基于数字图像的盾构隧道衬砌裂缝病害诊断

发布时间：2021-09-30 20:52

　　采用计算机视觉对隧道衬砌表面的结构病害进行快速无损检测已成为发展趋势,如何通过图像识别结果客观地评定病害严重程度是保障隧道结构服役性能的重要切入点。以地铁盾构隧道衬砌结构表面的裂缝病害二值图像为研究对象,提出客观的新型盾构隧道裂缝诊断指标（Tunnel Defect Index-Crack,简称TDI-C）及其分级标准。首先,通过数字图像处理对裂缝病害进行量化,得到长度、最大宽度、分形维数等3个参数;提出一种动态分块法来计算裂缝病害的长度和最大宽度;采用盒维数计算裂缝病害的分形维数,发现其值越大,所对应裂缝病害的形态越复杂。其次,以200环衬砌管片的隧道区段作为诊断尺度,计算病害量化参数的累计值,建立由21个隧道区段组成的病害样本空间;采用K-means++聚类,合理地确定裂缝病害的分级档数为三级与样本空间中各个样本的病害等级;通过偏最小二乘回归分析,提出隧道裂缝诊断指标TDI-C,并建立病害等级的分级标准。最后,给出地铁区间隧道裂缝病害诊断的应用实例,并指出本文方法较现有方法具有较大优势。 

【文章来源】：岩石力学与工程学报. 2020,39(08)北大核心EICSCD

【文章页数】：13 页

【部分图文】：

裂缝病害的分形维数计算

不同裂缝病害的分形维数

为了客观地利用数字图像进行盾构隧道裂缝病害诊断，经过图像识别后的裂缝病害二值图像需要经过量化后，才能便于被处理。裂缝病害是一种狭长的线状目标，其量化参数主要有长度、宽度、深度、分布、间距、位置和走向等。由于裂缝病害的间距、位置、走向3个参数的确定涉及图像拼接、图像空间坐标系建立等问题，在本文研究中暂不考虑。孙?[13]指出裂缝深度可通过双直线模型依据裂缝宽度信息而确定；裂缝宽度和裂缝深度是相关的，选择其中一个参数即可，因此本文采用裂缝宽度。通过数字图像计算裂缝宽度时，需要区分是最大宽度还是平均宽度。裂缝平均宽度易于计算，但会忽略裂缝局部较宽的危险区域，本文选取裂缝最大宽度作为量化参数。鉴于分形维数能够定量描述裂缝病害的密度、分布，采用分形维数作为裂缝量化参数之一。对于裂缝病害，本文考虑的量化参数主要有3个，分别是长度、最大宽度、分形维数。3.1 长度和最大宽度

【参考文献】：
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本文编号：3416618