基于激光雷达的市政道路结构层缺陷无损检测技术

2023-09-27 07:55周晓雯王善美
城市建设理论研究(电子版) 2023年27期
关键词:结构层激光雷达路段

周晓雯 王善美

昆山求正工程质量检测有限公司 江苏 昆山 215300

迄今为止,道路结构层缺陷的检测均较为复杂、繁琐,在实际测定的过程中常常受到外部环境及特定因素的影响,导致最终难以获取预期的检测结果[1]。不仅如此,常规的检测手段多为有损形式,举例来说:钻芯方法、三维钻探方法等,这一类方法对于道路结构层平整度和强度之间的关系定位的并不准确,且多数的市政道路内部结构复杂性较大,混凝土板底脱空、下沉就断裂等问题严重,一定程度上也是增加了道路结构层的压力[2]。为此提出对基于激光雷达的市政道路结构层缺陷无损检测技术的设计与验证分析。所谓激光雷达技术,主要指的是以发射激光束的形式进行探测目标位置、方向以及速度等特征数量的采集,形成完整的雷达验测结构。将该项技术与市政道路结构层缺陷无损检测工作进行融合,可以进一步扩大实际的检测范围,逐步形成更为灵活、多变的检测结构,最大程度降低检测过程中存在的误差,以雷达处理结构为以引导,进行路面异常标定、超前预报等,强化无损检测效果,采用连续、快速检测的方式,获取最终的检测结果,确保市政道路结构层施工的稳定性和安全性[3]。

1 设计市政道路结构层缺陷激光雷达无损检测技术

1.1 结构层基础缺陷识别及检测数据采集

为确保道路的稳定性与安全性,保证其可以达到预期的使用年限,一般会在增加内置的结构层,提高承压的范围,促使路面压力均匀分布[4]。因此,在对市政道路进行无损检测之前,需要先利用激光雷达系统,进行结构层基础缺陷识别及检测数据采集。首先,明确市政道路结构层的覆盖监测区域,并在边缘位置设置初始的检测节点,便于数据以及信息采集,避免对路面形成破坏性的损伤[5]。

利用雷达装置先对道路的结构层发射穿透性的高频电磁波,波段触碰到路段之后,会进行反射,形成对应的反射信号,雷达通过主机接收信号,存储在特定的程序中,进行信号解析,形成对应的数据和信息,汇总处理。同时,利用雷达信号还可以进行结构层缺陷的定向识别。

通常情况下,道路结构层缺陷可以划定为脱空、短板、不规则开裂以及搓板等。采用定向扫描技术,对结构层进行反射点位的设定,结合三维虚拟处理技术,促使电磁波在地下穿越介质层,再次形成对等的波形,完成基础缺陷的定向识别及数据信息的采集。

1.2 定位多阶无损检测与雷达反射节点

传统的雷达定位一般为单层级处理,这样的形式虽然可以实现预期的无损检测任务,但是缺乏针对性,检测的结果并不精准,为此,此次需要对多阶无损检测与雷达反射节点定位关联,形成一个循环性的检测区域,扩大检测范围的同时,调高检测精度。首先,构建基础的点位设置结构,如下图1所示。

图1 多阶无损检测与雷达反射节点定位结构图示

根据图1,完成对多阶无损检测与雷达反射节点定位结构的设计与研究,接下来,依据设定的节点覆盖范围,调整节点在路段上的具体位置,节点支架需要互相关联搭接,便于数据及信息的采集共享。但是这部分需要注意的是,激光雷达设备及装置的应用必须预先设定对应的执行探测目标,且将目标与节点之间建立正向的对等处理关系,这样在实际执行的过程中,能够最大程度降低存在的检测误差,提高无损检测的精度,为后续工作的处理提供参考。

1.3 构建激光雷达映像无损检测模型

完成对多阶无损检测与雷达反射节点的定位之后,接下来,结合激光雷达技术,构建映像无损检测模型。首先,需要采用电磁波在市政道路的内部结构层之间进传播处理,穿越层介层,形成反射效应。获取电磁波的反射波段,通过雷达的定位装置对异常的位置作出标定,形成连续性的无损检测结构,具体如下图2所示。

图2 激光雷达映像无损检测模型结构图示

根据图2,完成对激光雷达映像无损检测模型结构的设计与调整。综合激光雷达技术,所构建的无损检测结构的覆盖范围也需要标定,转换为边缘检测范围之内,导入雷达内部的控制程序之中。雷达在检测的过程中需要将实时的数据、图像和视频等传输到雷达存储库内。针对市政道路结构层不同的厚度,通过模型一一探测,完成缺陷识别之后,对具体的位置进行二次标记,实现无损检测处理,进一步强化模型的检测能力。

1.4 射线探伤处理实现无损检测

所谓射线探伤,主要指的是一种定向的无损探测处理结构,一般是针对市政道路结构层较深的工程设定的,针对性和探测的稳定性较高,结合激光雷达技术,可以获取更好地检测结果。可以先通过设定的节点划定具体的检测局域,形成多层级的检测结构之后,进行射线覆盖探伤范围的设置,同时调整射线各个点位的反射指标参数,如下表1所示。

表1 射线探伤处理点位数值设定表

根据表1,完成对射线探伤处理点位数值的设定。接下来,结合实际的探测需求及标准,进行无损检测范围的调整,同时采用射线探伤技术对市政道路的结构层进行二次检测,建立正向的无损检测结构,针对设定的不同点位测定研究,形成更加完整、具体的检测体系,获取相关的数据以及信息之后,进行无损探索分析,获取最终的检测结果。

2 实例分析

此次主要是对基于激光雷达的市政道路结构层缺陷无损检测技术的实际应用效果进行分析与验证研究,考虑到最终测试结果的真实性与可靠性,选定昆山求正工程质量检测有限公司下设的G市政道路建设工程作为测试的主要目标对象,采用对比的方式展开分析。利用专业的设备及装置进行基础性数据以及信息的采集,汇总整合之后,以待后续使用。根据实际的无损检测需求及标准,对最终获取的测试结果比照研究,接下来,融合激光雷达技术,进行初始测试环境的搭建。

2.1 G市政道路工程概况简述及实例准备

结合激光雷达技术,对G市政道路工程的结构层无损检测环境进行设置搭建。首先,该道路为复合型的混凝土定位道路,为满足建设需求,道路下部埋设较多的应用管道,且由于时间较长,再加上需求的层级,管道经历了多次的处理和改造,当前较难确定道路下具体的位置。现已无法准确定位管道,选定4个路段作为此次测定的主要目标对象,标定为A1、A2、A3、A4,路段长度一共1030m,每一个测定的路段均需要设定对应的定向检测节点,并调整对应的检测范围,节点之间互相关联,建立数据信息的共享程序,且与初始的信道进行关联,便于后续数据的传输与采集。随即,以此为基础,综合激光雷达技术,先对市政道路下管道进行定位,形成对等的标记之后,通过道路周围设定的节点进行标定,确保在无损检测过程中不会对最终的结果造成影响。结合实际的无损检测需求及标准,进行基础检测指标及参数的设置,如下表2所示。

表2 无损检测基础指标及参数设置表

根据表2,完成对无损检测基础指标及参数的设置与调整。接下来,综合实际的检测要求,利用激光雷达对市政道路进行覆盖式的定位,将反射点和设定的检测节点进行搭接,形成一一对应的正态检测感应关系。对各个路段道路结构层的具体特征进行采集与分析,多方向做出判读,获取基础性的数据集信息之后,结合反射节点的设置,进行反射单元检测距离的计算,如下公式1所示。

公式1中:F表示反射单元检测距离,n表示重叠覆盖范围,a表示传播距离,k表示检测次数,表示介电常数。根据上述设定,实现对反射单元检测距离的计算。将其设定为激光雷达的无损单元检测标准,形成可控性较强的检测区域,对路段进行稳定性测试,同时对异常位置作出标定,完成初始测试环境的搭建,接下来,综合激光雷达技术,进行具体的测验分析。

2.2 G市政道路工程无损检测实证分析

在上述搭建的测试环境之中,结合激光雷达技术,对G市政道路工程中的A1、A2、A3、A4四个路段结构层缺陷进行无损检测。通常情况下,市政道路结构层的缺陷主要可以划定为以下几种,分别为脱空、短板、不规则开裂以及搓板等,这部分可以利用雷达对道路的内置结构进行扫描,获取异常数据和信息之后,汇总整合转换为数据包之后,传输到对应的存储位置之上,便于后期的分析。随即,进行测定项目及数值的设置,如下表2所示:

表2 测定项目及数值设定表

根据表2,完成对测定项目及数值的设定。接下来,设置初始的无损检测雷达波形的检测传播时间,在市政道路的结构层中设定基础的雷达反射接收点位,雷达进行反射信号的传播,每一个路段需要设定4个雷达检测节点,依据实际检测情况及需求的变动,灵活调整反射单元检测的对应距离,结合实际获取的数据和信息,需要先进行雷达无损检测反射系数的计算,如下公式2所示:

公式2中:k表示雷达无损检测反射系数,θ表示结构层定位覆盖区域,j表示定位间距,ℜ 表示可识别距离,y表示检测次数。根据上述测定,完成对雷达无损检测反射系数的计算。将其设定为激光雷达的检测反射标准,结合实际的设定和缺陷检测情况,分别测算出5个路段结构层缺陷的无损检测耗时反射振幅偏差,如下公式3所示:

公式3中:D表示无损检测耗时反射振幅偏差,V表示高频反射带状区域,h表示检测频次,ι表示定向检测常值,φ表示雷达初始振幅,f表示基层截面深度。根据上述设定,完成对测试结果的分析,在2.5m、4.5m以及6m的雷达探测高度背景下测定,最终整合分析,具体如下图3所示:

图3 测试结果对比分析图示

根据图3,完成对测试结果的分析:经过5个市政路段的测定,雷达针对2.5m、4.5m以及6m三种高度,最终得出的无损检测耗时反射振幅偏差均被较好的控制在0.4以下,说明该中无损检测技术的针对性和稳定性较高,检测速度及效率更加,误差可控,具有实际的应用价值。

3 结束语

以上,便是对基于激光雷达的市政道路结构层缺陷无损检测技术的设计与验证分析。与初始的无损检测形式相比对,此次结合激光雷达技术,所构建的无损检测结构相对更加灵活、多变,具有较强的针对性与完整性,在面对复杂的施工环境及背景时,采用分布式探测的方法,加强对市政道路结构层缺陷的定位精度,降低检测误差的出现,实现近似定量的侧向分析,为后续工作的执行奠定夯实基础。

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