2018年4月27日,長(zhǎng)安大學(xué)的碩士研究生蔣凡,發(fā)表了論文《基于圖像處理的車載式隧道襯砌裂縫檢測(cè)系統(tǒng)研究》,講述了近年來(lái)我國(guó)隧道建設(shè)的發(fā)展過(guò)程中的一些問(wèn)題,以及對(duì)于基于圖像處理的車載式隧道襯砌裂縫檢測(cè)系統(tǒng)的一些研究介紹。
蔣凡在文章中提到,近年來(lái),隨著我國(guó)隧道建設(shè)的快速發(fā)展,隧道里程不斷增加,隨之而來(lái)的隧道事故隱患檢測(cè)越來(lái)越受到養(yǎng)護(hù)部門的重視。在各種隧道事故隱患中,襯砌裂縫是出現(xiàn)次數(shù)最多的隱患,這種裂縫是襯砌受力情況的直接表現(xiàn),襯砌就是隧道等易滑坡易坍塌建筑物的支撐物體,襯砌裂縫的研究對(duì)研究隧道的隱患檢測(cè)非常重要。蔣凡認(rèn)為,目前常見(jiàn)的襯砌裂縫檢測(cè)主要依賴人工,這種靠肉眼觀測(cè)和借助工具測(cè)量的方法,無(wú)法保證檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。
針對(duì)目前的檢測(cè)現(xiàn)狀和檢測(cè)需求,蔣凡在文章里進(jìn)行了基于圖像處理的車載式隧道襯砌裂縫檢測(cè)系統(tǒng)的研究工作,主要研究?jī)?nèi)容如下:
研究了系統(tǒng)的功能及總體結(jié)構(gòu),同時(shí)基于系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求與工作原理進(jìn)行了實(shí)車平臺(tái)的搭建,并對(duì)電動(dòng)滑軌車廂、CCD相機(jī)、相機(jī)支架、圖像采集卡、輔助照明裝置、旋轉(zhuǎn)編碼器等車載設(shè)備進(jìn)行了選型和安裝。實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中,車輛以一定速度在隧道中行駛,利用多臺(tái)相機(jī)掃描襯砌表面獲取裂縫圖像并實(shí)時(shí)保存,最后通過(guò)對(duì)圖像的離線處理得到裂縫信息。
在對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理及拼接的過(guò)程中,論文針對(duì)圖像光照不均的問(wèn)題,采用基于改進(jìn)MSR與雙邊濾波融合的算法進(jìn)行了還原;對(duì)于圖像中襯砌接縫干擾的問(wèn)題,利用基于直線與角度特征的方法進(jìn)行了去除;考慮到裂縫與襯砌背景的對(duì)比度不是很明顯的問(wèn)題,采用了灰度變換和對(duì)比度增強(qiáng)凸顯裂縫信息。同時(shí)基于SIFT尺度不變特征和加權(quán)平均融合的算法對(duì)裂縫圖像序列進(jìn)行了拼接和融合處理。
在對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別與分類的過(guò)程中,論文利用Deriche濾波器對(duì)圖像進(jìn)行了邊緣檢測(cè),采用基于線性插值的圖像分塊分割方法對(duì)拼接后的襯砌全景圖像進(jìn)行了分塊并使用最大熵法計(jì)算了分塊后各子塊圖像的全局閾值。然后利用形態(tài)學(xué)算法去除孤立的噪點(diǎn),采用基于裂縫區(qū)域形狀特征和區(qū)域延伸的方法去除噪聲并連接斷裂的裂縫。最后對(duì)裂縫進(jìn)行細(xì)化并根據(jù)相關(guān)特征參數(shù)對(duì)提取到的裂縫進(jìn)行了分類。
本系統(tǒng)基于Halcon和Visual Studio聯(lián)合開(kāi)發(fā)環(huán)境進(jìn)行了真實(shí)隧道場(chǎng)景下的檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于人工檢測(cè),本系統(tǒng)對(duì)隧道襯砌裂縫的檢測(cè)快速且準(zhǔn)確,滿足了設(shè)計(jì)之初的要求。蔣凡在論文中提到的研究實(shí)驗(yàn)取得了階段性的成果,為所依托的科研項(xiàng)目的研究奠定了一定的基礎(chǔ)。