引言：本文引入一种高速视觉实现无触觉式结构损伤检测方法，利用高速视觉技术采集到建筑的振动图像和高速图像，应用快速傅里叶变换(FFT)对两者进行频率特性分析，从而定位出损伤结构所在的位置，并且识别出其中较脆弱的环节，针对上述几种传统检查方法可能存在的缺陷，采用此方法为：采用高速相机拍摄建筑的震动图像，然后对振动图像生成的信号利用FFT进行频率特性分析。该系统可准确获取建筑物的病害位置及结构薄弱环节，对建筑物无影响，可对建筑物进行全频响数据采集，同时可实现对建筑物微弱振动采集，找出结构的病害，确保建筑物的安全使用。

1基于高速视觉的非接触式建筑物缺陷检测方法

强调采用超声波来检测桥墩基础构造，对选择超声波检测器、声测管的安装、桥墩和检测结果进行检测等方面进行了详细的研究，但是由于超声波需要直接接触建筑物进行工作，所以只能针对部分范围内进行检测，不能完全反映建筑物的健康问题；还涉及到如何采用X光照相技术对不同类型的复合物进行检测的探讨，但同时也存在诸如辐射的问题、图象恢复速率等问题。

针对传统建筑检测模式在建筑复杂构件、地震等灾害的测量精准度不足问题，利用高效的图像采集设备构造一种非接触式建筑破损识别系统。该系统通过采集建筑物运动过程的图像信息，再由高效的傅里叶变换频率分析方法获取其特征，进而实现无需接触建筑破损部位、关键构件的定位识别。

根据以上对于图像的频谱分析，我们发现不同的缺陷(开裂、腐蚀、鼓泡、材料疲劳、微结构变化)所造成的振动都有各自频率和振幅的特征峰，可以用这些特征频率峰来确定缺陷所在的位置。但是由于材料、结构、环境的不同，每个振幅图都具有自己的特征，因此还需要针对缺陷的具体情况进行具体的分析得到更为准确的结果。

结构物表面缺陷检测，我们应用精度高、速度快的数字照相机拍摄结构物表面，同时在同一组照片中要求涵盖结构物的各个部分，并将这些照片完整地传输至图像检验程序中。在所有的照片都采集完成之后，开始开展前置处理工作，首先是完成对噪声的去除处理，降低外界环境的噪声所造成的数据解析障碍。常见的噪声去除措施便是中值滤波处理，可以消除光线、灰尘、设备故障导致的噪声影响。

接下来，对图像内容的信息的提取，以判断潜在的微弱振动。提取关键部位的随时间而转移的轨迹，并用快速傅里叶变化方法转换成频域的振动图。通过振动图显示出不同缺陷独特的特征，这些特征的表现也会因其所在频带的不同而不同，最后进行机器学习处理实现对不同缺陷自动化识别。

在缺陷分类阶段，利用卷积神经网络对大量已知的缺陷类型频谱图进行预训练，可以令模型具有识别各种类型缺陷的能力，对训练数据的使用过程中，可以学习到各种缺陷类型的频谱分布图特征，例如裂纹、腐蚀、松动等不同类型的缺陷振动模式不同。

2实验及分析

2.1实验平台搭建

为了保证试验能更好地进行，本文设计工作台面的底梁如图1所示。在设计过程中，对于底梁的横杆应朝向外侧，避免影响底层结构。首先将承载梁放置第一层的左侧，通过固定螺栓，用以固定在第1个“I”形梁上。底梁部分的接头采用完全球形接头作固定支撑。按照相同的方向将其放置在2、3、4层，然后与水平的“I”形梁(F4)连接。

放置3个重量为0.5kg的砝码在底部，把砝码的正上方五层内的所有箱体放入重量为0.5kg的砝码，并用胶带把长2m左右的钢丝捆在二楼横梁的中间，在钢丝上通过振动设备接口的缝隙后对钢丝结绳，根据橡皮筋能够保持一定的拉伸状态来调节铁制架的部位，将电源线插入振动设备口部，且敲定振动设备背部喇叭锁口处没关门锁。

图1

2.2实验结果分析

设定机械波的频率为50Hz，并利用10V的拉力器电压以保证理论的精确。在此条件下在不同缺陷条件下进行试验并绘出相应的频率振幅图。由图2可知，对于不同的缺陷(有裂缝、腐蚀及松动)对其相应结构的振动的频率振幅影响也是有区别的；并且在每种缺陷类型中都会使其频谱图上出现一定频率值的峰值。

图2

不同缺陷对于振动数据的影响通常以一定范围的高频幅值过高体现出来。由图2(a)看出，正常的运行时振动的最大频率约为50Hz，而无明显缺陷或变化时，主要的振动模态一般集中在该范围内，而发生材料或部件破坏，其最大频率就会相应改变。

从图2(b)可看出：系统中出现裂缝时会出现最大振幅是在大约60Hz左右，由此可以判断裂缝对系统振动特性和频率影响。裂缝作为日常的建筑病害，会导致结构的刚度和重量分布的改变导致结构振动特性被扰动；裂缝会导致材料中应力集中，并在频率出现峰值时会发生剧烈振动。

从图2(c)可以发现，在震动作用时，其腐蚀内部所引起的物体内微观结构改变进而使硬度和弹性下降，就会对震动做出不同反应。该图谱表明，腐蚀在60和70Hz两个频率上明显有改变，说明这两处部位材质在刚度上有下降，因此这两个频率下所震动反馈更加明显。

从图2(d)中可以看出在40-60Hz范围出现一个很明显的峰值，这主要是由于设备出现不稳定状态或者有较大的摩擦，在此频次范围内比较容易产生强烈的振动，由此松动的状况就对机械系统动态性能产生一定影响，进而使得振动信号具有特殊的峰值现象。

由图2(e)可知，45和80Hz这两个点上受疲劳效应的材料会有最大振幅。对于累积了大量疲劳以后的材料而言，由于其内部微观结构也进行了改变，使得其在某种频率下振动反应增强。

如图2(f)所示，当频率位于40hz附近时，可能会存在微小的结构变形，可能是微小几何尺寸变化或者局部的形貌变化所引起振动响应的增强。虽然微小的结构变化会带来振动信号特征的频率变化，但同类型的缺陷也可能出现在不同的试验对象上，却具有不同的频率特征，因为不同的材质、结构以及不同的工作环境会对物体的振动特性带来影响，也会对频率峰的位置和高度带来影响，因此仅靠图像的峰来判断缺陷类别仅仅是一种大概分析，而不是适应所有情况的分析，必须根据系统的具体情况及其应用要求进行更为精确的分析评估。

结束语：由于高速视觉无接触测量手段具有高效性、无损伤和实时性等优势，非常适合对建筑物的动态性分析等，在防震规划、结构评估方面都能提供大量的帮助，而且能广泛地适用于高层大厦、摩天大楼以及繁杂的建筑类型，并且还能用于对险情的检查监测，因此，在实际应用方面有着广阔的应用前景。未来需要不断加强缺陷识别效果保持不变的基础上，重点提高缺陷识别的精度和适应性，更好地满足实际项目中的各种需求。

参考文献：

[1]罗成芳,唐建锋.声波透射法在桥梁钻孔灌注桩缺陷检测中的应用[J].中国建筑金属结构,2024,23(03):23-25.

[2]王浩.超声波检测技术在桥梁桩基检测中的应用[J].广东建材,2025,41(02):92-94.

[3]李核,田勐,王丽萍,等.X射线光谱技术在不锈钢车体材质检测中的应用[J].轨道交通装备与技术,2024(S1):66-69.

项目基金：本文系天津市科技计划项目：《基于智能算法的非接触式建筑结构安全及损坏等级检测鉴定技术》相关论文。合同编号:25YFKFYS00600