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第223期基于機(jī)器視覺(jué)的隧道結(jié)構(gòu)病害快速檢測(cè)技術(shù)與裝備

2024-10-16 16:57

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【52監(jiān)測(cè)網(wǎng)訊】第223期基于機(jī)器視覺(jué)的隧道結(jié)構(gòu)病害快速檢測(cè)技術(shù)與裝備

52監(jiān)測(cè)網(wǎng)專家報(bào)告分享-第223期

《基于機(jī)器視覺(jué)的隧道結(jié)構(gòu)病害快速檢測(cè)技術(shù)與裝備》

上海地下基礎(chǔ)設(shè)施安全檢測(cè)與養(yǎng)護(hù)裝備工程技術(shù)研究中心劉學(xué)增

一、隧道檢測(cè)現(xiàn)狀

二、快速檢測(cè)技術(shù)

三、病害自動(dòng)識(shí)別技術(shù)

四、快速檢測(cè)裝備

五、未來(lái)展望

內(nèi)容介紹

一、隧道檢測(cè)現(xiàn)狀

? 行業(yè)背景

? 截至2019年我國(guó)運(yùn)營(yíng)公路隧道19067座，總里程18967公里，規(guī)模居世界首位；

? 運(yùn)營(yíng)規(guī)模快速發(fā)展的同時(shí)，隧道結(jié)構(gòu)病害問(wèn)題逐年加重；

? 隧道病害統(tǒng)計(jì)（基于2860公里公路隧道病害數(shù)據(jù)）

? 檢測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀

檢測(cè)人員步行或在高空作業(yè)車(chē)配合下，采用裂縫測(cè)寬儀、裂縫測(cè)深儀、量筒、量杯、激光斷面儀、地質(zhì)雷達(dá)等常規(guī)檢測(cè)工具，對(duì)裂縫、破損、滲漏水及剝落剝離等外觀病害以及結(jié)構(gòu)和圍巖狀態(tài)檢測(cè)，了解病害分布、規(guī)模和程度。

缺點(diǎn)：耗時(shí)費(fèi)力、效率低、對(duì)作業(yè)人員技術(shù)要求高、安全隱患大，檢測(cè)結(jié)果主觀性強(qiáng)、反饋周期長(zhǎng)，單點(diǎn)檢測(cè)、檢測(cè)數(shù)據(jù)覆蓋性差、需要交通管制。

運(yùn)營(yíng)隧道增多、檢查作業(yè)時(shí)間短、人工檢查成本高、檢查質(zhì)量要求高；

緊迫：隨著隧道運(yùn)營(yíng)里程的增加，養(yǎng)護(hù)工作日趨繁重，頻繁的封道檢查對(duì)交通干擾很大，迫切需要快速檢測(cè)技術(shù)手段和裝備。

二、快速檢測(cè)技術(shù)

? 隧道快速檢測(cè)技術(shù)

? 表觀病害檢測(cè)技術(shù)

數(shù)字照相技術(shù)：

數(shù)字照相技術(shù)主要是利用數(shù)字相機(jī)或攝像機(jī)采集隧道表面圖像，將采集到的圖像進(jìn)行處理，將裂縫或滲漏水等病害區(qū)域識(shí)別出來(lái)。

? 相機(jī)控制與存儲(chǔ)：多相機(jī)同步控制和圖像高速存儲(chǔ)技術(shù)

運(yùn)用納秒級(jí)脈沖信號(hào)并行激勵(lì)手段和基于病害圖像高頻頻域特征的JPEG灰度圖編碼壓縮算法，相機(jī)陣列數(shù)據(jù)同步采集和干兆級(jí)圖像流實(shí)時(shí)高速存儲(chǔ)。

? 補(bǔ)光光源：高光功率密度低熱阻大熱流散熱紅外光源

運(yùn)用高密度低熱阻紅外LED芯片，解決遠(yuǎn)距離成像紅外補(bǔ)光光功率不足的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通無(wú)干擾的圖像采集補(bǔ)光。

優(yōu)點(diǎn)：與傳統(tǒng)人工檢測(cè)方法相比，數(shù)字照相技術(shù)可以采集圖片信息，信息量更豐富，利用圖像識(shí)別技術(shù)可以獲取精確的病害信息，如滲漏水水邊緣信息甚至是裂縫寬度；

缺點(diǎn)：對(duì)光源的要求較高，閃光燈頻繁閃爍會(huì)對(duì)操作人員的視覺(jué)造成影響；

應(yīng)用現(xiàn)狀：數(shù)字照相獲取的隧道內(nèi)表面只能是局部信息，若要獲取完整的隧道內(nèi)表面展開(kāi)圖，還需大量圖像拼接工作，需要專業(yè)人員及使用專用圖像處理軟件處理。

三維激光掃描技術(shù)

激光掃描技術(shù)主要是利用激光掃描儀得到隧道內(nèi)表面點(diǎn)云數(shù)據(jù)，利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)，判斷隧道結(jié)構(gòu)變形狀態(tài)。目前三維激光掃描儀檢測(cè)多數(shù)用于隧道收斂變形檢測(cè)、滲漏水檢測(cè)，高精度的三維激光掃描儀也可用于檢測(cè)裂縫。

優(yōu)點(diǎn)：可以同時(shí)檢測(cè)隧道收斂變形和裂縫、滲漏水等多種病害特征，覆蓋范圍廣、測(cè)量精度高，點(diǎn)云數(shù)據(jù)可用于三維建模和可視化。

缺點(diǎn)：設(shè)備成本極高，需要定點(diǎn)掃描，檢測(cè)時(shí)間較長(zhǎng)；

應(yīng)用現(xiàn)狀：三維激光掃描設(shè)備的高成本限制了其在隧道檢測(cè)領(lǐng)域的推廣應(yīng)用，其三維輪廓掃描的功能在工程領(lǐng)域更為常見(jiàn)，在一些需要進(jìn)行數(shù)字化建模的工程中，會(huì)引入三維激光掃描設(shè)備及配套建模軟件用于建立精準(zhǔn)三維可視化模型。

紅外熱像采集技術(shù)

運(yùn)用紅外熱像儀探測(cè)物體各部分輻射出的紅外線能量，根據(jù)物體表面的溫度場(chǎng)分布狀況所形成的熱像圖，直觀地顯示材料、結(jié)構(gòu)物等存在的不連續(xù)缺陷的檢測(cè)技術(shù)。

優(yōu)點(diǎn)：操作較為便捷，除滲漏水等表觀病害外，也能檢測(cè)到一些淺層的空洞、裂隙等內(nèi)部病害。

缺點(diǎn)：檢測(cè)精度受環(huán)境溫度影響較大，從紅外熱圖像中識(shí)別病害對(duì)于技術(shù)人員的專業(yè)水平和經(jīng)驗(yàn)有較高的要求；

應(yīng)用現(xiàn)狀：紅外熱像采集技術(shù)主要用于檢測(cè)隧道襯砌滲漏水，能進(jìn)行全斷面較高精度的滲漏水檢測(cè)，但是其成本較高，且附近不能有熱源。

? 內(nèi)部病害檢測(cè)技術(shù)

超聲波檢測(cè)技術(shù)

超聲波通過(guò)混凝土傳播后，其聲學(xué)參數(shù)將發(fā)生變化，根據(jù)這些聲學(xué)參數(shù)的變化和分布特征，可以探測(cè)混凝土內(nèi)部缺陷、裂縫及質(zhì)量情況。

優(yōu)點(diǎn)：技術(shù)成熟、設(shè)備簡(jiǎn)單便攜、操作方便。

缺點(diǎn)：混凝土結(jié)構(gòu)尺寸、內(nèi)部鋼筋位置等對(duì)檢測(cè)精度有一定的影響，目前以接觸式檢測(cè)為主，隧道頂部檢測(cè)難度較大，需要耦合劑；

應(yīng)用現(xiàn)狀：超聲波檢測(cè)技術(shù)及與回彈法結(jié)合的的超聲回彈檢測(cè)技術(shù)廣泛應(yīng)用于混凝土內(nèi)部缺陷檢測(cè)，技術(shù)和相關(guān)設(shè)備較為成熟，但主要用于單點(diǎn)檢測(cè)，從超聲波形圖中讀取混凝土的缺陷信息對(duì)技術(shù)人員的專業(yè)水平要求較高。

探地雷達(dá)掃描技術(shù)

與超聲波類似，電磁波通過(guò)混凝土傳播后，傳播路徑、電磁場(chǎng)強(qiáng)度和波形將發(fā)生改變，可根據(jù)這些參數(shù)的變化和分布特征探測(cè)混凝土內(nèi)部缺陷狀況。

優(yōu)點(diǎn)：技術(shù)成熟、設(shè)備簡(jiǎn)單便攜、操作方便。

缺點(diǎn)：混凝土結(jié)構(gòu)尺寸、內(nèi)部鋼筋位置等對(duì)檢測(cè)精度有一定的影響，目前以接觸式檢測(cè)為主，隧道頂部檢測(cè)難度較大。

應(yīng)用現(xiàn)狀：探地雷達(dá)目前廣泛用于隧道襯砌脫空、混凝土不密實(shí)、厚度不足等質(zhì)量缺陷的檢測(cè)，技術(shù)和相關(guān)設(shè)備較為成熟，但與超聲波檢測(cè)類似，從雷達(dá)掃描圖中讀取混凝土的缺陷信息對(duì)技術(shù)人員的專業(yè)水平要求較高。

三、病害自動(dòng)識(shí)別技術(shù)

? 病害識(shí)別現(xiàn)狀

? 人工識(shí)別病害為主

1）成像質(zhì)量差：光環(huán)境復(fù)雜；粉塵嚴(yán)重；病害圖像噪點(diǎn)數(shù)據(jù)多；

2）人工識(shí)別為主：識(shí)別誤差大，主觀性強(qiáng)；效率低，<1km/人.日；成本高；

3）病害歷史數(shù)據(jù)溯源難：數(shù)據(jù)二維表達(dá)，不直觀；歷史數(shù)據(jù)對(duì)比分析困難；

海量檢測(cè)數(shù)據(jù)（10萬(wàn)張圖片/公里）如何精準(zhǔn)高效快速提取病害？也是制約快速檢測(cè)的關(guān)鍵因素。

? 自動(dòng)識(shí)別面臨的技術(shù)難題

? 病害高精度自動(dòng)快速識(shí)別算法

? 病害自動(dòng)辨別分類

人工提取圖像病害樣本，利用深度學(xué)習(xí)方法，建立了適用于公路隧道病害識(shí)別分類的訓(xùn)練模型，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)95%。

? 裂縫特征參數(shù)自動(dòng)識(shí)別

針對(duì)裂縫形態(tài)復(fù)雜、噪聲多、邊緣識(shí)別難，提出裂縫路徑分叉智能搜索、邊緣自適應(yīng)修正和改進(jìn)的裂縫邊緣亞像素檢測(cè)算法，建立多級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)裂縫長(zhǎng)度、寬度快速精準(zhǔn)自動(dòng)辨識(shí)，裂縫寬度識(shí)別能力由0.2mm提高至0.1mm。

? 面狀病害特征參數(shù)自動(dòng)識(shí)別

針對(duì)滲漏水、剝落等區(qū)域病害灰度多樣性、識(shí)別難，提出灰度能量差異的水平集邊緣分割改進(jìn)模型，實(shí)現(xiàn)區(qū)域病害高精度快速自動(dòng)辨識(shí)，區(qū)域病害面積識(shí)別能力0.01m2病害自動(dòng)識(shí)別率>95%。

? 隧道輪廓變形快速檢測(cè)

針對(duì)輪廓采集存在的方位漂移、噪點(diǎn)雜亂等難題，提出噪點(diǎn)多層次選代剔除與隧道中軸線重構(gòu)方法，通過(guò)最小二乘法曲線擬合獲得當(dāng)前模內(nèi)平均擬合斷面，并與歷史或設(shè)計(jì)斷面進(jìn)行比對(duì)，隧道變形快速檢測(cè)精度2mm。

? 病害和結(jié)構(gòu)三維可視化表達(dá)方法

? 病害可視化

針對(duì)海量病害歷史數(shù)據(jù)溯源、比對(duì)難，發(fā)明了特征點(diǎn)自動(dòng)匹配計(jì)算的隧道病害三維展布圖生成方法，實(shí)現(xiàn)了隧道結(jié)構(gòu)病害“一張圖”數(shù)字化表達(dá)與管理，可視化分析病害歷史演化過(guò)程。（病害分類→特征識(shí)別→精準(zhǔn)定位→可視化表達(dá)）

四、快速檢測(cè)裝備（詳見(jiàn)技術(shù)報(bào)告）