无人机高速公路桥梁支座巡检与病害识别技术应用

　　一、项目总体介绍

　　支座是连接桥梁上部结构与下部结构的关键传力“关节”，其健康状况直接决定整座桥梁的安全储备与服役寿命。然而，支座位于梁底与墩顶之间的狭窄缝隙内，终年处于高湿、尾气等复合侵蚀环境，还要承受高频重载车辆的冲击、剪切与扭转耦合作用，极易出现橡胶老化开裂、钢板锈蚀脱焊、聚四氟乙烯板磨损、剪切变形超限、脱空滑移等多种病害。这些病害一旦形成，将改变原设计的边界约束条件，引发主梁内力重分布，导致梁体开裂、墩台偏压、伸缩缝挤死或钢绞线疲劳等一系列次生灾害，最终可能诱发突发性的局部破坏甚至整体垮塌，严重威胁人民群众的生命财产安全，并造成交通中断、货运滞留、社会舆情等巨大经济损失。

　　然而，支座空间位置隐蔽、缝隙狭窄、光线昏暗，传统检测必须搭设满堂支架或动用大型桥检车，把检测人员“送”到梁底，不仅准备周期长、机械台班费用高，而且属于高空临边作业，安全风险极高;同时，检测过程往往需封闭车道，在交通量日益增长的高速公路上，极易引发大范围拥堵和二次事故。此外，人工目测结果受经验、视角、光照、疲劳度影响显著，病害识别主观性强，难以量化，漏检、误判时有发生，无法满足现代基础设施精细化、数字化管养需求。

　　近年来，虽有不少单位尝试用无人机进行桥梁巡查，但普遍停留在高空俯瞰整体外观的“宏观体检”层面，对梁底支座这类“微观病灶”却无能为力，且缺乏针对支座病害的专用算法库，海量图片仍需人工逐张判读，效率低下。

　　针对上述痛点，本项目依托“近距视觉+智能诊断”技术路线，通过控制无人机抵近梁底支座拍摄高清图片，并采用基于深度学习的实例分割网络，对橡胶支座老化开裂、钢板锈蚀、剪切变形、脱空等典型病害进行像素级自动识别与量化分级，出具提供养护建议的“支座健康电子档案”。整套作业仅需2名技术人员30分钟即可完成一座三跨桥梁支座的全面检测，无需封闭交通、无需搭设支架，检测成本较传统方法降低70%以上，真正实现了“快速、高效、经济、安全”的智能化管养目标，为高速公路桥梁预防性养护和科学决策提供了可靠的数据支撑和技术保障。

　　二、主要做法

　　1.设计并改进无人机图像采集设备。采用激光雷达三维扫描与多源传感器协同的检测技术，建立桥梁航拍模型，制定可视化巡检航线，无人机稳定抵近支座30cm处。安装可活动云台，水平旋转范围±165°、俯仰-90°~+30°，突破机体与梁体间视野死角，扩大无人机拍摄范围，水平捕捉支座表面图像。云台搭载4000万有效像素高清变焦相机，可实现34倍光学变焦，能让机体在安全距离内稳定拍摄支座表面细节，最小可辩别尺寸达0.2mm，避免气流扰动导致碰撞。对称布置两组高显指LED补光模块，支持0~100%无极调光与频闪同步，解决梁底拍摄时光线明暗变化快、暗处光线不足的问题，在暗光、反光、阴影交替的梁底环境中仍能保证图像亮度均匀、纹理清晰，显著降低裂纹、锈蚀等病害漏检率，为后续AI识别提供高质量数据基础。

　　2. 优化病害智能诊断算法。依托无人机近距离高清采集，项目已建立国内首个“高速公路中小跨径梁桥板式橡胶支座病害数据库”，涵盖老化开裂、剪切变形、钢板锈蚀、脱空、外鼓、垫石破损、位置串动等类型的板式橡胶支座病害数据。按8:1:1比例完成像素级与实例级双重标注，并引入数据增强、颜色空间扰动与对抗样本提升鲁棒性。以YOLOv5为主干，融合CBAM注意力与Wise-IoU损失，训练出轻量级“Bridge-Bearing-YOLO”模型，输入1024×1024图像，单类支座病害识别准确率≥90%，裂缝宽度、剪切角、锈斑面积等关键参数误差<3%，实现毫米级病害精准定位与量化分级，为后续养护决策提供可靠依据。

　　3. 革新支座检测作业流程。项目团队革新传统“桥检车+人眼”模式，提出包括“无人机航拍三维模型构建、可视化航线制定、无人机梁底巡检、支座病害AI初筛、工程师云端复核”等步骤在内的板式橡胶支座病害诊断流程，出具支座病害检测报告，并同步推送至养护平台，可实现“当天巡检、当天报告、次日进场维修”的高效闭环，指导养护单位及时开展支座修复和更换工作。

　　三、取得成效

　　在京港澳高速新乡段卫共特大桥及沿线桥梁群开展应用，使用DJI Matrice 350无人机搭载禅思H30T摄像头进行梁底支座检测，在不进行交通管制的情况下，对25跨桥梁进行检测，单跨检测时间仅需30至40分钟，检测梁底支座数量为606个，采集梁底支座表面图像数量近2000张，发现包括开裂、位置串动、脱空、剪切变形、外鼓、垫石破损等在内的多处支座病害，基于支座病害数据库，训练出了Bridge-Bearing-YOLO模型，单类支座病害识别准确率达90%，可为病害评估与维修决策提供丰富的数据支持。

　　在经济效益方面，无人机具备绿色可复用的经济优势，养护单位可通过无人机快速巡检梁底支座，通过人工智能算法识别不同类型的支座病害，分析其发展趋势，针对性制定维护措施，可有效节约50%~70%的桥梁检测成本和支座养护费用，并间接减少交通拥堵造成的运输成本损失。

　　在社会效益方面，桥梁支座无人机巡检，是桥梁检测智能化技术应用的良好探索，其研究成果具有开创性与可复用性，检测人员培训流程快，上手难度低，具备较高的推广应用价值，能够有效推动桥梁行业智能化发展，促进桥梁管养数字化赋能，为交通强国建设提供有力支撑。