基于图像处理的车载式隧道衬砌裂缝检测系统研究

发布时间：2020-04-19 02:03

【摘要】：近年来,随着我国隧道建设的快速发展,隧道里程不断增加,随之而来的隧道病害检测越来越受到养护部门的重视。在诸多病害中,衬砌裂缝最为常见,直接反映了衬砌的受力情况,对研究隧道病害至关重要。目前,常见的衬砌裂缝检测主要依赖人工,这种靠肉眼观测和借助工具测量的方法,无法保证检测结果的准确性。针对目前的检测现状和检测需求,本文进行了基于图像处理的车载式隧道衬砌裂缝检测系统的研究工作,主要研究内容如下:(1)本文研究了系统的功能及总体结构,同时基于系统的设计要求与工作原理进行了实车平台的搭建,并对电动滑轨车厢、CCD相机、相机支架、图像采集卡、辅助照明装置、旋转编码器等车载设备进行了选型和安装。实际检测过程中,车辆以一定速度在隧道中行驶,利用多台相机扫描衬砌表面获取裂缝图像并实时保存,最后通过对图像的离线处理得到裂缝信息。(2)在对图像进行预处理及拼接的过程中,本文针对图像光照不均的问题,采用基于改进MSR与双边滤波融合的算法进行了还原;对于图像中衬砌接缝干扰的问题,利用基于直线与角度特征的方法进行了去除;考虑到裂缝与衬砌背景的对比度不是很明显的问题,采用了灰度变换和对比度增强凸显裂缝信息。同时基于SIFT尺度不变特征和加权平均融合的算法对裂缝图像序列进行了拼接和融合处理。(3)在对图像进行识别与分类的过程中,本文利用Deriche滤波器对图像进行了边缘检测,采用基于线性插值的图像分块分割方法对拼接后的衬砌全景图像进行了分块并使用最大熵法计算了分块后各子块图像的全局阈值。然后利用形态学算法去除孤立的噪点,采用基于裂缝区域形状特征和区域延伸的方法去除噪声并连接断裂的裂缝。最后对裂缝进行细化并根据相关特征参数对提取到的裂缝进行了分类。(4)本系统基于Halcon和Visual Studio联合开发环境进行了真实隧道场景下的检测实验。实验结果表明,相比于人工检测,本系统对隧道衬砌裂缝的检测快速且准确,满足了设计之初的要求。本文的研究取得了阶段性的成果,为所依托的科研项目的研究奠定了一定的基础。
【图文】：

类型,斜向裂缝,纵向裂缝,隧道

为纵向、横向、斜向裂缝三种[13]，如图1.4所示。其中，纵向裂缝大多属于结构裂缝，最为常见，危害也最大，，一般沿隧道纵轴线方向扩展，与隧道纵轴线平行或者基本平行，主要出现在拱腰或拱肩。掉拱、边墙折断等比较危险的病害基本都是因为纵向裂缝发展到一定程度引起的。其次便是斜向裂缝，它同纵向裂缝一样都属于结构裂缝，经常被称为网状裂缝，一般与隧道纵轴线呈30 45 分布，几条斜向裂缝交叉很容易导致衬砌掉块。横向裂缝也称环向裂缝，主要由围岩压力变化、地基不均匀沉降等因素引起，大多发生在洞口及软硬岩层交接地带，对隧道的稳定性影响不大。(a)纵向裂缝 (b)横向裂缝 (c)斜向裂缝图1.4 隧道衬砌裂缝类型（2）隧道衬砌裂缝分级与评价衬砌裂缝直接影响着隧道的正常使用

人工裂缝,仪器检测

) L 5m D 3mm，发展趋势较为平稳) D 1mm，没有发展趋势 L ，D分别表示裂缝的长度和宽度。缝检测方法分类砌裂缝，早期的检测主要依靠人工，当时的技术还不是在不断探索和研究新的方法，很多新技术逐渐被运用性和自动化的程度主要分为传统人工检测和自动化检测的操作一般较为复杂，主要有以下两种：眼检测。人工肉眼检测是最传统的方式，如图 1.5 所，以肉眼观察为主，借助塞尺或裂缝宽度对比卡对衬砌位置、形状及严重程度[14]。这种方法需要花费大量的人测结果受人为影响较大。同时，在隧道等半封闭场所，甚至还有可能造成交通事故[15]。
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U456;TP391.41

【参考文献】