基于主動式全景視覺的隧道病害全斷面動態(tài)快速檢測裝置的制造方法
【專利摘要】一種基于主動式全景視覺的隧道病害全斷面動態(tài)快速檢測裝置，包括隧道檢測車、主動式全景視覺傳感器、RFID讀取器、無線接發(fā)送單元、控制器、站級通信系統(tǒng)或中央監(jiān)控中心服務(wù)器；所述中央監(jiān)控中心服務(wù)器包括全方位視覺傳感器標(biāo)定模塊、主動式全景視覺傳感器標(biāo)定數(shù)據(jù)庫、第Zi距離的隧道斷面全景圖像數(shù)據(jù)讀取單元、全隧道橫斷面全景圖像庫、全方位面激光信息解析及點云數(shù)據(jù)獲取單元、隧道橫斷面全景圖像展開及分割單元、隧道疑似病害圖像預(yù)處理單元、隧道疑似病害圖像處理單元、隧道病害圖像特征指標(biāo)提取單元、隧道安全狀況評估單元。本發(fā)明提供了一種全新的隧道全斷面高速動態(tài)健康體檢方式，自動的檢測判斷和評估隧道內(nèi)存在的各種缺陷，為隧道的維護、竣工驗收提供了有效的技術(shù)支撐。
【專利說明】
基于主動式全景視覺的隧道病害全斷面動態(tài)快速檢測裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及全景激光光源、全方位視覺傳感器、數(shù)字圖像處理以及計算機視覺技 術(shù)在隧道病害的檢測方面的應(yīng)用，尤其涉及一種基于主動式全景視覺的隧道病害全斷面動 態(tài)快速檢測裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 我國是世界上鐵路隧道運營里程最長的國家，相關(guān)調(diào)查研究表明相當(dāng)數(shù)量的隧道 存在病害問題，嚴(yán)重影響到我國鐵路的行車安全。
[0003] 現(xiàn)階段，在隧道病害檢測過程中使用最多的傳統(tǒng)方法主要有目測、鉆孔取芯、壓水 測試和鉆孔聲波等。對隧道襯砌以及路面進行無損檢測的方法主要有地質(zhì)雷達法、回彈法、 超聲/聲波法、激光掃描法、紅外線檢測法和超聲回彈綜合法，其在隧道病害檢測中的主要 用途、不足及優(yōu)點如表1所示。

[0006] 表 1
[0007] 激光掃描是近幾年首先在歐洲發(fā)展起來的新型檢測技術(shù)，由于其優(yōu)點突出，在德 國、瑞士等國家普遍應(yīng)用。隧道掃描儀的作用原理是安裝在水平軸線的激光器以極高的速 度旋轉(zhuǎn)，并測量表面反射。這樣可以得到隧道內(nèi)殼表面高分辨圖，以此評價表面的裂縫、剝 落和其他可看得見的異?，F(xiàn)象。除了可視照片外，還能拍攝表面的紅外圖。只要有足夠的溫 度梯度，用這兩種圖可以解析出濕塊、空腔和內(nèi)殼后的水。
[0008] 隨著計算機高性能處理器、大容量存儲器、高速相機以及數(shù)字圖像處理技術(shù)的飛 速發(fā)展，使得基于圖像處理技術(shù)的隧道襯砌表面病害自動檢測技術(shù)成為了可能。
[0009] 中國發(fā)明專利申請?zhí)枮?01110281700.9本發(fā)明公開了一種基于機器視覺技術(shù)的 隧道病害快速調(diào)查系統(tǒng)及調(diào)查方法，裝置安置在調(diào)查承載車上，包括:機器視覺子系統(tǒng)，用 CCD攝像機獲取待調(diào)查對象圖像數(shù)據(jù);激光測距子系統(tǒng)，用激光測距法測量機器視覺子系統(tǒng) 采集的圖像的成像距離;光電測速子系統(tǒng)，用于提供采集圖像在隧道中的對應(yīng)坐標(biāo);控制子 系統(tǒng)，控制激光測距及光電測速子系統(tǒng)，將該兩子系統(tǒng)獲得數(shù)據(jù)傳至數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)，觸發(fā) 機器視覺子系統(tǒng)采集圖像傳至數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng);數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)，根據(jù)控制子系統(tǒng)傳來的 數(shù)據(jù)處理機器視覺子系統(tǒng)獲取的圖像；電源子系統(tǒng)，為各子系統(tǒng)提供電壓。該案采用多個 CCD攝像機采集隧道內(nèi)壁圖像，除了增加了設(shè)備成本以外，還帶來了多攝像機的標(biāo)定、圖像 數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)、協(xié)調(diào)控制等眾多問題，同時在近距離拍攝隧道內(nèi)壁時獲取的圖像有較大變形 影響著測量精度，另外數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)要同時處理多幅隧道內(nèi)壁圖像需要在調(diào)查承載車上 配置性能很高的計算機。
[0010] 中國發(fā)明專利申請?zhí)枮?01410275604.7公開了一種隧道病害的識別方法以及多 圖像識別方法。利用線陣CCD以及圖像融合技術(shù)，高速獲取隧道表面的數(shù)字圖像并存儲。再 利用數(shù)字圖像處理算法對已知隧道病害進行特征分類建模，建立特征數(shù)據(jù)庫，進行病害特 征匹配與病害識別。該案采用多個CCD線陣攝像機采集隧道內(nèi)壁圖像，因此也存在著中國發(fā) 明專利申請?zhí)枮?01110281700.9同樣的問題；另外上述幾個案件都未涉及隧道床面的檢 測，對于鐵路隧道的床面需要檢測兩鋼軌間的寬度，對于公路隧道需要檢測床面道路上是 否存在著裂縫等其他病害。
[0011] 注意到隧道病害是有一個發(fā)展過程的，從發(fā)生輕微變形-局部出現(xiàn)少量裂縫-裂 縫寬度、密度增大，隧道凈空變小4隧道凈空嚴(yán)重縮小，襯砌破碎，失去承載能力4局部掉 塊、失穩(wěn)、甚至拱坍墻倒。上述幾個案件都沒有考慮裂縫發(fā)展速度的檢測問題?？傊?，難以實 現(xiàn)隧道全斷面動態(tài)快速病害檢測。
[0012] 綜上所述，現(xiàn)有的隧道病害檢測方法，其精度、速度等都不能滿足高速鐵路隧道檢 測的要求。難以對隧道全斷面動態(tài)快速病害檢測需要實現(xiàn)自動化的圖像采集，自動化的裂 縫圖像和滲水圖像識別，圖像特征提取以及病害自動評價。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0013] 為了克服已有隧道病害檢測方式的自動化和智能化水平低、難以用一種性價比較 高的隧道病害檢測裝置對隧道全斷面進行跨越時空的、高精度的自動分析和評估的不足， 本發(fā)明提供一種采用對隧道全斷面進行病害檢測的主動式全景視覺技術(shù)，能夠提高隧道病 害檢測的自動化和智能化水平，對隧道各種外觀病害進行高精度全方位的自動分析和評估 的基于主動式全景視覺的隧道病害全斷面動態(tài)快速檢測裝置。
[0014] 要實現(xiàn)本發(fā)明，必須要解決五個核心問題：（1)實現(xiàn)一種全景激光光源；（2)實現(xiàn)一 種能快速獲得實際物體深度信息的主動式全景視覺傳感器；（3)融合全景激光掃描與全景 成像技術(shù)，為隧道全斷面動態(tài)快速病害檢測提供有效支撐；（4)通過數(shù)字圖像處理技術(shù)對隧 道全景圖像進行高精度的自動分析和評估；（5)建立隧道體檢健康檔案庫，為跨時空分析隧 道病害發(fā)展動態(tài)變化提供元數(shù)據(jù)支撐。
[0015]本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：
[0016] -種基于主動式全景視覺的隧道病害全斷面動態(tài)快速檢測裝置，包括隧道檢測 車、站級通信系統(tǒng)或中央監(jiān)控中心服務(wù)器；
[0017] 所述的隧道檢測車包括在隧道軌道上行走的檢測車本體，安裝在檢測車本體上的 主動式全景視覺傳感器、RFID讀取器、測距輪、無線接發(fā)送單元和控制器；
[0018] 所述的主動式全景視覺傳感器包括:全方位視覺傳感器、投射照明光源;所述的全 方位視覺傳感器與所述的投射照明光源進行同軸固定連接；
[0019] 所述的RFID讀取器，用于讀取固定在隧道內(nèi)壁上RFID內(nèi)存儲的隧道基準(zhǔn)數(shù)據(jù)； [0020]所述的測距輪，檢測車本體的小輪的輪軸上裝有光電編碼器，根據(jù)編碼器讀出小 輪在軌面上走過的距離；
[0021] 所述的無線接發(fā)送單元，用于將所述的控制器與站級通信系統(tǒng)之間建立無線通 f目；
[0022] 所述的控制器包括:RFID數(shù)據(jù)讀取單元，用于讀取固定在隧道壁上RFID所存儲的 空間位置信息；行車距離估算單元，通過讀取光電編碼器的脈沖數(shù)并估算出隧道檢測車的 行車距離;隧道橫斷面全景圖像讀取、存儲單元，用于讀取所述的主動式全景視覺傳感器所 獲取的隧道橫斷面全景圖像，并以所述的隧道檢測車的行走距離Z4P現(xiàn)在時刻為文件名保 存在控制器的存儲單元中；隧道橫斷面全景圖像數(shù)據(jù)傳輸單元，用于將所述的控制器的存 儲單元中的隧道橫斷面激光掃描圖像發(fā)送給站級通信系統(tǒng)；
[0023] 所述的站級通信系統(tǒng)，用于與所述的隧道檢測車上的所述的控制器建立無線通信 網(wǎng)和與所述的中央監(jiān)控中心服務(wù)器構(gòu)建全隧道安全檢測網(wǎng)。
[0024] 進一步，所述中央監(jiān)控中心服務(wù)器包括：
[0025]全方位視覺傳感器標(biāo)定單元，用于確定三維空間點和攝像機成像平面上的二維圖 像點之間映射關(guān)系的參數(shù)，標(biāo)定后的結(jié)果存儲在主動式全景視覺傳感器標(biāo)定數(shù)據(jù)庫中，在 計算和解析隧道內(nèi)壁邊緣點云時進行調(diào)用；
[0026]第?:距離的隧道斷面全景圖像數(shù)據(jù)讀取單元，用于讀取隧道檢測車沿隧道軸向方 向上的移動距離?:所拍攝的隧道橫斷面全景圖像；
[0027]全方位面激光信息解析及點云數(shù)據(jù)獲取單元，用于對移動距離隧道橫斷面全 景圖像進行處理，得到隧道內(nèi)壁邊緣點云數(shù)據(jù)；
[0028]隧道橫斷面全景圖像展開及分割單元，用于對行走距離Zm*文件名的隧道橫斷面 全景圖像進行展開及分割處理，分別得到隧道右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱 頂部位的圖像；
[0029]隧道疑似病害圖像預(yù)處理單元，包括灰度校正模塊和圖像平滑模塊;分別對隧道 右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部位的圖像進行灰度校正和圖像平滑處理；
[0030] 隧道疑似病害圖像處理單元，包括圖像分割模塊和圖像的形態(tài)學(xué)處理模塊;分別 對灰度校正和圖像平滑處理后的隧道右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部位 的圖像進行二值分割和形態(tài)學(xué)處理；
[0031] 隧道病害圖像特征指標(biāo)提取單元，包括病害的密度和面積的提取模塊、病害的骨 架提取模塊、病害的長度和寬度的提取模塊、裂縫圖像篩選模塊和病害分類模塊;提取出隧 道病害圖像的各種幾何特征；
[0032] 隧道安全狀況評估單元，用于隧道安全情況得出檢測評估報告，及時對隧道病害 進行快速定點整治。
[0033] 再機一部，在所述的隧道橫斷面全景圖像展開及分割單元，用于對行走距離Zm* 文件名的隧道橫斷面全景圖像進行展開及分割處理，過程如下；
[0034] 根據(jù)全景圖像的中心坐標(biāo)以及圖像的內(nèi)外圓半徑，將全景圖像的中心坐標(biāo)設(shè)定平 面坐標(biāo)系的原點〇#(〇,〇)、乂*軸、￥*軸、全景圖像的內(nèi)徑為^外徑為1?，用^ = &+1〇/2設(shè)定 中間圓的半徑，方位角為全景柱狀展開圖像以坐標(biāo)原點〇**(〇,〇)、X**軸、 Y**軸為平面坐標(biāo)系，將全景圖像中的內(nèi)徑為r與X*軸的交點(r，0)作為坐標(biāo)原點0#(0,0)， 以方位角0順時針方向展開;建立全景柱狀展開圖像中任意一點象素坐標(biāo)P**(x**，y**)與 全景圖像中的象素坐標(biāo)Q*(x*，y*)的對應(yīng)關(guān)系，其計算式為：
[0035] x* = y*/(tan(360x**A(R+；r))) (30)
[0036] y*= (y**+r)cos0 (31)
[0037] 上式中，x#，y#為全景柱狀展開圖像的象素坐標(biāo)值，為全景圖像的象素坐標(biāo) 值，R為圓形全景圖像的外徑，r為圓形全景圖像的內(nèi)徑，0為圓形全景圖像坐標(biāo)的方位角；
[0038] 在展開過程中用公式(31)以方位角0進行分割;k=l為右側(cè)拱墻部位，方位角0范 圍為0~Pi; k = 2為路面部位，方位角0范圍為~02; k = 3為左側(cè)拱墻部位，方位角0范圍為 ~fo;k = 4為拱頂部位，方位角0范圍為fo~360°;通過這樣的展開和分割分別得到右側(cè)拱 墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部位的圖像。
[0039] 在所述的全方位面激光信息解析及點云數(shù)據(jù)獲取單元，用于對移動距離Zi的隧道 橫斷面全景圖像進行處理，得到隧道內(nèi)壁邊緣點云數(shù)據(jù);解析在激光掃描全景圖像上的紅 色激光投射點的方法是根據(jù)紅色激光投射點的像素的亮度要大于成像平面上的平均亮度， 將成像平面上的平均亮度的1.2倍作為提取紅色激光投射點的閾值，為了得到激光投射線 的準(zhǔn)確位置，這里采用高斯近似方法來抽取出激光投射線的中心位置，過程如下：
[0040] Stepl:設(shè)置初始方位角0 = 0;
[0041] Step2:在激光掃描全景圖像上以方位角0從激光掃描全景圖像的中心點開始檢索 紅色激光投射點，對于方位角0上存在著若干個連續(xù)的紅色激光投射的像素，這里選擇亮度 值接近最高值的三個連續(xù)像素通過高斯近似方法來估算激光投射線的中心位置;具體計算 方法由公式（27)給出，
[0043]式中，f(i_l)、f(i)和f(i + l)分別為三個相鄰像素接近最高亮度值的亮度值，d為 修正值，i表示從圖像中心點開始的第i個像素點；因此估算得到的激光投射線的中心位置 為(i+d)，該值對應(yīng)于公式(26)中的| |u〃| | ;
[0045]式中，表示隧道內(nèi)壁某一點的入射角，| |u〃 | |為在成像平面上的該點到圖像平 面中心點的距離，30、&1、&2、&〃為標(biāo)定的全方位視覺傳感器的內(nèi)外參數(shù)，如表7所示；
[0046] 表70DVS的標(biāo)定結(jié)果
[0048] Step3:用公式(26)計算出該激光投射點的入射角ae，并根據(jù)激光掃描全景圖像數(shù) 據(jù)的文件名的信息，即以移動距離?:為文件名的形式，得到隧道檢測車沿隧道軸向上的移 動距離Zi，然后用公式(28)計算出隧道檢測車沿隧道軸向上的移動距離ZjP方位角0'=財青 況下在隧道內(nèi)壁上的激光投射點到所述的主動式全景視覺傳感器的中心軸線之間的距離 d(z,13)；
[0049] d(z,p) =HX ctanap (28)
[0050] 式中，H為全景掃描光線到全方位視覺傳感器的單視點0m的直線距離，ap為全景掃 描光線投射到隧道內(nèi)壁上的某一個點后、該點相對于全方位視覺傳感器的單視點〇 m的入射 角，d(z,W為沿隧道軸向上的某一個位置Z4P某一個方位角情況下在隧道內(nèi)壁上的點到所 述的主動式全景視覺傳感器的中心軸線之間的距離；
[0051] 最后用公式(29)計算該激光投射點的空間坐標(biāo)位置值；
[0053]式中，Zi為隧道檢測車沿隧道軸向上的移動距離，H全景掃描光線到全方位視覺傳 感器的單視點〇m的直線距離，d(z,e)為沿隧道軸向上的位置ZjP方位角e'=樹青況下在隧道 內(nèi)壁上的激光投射點到所述的主動式全景視覺傳感器的中心軸線之間的距離，x，y，z分別 為激光投射點相對于以全方位視覺傳感器的單視點〇m的坐標(biāo)值，0為方位角；
[0054] Step4:改變方位角繼續(xù)檢索激光投射點，S叩= 0+A0，A0=1;
[0055] Step5:判斷方位角0 = 36〇，如果成立，檢索結(jié)束;反之轉(zhuǎn)到3丨6口2;
[0056]通過上述處理得到了隧道橫向截面的輪廓邊緣點云數(shù)據(jù)。
[0057]所述的灰度校正模塊采用一種自適應(yīng)的圖像直方圖均衡處理方法，根據(jù)圖像像素 點的局部統(tǒng)計特征對像素灰度值進行函數(shù)變換，變換函數(shù)有像素點周圍某個大小的子圖像 的直方圖確定。
[0058]所述的圖像平滑模塊采用圖像的自適應(yīng)wiener濾波方法，將均方誤差的數(shù)學(xué)期望 取極小估值作為其最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)，采用MATLAB圖像處理工具箱所提供的wiener2函數(shù)進行自適 應(yīng)濾出圖像噪聲。
[0059]所述的圖像分割模塊采用Otsu法分別對右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位 和拱頂部位的圖像進行二值分割，得到右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部位 的二值圖像。
[0060] 所述的圖像的形態(tài)學(xué)處理模塊分別對右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和 拱頂部位的二值圖像進行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理;在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理中采用先進行開運算再進行 閉運算；
[0061] 開運算是利用同一結(jié)構(gòu)元素對象對同一目標(biāo)圖像依次進行腐蝕運算和膨脹運算， 計算方法如公式(4)所示；
[0063] 式中，A是隧道疑似病害的原始圖像，B是結(jié)構(gòu)元素圖像；
[0064] 閉運算是指對同一目標(biāo)圖像先進行膨脹運算后進行腐蝕運算，計算方法如公式 (5)所示；
[0066] 式中，A是隧道疑似病害原始圖像，B是結(jié)構(gòu)元素圖像。
[0067] 所述的病害的密度和面積的提取模塊，對經(jīng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理后的右側(cè)拱墻部位、 路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部位的二值圖像用公式(6)計算病害在整幅圖像中的密度：
[0069] 式中，為病害在隧道軸向位置在ZjP隧道襯砌部位k處的密度，為在 隧道軸向位置在Zi和隧道襯砌部位k處的病害像素點個數(shù)，？I_mage: z#.為在隧道軸向位 置在Z4P隧道襯砌部位k處的圖像像素點個數(shù)；
[0070] 隧道襯砌部位k，這里定義k= 1為右側(cè)拱墻部位，k = 2為路面部位，k = 3為左側(cè)拱 墻部位，k = 4為拱頂部位；
[0071] 通過公式(8)分別計算病害在右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部位 的二值圖像中的面積：
[0073] 式中，4,,t為在隧道軸向位置在Zi和隧道襯砌部位k處病害的面積JVW/義.，為在 隧道軸向位置在ZjP隧道襯砌部位k處的病害像素點個數(shù)，kto/lmag C/&為在隧道軸向位 置在ZjP隧道襯砌部位k處的圖像像素點個數(shù)，巧為在隧道軸向位置在ZjP隧道襯砌部位 k處的實際圖像的尺寸大小;由公式(28)計算得到ck z,e)值和全方位視覺傳感器的標(biāo)定 結(jié)果進行計算。
[0074] 所述的病害的長度和寬度的提取模塊，用公式(13)計算出疑似裂縫區(qū)域的周長；
[0075] IZi,di x 故 （13)
[0076] 式中，％,*為在隧道軸向位置在ZdP隧道襯砌部位k處疑似裂縫骨架的像素數(shù)，《為 圖像中每個像素所實際對應(yīng)長度，該值由全方位視覺傳感器的標(biāo)定結(jié)果及全方位視覺傳感 器的單視點中心到隧道內(nèi)壁間的距離d( z,e)計算得到;LZl,k為在隧道軸向位置在ZjP隧道襯 砌部位k處疑似裂縫區(qū)域的周長；
[0077] 根據(jù)公式(8)計算得到的疑似裂縫面積和公式（13)計算得到的疑似裂縫長度用公 式(14)計算疑似裂縫的平均寬度，
[0079] 式中，4,,t為在隧道軸向位置在ZjP隧道襯砌部位k處疑似裂縫區(qū)域的周長，為,.,4 為在隧道軸向位置在Z4P隧道襯砌部位k處疑似裂縫區(qū)域的面積，％4為在隧道軸向位置在 Zi和隧道襯砌部位k處疑似裂縫的平均寬度。
[0080] 本發(fā)明的有益效果主要表現(xiàn)在:本發(fā)明的有益效果主要表現(xiàn)在：
[0081 ] 1)提供了一種全新的自動化隧道健康體檢方式，能準(zhǔn)確高速地檢測出隧道多種病 害；
[0082] 2)在給隧道做體檢的過程中及時采集隧道的三維空間信息，為隧道三維建模提供 原始地下空間基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；
[0083] 3)自動的檢測判斷和評估隧道內(nèi)存在的各種缺陷，為隧道的維護、竣工驗收提供 了有效的技術(shù)支撐。
【附圖說明】
[0084] 圖1為一種全方位視覺傳感器的結(jié)構(gòu)圖；
[0085] 圖2為單視點折反射全方位視覺傳感器成像模型，圖2(a)透視成像過程，圖2(b)傳 感器平面，圖2(c)圖像平面；
[0086]圖3為主動全景視覺傳感器進行距離測量的示意圖；
[0087]圖4為投射照明光源的結(jié)構(gòu)圖；
[0088] 圖5為一種主動式全景視覺傳感器的結(jié)構(gòu)圖；
[0089] 圖6為采用主動全景視覺傳感器對隧道內(nèi)壁進行全景檢測的示意圖；
[0090] 圖7為采用主動全景視覺傳感器地下隧道檢測的總體宏觀示意圖；
[0091] 圖8為采用主動全景視覺傳感器對隧道內(nèi)壁進行全景視覺檢測的流程圖；
[0092] 圖9為基于主動式全景視覺的隧道病害全斷面動態(tài)快速檢測和評估的架構(gòu)圖；
[0093] 圖10為采用主動全景視覺傳感器對隧道內(nèi)壁進行全景視覺檢測的示意圖；
[0094] 圖11為隧道橫斷面圖以及隧道內(nèi)壁結(jié)構(gòu)區(qū)域分割說明示意圖。
【具體實施方式】
[0095] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步描述。
[0096] 實施例1
[0097] 參照圖1~11，一種基于主動式全景視覺的隧道全斷面高速動態(tài)健康檢測裝置，包 括:隧道檢測車、主動式全景視覺傳感器、RFID讀取器、無線接發(fā)送單元、控制器、站級通信 系統(tǒng)或中央監(jiān)控中心服務(wù)器:所述的中央監(jiān)控中心服務(wù)器通過所述的站級通信系統(tǒng)構(gòu)成全 隧道安全檢測網(wǎng)，所述的站級通信系統(tǒng)接收從所述的隧道檢測車上配置的無線接發(fā)送單元 發(fā)送過來的隧道橫斷面全景圖像，并將隧道橫斷面全景圖像及時地通過全隧道安全檢測網(wǎng) 傳送給所述的中央監(jiān)控中心服務(wù)器；
[0098]所述的隧道檢測車上配置有主動式全景視覺傳感器、RFID讀取器、測距輪、無線接 發(fā)送單元和控制器，所述的主動式全景視覺傳感器安裝在所述的隧道檢測車的前方中央， 所述的RFID讀取器讀取配置在隧道內(nèi)壁上安置的RFID信息，所述的隧道檢測車的底部安裝 一個測距輪，所述的控制器讀取測距輪中光電編碼器的脈沖當(dāng)量并估算所述的隧道檢測車 的行走距離Z 1;所述的控制器讀取主動式全景視覺傳感器所獲取的隧道橫斷面全景圖像并 以所述的隧道檢測車的行走距離Zi和現(xiàn)在時刻為文件名保存在所述的控制器的存儲單元 中；當(dāng)所述的隧道檢測車達到下一個站點時，所述的控制器通過所述的無線接發(fā)送單元將 所述的控制器的存儲單元中的隧道橫斷面全景圖像發(fā)送給所述的站級通信系統(tǒng)；
[0099] 所述的主動式全景視覺傳感器包括:全方位視覺傳感器、投射照明光源;所述的全 方位視覺傳感器與所述的投射照明光源進行同軸固定連接；
[0100] 所述全方位視覺傳感器，如附圖1所示，包括雙曲面鏡面2、上蓋1、透明半圓形外罩 3、下固定座4、攝像單元固定座5、攝像單元6、連接單元7、上罩8，如附圖1所示;所述的雙曲 面鏡面2固定在所述的上蓋1上，所述的連接單元7將所述的下固定座4和透明半圓形外罩3 連接成一體，所述的透明半圓形外罩3與所述的上蓋1以及所述的上罩8通過螺釘固定在一 起，所述的攝像單元6用螺釘固定在所述的攝像單元固定座5上，所述的攝像單元固定座5用 螺釘固定在所述的下固定座4上，所述的全方位視覺傳感器中的所述的攝像單元的輸出通 過千兆網(wǎng)數(shù)據(jù)接口與所述的控制器連接；
[0101] 所述的攝像單元的采樣頻率需要在120km/h的檢測速度下，采集頻率要滿足至少 每3m采集一個隧道全斷面全景圖像，計算得到采樣頻率滿足大于12fps條件；
[0102]所述的攝像單元的采樣分辨率，根據(jù)測量精度的要求，要檢測出檢測精度需要達 至Ijo. 2mm，即最小能檢測出0.2mm寬的裂縫;全方位視覺傳感器的檢測成像中心離隧道邊緣 的最長距離為3m，對應(yīng)于攝像機的成像芯片中短軸的一半范圍，若不考慮插值提高分辨率 的話，全方位視覺傳感器的垂直方向的成像范圍為96°，所述的攝像單元的采樣分辨率需要 5000個像素以上；
[0103] 綜合上述情況，所述的攝像單元選擇CL25000CXP高速攝像機，分辨率為5120X 5120，采樣頻率72fps，使用黑白顏色模式，數(shù)據(jù)輸出接口為高速CoaXpress接口，數(shù)據(jù)傳輸 最高速率為25Gbit/s;本發(fā)明每秒要傳輸12幀5120X5120分辨率的黑白圖像，即12X5120 X 5120X8位的圖像，數(shù)據(jù)傳輸速率要求為2.3Gbit/s;目前中國的最長隧道約33km，若以 120km/h穿越最長隧道需要16.5分鐘，記錄11000幀隧道全斷面全景圖像，圖像存儲量為 11000 X 5120 X 5120X8位，約230GB;需要采用高速攝像記錄系統(tǒng)來實現(xiàn)大數(shù)據(jù)量、高速的 全景圖像采集與存儲；
[0104] 所述的投射照明光源包括光源上蓋、圓錐形鏡面、透明外罩、圓圈形激光發(fā)射器、 底座和24顆LED。24顆LED均勻分布固定在底座外圓側(cè)對隧道內(nèi)壁進行照明，圓圈形激光發(fā) 射器固定在底座上，圓圈形激光發(fā)射器的發(fā)射光軸心線與底座軸心線一致，圓錐形鏡面固 定在光源上蓋用于反射圓圈形激光發(fā)射器發(fā)射出來的圓圈激光為隧道內(nèi)壁提供隧道斷截 面全景掃描光，圓錐形鏡面的軸心線與光源上蓋軸心線一致，透明外罩將嵌入24顆LED以及 固定圓圈形激光發(fā)射器的底座和固定圓錐形鏡面的光源上蓋集成為投射照明光源;圓圈形 激光發(fā)射器的中心軸和圓錐形鏡面的中心軸重合。
[0105] 隧道檢測車即將進入隧道前，定位系統(tǒng)會提供隧道檢測車的位置信息，當(dāng)隧道檢 測車位置與隧道洞口里程在10米范圍內(nèi)時，控制機啟動測量系統(tǒng)，主動式全景視覺傳感器 進入采集信息狀態(tài)，同時系統(tǒng)時鐘同步系統(tǒng)啟動，記錄每一位置信息相對應(yīng)的時間信息。在 隧道進洞口、洞內(nèi)和出洞口間隔一定距離安裝電子標(biāo)簽，利用RFID輔助修正里程定位完成 斷面的精確定位；
[0106] 隧道檢測車即將進入隧道前，定位系統(tǒng)會提供隧道檢測車的位置信息，當(dāng)隧道檢 測車位置與隧道洞口里程在10米范圍內(nèi)時，控制機啟動測量系統(tǒng)，主動式全景視覺傳感器 進入采集信息狀態(tài)，同時系統(tǒng)時鐘同步系統(tǒng)啟動，記錄每一位置信息相對應(yīng)的時間信息。在 隧道進洞口、洞內(nèi)和出洞口間隔一定距離安裝電子標(biāo)簽，即RFID，利用RFID輔助修正里程定 位完成斷面的精確定位；
[0107] 所述的RFID，固定在隧道進洞口、洞內(nèi)和出洞口間隔一定距離上，這里將固定RFID 處的隧道斷面與隧道中軸線的交點作為測量的基準(zhǔn)點，為隧道建立統(tǒng)一坐標(biāo)基準(zhǔn) z);所述的rfid的存儲單元中存儲了隧道固定點的空間位置信息隧道固定點的 空間位置信息是隧道建成后經(jīng)定點高精度測量所得到的；隧道固定點的空間位 置信息在隧道運營過程中需要定周期進行維護和校正，以保證這些空間位置信 息仏(X，y，Z)能作為隧道的絕對坐標(biāo)基準(zhǔn)；
[0108] 所述的控制器包括：
[0109] RFID數(shù)據(jù)讀取單元，用于讀取固定在隧道壁上RFID所存儲的空間位置信息；
[0110] 行車距離估算單元，通過讀取光電編碼器的脈沖數(shù)并利用公式(3)估算出隧道檢 測車的行車距離；
[0111] 隧道橫斷面全景圖像讀取、存儲單元，用于讀取所述的主動式全景視覺傳感器所 獲取的隧道橫斷面全景圖像，并以所述的隧道檢測車的行走距離Z4P現(xiàn)在時刻為文件名保 存在控制器的存儲單元中；
[0112] 隧道橫斷面全景圖像數(shù)據(jù)傳輸單元，用于將所述的控制器的存儲單元中的隧道橫 斷面全景圖像發(fā)送給站級通信系統(tǒng)；附圖8為所述的控制器進行隧道健康體檢的處理流程 圖；
[0113] 隧道檢測車的動態(tài)定位主要依靠光電編碼器，在隧道檢測車的底部安裝一個測距 輪，結(jié)合軌道電路信號確定隧道檢測車起始位置以及消除軸向累計誤差。光電編碼器可以 輸出1000.2000個脈沖/轉(zhuǎn)，根據(jù)采集到的脈沖數(shù)量和測距輪輪直徑可以計算出車輛走行的 距離，實際應(yīng)用中可采用FT法、防空轉(zhuǎn)打滑算法、多傳感器融合算法等多種算法來提高定位 的精度。同時，里程定位系統(tǒng)還能夠根據(jù)軌道電路信號校準(zhǔn)隧道檢測車初始位置、定點清除 動態(tài)測量過程中的累計誤差。
[0114] 在隧道檢測車底部安裝測距輪，前進時測距輪在軌道面上做純滾動，小輪的輪軸 上裝有光電編碼器，根據(jù)編碼器可讀出小輪在軌面上走過的距離。設(shè)小輪的直徑為D，裝于 其上的光電編碼器的分劃選為P，通過公式（1)計算出編碼器的脈沖當(dāng)量(每單個脈沖相當(dāng) 于小輪走過的直線距離)8，
[0116] 測距輪的直徑為058,測距輪上的光電編碼器分劃為2000,編碼器的脈沖當(dāng)量用 公式(2)進行計算，
[0118] 隧道檢測車的行走距離？:用光電編碼器發(fā)出Z個脈沖進行計算，計算方法如公式 (3)所示，
[0119] Zi = Z8 = 〇.〇911Z (3)
[0120] 為了讓安裝在隧道檢測車上的主動式全景視覺傳感器所獲取的隧道橫斷面全景 圖像與所拍攝圖像時的空間位置進行關(guān)聯(lián)，這里采用以隧道檢測車的行走距離ZiS文件名 保存隧道橫斷面全景圖像數(shù)據(jù)；當(dāng)隧道檢測車經(jīng)過隧道內(nèi)的站級時通過無線方式將隧道橫 斷面全景圖像數(shù)據(jù)經(jīng)所述的站級通信系統(tǒng)發(fā)送給所述的中央監(jiān)控中心服務(wù)器；
[0121] 隧道檢測車的隧道健康檢測流程如附圖8所示，隧道檢測車即將進入隧道前，隧道 檢測車上的控制機讀取固定在隧道壁上RFID所存儲的空間位置信息，控制機啟動測量系 統(tǒng)，主動式全景視覺傳感器進入采集信息狀態(tài)，同時系統(tǒng)時鐘同步系統(tǒng)啟動，記錄每一位置 信息相對應(yīng)的時間信息并校準(zhǔn)隧道檢測車的初始位置;控制器讀取測距輪中光電編碼器的 脈沖當(dāng)量并估算所述的隧道檢測車的行走距離Z 1;控制器讀取主動式全景視覺傳感器所獲 取的隧道橫斷面全景圖像并以所述的隧道檢測車的行走距離Zi和現(xiàn)在時刻為文件名保存 在控制器的存儲單元中；當(dāng)隧道檢測車達到下一個站點時，控制器通過所述的無線接發(fā)送 單元將控制器的存儲單元中的隧道橫斷面全景圖像發(fā)送給站級通信系統(tǒng);隨著隧道檢測車 以120km/h的速度前行，控制器不斷讀取主動式全景視覺傳感器所獲取的隧道橫斷面全景 圖像和讀取測距輪中光電編碼器的脈沖當(dāng)量并估算所述的隧道檢測車的行走距離Zi，并以 隧道檢測車的行走距離?:和現(xiàn)在時刻為文件名保存在控制器的存儲單元中，直至當(dāng)隧道檢 測車上的控制機讀取固定在隧道壁上RFID中的信息為隧道出口；此時，控制器停止向主動 式全景視覺傳感器獲取圖像數(shù)據(jù)，關(guān)閉主動式全景視覺傳感器中的全景激光投射光源，并 將隧道出口處固定在隧道壁上RFID所存儲的空間位置信息和存儲單元中的隧道橫斷面全 景圖像發(fā)送給站級通信系統(tǒng);這樣隧道檢測車對隧道的健康體檢掃描結(jié)束，隧道的健康體 檢掃描過程中所獲得的橫斷面全景圖像經(jīng)所述的站級通信系統(tǒng)發(fā)送給所述的中央監(jiān)控中 心服務(wù)器中的全隧道橫斷面全景圖像庫中；
[0122] 所述的中央監(jiān)控中心服務(wù)器通過全隧道安全檢測網(wǎng)接收到隧道檢測車的隧道橫 斷面全景圖像后，首先讀取所述的隧道檢測車的行走距離Z4P現(xiàn)在時刻為文件名的隧道橫 斷面全景圖像;然后根據(jù)隧道內(nèi)壁的結(jié)構(gòu)將隧道橫斷面全景圖像展開為左側(cè)拱墻、拱頂、右 側(cè)拱墻和路面四個部分;接著;對不同部位的展開圖像進行圖像預(yù)處理，為后續(xù)對隧道疑似 病害圖像進一步處理做準(zhǔn)備;進一步，對增強和濾波后的隧道疑似病害圖像進行處理，得到 隧道疑似病害二值圖像;更進一步，對隧道疑似病害二值圖像進行處理，提取出隧道病害的 量化指標(biāo);最后將提取隧道疑似病害圖像特征量化指標(biāo)與相對應(yīng)的評價標(biāo)準(zhǔn)進行比對，對 隧道安全狀況進行評估;處理流程如附圖9所示；
[0123] 所述的中央監(jiān)控中心服務(wù)器中主要包括:全方位視覺傳感器標(biāo)定模塊、主動式全 景視覺傳感器標(biāo)定數(shù)據(jù)庫、第Zi距離的隧道斷面全景圖像數(shù)據(jù)讀取單元、全隧道橫斷面全 景圖像庫、全方位面激光信息解析及點云數(shù)據(jù)獲取單元、隧道橫斷面全景圖像展開及分割 單元、隧道疑似病害圖像預(yù)處理單元、隧道疑似病害圖像處理單元、隧道病害圖像特征指標(biāo) 提取單元、隧道安全狀況評估單元；
[0124] 所述的全方位視覺傳感器標(biāo)定模塊，用于確定三維空間點和攝像機成像平面上的 二維圖像點之間映射關(guān)系的參數(shù)，本發(fā)明中采用了單視點的全方位視覺傳感器，由雙曲面 折反射鏡面成像原理構(gòu)成的全方位視覺傳感器具有單視點成像特性;其成像原理如圖3所 示;為了建立三維空間點與成像平面圖像點上的映射關(guān)系，這里采用Micusik的透視投影成 像模型，如圖2所示，在該成像模型中，考慮兩個不同的參考平面，圖像平面(u '，v '）和傳感 器平面(u"，v"），圖像平面和攝像機的CCD相關(guān)，用像素坐標(biāo)系來表示。傳感器平面是一個假 設(shè)的和鏡面光軸正交的平面，其中心原點是光軸和該平面的交點；以雙曲面鏡面的焦點，即 單視點〇 m為原點建立坐標(biāo)系，z"軸和鏡面光軸對齊;設(shè)X=[X，Y，Z]T為空間中一點，u" = [u"， ^^是乂在傳感器平面的投影以'二匕'^'^是其對應(yīng)的圖像平面的像素點：空間坐標(biāo)點乂先 通過射影變換矩陣投射到鏡面上A點處，A點由鏡面反射聚焦于攝像機光學(xué)中心點C，并交傳 感器平面上u" = [u"，v" ]T點，u"點通過仿射變換到圖像平面上點u' = [u'，v' ]T;整個單視點 折反射攝像機成像模型描述的是由空間點到折反射鏡面點，折反射鏡面點到成像平面上的 點，成像平面上的點再到圖像平面點形成圖像中的像素點的過程；
[0125] 折反射鏡面到傳感器平面之間的轉(zhuǎn)換用公式(21)表示；
[0127] 式中，XGR4表示空間點X的次坐標(biāo)，P=[R|T]GR3X4為射影變換矩陣，RGR 3X3為 空間點到折反射鏡面點的旋轉(zhuǎn)矩陣，T G R3X1為空間點到折反射鏡面點的平移矩陣；
[0128] 由傳感器平面到圖像平面之間的轉(zhuǎn)換用公式(22)表示：
[0129] (22)
[0130] 式中，AGR2x2，tGR2xl。
[0131 ] Scaramuzza在Micusik透視投影模型的基礎(chǔ)上，用一個函數(shù)f = g/h來代替公式 (21)中的函數(shù)g，h，即用函數(shù)f來表征三維空間點和二維平面點之間的關(guān)系，得到公式(23)，
[0133] 由于雙曲面的旋轉(zhuǎn)對稱性，Scaramuzza用Taylor展開多項式來描述函數(shù)f，用公式 (24)表示：
[0134] f( | | u" | | ) =ao+ai | | u" | 卜已21 | u" | 12+."+an | | u" | |N (24)
[0135] 式中，| |u〃 | |為成像平面上的點到該平面中心點的距離；
[0136] Scaramuzza和Micusik的模型的前提都是理想折反射攝像機模型，由于在實際加 工組裝全方位視覺傳感器時會引入一些誤差;這里假設(shè)標(biāo)定的全方位視覺傳感器滿足理想 模型，將存在一定的誤差的非理想模型代入Scaramuzza提出的簡化模型轉(zhuǎn)換公式，得到公 式(25);
[0138] 具體標(biāo)定過程是將標(biāo)定板繞全方位視覺傳感器一周，拍攝若干組全景圖像，建立 空間點和成像平面中像素點的若干等式，使用最優(yōu)化算法求出最優(yōu)解，計算結(jié)果如表7所 示，即為本發(fā)明中使用的全方位視覺傳感器的標(biāo)定參數(shù)；
[0139] 表70DVS的標(biāo)定結(jié)果
[0141]標(biāo)定出全方位視覺傳感器的內(nèi)外參數(shù)后，就能建立一個成像平面的像點與入射光 線，即入射角之間的對應(yīng)關(guān)系，如公式(26)表示；
[0143] 式中，表示隧道內(nèi)壁某一點的入射角，| |u〃 | |為在成像平面上的該點到圖像平 面中心點的距離，30、31、32、3~為標(biāo)定的全方位視覺傳感器的內(nèi)外參數(shù)，通過公式(26)建立 一張成像平面任一像素點與入射角之間的對應(yīng)關(guān)系表;關(guān)于標(biāo)定公式的具體推導(dǎo)和實現(xiàn)方 法見參考文南犬，Yi-ping Tang,Qingffang,Ming-1 i Zong,Jun Jiang,and Yi-hua Zhu， Design of Vertically Aligned Binocular Omnistereo Vision Sensor，EURASIP Journal on Image and Video Processing，2010，PI~24;標(biāo)定后的結(jié)果可以建立圖像坐 標(biāo)和空間位置之間的映射關(guān)系，如附圖3所示;標(biāo)定結(jié)果存儲在所述的主動式全景視覺傳感 器標(biāo)定數(shù)據(jù)庫中；
[0144] 所述的第叾:距離的隧道斷面全景圖像數(shù)據(jù)讀取單元，用于讀取隧道檢測車沿隧道 軸向方向上的移動距離?:所拍攝的隧道橫斷面全景圖像；
[0145] 所述的全方位面激光信息解析及點云數(shù)據(jù)獲取單元，用于對移動距離隧道橫 斷面全景圖像進行處理，得到隧道內(nèi)壁邊緣點云數(shù)據(jù);解析在全景圖像上的紅色激光投射 點的方法是根據(jù)紅色激光投射點的像素的亮度要大于成像平面上的平均亮度，將成像平面 上的平均亮度的1.2倍作為提取紅色激光投射點的閾值，為了得到激光投射線的準(zhǔn)確位置， 本發(fā)明采用高斯近似方法來抽取出激光投射線的中心位置，具體實現(xiàn)算法是：
[0146] Stepl:設(shè)置初始方位角0 = 0;
[0147] Step2:在全景圖像上以方位角0從全景圖像的中心點開始檢索紅色激光投射點， 對于方位角0上存在著若干個連續(xù)的紅色激光投射的像素，這里選擇亮度值接近最高值的 三個連續(xù)像素通過高斯近似方法來估算激光投射線的中心位置;具體計算方法由公式(27) 給出，
[0149]式中，f(i_l)、f(i)和f(i + l)分別為三個相鄰像素接近最高亮度值的亮度值，d為 修正值，i表示從圖像中心點開始的第i個像素點；因此估算得到的激光投射線的中心位置 為(i+d)，該值對應(yīng)于公式(26)中的| |u〃| | ;
[0150] Step3:用公式(26)計算出該激光投射點的入射角ae，并根據(jù)全景圖像數(shù)據(jù)的文件 名的信息，即以移動距離ZiS文件名的形式，得到隧道檢測車沿隧道軸向方向上的移動距 離冗:，然后用公式(28)計算出隧道檢測車沿隧道軸向方向上的移動距離ZjP方位角0'=財青 況下在隧道內(nèi)壁上的激光投射點到所述的主動式全景視覺傳感器的中心軸線之間的距離 d(z,13)；
[0151] d(z,p) =HX ctanap (28)
[0152] 式中，H為全景掃描光線到全方位視覺傳感器的單視點0m的直線距離，ap為全景掃 描光線投射到隧道內(nèi)壁上的某一個點后、該點相對于全方位視覺傳感器的單視點〇 m的入射 角，d(z,W為沿隧道縱向方向上的某一個位置Z4P某一個方位角情況下在隧道內(nèi)壁上的點 到所述的主動式全景視覺傳感器的中心軸線之間的距離；
[0153] 最后用公式(29)計算該激光投射點的空間坐標(biāo)位置值；
[0155] 式中，Zi為隧道檢測車沿隧道軸向方向上的移動距離，H全景掃描光線到全方位視 覺傳感器的單視點〇m的直線距離，d(z, e)為沿隧道軸向方向上的位置Zi和方位角0'=樹青況 下在隧道內(nèi)壁上的激光投射點到所述的主動式全景視覺傳感器的中心軸線之間的距離，X， y，z分別為激光投射點相對于以全方位視覺傳感器的單視點〇 m的坐標(biāo)值，0為方位角；
[0156] Step4:改變方位角繼續(xù)檢索激光投射點，S叩= 0+A0，A0=1;
[0157] Step5:判斷方位角0 = 360，如果成立，檢索結(jié)束;反之轉(zhuǎn)到Step2;
[0158]所述的隧道橫斷面全景圖像展開及分割單元，用于對行走距離Zm*文件名的隧道 橫斷面全景圖像進行展開及分割處理，附圖10為在攝像系統(tǒng)燈光的照明情況下所述的全方 位視覺傳感器獲取的隧道橫斷面全景圖像，斜線部分是在所述的全方位視覺傳感器沿隧道 軸向方向上的成像范圍；根據(jù)全景圖像的中心坐標(biāo)以及圖像的內(nèi)外圓半徑，將全景圖像的 中心坐標(biāo)設(shè)定平面坐標(biāo)系的原點0** (0，0)、X*軸、Y*軸、全景圖像的內(nèi)徑為r、外徑為R，用r 1 = (r+R)/2設(shè)定中間圓的半徑，方位角為PztarTHyYx，；全景柱狀展開圖像以坐標(biāo)原點 0**(0,0)、X**軸、Y**軸為平面坐標(biāo)系，將全景圖像中的內(nèi)徑為r與X*軸的交點(r，0)作為坐 標(biāo)原點〇**(〇,〇)，以方位角0順時針方向展開;建立全景柱狀展開圖像中任意一點象素坐標(biāo) P** (X#，y **)與全景圖像中的象素坐標(biāo)Q* (x*，y *)的對應(yīng)關(guān)系，其計算式為：
[0159] x* = y*/ (tan (360x*7^ (R+r))) (30)
[0160] y*= (y**+r)cos0 (31)
[0161] 上式中，x#，y#為全景柱狀展開圖像的象素坐標(biāo)值，為全景圖像的象素坐標(biāo) 值，R為圓形全景圖像的外徑，r為圓形全景圖像的內(nèi)徑，0為圓形全景圖像坐標(biāo)的方位角；
[0162] 本發(fā)明在展開過程中用公式(31)以方位角0進行分割，如附圖11所示;k=l為右側(cè) 拱墻部位，方位角0范圍為〇~Pi; k = 2為路面部位，方位角0范圍為~02; k = 3為左側(cè)拱墻 部位，方位角0范圍為02~&B;k = 4為拱頂部位，方位角0范圍為fo~360° ;通過這樣的展開和 分割分別得到右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部位的圖像；
[0163] 所述的隧道疑似病害圖像預(yù)處理單元，包括灰度校正模塊和圖像平滑模塊；
[0164] 所述的灰度校正模塊采用一種自適應(yīng)的圖像直方圖均衡處理方法，根據(jù)圖像像素 點的局部統(tǒng)計特征對像素灰度值進行函數(shù)變換，變換函數(shù)有像素點周圍某個大小的子圖像 的直方圖確定，算法實現(xiàn)見浙江大學(xué)學(xué)報工學(xué)版第41卷第1期的自適應(yīng)圖像直方圖均衡算 法研究；
[0165] 所述的圖像平滑模塊采用圖像的自適應(yīng)wiener濾波方法，將均方誤差的數(shù)學(xué)期望 取極小估值作為其最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)，采用MATLAB圖像處理工具箱所提供的wiener2函數(shù)進行自適 應(yīng)濾出圖像噪聲；
[0166] 所述的隧道疑似病害圖像處理單元，包括圖像分割模塊和圖像的形態(tài)學(xué)處理模 塊；
[0167] 所述的圖像分割模塊采用Otsu法分別對右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位 和拱頂部位的圖像進行二值分割，得到右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部位 的二值圖像；
[0168] 所述的圖像的形態(tài)學(xué)處理模塊分別對右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和 拱頂部位的二值圖像進行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理;在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理中采用先進行開運算再進行 閉運算；
[0169] 開運算是利用同一結(jié)構(gòu)元素對象對同一目標(biāo)圖像依次進行腐蝕運算和膨脹運算， 計算方法如公式(4)所示；
[0171]式中，A是隧道疑似病害的原始圖像，B是結(jié)構(gòu)元素圖像；
[0172]閉運算是指對同一目標(biāo)圖像先進行膨脹運算后進行腐蝕運算，計算方法如公式 (5)所示；
[0174] 式中，A是隧道疑似病害原始圖像，B是結(jié)構(gòu)元素圖像；
[0175] 所述的隧道病害圖像特征指標(biāo)提取單元，包括病害的密度和面積的提取模塊、病 害的骨架提取模塊、病害的長度和寬度的提取模塊、裂縫圖像篩選模塊和病害分類模塊；
[0176] 所述的病害的密度和面積的提取模塊，對經(jīng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理后的右側(cè)拱墻部位、 路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部位的二值圖像用公式(6)計算病害在整幅圖像中的密度：
[0178] 式中，A：,』為病害在隧道軸向位置在ZjP隧道襯砌部位k處的密度，Ato/Dy為在 隧道軸向位置在Z4P隧道襯砌部位k處的病害像素點個數(shù)，hte/Imag ez i為在隧道軸向位 置在Z4P隧道襯砌部位k處的圖像像素點個數(shù)；
[0179] 隧道襯砌部位k，這里定義k= 1為右側(cè)拱墻部位，k = 2為路面部位，k = 3為左側(cè)拱 墻部位，k = 4為拱頂部位；
[0180] 通過公式(8)分別計算病害在右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部位 的二值圖像中的面積：
[0182] 式中，4,』為在隧道軸向位置在Zi和隧道襯砌部位k處病害的面積，7bto/DZ J_為在 隧道軸向位置在Z4P隧道襯砌部位k處的病害像素點個數(shù)，:r〇to/Imagezt為在隧道軸向位 置在Z4P隧道襯砌部位k處的圖像像素點個數(shù)，巧為在隧道軸向位置在Z4P隧道襯砌部位 k處的實際圖像的尺寸大??；錢^由公式(28)計算得到d( z,e)值和全方位視覺傳感器的標(biāo)定 結(jié)果進行計算；
[0183] 所述的病害的骨架提取模塊，通過公式(9)、（10)分別提取病害在右側(cè)拱墻部位、 路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部位的二值圖像的骨架；
[0185] 式中，A為疑似裂縫病害的圖像，S(A)為A的骨架，B是結(jié)構(gòu)元素，A?nB表示對A連續(xù) 腐蝕n次，如公式(11)、（12)所示；
[0186] A0nB=((---(A0B) 0B) 0 ???) 0B (11)
[0187] N = max jn \{A<dnB) up) (12)
[0188] N是A被腐蝕為空集以前的最后一次迭代的步驟；
[0189] 所述的病害的長度和寬度的提取模塊，用公式(13)計算出疑似裂縫區(qū)域的周長；
[0190] U .,； = /, .,； x (〇 (13)
[0191] 式中，為在隧道軸向位置在ZdP隧道襯砌部位k處疑似裂縫骨架的像素數(shù)，《為 圖像中每個像素所實際對應(yīng)長度，該值由全方位視覺傳感器的標(biāo)定結(jié)果及全方位視覺傳感 器的單視點中心到隧道內(nèi)壁間的距離d( z,e)計算得到，〃為在隧道軸向位置在Z4P隧道襯 砌部位k處疑似裂縫區(qū)域的周長；
[0192] 根據(jù)公式(8)計算得到的疑似裂縫面積和公式（13)計算得到的疑似裂縫長度用公 式(14)計算疑似裂縫的平均寬度，
[0194] 式中，為在隧道軸向位置在ZjP隧道襯砌部位k處疑似裂縫區(qū)域的周長，矣# 為在隧道軸向位置在Z4P隧道襯砌部位k處疑似裂縫區(qū)域的面積，％為在隧道軸向位置在 Zi和隧道襯砌部位k處疑似裂縫的平均寬度；
[0195] 所述的裂縫圖像篩選模塊，通過分散度和矩形度這兩個指標(biāo)區(qū)分裂縫和其他干 擾，分散度計算由公式(15)給出，
[0197] 式中，仏』為在隧道軸向位置在匕和隧道襯砌部位k處疑似裂縫區(qū)域的周長，4,,* 為在隧道軸向位置在ZjP隧道襯砌部位k處疑似裂縫區(qū)域的面積，為在隧道軸向位置 在Z4P隧道襯砌部位k處疑似裂縫區(qū)域的分散度;對于裂縫這種細長區(qū)域，其分散度一般較 大；
[0198] 矩形度計算由公式(16)給出，
[0200]式中，在隧道軸向位置在ZdP隧道襯砌部位k處疑似裂縫區(qū)域的最小外接矩形 的面積，為U為在隧道軸向位置在Z4P隧道襯砌部位k處疑似裂縫區(qū)域的面積，達^為在隧 道軸向位置在zdP隧道襯砌部位k處疑似裂縫區(qū)域的分散度；
[0201 ]疑似裂縫區(qū)域的最小外接矩形算法如下：
[0202] Step 1:按照直接計算方法計算某個輪廓區(qū)域的外接矩形，并記錄外接矩形長度、 寬度和面積，獲取最小外接矩形RectMin，并得到其面積值賦給變量AreaMin，設(shè)置旋轉(zhuǎn)角度 aR = 0〇 ；
[0203] Step 2:對輪廓區(qū)域進行旋轉(zhuǎn)一個角度= 即^ =〇^+>_9,判斷aR>180°，結(jié)束 程序；
[0204] Step 3:計算旋轉(zhuǎn)后的最小外接矩形RectTmp，獲得其面積值賦給變量AreaTmp; [0205] Step 4:判斷AreaTmp<AreaMin，如果條件成立則AreaMin = AreaTmp，9iMaxA=aR， 跳轉(zhuǎn)到Step 2;
[0206]通過上述算法求得各區(qū)域的最小外接矩形后，矩形的長軸就是該區(qū)域的最大主軸 長度LiMaxA，矩形的短軸就是該區(qū)域的最小主軸長度LiMinA，矩形的長軸在水平方向上的角度 就是角度IffexA，最后利用最大主軸長度與最小主軸長度的比求得邊界離心率；
[0207]根據(jù)以下裂縫區(qū)域的幾何特征實現(xiàn)對裂縫圖像的篩選，裂縫所占的面積一般較 大，一般噪聲干擾所造成面積較小的區(qū)域，對像素點較少的區(qū)域可以判定為非裂縫區(qū)域;裂 縫區(qū)域一般為細長的線狀結(jié)構(gòu)，其分散度一般遠大于牡，即a?4夂 ;裂縫區(qū)域的最小外 接矩形長寬比一般較大;用公式(17)來判定裂縫病害，
[0209] 式中，為在隧道軸向位置在ZjP隧道襯砌部位k處疑似裂縫區(qū)域的面積， 為在隧道軸向位置在ZjP隧道襯砌部位k處疑似裂縫區(qū)域的分散度，LlMaxA和LlMinA分別為在 隧道軸向位置在Z4P隧道襯砌部位k處疑似裂縫區(qū)域的最小外接矩形長度和寬度，T Q為分散 度閾值，取遠大于4jt的值，Ts為最小外接矩形長寬比閾值，取值為4，Tm為面積閾值，取值為 25;當(dāng)公式(17)的判定結(jié)果為真時，就將疑似裂縫判定為裂縫病害，否則判定為其他隧道病 害；
[0210] 接著判定裂縫的走向，這里將裂縫分為軸向裂縫、環(huán)向裂縫、斜裂縫以及不規(guī)則裂 縫;在計算疑似裂縫區(qū)域的最小外接矩形時得到了最小外接矩形的長軸在水平方向上 的角度9 iMaxA，用該角度值來判定裂縫的走向，判定方法如公式(18 )所示；
[0212]隧道裂縫發(fā)展速度檢測，在上述判定為裂縫病害后，需要將裂縫發(fā)生的空間位置 ZjPk、檢測時間t、裂縫幾何特征以及裂紋走向0lMaxA的數(shù)據(jù)保存在病害數(shù)據(jù)庫 中；在本次測量中，根據(jù)隧道中同樣的空間位置為索引檢索得到上次檢測的裂縫幾何特征 及走向的數(shù)據(jù)，根據(jù)裂縫的長度、寬度變化量用公式(19)來對裂縫的發(fā)展進行評定，
[0214] 式中，分別為本次和上次同一空間位置上的裂縫長度， 分別為本次和上次同一空間位置上的裂縫平均寬度，t't1-1分別為本次和上次檢測的時 間，為同一空間位置上的裂縫長度變化率，為同一空間位置上的裂縫平均寬 度變化率；
[0215] 所述的病害分類模塊，當(dāng)公式（17)的判定結(jié)果為否，并且木,』>'時，就判定為襯 砌滲漏水病害，否則判定為其他隧道病害，在病害圖像部位做上標(biāo)記，最后由人工通過人機 界面確認(rèn)；
[0216] 所述的隧道安全狀況評估單元，主要用于在發(fā)現(xiàn)隧道病害惡化之前得出檢測評估 報告，及時對隧道病害進行快速定點整治；
[0217] 隧道病害主要是裂縫病害和滲水病害，根據(jù)病害發(fā)生的部位不同，其中k=l為右 側(cè)拱墻部位、k = 2為路面部位、k = 3為左側(cè)拱墻部位、k = 4為拱頂部位;裂縫發(fā)展情況不同， 裂縫的走向不同，病害的大小不同，病害的種類不同，隧道的結(jié)構(gòu)不同，隧道的用途不同，采 用不同的定性和定量評價標(biāo)準(zhǔn)，將提取隧道疑似病害圖像特征量化指標(biāo)與相對應(yīng)的評價標(biāo) 準(zhǔn)進行比對，對隧道安全狀況進行評估;表2所示的是髙速鐵路隧道襯砌裂縫評價標(biāo)準(zhǔn);表3 為公路隧道襯砌裂縫的定性判定標(biāo)準(zhǔn);表4為公路隧道有發(fā)展性的襯砌裂縫判定標(biāo)準(zhǔn);表5 為公路隧道當(dāng)無法確定裂縫是否存在發(fā)展性時的判定標(biāo)準(zhǔn);表6為隧道滲漏水病害判定標(biāo) 準(zhǔn)；
[0218]表2髙速鐵路隧道襯砌裂縫評價標(biāo)準(zhǔn)
[0221] 對于鐵路隧道處于拱部和邊墻位置的軸向和斜向裂縫對隧道結(jié)構(gòu)危害較大，其中 以軸向裂縫對險道安全的威脅最大，環(huán)向裂縫對險道安全影響相對較??；
[0222] 表3為公路隧道襯砌裂縫的定性判定標(biāo)準(zhǔn)
[0224] 表4公路隧道有發(fā)展性的襯砌裂縫判定標(biāo)準(zhǔn)
[0225]
[0226] 表5公路隧道當(dāng)無法確定裂縫是否存在發(fā)展性時的判定標(biāo)準(zhǔn)
[0228] 表6隧道滲漏水病害判定標(biāo)準(zhǔn)
[0229]

[0231] 對于鐵路隧道床面主要圍繞著鐵路軌道的表面缺陷的檢測與評估，對于公路隧道 床面主要圍繞著路面破損狀況、路面的平整度和車轍的檢測與評估。
[0232] 實施例2
[0233] 本實施例中，其余實現(xiàn)方式類同，所不同的是所述的隧道檢測車上的所述的控制 器上增加存儲容量，當(dāng)隧道檢測車檢測結(jié)束后將隧道內(nèi)壁全景圖像通過網(wǎng)絡(luò)一起發(fā)送給所 述的中央監(jiān)控中心服務(wù)器。
[0234] 實施例3
[0235] 本實施例中，其余實現(xiàn)方式類同，所不同的是隧道檢測車上安裝主動式全景視覺 傳感器的位置，主動式全景視覺傳感器配置在隧道檢測車尾部。
[0236] 實施例4
[0237] 本實施例中，其余實現(xiàn)方式類同，所不同的是在正常運行的地鐵列車和高速列車 上配置主動式全景視覺傳感器、RFID讀取器、測距輪、無線接發(fā)送單元和控制器。
[0238] 實施例5
[0239] 本實施例中，其余實現(xiàn)方式類同，所不同的是將附圖9的處理配置在隧道檢測車上 的所述的控制器內(nèi)，要求所述的控制器具備視頻海量數(shù)據(jù)處理能力對隧道橫斷面全景圖像 進行在線病害識別處理。
【主權(quán)項】
1. 一種基于主動式全景視覺的隧道病害全斷面動態(tài)快速檢測裝置，其特征在于:包括 隧道檢測車、站級通信系統(tǒng)或中央監(jiān)控中心服務(wù)器； 所述的隧道檢測車包括在隧道軌道上行走的檢測車本體，安裝在檢測車本體上的主動 式全景視覺傳感器、RFID讀取器、測距輪、無線接發(fā)送單元和控制器； 所述的主動式全景視覺傳感器包括:全方位視覺傳感器、投射照明光源;所述的全方位 視覺傳感器與所述的投射照明光源進行同軸固定連接； 所述的RFID讀取器，用于讀取固定在隧道內(nèi)壁上RFID內(nèi)存儲的隧道基準(zhǔn)數(shù)據(jù)； 所述的測距輪，檢測車本體的小輪的輪軸上裝有光電編碼器，根據(jù)編碼器讀出小輪在 軌面上走過的距離； 所述的無線接發(fā)送單元，用于將所述的控制器與站級通信系統(tǒng)之間建立無線通信； 所述的控制器包括:RFID數(shù)據(jù)讀取單元，用于讀取固定在隧道壁上RFID所存儲的空間 位置信息;行車距離估算單元，通過讀取光電編碼器的脈沖數(shù)并估算出隧道檢測車的行車 距離;隧道橫斷面全景圖像讀取、存儲單元，用于讀取所述的主動式全景視覺傳感器所獲取 的隧道橫斷面全景圖像，并以所述的隧道檢測車的行走距離?:和現(xiàn)在時刻為文件名保存在 控制器的存儲單元中；隧道橫斷面全景圖像數(shù)據(jù)傳輸單元，用于將所述的控制器的存儲單 元中的隧道橫斷面激光掃描圖像發(fā)送給站級通信系統(tǒng)； 所述的站級通信系統(tǒng)，用于與所述的隧道檢測車上的所述的控制器建立無線通信網(wǎng)和 與所述的中央監(jiān)控中心服務(wù)器構(gòu)建全隧道安全檢測網(wǎng)。2. 如權(quán)利要求1所述的基于主動式全景視覺的隧道病害全斷面動態(tài)快速檢測裝置，其 特征在于:所述中央監(jiān)控中心服務(wù)器包括： 全方位視覺傳感器標(biāo)定單元，用于確定三維空間點和攝像機成像平面上的二維圖像點 之間映射關(guān)系的參數(shù)，標(biāo)定后的結(jié)果存儲在主動式全景視覺傳感器標(biāo)定數(shù)據(jù)庫中，在計算 和解析隧道內(nèi)壁邊緣點云時進行調(diào)用； 第冗:距離的隧道斷面全景圖像數(shù)據(jù)讀取單元，用于讀取隧道檢測車沿隧道軸向方向上 的移動距離Zi所拍攝的隧道橫斷面全景圖像； 全方位面激光信息解析及點云數(shù)據(jù)獲取單元，用于對移動距離Zi的隧道橫斷面全景圖 像進行處理，得到隧道內(nèi)壁邊緣點云數(shù)據(jù)； 隧道橫斷面全景圖像展開及分割單元，用于對行走距離Zm為文件名的隧道橫斷面全景 圖像進行展開及分割處理，分別得到隧道右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部 位的圖像； 隧道疑似病害圖像預(yù)處理單元，包括灰度校正模塊和圖像平滑模塊;分別對隧道右側(cè) 拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部位的圖像進行灰度校正和圖像平滑處理； 隧道疑似病害圖像處理單元，包括圖像分割模塊和圖像的形態(tài)學(xué)處理模塊;分別對灰 度校正和圖像平滑處理后的隧道右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部位的圖 像進行二值分割和形態(tài)學(xué)處理； 隧道病害圖像特征指標(biāo)提取單元，包括病害的密度和面積的提取模塊、病害的骨架提 取模塊、病害的長度和寬度的提取模塊、裂縫圖像篩選模塊和病害分類模塊;提取出隧道病 害圖像的各種幾何特征； 隧道安全狀況評估單元，用于隧道安全情況得出檢測評估報告，及時對隧道病害進行 快速定點整治。3. 如權(quán)利要求2所述的基于主動式全景視覺的隧道病害全斷面動態(tài)快速檢測裝置，其 特征在于，在所述的隧道橫斷面全景圖像展開及分割單元，用于對行走距離Z m為文件名的 隧道橫斷面全景圖像進行展開及分割處理，過程如下； 根據(jù)全景圖像的中心坐標(biāo)以及圖像的內(nèi)外圓半徑，將全景圖像的中心坐標(biāo)設(shè)定平面坐 標(biāo)系的原點〇**(0，0)、X*軸、Y*軸、全景圖像的內(nèi)徑為r、外徑為R，用r 1 = (r+R)/2設(shè)定中間 圓的半徑，方位角為全景柱狀展開圖像以坐標(biāo)原點〇**(〇,〇)、X#軸、Y# 軸為平面坐標(biāo)系，將全景圖像中的內(nèi)徑為r與X*軸的交點(r，0)作為坐標(biāo)原點0**(0，0)，以 方位角0順時針方向展開;建立全景柱狀展開圖像中任意一點象素坐標(biāo)?**(1**，0*)與全 景圖像中的象素坐標(biāo)Q*(x*，y*)的對應(yīng)關(guān)系，其計算式為： x* = y*/(tan(360x**/3T(R+r))) (30) y*=(y**+r)c〇s0 (31) 上式中，x#，y#為全景柱狀展開圖像的象素坐標(biāo)值，為全景圖像的象素坐標(biāo)值，R 為圓形全景圖像的外徑，r為圓形全景圖像的內(nèi)徑，P為圓形全景圖像坐標(biāo)的方位角； 在展開過程中用公式(31)以方位角P進行分割;k=l為右側(cè)拱墻部位，方位角P范圍為0 ~Pi; k = 2為路面部位，方位角0范圍為~fe; k = 3為左側(cè)拱墻部位，方位角0范圍為02~&B; k = 4為拱頂部位，方位角0范圍為此~360°;通過這樣的展開和分割分別得到右側(cè)拱墻部 位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部位的圖像。4. 如權(quán)利要求2或3所述的基于主動式全景視覺的隧道病害全斷面動態(tài)快速檢測裝置， 其特征在于，在所述的全方位面激光信息解析及點云數(shù)據(jù)獲取單元，用于對移動距離冗:的 隧道橫斷面全景圖像進行處理，得到隧道內(nèi)壁邊緣點云數(shù)據(jù);解析在激光掃描全景圖像上 的紅色激光投射點的方法是根據(jù)紅色激光投射點的像素的亮度要大于成像平面上的平均 亮度，將成像平面上的平均亮度的1.2倍作為提取紅色激光投射點的閾值，為了得到激光投 射線的準(zhǔn)確位置，這里采用高斯近似方法來抽取出激光投射線的中心位置，過程如下： Stepl:設(shè)置初始方位角0 = 0; Step2:在激光掃描全景圖像上以方位角0從激光掃描全景圖像的中心點開始檢索紅色 激光投射點，對于方位角0上存在著若干個連續(xù)的紅色激光投射的像素，這里選擇亮度值接 近最高值的三個連續(xù)像素通過高斯近似方法來估算激光投射線的中心位置;具體計算方法 由公式(27)給出，式中，f (i-1)、f (i)和f (i + 1)分別為三個相鄰像素接近最高亮度值的亮度值，d為修正 值，i表示從圖像中心點開始的第i個像素點；因此估算得到的激光投射線的中心位置為(i+ d)，該值對應(yīng)于公式(26)中的| |u〃| | ;式中，ae表示隧道內(nèi)壁某一點的入射角，| |u〃 | |為在成像平面上的該點到圖像平面中心 點的距離，atKa^a:?、aN為標(biāo)定的全方位視覺傳感器的內(nèi)外參數(shù)，如表7所示； 表7 ODVS的標(biāo)定結(jié)果Step3:用公式(26)計算出該激光投射點的入射角ae，并根據(jù)激光掃描全景圖像數(shù)據(jù)的 文件名的信息，即以移動距離ZiS文件名的形式，得到隧道檢測車沿隧道軸向上的移動距 離冗:，然后用公式(28)計算出隧道檢測車沿隧道軸向上的移動距離ZjP方位角0'=樹青況下 在隧道內(nèi)壁上的激光投射點到所述的主動式全景視覺傳感器的中心軸線之間的距離d( z,e); d(z,p) = HX ctanap (28) 式中，H為全景掃描光線到全方位視覺傳感器的單視點Om的直線距離，為全景掃描光 線投射到隧道內(nèi)壁上的某一個點后、該點相對于全方位視覺傳感器的單視點〇m的入射角， d(z,e)為沿隧道軸向上的某一個位置Z4P某一個方位角情況下在隧道內(nèi)壁上的點到所述 的主動式全景視覺傳感器的中心軸線之間的距離； 最后用公式(29)計算該激光投射點的空間坐標(biāo)位置值；式中，Zi為隧道檢測車沿隧道軸向上的移動距離，H全景掃描光線到全方位視覺傳感器 的單視點〇m的直線距離，d(z,e)為沿隧道軸向上的位置ZjP方位角0'=樹青況下在隧道內(nèi)壁 上的激光投射點到所述的主動式全景視覺傳感器的中心軸線之間的距離，x，y，z分別為激 光投射點相對于以全方位視覺傳感器的單視點〇m的坐標(biāo)值，P為方位角； Step4:改變方位角繼續(xù)檢索激光投射點，S叩=0+ A 0，A 0= 1; Step5:判斷方位角0 = 360，如果成立，檢索結(jié)束;反之轉(zhuǎn)到Step2; 通過上述處理得到了隧道橫向截面的輪廓邊緣點云數(shù)據(jù)。5. 如權(quán)利要求2所述的基于主動式全景視覺的隧道病害全斷面動態(tài)快速檢測裝置，其 特征在于，所述的灰度校正模塊采用一種自適應(yīng)的圖像直方圖均衡處理方法，根據(jù)圖像像 素點的局部統(tǒng)計特征對像素灰度值進行函數(shù)變換，變換函數(shù)有像素點周圍某個大小的子圖 像的直方圖確定。6. 如權(quán)利要求2所述的基于主動式全景視覺的隧道病害全斷面動態(tài)快速檢測裝置，其 特征在于，所述的圖像平滑模塊采用圖像的自適應(yīng)wiener濾波方法，將均方誤差的數(shù)學(xué)期 望取極小估值作為其最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)，采用MATLAB圖像處理工具箱所提供的wienerf函數(shù)進行自 適應(yīng)濾出圖像噪聲。7. 如權(quán)利要求2所述的基于主動式全景視覺的隧道病害全斷面動態(tài)快速檢測裝置，其 特征在于，所述的圖像分割模塊采用Otsu法分別對右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位 和拱頂部位的圖像進行二值分割，得到右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部位 的二值圖像。8. 如權(quán)利要求2所述的基于主動式全景視覺的隧道病害全斷面動態(tài)快速檢測裝置，其 特征在于，所述的圖像的形態(tài)學(xué)處理模塊分別對右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和 拱頂部位的二值圖像進行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理;在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理中采用先進行開運算再進行 閉運算； 開運算是利用同一結(jié)構(gòu)元素對象對同一目標(biāo)圖像依次進行腐蝕運算和膨脹運算，計算 方法如公式(4)所示；式中，A是隧道疑似病害的原始圖像，B是結(jié)構(gòu)元素圖像； 閉運算是指對同一目標(biāo)圖像先進行膨脹運算后進行腐蝕運算，計算方法如公式(5)所 示；式中，A是隧道疑似病害原始圖像，B是結(jié)構(gòu)元素圖像。9. 如權(quán)利要求2所述的基于主動式全景視覺的隧道病害全斷面動態(tài)快速檢測裝置，其 特征在于，所述的病害的密度和面積的提取模塊，對經(jīng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理后的右側(cè)拱墻部位、 路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部位的二值圖像用公式(6)計算病害在整幅圖像中的密度：式中，為病害在隧道軸向位置在Z4P隧道襯砌部位k處的密度，i為在隧道 軸向位置在Zi和隧道襯砌部位k處的病害像素點個數(shù)，Total Iniagez^為在隧道軸向位置在 Z4P隧道襯砌部位k處的圖像像素點個數(shù)； 隧道襯砌部位k，這里定義k= 1為右側(cè)拱墻部位，k = 2為路面部位，k = 3為左側(cè)拱墻部 位，k = 4為拱頂部位； 通過公式(8)分別計算病害在右側(cè)拱墻部位、路面部位、左側(cè)拱墻部位和拱頂部位的二 值圖像中的面積：式中，為在隧道軸向位置在Z4P隧道襯砌部位k處病害的面積，為在隧道 軸向位置在Zi和隧道襯砌部位k處的病害像素點個數(shù)，lniag~ 為在隧道軸向位置在Zi 和隧道襯砌部位k處的圖像像素點個數(shù)，錢> 為在隧道軸向位置在ZjP隧道襯砌部位k處的 實際圖像的尺寸大小;由公式(28)計算得到d(z,f〇值和全方位視覺傳感器的標(biāo)定結(jié)果進 行計算。10. 如權(quán)利要求2所述的基于主動式全景視覺的隧道病害全斷面動態(tài)快速檢測方法，其 特征在于，所述的病害的長度和寬度的提取模塊，用公式(13)計算出疑似裂縫區(qū)域的周長； L7 k -17 k x m (13) 式中，#為在隧道軸向位置在ZdP隧道襯砌部位k處疑似裂縫骨架的像素數(shù)，CO為圖像 中每個像素所實際對應(yīng)長度，該值由全方位視覺傳感器的標(biāo)定結(jié)果及全方位視覺傳感器的 單視點中心到隧道內(nèi)壁間的距離d(z,f〇計算得到；為在隧道軸向位置在Z:和隧道襯砌部 位k處疑似裂縫區(qū)域的周長； 根據(jù)公式(8)計算得到的疑似裂縫面積和公式（13)計算得到的疑似裂縫長度用公式 (14)計算疑似裂縫的平均寬度，式中，4,>為在隧道軸向位置在Z4P隧道襯砌部位k處疑似裂縫區(qū)域的周長，為,:>A為在隧 道軸向位置在Z4P隧道襯砌部位k處疑似裂縫區(qū)域的面積，*為在隧道軸向位置在Zi和隧 道襯砌部位k處疑似裂縫的平均寬度。
【文檔編號】G01N21/88GK106053475SQ201610347483
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年5月24日
【發(fā)明人】湯平, 湯一平, 胡克鋼, 陳麒, 周偉敏, 吳挺, 魯少輝, 韓旺明, 王偉羊, 韓國棟
【申請人】浙江工業(yè)大學(xué)