Page 194 - 中華技術127期

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192 │No.127│July, 2020
壹、 前言
根據交通部運輸研究所統計，全台灣橋梁 數量有兩萬8千多座，包含交通部及各縣市政 府所轄橋梁。近年來，UAV技術及運用範圍快 速發展擴大，使用UAV可以幫助減少橋梁檢測 的成本，同時降低現有橋梁檢測方法的風險。 因此，如何運用UAV有效的協助進行橋梁檢 測，乃是深具發展潛力的新興課題。此外，根 據交通部公路橋梁檢測及補強規範之規定(交通 部,2018;交通部,2020)，橋梁檢測以目視為主， 儀器為輔，於特定週期和特別時期，對橋梁構 件進行合宜之檢測，以期提早發現問題，掌握 損傷劣化情況，採取必要之對策，使橋梁保持 於良好狀態。檢測除以繪圖或照片記錄劣化或 損傷部位外，宜以量化方式評估各構件之劣化 情形，建立橋梁現況之基本評估資料，再依各 構件權重計算該座橋梁現況之綜合評估分數， 及該座橋梁之狀況指標，以作為維修補強優選 排序之依據。檢測時需判定劣化程度(Degree)(D 值)、劣化範圍(Extent)(E 值)、劣化情況對橋梁 結構使用性及用路人安全性之影響(Relevancy)(R 值)，以及劣化構件處置急迫性(Urgency)
(U 值) (交通部,2018;交通部,2020) 。其 中，定期檢測是以目視搭配便於攜帶之 工具進行檢測，目視可分為直接目視與 間接目視。直接目視係指檢測人員以肉 眼直接檢視橋梁構件;間接目視係指檢 測人員使用望遠鏡、高解析度相機、無 人遙控載具、工業內視鏡等拍攝影像， 或以重錘、水準尺、測距儀等易於攜帶 之設備測得數據，再由檢測人員進行判 斷(交通部,2018;交通部,2020)。
有鑒於上述規範之橋檢程序所拍 攝之照片並沒有量測與定位的能力，且 難以達到事後檢核與變異偵測的目的。 此外，若遇到人員不易到達或無法以 近距離觀測的橋梁，例如跨河橋或跨山
谷橋，則需採用人員吊掛或貴重的橋檢車進行 近距離檢測，將會造成人員安全與經費工時增 加的問題。因此，如何透過快速、可靠、準確 的人工智慧技術，自動檢測無人機所拍攝之大 量影像，偵測得到各式劣化區域，例如混凝土 裂縫等，同時達到三維定位的目的，以便後續 觀察是否持續惡化的問題。因此，本研究乃提 出影像式智慧橋梁檢測作業程序，讓操作人員 透過視窗操作軟體在室內進行橋梁檢測，包括 使用人工智慧機器學習技術從大量影像中自動 判識劣化區，並透過攝影測量技術協助三維定 位，以達到多時期劣化區變異偵測與量化的目 的。
貳、 影像式智慧型橋梁檢測作業 程序
圖1為本研究提出之影像式智慧橋梁檢測 作業流程圖，為了達到自動化檢測之目的，必 須先建立橋梁三維模型，故在進行無人機航拍 後先建置密集點雲，再以人工數化橋梁表面矩
圖1 影像式智慧橋梁檢測作業流程圖
特稿