专利名称：大型隧道渗水点测量方法
技术领域：
本发明涉及一种大型隧道渗水点测量方法。
背景技术：
随着现代科学技术的发展，在生活中，隧道的运用越来越多，尤其是在海底、湖底、 江底等水体下面，大型的隧道在施工以及使用过程中容易发生渗水，而渗水点的自动化测量是一个难题。 在传统技术中，测量渗水点的方法比较少，很多情况下需要依靠人工观测的方法，这个方法需要人力、且耗时较多，效率不高。红外照射法，顾名思义就是向检测对象照射红外线，利用其反射光特定光谱的衰减来检测渗水点位。电极检测法，则是利用对电极接触时电极间的阻值变化来检测渗水点位。还有根据试验纸接触水分的成色来检测渗水点位。然而，红外照射法受物体材质和表面色调影响较大，检测失误时而有之。而且还存在检测装置庞大、价格高的问题。对于电极检测法，若隧道壁面不存在水滴，或者有水滴但水滴比电极间间隔还小时，该方法就不能检测。而且，由于该方法为接触式检测，所以会存在损伤被测点表面的问题。而对于使用试验纸的检测方法，如果隧道壁外部无水滴，该方法也不能够使用。上面的多种方法更适合检测小型管道或者小型隧道渗水检测，而对于大型隧道来说，这些检测方法工作量极大，不易于实施。

发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述问题，提供一种大型隧道渗水点测量方法， 该方法能够精确的测量出隧道的渗水情况，指导工程人员提前预防隧道渗水隐患，加固隧道基体，同时本测量方法方便快捷，成本低，能够准确及时的给予预警信息。本发明的技术方案是本发明大型隧道渗水点检测方法包括以下步骤
步骤一、在待检测隧道中布置一辆可在隧道内行进的小车，将由相机、镜头和照明灯组装成的图像采集装置安装在该小车上；
步骤二、调整相机的位置和焦距、以及照明灯的位置，使相机能采集到隧道壁的清晰照
片;
步骤三、使小车在隧道中行进，且小车每行进一定距离就停留一段时间，在小车停留的这段时间内，用相机采集隧道壁面的照片，直至完成整个隧道壁面的图像采集；
步骤四、将采集的各张照片导入计算机，利用软件对这些照片进行图像融合以及图像长度标定，得到拼合后的整个隧道壁的完整图像；
步骤五、将拼合的整个隧道壁完整图像进行降噪、滤波和图像二值化处理，剔除掉图像中隧道壁上的孔道阴影和裂缝；
步骤六、根据经步骤五处理后的整个隧道壁完整图像，对步骤四得到的整个隧道壁完整图像进行分割处理，提取出类似水迹的区域，并记录下这些类似水迹的区域的边界特征、 形貌特征和灰度特征；
步骤七、通过人工神经网络对类似水迹的区域的多特征进行识别，确定出真正的水迹区域；
步骤八、将确定出的真正水迹区域的位置定位在步骤四得到的整个隧道壁完整图像中，根据图像的标定尺寸进行渗水点定位；
步骤九、给出整个隧道的水迹和渗水点检测报告，该检测报告的内容包括渗水点数量、 每个水迹区域的大小以及位置。作为优选，本发明在所述小车上安装有运动控制器。在所述隧道中布置有便于小车行进的轨道。所述轨道尽量布置在隧道宽度方向的中间位置。本发明主要采用了图像处理和图像识别的方法，通过采集隧道壁面的图像，利用图像识别的方法提取渗水点特征，从而完成渗水点检测和定位，具有以下优点
I、该方法操作简单方便，自动化检测隧道的渗水点位置和整体渗水情况，可以大大提高隧道渗水预警和危机处理能力。2、该方法采用了光学非接触测量方式，通过对拍摄的一系列隧道壁图像分析来计算隧道的渗水情况和渗水点位置，无需人工干扰，测量可靠性高。3、本发明提出的检测方法不受周围环境影响，效率高，价格廉。


图I是本发明实施例大型隧道变形测量方法的流程图。
具体实施例方式参照图I所示，本实施例大型隧道变形测量方法包括以下九个步骤，其中步骤一至步骤三为“图像采集”，步骤四为“图像融合”，步骤五为“图像预处理”，步骤六为“图像分割”，步骤七为“图像识别”，步骤八为“渗水点定位”，步骤九为“给出检测报告”，这九个步骤具体为
步骤一、在待检测的隧道中布置一辆可在隧道内行进的小车，将由相机、镜头和照明灯组装成的图像采集装置安装在该小车上(根据测量过程中测量距离选择镜头参数、相机分辨率大小、像元大小以及适中亮度的照明灯)，以便于小车在隧道中行进时，相机可随时采集隧道壁的图像，用于后续分析。为了便于小车的行进，本例还在小车上安装了运动控制器，在隧道中布置了轨道。 其中运动控制器可控制小车在隧道中的行进，小车的运动规则可根据测量需要在该运动控制器上人为设定；轨道的结构类似于地铁隧道中的地铁铁轨，而且应尽量保证该轨道布置在隧道宽度方向的中间位置，以保证小车上的相机到四周隧道壁的距离大致相等。小车的运动距离由安装在小车上的小车同轴编码器记录，此距离参数要在后续进行图像融合和图像长度标定时使用。为了获得比较好的拍摄效果，对本步骤一般有如下要求
根据相机到隧道壁的距离选定相机镜头焦距，既要保证拍摄的视场足够大，又要保证拍摄的照片崎变小。如果拍摄距尚为2m左右,最好选20mm或者24mm镜头。由于隧道内空
4间有限，采集图像的视距小、视场大，造成的图像边缘畸变及曝光差异等问题，带来图像预处理效果差，可能影响后期分割识别效果，针对这种问题需要性能高的相机、镜头及光源等硬件。步骤二、调整相机的位置和焦距，同时调整照明灯的位置，使相机能采集到隧道壁的清晰照片。一般在拍摄照片过程中相机参数不改变以减少测量误差。上述调整照明灯位置时，要求在相机所要拍摄的黑暗的隧道壁上形成均匀的亮度适中的光照，以相机拍摄的照片的清晰度和亮度适宜为准。步骤三、启动小车运动控制器使小车在隧道中行进，小车行进一段距离后停止下来，在小车停下来的这段时间内，用相机采集隧道壁面的照片(相机可在小车上转动，每转动一个角度拍摄一次，从而得到小车停留区域隧道四周图像)；然后控制小车再行进一段距离后又停下来，用相机采集另一处的隧道壁面照片；依次往下，直至完成整个隧道壁面的图像米集。在此过程中最好用大功率LED灯照明，以保证采集到的隧道壁面照片清晰可用。步骤四、将采集的各张照片导入计算机，利用软件对这些照片进行图像融合以及图像长度标定，得到拼合后的整个隧道壁的完整图像，以便于后面进行水迹定位。图像融合(Image Fusion)是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。步骤五、将拼合的整个隧道壁完整图像进行降噪、滤波和图像二值化的预处理，剔除掉图像中隧道壁上的孔道阴影和裂缝，从而消除孔道阴影和裂缝对水迹特征的干扰。步骤六、根据经过步骤五处理后的整个隧道壁完整图像，对步骤四得到的整个隧道壁完整图像进行分割处理，提取出类似水迹的区域(这些类似水迹的区域中，一部分是真正的水迹区域，另一部分并非真是水迹区域)，并记录下这些类似水迹的区域的边界特征、 形貌特征和灰度特征。
步骤七、通过人工神经网络对类似水迹区域的多特征(如边界特征、形貌特征、灰度特征等)进行识别，确定出哪些是真正的水迹区域。步骤八、将确定出的真正水迹区域的位置定位在步骤四得到的整个隧道壁完整图像中，根据图像的标定尺寸进行渗水点定位；
步骤九、给出整个隧道的水迹和渗水点检测报告，该检测报告的内容包括渗水点数量、 每个水迹区域的大小以及位置。当然，上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让人们能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明主要技术方案的精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
权利要求
1.一种大型隧道渗水点检测方法，其特征在于包括以下步骤步骤一、在待检测隧道中布置一辆可在隧道内行进的小车，将由相机、镜头和照明灯组装成的图像采集装置安装在该小车上；步骤二、调整相机的位置和焦距、以及照明灯的位置，使相机能采集到隧道壁的清晰照片;步骤三、使小车在隧道中行进，且小车每行进一定距离就停留一段时间，在小车停留的这段时间内，用相机采集隧道壁面的照片，直至完成整个隧道壁面的图像采集；步骤四、将采集的各张照片导入计算机，利用软件对这些照片进行图像融合以及图像长度标定，得到拼合后的整个隧道壁的完整图像；步骤五、将拼合的整个隧道壁完整图像进行降噪、滤波和图像二值化处理，剔除掉图像中隧道壁上的孔道阴影和裂缝；步骤六、根据经步骤五处理后的整个隧道壁完整图像，对步骤四得到的整个隧道壁完整图像进行分割处理，提取出类似水迹的区域，并记录下这些类似水迹的区域的边界特征、 形貌特征和灰度特征；步骤七、通过人工神经网络对类似水迹的区域的多特征进行识别，确定出真正的水迹区域；步骤八、将确定出的真正水迹区域的位置定位在步骤四得到的整个隧道壁完整图像中，根据图像的标定尺寸进行渗水点定位；步骤九、给出整个隧道的水迹和渗水点检测报告，该检测报告的内容包括渗水点数量、 每个水迹区域的大小以及位置。
2.根据权利要求I或2所述的大型隧道渗水点检测方法，其特征在于所述小车上安装有运动控制器。
3.根据权利要求I或2所述的大型隧道渗水点检测方法，其特征在于所述隧道中布置有便于小车行进的轨道。
4.根据权利要求3所述的大型隧道渗水点检测方法，其特征在于所述轨道布置在隧道宽度方向的中间位置。
全文摘要
本发明公开了一种大型隧道渗水点测量方法，该方法主要采用了图像处理和图像识别的方法，通过采集隧道壁面的图像，利用图像识别的方法提取渗水点特征，从而完成渗水点检测和定位；该方法主要包括图像采集、图像融合、图像预处理、图像分割、图像识别、渗水点定位和给出检测报告几大流程。本测量方法能够精确的测量出隧道的渗水情况，指导工程人员提前预防隧道渗水隐患，加固隧道基体，同时本测量方法方便快捷，成本低，能够准确及时的给出预警信息。
文档编号G01M3/00GK102589808SQ20121001222
公开日2012年7月18日 申请日期2012年1月16日 优先权日2012年1月16日
发明者冯涛, 刘小波, 刘建立, 张龙, 穆为磊 申请人:苏州临点三维科技有限公司