筋骨架寬度方向)檢測精度為±0.5 mm,重復精度±0.15 mm,x軸精度通過設備的運行精度保證±0.2 mm,滿足檢測標準的精度要求。

2 檢測系統構成及運行

管片鋼筋骨架外弧面尺寸檢測系統由四部分組成:①機械系統,主要包括檢測桁架、軌道小車;②電氣系統,主要包括電氣控制柜(內含PLC與工控機);③激光三維輪廓測量儀,主要完成點云數據采集的物理硬件;④上位機軟件,主要完成數據處理分析和檢測結果可視化。

鋼筋骨架的檢測流程為:①將鋼筋骨架放置在軌道小車上;②軌道小車定位鋼筋骨架位置;③啟動檢測系統,使系統進入待機作業狀態;④選擇正確的類型和型號,啟動檢測軟件;⑤軌道車自動運行進入檢測工位,觸發光電傳感器自動停止;⑥系統自動掃描采集點云數據;⑦系統自動處理數據,與提前輸入的設計參數進行對比,輸出檢測結果并進行判斷;⑧系統完成檢測數據可視化。

2.1 機械系統

2.1.1 檢測桁架

檢測桁架檢測設計滿足國內最大鋼筋骨架檢測需求,結構方案如圖1所示。整套系統安裝尺寸7.0 m(長)×3.5 m(寬)×4.0 m(高),同時定義長、寬、高分別對應設備坐標系的x、y、z軸,在獨立區域進行部署安裝;所有立柱采用膨脹螺栓固定在地面,立柱安裝后進行調平,以保證x軸運動精度的穩定性和可靠性。桁架設計采用工字鋼作為支架,上部安裝斜齒輪齒條與直線導軌作為傳動機構,伺服電機減速器作為驅動設備,整體結構通過螺栓連接起來,使設備具備x軸運動的行程;x軸橫梁采用鋁型材設計,三維激光輪廓掃描儀安裝在橫梁兩側,間距1 000 mm,x軸最終技術參數設計為:行程6 000 mm,通過齒條、導軌拼接保證?？傎|量200 kg,最大速度30 m/min,加速度0.5 m/s2。

圖1 檢測桁架結構設計

2.1.2 軌道車

為實現系統的自動化檢測,鋼筋骨架放置定位與軌道車轉運定位均要保證。天車將鋼筋骨架放置在軌道車上,軌道小車由車體、橫向定位塊、縱向定位塊等組成,對標橫縱定位塊鋼筋骨架放置完畢,保證在儀器的檢測范圍內。軌道車定位通過安裝在軌道旁邊的光電傳感器觸發,之后電機制動,軌道車精確停止。軌道小車流轉狀態如圖2所示。

圖2 轉運軌道車流轉

2.2 電氣控制系統

電氣控制系統由傳感器系統(主要包括行程開關、接近開關、光電傳感器等)、伺服系統(主要包含伺服電機、伺服控制器、變頻器等)、PLC控制系統(主要包含CPU模塊、數字模塊、通訊模塊等)組成。

系統自動控制流程設計為:整套系統上電,在操作站按啟動按鈕,PLC系統控制變頻器啟動電機,軌道小車沿軌道直線運動進入檢測桁架內部,觸發桁架內第1個光電傳感器后小車變頻器調速,小車減速運行,觸發桁架內第2個光電傳感器后電機制動,軌道小車精確停止,通過減速停止保證軌道小車入位精度,這樣就間接保證了小車在坐標系內的固定位置;停止位光電傳感器觸發后PLC系統接收到信號小車已就位,PLC接到信號后控制伺服電機運動帶動激光三維輪廓測量儀進行掃描,運動范圍覆蓋整個管片鋼筋骨架后回位,觸發接近開關后完成掃描;此時PLC接到掃描完成信號控制變頻器再次啟動電機,小車繼續沿軌道直線運動出檢測桁架內部,觸發桁架外行程開關,電機制動軌道小車停止。電氣自動控制流程如圖3所示。

圖3 電氣自動控制流程

2.3 激光三維輪廓測量儀

激光三維輪廓測量儀采用激光三角測量原理,利用發射器將激光投射到待測物體表面上,通過傳感器的移動,即可得到完整輪廓測量結果。激光三角測量法是利用光線空間傳播過程中的光學反射規律和相似三角形原理,在接收透鏡的物空間與像空間構成相似關系,同時利用邊角關系計算出待測位移。具體原理如下:激光輪廓測量儀內置激光發生器,通過發射線激光,照射到鋼筋骨架表面。傳感器內置的相機從一個角度獲得鋼筋骨架表面上反射回來的激光,鋼筋骨架表面不同位置形成不同的三角形。通過出廠預先標定的傳感器參數,可以計算出各點的高度數據,通過多點成線,又可以得到寬度數據。

經計算目前現有國內隧道管片鋼筋骨架上弧面拱高均在500 mm以內,本文選用的激光三維輪廓測量儀型號是SR71600,該儀器測量范圍如圖4所示,可以有效保證上弧面在儀器測量的包絡范圍內。

圖4 測量范圍

鋼筋骨架所測尺寸均為平面尺寸,不涉及高度數據,只考慮激光三維輪廓測量儀在設備x、y軸上的精度滿足檢測需求即可。根據目前鋼筋骨架檢測需求,鋼筋骨架間距安裝精度要求±5 mm,則按照測量系統精度是尺寸要求精度的1/10即為高精度檢測,測量系統精度滿足±0.5 mm足夠。鋼筋骨架直徑檢測精度要求±2 mm,因為鋼筋直徑是類似于12、16、24、28 mm等尺寸增加的,所以只要判斷出鋼筋有沒有用錯即可滿足鋼筋直徑的檢測需求。

綜合以上兩個指標,測量系統精度滿足±0.5 mm即為高精度測量系統,該激光三維輪廓測量儀在設備y軸上的絕對精度±0.5 mm,重復精度±0.15 mm,而x軸精度靠設備本身保證,所以對于鋼筋骨架的檢測精度足夠?？紤]鋼筋骨架寬度數值多數在2 m,為了適應寬度測量范圍本文采用兩臺激光三維輪廓測量儀間距1 m布局完成測量。測量儀與鋼筋骨架相對位置如圖5、圖6所示。

圖5 相對位置正視圖圖6 相對位置三維圖

2.4 上位機軟件

2.4.1 軟件通信控制流程

控制流程如圖7所示。

圖7 系統架構

上位機軟件包括工控機與數據處理軟件。上位機系統通過電氣系統控制機械系統與激光三維輪廓測量儀進行數據采集,之后對獲取的數據進行自動分析計算。

2.4.2 軟件算法處理流程

數據處理軟件基于點云算法對采集到的數據完成自動處理,算法流程如圖8所示。

圖8 算法流程

(1)點云運動補償:采集桁架系統x軸的運行速度,計算每幀中點的相對時間,通過計算時間與運行速度的乘積得到連續幀之間點云數據的平移向量,之后將每幀中點的位置減去相應的平移向量來完成平移運動的補償。通過點云運動補償,可以對點云數據進行矯正,消除激光三維輪廓測量儀本身運動帶來的點云數據模糊、形變等現象。

(2)點云拼接:通過平移變換矩陣將補償后的多條線激光掃描點云數據統一到同一個坐標系統,完成點云數據的拼接,得到完整的鋼筋骨架外弧面點云數據。

(3)點云預處理:通過直通濾波器設置范圍,去除離群點,保留鋼筋骨架尺寸范圍內的點云數據;通過高斯濾波法對有序點云進行平滑處理,去除點云數據里面的噪聲點;通過PCA對點云進行降維處理;通過ROI算法對點云進行分割。

(4)點云數據轉換成強度圖像:在點云數據轉換強度圖像之前,創建一個圖像用于存儲轉換結果。對第3步處理后的點云圖像,通過訪問每個點的屬性獲得強度值,然后提取點對應的強度信息,之后采用線性映射方法將強度信息歸一化到灰度值范圍(0～255)內,最后將歸一化的強度值映射到所創建圖像的對應像素位置上,即可生成各個激光三維輪廓測量儀測量范圍內的鋼筋骨架強度圖像。

經過預處理和轉換后得到的鋼筋骨架強度圖像如圖9所示。

(5)特征提取與匹配:通過SIFT算法來實現左右鋼筋骨架圖像的拼接,從而得到完整的鋼筋骨架圖像,通過LBP算法提取鋼筋骨架圖像中的形狀信息,通過Canny算法提取圖像中的邊緣信息,通過基于灰度值的相關匹配算法將提取出的形狀信息與已知的圖像模板進行圖像匹配,從而識別出鋼筋骨架圖像中的主筋、箍筋、鉤筋,通過提取交叉點后對鋼筋中心線進行最佳線性擬合,最后整逆PCA變換生成鋼筋骨架的點云數據圖像。經過特征提取與匹配后的完整鋼筋骨架點云數據圖像如圖10所示。

圖9 鋼筋骨架圖像圖10 完整鋼筋骨架點云圖(局部)

(6)數量統計與尺寸測量:對識別出來的主筋、箍筋、鉤筋進行統計,得到各類鋼筋使用數量。處理第5步提取到的形狀和特征,計算對應鋼筋的直徑和間距。

(7)系統判定:統計檢測用時與數據結果是否合格。部分檢測數據如表1所示。

表1 部分檢測數據(主筋間距) mm

3 工程應用情況

本設備的投入使用滿足了現場對于施工時長以及施工質量的要求,在正常投入使用后,檢測用時90 s,運行流暢,表明了設備的實用價值。

4 結束語

通過對京濱項目的應用情況跟蹤,研發的管片鋼筋骨架外弧面尺寸檢測系統能實現鋼筋骨架的外弧面尺寸自動檢測,檢測過程無須人工干預;同時具有大尺寸、高效率、高精度的優點,滿足鋼筋骨架的工業檢測需求,解決了鋼筋骨架生產完畢后的工業質檢問題。但是也存在幾點不足:①未實現鋼筋骨架在線檢測,需要增加兩次人工吊運,實現在線檢測是下一步研究的重點;②對于鋼筋骨架厚度尺寸的檢測由于技術受限暫未實現,下一步通過方案的優化設計解決此問題;③考慮鋼筋骨架焊接而成,針對焊點的識別、數量和質量的檢驗也是下一步的研究重點。