公路检测技术与检测质量控制分析

黄智立

（广东省公路工程质量监测中心，广东广州 510500）

0 引言

公路检测技术在公路质量管理中具有重要地位，是公路建设和维修养护过程中不可或缺的环节，也是有效控制公路工程质量的依据。为了深入贯彻党的二十大精神，以实际行动高质量推进交通强国战略目标，需要采用更加先进、智能化、综合化、数字化和信息化的公路检测技术，为公路建设和维护提供更加精准、高效、安全、可靠的技术支持。

1 公路检测技术

1.1 基于无人机的道路检测技术

随着路面信息采集技术的不断进步，无人机信息采集系统在公路交通领域逐渐普及。无人机现阶段在公路交通领域的应用主要有交通流量监控、高速公路周边环境信息收集、高速公路自然灾害评估与预报等方面的内容[1]。

随着摄像技术和无人机技术的进步，无人机摄像设备已经可以完整地采集公路路面图像，拍摄到的图像可以清晰地反映病害信息。对于山区公路、农村公路等一些基础设施，专业检测车难以开展检测业务，可采取基于无人机的道路检测技术解决部分公路检测难题。

无人机可搭载激光雷达系统，基于激光点云高程信息和反射强度信息，更好地刻画坑槽、塌陷病害与健康路面之间的高程、激光反射强度差异，构建基于高程属性的多尺度粗糙度和高斯曲率特征，建立沥青路面坑槽、塌陷两种病害类型的识别模型，进行路面病害目标提取和病害等级评价，进而对道路老化与病害等级进行分级评级，为道路养护部门提供决策支持。

利用无人机的飞行技术，搭载高精度视频采集器、第五代移动通信以及北斗定位终端，可采集路面及附属设施高清图像，5G 移动通信技术能保存无人机姿态、工作状态、飞行高度信息，将重新编码命名的高分辨率路面及附属设施照片发送至数据处理服务器，服务器将基于病害区域图像和全卷积神经网络的路面病害信息识别图像的病害信息，并基于北斗定位信息对病害进行定位。

道路结构厚度是保障道路使用性能的基础。在道路施工中，通常缺少对施工过程的检测，因此道路整体结构厚度难以把握。而将无人机与探地雷达组合成单个集成系统，结合激光高度计，可对道路结构进行快速探测，不仅可以方便、快速地检测道路结构厚度是否达标，还可以在道路运营过程中检测道路结构的变化，为道路养护提供底层数据支撑。

采用无人机道路检测技术，能够避免以往检测过程中对正常道路交通的影响，同时相较于道路检测车，无人机道路检测技术的整体成本更低，检测时间更短且作业过程不易受地形影响，可为养护部门制订养护决策提供数据支撑[2]。

1.2 基于便携式路面及附属设施病害识别设备的检测技术

当前，道路病害检测正在向自动化、智能化、高效化方向发展。在路面及附属设施病害检测作业中，基于便携式路面及附属设施病害识别设备的检测技术是未来的发展方向，能够更好地满足养护单位检测与管理的需求。

从道路检测需求出发，基于便携式路面及附属设施病害识别设备的检测技术，需要以易安装、拆卸的病害采集装置、软硬件集成设备以及任务、命令操作装置为支持，为道路数据管理提供支持。

1.2.1 吸附式高精度病害采集装置

工业相机和高清镜头以螺旋式安装在支架上，整体结构以三角式吸附在车尾或车前引擎盖，车尾的相机和支架间设计有平衡装置，与竖直方向呈30°角拍摄路面情况，车前的相机呈水平方向拍摄路侧的附属设施，且三角吸附式支架高度可调节，以适配不同高度的车辆。整体结构方便安装和拆卸，便于检测人员的操作。

单相机拍摄设备小巧，无庞大支架，结构简单、安装方便，可以满足检测指标较低的检测需求。区别于目前已有的成熟病害检测技术相关装置，便携式路面及附属设施病害识别设备（见图1）具有新颖性和便利性。

图1 便携式路面及附属设施病害识别设备样图

1.2.2 集成式中控装置

在道路智能检测系统中，中控装置作为便捷式道路检测工作的中枢系统，可将GPS 数据处理模块、电源模块、嵌入式核心处理平台、大容量固态硬盘等集成在完整的机械壳体中。同时，在机械壳体上可改装连接孔，方便与外部相机数据接口、GPS 数据接口、显示屏幕、操作鼠标、车载电源接口等进行连通。集成后的设备具有更好的电气安全性、放置稳定性、操作简便性、易携带、实用性等特点，日采集里程可达500km。

中控装置嵌有图像处理装置，可实现边采集边处理，检测人员完成检测作业时，便携式设备中的中控装置可实时处理采集到的路面及附属设施图像，并通过无线传输至养护管理终端。集成式中控装置如图2所示。

图2 集成式中控装置样图

1.2.3 便携式操作显示器

基于管理人员便捷操作的需求，便携式路面及附属设施病害识别设备集成图像采集系统，结合便携式显示器（见图3），检测人员通过鼠标、键盘以及显示器即可控制检测过程，且能通过显示器实时观察检测过程。在傍山路段，GPS 定位偶有延误现象，会造成病害定位误差。而通过便携式操作显示器，检测人员可通过手动输入桩号进行辅助校准，保障检测数据定位的准确性，有效提高工作效率。

图3 便携式操作显示器样图

1.2.4 数据持续性支撑、便携式安全检测

相较于传统的道路检测车，便携式路面及附属设施病害识别设备价格低廉，便于携带、安装及拆卸，适用于多种车辆，检测人员可使用该设备及相关技术随时开展道路检测，借助所采集到的道路数据，掌握道路的持续变化情况。

相较于人工检测方法，基于便携式路面及附属设施病害识别设备的检测技术，能够更好地保障交通的正常运营及检测人员的安全。

1.2.5 平台化管理

便携式路面及附属设施病害识别设备作为采集端，可通过无线技术将采集结果传输至养护管理平台端。检测时，数据存储在集成式中控装置中，中控装置实时处理路面采集数据，并通过无线模块与养护管理平台终端对接，将病害数据传输至平台病害信息数据库，检测人员通过平台终端便可掌握路段的病害类型、病害严重程度及对应的位置信息。

由于上述设备易于安装、携带，可大大提高路面及附属设施检测效率，管理单位可通过高频检测，持续采集道路检测数据，通过养护管理平台掌握路面及附属设施病害的动态发展情况，并建立病害发展台账，进而更合理地进行养护决策。

2 公路检测质量控制措施

2.1 无人机检测质量控制措施

2.1.1 无人机测定公路情况的质量控制方法

使用无人机测定路面情况时，需制订全面的质量控制措施。

第一，明确检测任务（如测定公路路面平整性、路面横纵裂纹与裂缝、路基不规律沉降等）和质量控制方法，保证检测作业的执行效果。

第二，参照具体的检测任务、质量控制要求，合理选择检测设备。

第三，检测单位应全面落实人员培训工作，确保其熟练掌握无人机操作技能。同时，进行必要的无人机预飞检测，查看无人机性能，防止出现操作失误问题，保证检测数据真实、可靠。

第四，分析无人机测定结果时，选用专业设备，高效处理采集图片与传感信息，从中提取有价值的检测数据。

第五，采取多种检测方法对比形式，判断各种方法的检测误差。结合无人机的检测表现、检测结果的误差问题等因素，制订相应的整改方案，以有效降低检测误差，达到质量控制目标。

2.1.2 实践分析

第一，公路检测方案。某项目进行路面检测时，采用M200 无人机，侧重检测路面裂缝情况。

第二，图像质量控制。彩色图像的处理难度较大。无人机采集反馈的路面质量图像，整体分辨率较高。如果采取直接分割阈值形式，会增加计算量，难以顺应动态反馈裂缝问题、高效呈现检测结果的要求。因此，该项目以检测时效性为质量控制出发点，采取灰度比控制方法，并在灰度比处理后，进行图像均衡、降噪各项处理。

第三，阈值分割质量控制法。针对路面裂缝问题，采取阈值分割计算方法。该算法共有两种类型：一是边缘算子检测法。使用P 氏、拉氏等各类算子，配合降噪处理。二是像素阈值测定法。该算法是找出像素分割阈值的最佳结果，当参数大于阈值时，作为图像检测目标；当参数小于阈值，作为采集图像的背景信息。该算法具有操作简单、检测计算速度快、质量控制效果极佳等特点。

该项目采用像素阈值测定法。检测之前，需明确最佳阈值，确定阈值方可判定路面裂缝位置，区别背景要素。该技术操作要点如下。

其一，确定具有分割能力的阈值，将其标记为X，以此为图像分割点，对各个图像要素进行有效分割。参照阈值的各类像素，将其划分成两个类型，一是图像背景；二是检测目标（即路面裂缝）。

其二，以阈值为界限，高出的数值均转化为“1”，其余均转化为“0”。结合图像中的1 和0 进行分割处理。阈值分割处理获取的检测影像如图4 所示。

图4 阈值分割处理获取的检测影像

处理完成的影像能够更精确地展示裂缝长度、宽度、走向等各类信息，便于制订更精细的裂缝处理方案。

2.2 便携式设备检测质量控制

第一，定期进行设备读数校准、验证检测结果的准确性。

第二，加强采集数据管理。建立规范的数据采集控制体系，具体包括检测中设备的放置点位、合理设定路面问题的采集时间、适当控制路面病害信息的采集速度。结合实际检测结果，去除异常数据。

第三，制订有效的设备运维机制，保证设备的运行能力，降低设备采集信息出现异常数据的可能性[3]。运维工作具体包括清洁、更换易损部件、查看电池容量等。

例如，某单位使用折叠车采集路面的各项信息。折叠车可自由折叠、体积较小、便于携带，在较窄路段内可自动检测路面情况。在行车设备与采集影像设备的间隔位置，添加减振装置，融合三轴防抖科技，保证采集过程的平稳性，降低车辆抖动带来的不利干扰。在目标路段检测中，采集图像1000 张，去除不清楚、无用等类图像，剩余850 张。数据处理结果，如表1 所示。

表1 数据处理结果

3 结语

总之，公路检测工作有十分重要的作用，做好公路质量检测工作，能够提高公路工程建设及养护质量，为车辆安全行驶提供保障，同时有助于提高国家基础设施整体建设水平，提高综合国力。因此，相关部门需要提高对公路检测工作的重视程度，加强对检测技术的研究与优化，进而最大限度地发挥其作用，为交通行业高质量发展提供有力保障。