基于探地雷达的混凝土内钢筋下病害识别方法研究
发布时间：2020-10-28 13:37
混凝土已成为我国应用场景最广和使用量最多的工程材料,其服役状况直接决定了整个工程的安全状况。但由于大型工程地质环境极其复杂,且使用过程中的不及时养护和自然腐蚀等因素,导致出现脱空、空洞、裂缝、含水渗漏带等问题。这些问题为重大基础设施的安全运营带来极大隐患,严重威胁着人民的生命财产安全与社会的可持续健康发展。针对上述问题,使用探地雷达对混凝土中的病害进行及时有效的检测具有重要的意义。但是,由于混凝土中浅层钢筋网络对探地雷达信号的强屏蔽作用,导致钢筋网下的病害极难识别,为有效探测钢筋下病害带来巨大挑战。本文旨在研究解决这一关键难题,为大型基础设施的安全运营提供可靠的保障。本文的主要研究成果概括如下:1.首先,针对探地雷达强直达波干扰难以去除的问题,本文对无监督机器学习算法K-Means进行了改进,达到了快速自动滤除B-scan图像强直达波的目的;然后,利用深层卷积生成网络对噪声的高阻抗性和其结构本身对于图像信息的捕获能力,搭建了卷积神经网络,实现了对B-scan图像的噪声进行无监督自动抑制,取得了理想的去噪效果。2.针对去除探地雷达B-scan图像中钢筋信号的问题,本文通过系统分析浅层钢筋信号对深层病害信号的不利影响,提出利用深度学习算法对于含钢筋干扰信号的B-scan图像进行图像转化,进而达到滤除钢筋信号修复病害信号地目的。具体而言,首先,设计了适用于强干扰探地雷达图像的Re2-AttUNet网络,并通过选择网络的时间步长和损失函数进一步优化了网络的特征提取能力和学习能力;然后,过对比实验验证了本文新网络结构上的有效性,最终实现了钢筋信号完全遮挡的病害信号的复原,以及钢筋信号的有效滤除。3.针对混凝土中病害智能分类问题,本文通过分析比较经典CNN在对混凝土中钢筋下四种病害的分类任务中的准确率,利用遮盖特征图中显著特征的方法对ResNet进行改进,使其具有更好的特征提取能力。同时,结合Re2-AttUNet对钢筋信号滤除的工作,使用两步训练法,最终使得经过Re2-AttUNet网络滤除钢筋信号后的探地雷达正演数据病害分类准确率高达到99.093%。
【学位单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：TU375;TN957.52
【部分图文】：
?山东大学硕士学位论文???第二章探地霤达信号预处理方法??在使用探地雷达进行混凝土中钢筋下病害检测时，探地雷达波会在空气与混??凝土交界面反射形成能量比探测目标信号强的直达波，由于探地雷达带宽比较大，??易受噪声影响，严重降低了对病害探测的效果。因此本章主要研穴了探地雷达信??号预处理方法，首先改进无监督机器学习算法去除直达波，并设计无监督生成网??络算滤除探地雷达Ｂ－ｓｃａｎ图像的噪声。??２．１探地雷达基本工作原理及信号分析??探地雷达主要由控制与处理单元（Ｃｏｎｔｒｏｌ?ａｎｄ?Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?Ｕｎｉｔ）、雷达发射机??（ＲａｄａｒＴｒａｎｓｍｉｔｔｅｒ）、发射天线（ＴｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇＡｎｔｅｎｎａ）、雷达接收机（ＲａｄａｒＲｅｃｅｉｖｅｒ）??和接收天线（ＲｅｃｅｉｖｉｎｇＡｎｔｅｎｎａ）五大部分组成，主要的结构和工作方式如图２．１所??／Ｊｓ?〇??探地雷达系统?Ｉ控制与处理??单元??笛达发射机?雷达接收机??发射天线?雜＃?Ｉ接收天线Ｉ—??标反射波??混凝土?＼?／??图２．１探地雷达工作原理示意图??探地雷达的控制与处理单元处理用户需求，确定发射信号的频率、带宽、功??率等参数后，控制雷达发射机产生大带宽信号源后通过发射天线进行发射，接收??天线负责接收回波信号，由雷达接收机采样处理后传输给控制与处理单元，经过??数据处理后形成直观的探测图像。产生的信号图像有Ａ－ｓｃａｎ、Ｂ－ｓｃａｎ、Ｃ－ｓｃａｎ三??种类型。探地雷达在单一测点采集到的一维序列信号称为Ａ－ｓｃａｎ，如图２．２（ａ）所??６??
?山东大学硕士学位论文???示，是探地雷达回波幅度与探测深度的函数关系曲线。探地雷达沿一条测线进行??检测，这条测线上所有测点获取的Ａ－ｓｃａｎ沿检测方向排布组成了二维的Ｂ－ｓｃａｎ，??如图２．２（ｂ）所示，其中图２．２（ａ）的Ａ－ｓｃａｎ是Ｂ－ｓｃａｎ中第２０个测点的数据。沿着??与测线方向垂直的方向分布的多条不同测线采集得到的不同的Ｂ－ｓｃａｎ组成了三??维的Ｃ－ｓｃａｎ。本文主要通过探地雷达的Ｂ－ｓｃａｎ图像研究完成对混凝土中钢筋下??病害的检测。??５｜???１?０??４００邏??ｉ?會?－??０?１００?２００?３００?４００?５００?６００?７００?８００?０?２０?４?０?６?０?８０??⑷探地雷达Ａ－ｓｃａｎ?（ｂ）探地雷达Ｂ－ｓｃａｎ??图２．２探地雷达信号图像??探地雷达接收到的信号ｒ（ｔ）可近似由式（２－１）表示：??Ｒ（ｔ）?＝?ｃ（ｔ）?＋?ｄ（ｔ）?＋?ｓ（ｔ）?＋?ｎ（ｔ）?（２－１）??其中，ｃ（ｔ）表示发射天线与接收天线之间的稱合波（Ｃｏｕｐｌｅｄ?ｗａｖｅ），在实际应??用中，因为二者之间的距离是固定不变的，所以ｃ（ｔ）在一次检测任务中相对稳定。??探地雷达使用时一般距离探测表面存在空气层，雷达波从空气进入探测介质时会??被表面直接发射形成直达波，即ｄ（ｔ）。因为探地雷达运动过程中与探测界面的距??离不固定，加之混凝土表面凹凸不平，所以直达波一般是不稳定的，而且如果探??地雷达与混凝土距离很近，与ｃ（ｔ）容易交杂在一起。需要被检测的目标产生??的回波分量由ｓ（ｔ）表示，该信号的频率和相位等特征收到目标的空间位置和物理??性质影响。ｎ（ｔ）代表的是噪声分量，一
异常点，导致聚类效果下降；??（３）?Ｋ－Ｍｅａｎｓ在第（１）步选择初始簇质心时是随机的，不同的选择结果会对最??后的效果产生直接影响。??为了克服以上缺点，本文对Ｋ－Ｍｅａｎｓ做了以下改进：首先，对于去除直达波??这一任务来说，可以将Ｋ确定为２，即将直达波信号和非直达波信号分类。其次，??为了减小异常点对质心的影响，将第（３）步中；＾与各个质心￣之间的距离的计??算方法从欧几里得距离改为曼哈顿距离，并且对于第（４）步，改用簇内样本每个维??度的中位数来更新质心。改进的效果可以通过图２．３的示例验证，对包含有Ａ、??Ｂ、Ｃ、Ｄ四点的族，按照传统的Ｋ－Ｍｅａｎｓ计算簇的质心为蓝色点Ｐ，而改进后??的Ｋ－Ｍｅａｎｓ计算的质心为红色点Ｑ，明显看出改进后的Ｋ－Ｍｅａｎｓ算法在异常点??Ｄ的干扰下更具有鲁棒性。??＼Ｍ４Ｊ）??參??Ａ（２．６）?？?＃??ｃ（６５＞??參??Ｐ（４．４）???＞??（）?ｘ??參??图２．３计算簇内质心示例图??最后，在选择初始质心时，选择第一个质心后，选择尽量远离它的样本作为??第二个质心，第三个质心要选择与前两个质心加权距离尽量远的样本点，以此类??９??
【参考文献】
本文编号：2860161
【学位单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：TU375;TN957.52
【部分图文】：
?山东大学硕士学位论文???第二章探地霤达信号预处理方法??在使用探地雷达进行混凝土中钢筋下病害检测时，探地雷达波会在空气与混??凝土交界面反射形成能量比探测目标信号强的直达波，由于探地雷达带宽比较大，??易受噪声影响，严重降低了对病害探测的效果。因此本章主要研穴了探地雷达信??号预处理方法，首先改进无监督机器学习算法去除直达波，并设计无监督生成网??络算滤除探地雷达Ｂ－ｓｃａｎ图像的噪声。??２．１探地雷达基本工作原理及信号分析??探地雷达主要由控制与处理单元（Ｃｏｎｔｒｏｌ?ａｎｄ?Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?Ｕｎｉｔ）、雷达发射机??（ＲａｄａｒＴｒａｎｓｍｉｔｔｅｒ）、发射天线（ＴｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇＡｎｔｅｎｎａ）、雷达接收机（ＲａｄａｒＲｅｃｅｉｖｅｒ）??和接收天线（ＲｅｃｅｉｖｉｎｇＡｎｔｅｎｎａ）五大部分组成，主要的结构和工作方式如图２．１所??／Ｊｓ?〇??探地雷达系统?Ｉ控制与处理??单元??笛达发射机?雷达接收机??发射天线?雜＃?Ｉ接收天线Ｉ—??标反射波??混凝土?＼?／??图２．１探地雷达工作原理示意图??探地雷达的控制与处理单元处理用户需求，确定发射信号的频率、带宽、功??率等参数后，控制雷达发射机产生大带宽信号源后通过发射天线进行发射，接收??天线负责接收回波信号，由雷达接收机采样处理后传输给控制与处理单元，经过??数据处理后形成直观的探测图像。产生的信号图像有Ａ－ｓｃａｎ、Ｂ－ｓｃａｎ、Ｃ－ｓｃａｎ三??种类型。探地雷达在单一测点采集到的一维序列信号称为Ａ－ｓｃａｎ，如图２．２（ａ）所??６??
?山东大学硕士学位论文???示，是探地雷达回波幅度与探测深度的函数关系曲线。探地雷达沿一条测线进行??检测，这条测线上所有测点获取的Ａ－ｓｃａｎ沿检测方向排布组成了二维的Ｂ－ｓｃａｎ，??如图２．２（ｂ）所示，其中图２．２（ａ）的Ａ－ｓｃａｎ是Ｂ－ｓｃａｎ中第２０个测点的数据。沿着??与测线方向垂直的方向分布的多条不同测线采集得到的不同的Ｂ－ｓｃａｎ组成了三??维的Ｃ－ｓｃａｎ。本文主要通过探地雷达的Ｂ－ｓｃａｎ图像研究完成对混凝土中钢筋下??病害的检测。??５｜???１?０??４００邏??ｉ?會?－??０?１００?２００?３００?４００?５００?６００?７００?８００?０?２０?４?０?６?０?８０??⑷探地雷达Ａ－ｓｃａｎ?（ｂ）探地雷达Ｂ－ｓｃａｎ??图２．２探地雷达信号图像??探地雷达接收到的信号ｒ（ｔ）可近似由式（２－１）表示：??Ｒ（ｔ）?＝?ｃ（ｔ）?＋?ｄ（ｔ）?＋?ｓ（ｔ）?＋?ｎ（ｔ）?（２－１）??其中，ｃ（ｔ）表示发射天线与接收天线之间的稱合波（Ｃｏｕｐｌｅｄ?ｗａｖｅ），在实际应??用中，因为二者之间的距离是固定不变的，所以ｃ（ｔ）在一次检测任务中相对稳定。??探地雷达使用时一般距离探测表面存在空气层，雷达波从空气进入探测介质时会??被表面直接发射形成直达波，即ｄ（ｔ）。因为探地雷达运动过程中与探测界面的距??离不固定，加之混凝土表面凹凸不平，所以直达波一般是不稳定的，而且如果探??地雷达与混凝土距离很近，与ｃ（ｔ）容易交杂在一起。需要被检测的目标产生??的回波分量由ｓ（ｔ）表示，该信号的频率和相位等特征收到目标的空间位置和物理??性质影响。ｎ（ｔ）代表的是噪声分量，一
异常点，导致聚类效果下降；??（３）?Ｋ－Ｍｅａｎｓ在第（１）步选择初始簇质心时是随机的，不同的选择结果会对最??后的效果产生直接影响。??为了克服以上缺点，本文对Ｋ－Ｍｅａｎｓ做了以下改进：首先，对于去除直达波??这一任务来说，可以将Ｋ确定为２，即将直达波信号和非直达波信号分类。其次，??为了减小异常点对质心的影响，将第（３）步中；＾与各个质心￣之间的距离的计??算方法从欧几里得距离改为曼哈顿距离，并且对于第（４）步，改用簇内样本每个维??度的中位数来更新质心。改进的效果可以通过图２．３的示例验证，对包含有Ａ、??Ｂ、Ｃ、Ｄ四点的族，按照传统的Ｋ－Ｍｅａｎｓ计算簇的质心为蓝色点Ｐ，而改进后??的Ｋ－Ｍｅａｎｓ计算的质心为红色点Ｑ，明显看出改进后的Ｋ－Ｍｅａｎｓ算法在异常点??Ｄ的干扰下更具有鲁棒性。??＼Ｍ４Ｊ）??參??Ａ（２．６）?？?＃??ｃ（６５＞??參??Ｐ（４．４）???＞??（）?ｘ??參??图２．３计算簇内质心示例图??最后，在选择初始质心时，选择第一个质心后，选择尽量远离它的样本作为??第二个质心，第三个质心要选择与前两个质心加权距离尽量远的样本点，以此类??９??
【参考文献】
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本文编号：2860161
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