公路隧道襯砌表觀病害圖像數據化表征方法研究

摘 要：基于項目組自主研制的隧道智能檢測系統，在病害識別與標注過程中，建立了病害標注圖層，提出隧道襯砌表觀病害形態和位置的數據化表征方法體系，為構建隧道襯砌表觀病害數據庫、實現隧道襯砌病害數據化管理奠定了堅實基礎，進一步提高了隧道襯砌表觀病害數據處理效率，對公路隧道全生命周期運營監測具有重大意義。

關鍵詞：公路隧道;數據化表征方法;病害數據庫

中圖分類號：U457+.2;TP391.41;TP183? ? 文獻標志碼：A? ? 文章編號：1671-0797（2022）12-0083-03

DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2022.12.023

0? ? 引言

當前大量公路隧道進入養護期，故研究如何提高隧道檢測效率，高質量完成隧道檢測工作具有重大意義[1]。目前隧道檢測主要采用人工檢查方式，存在工作效率低、個人主觀隨意性大、檢測成本高、作業危險性大等問題，無法滿足快速準確檢測的要求，這導致了隧道檢測業務對于快速檢測裝備的需求十分迫切[2]。基于機器視覺的檢測方法[3]具有形象直觀、速度快、精度高、數據易保存等優點，是實現公路隧道快速檢測的有效解決方案，因此，國內外多家科研機構均研制了基于機器視覺技術的隧道檢測車[4]，檢測過程中不受車流量、路況、行車軌跡等影響，可在正常行駛速度下實現隧道襯砌的快速檢測，大幅縮短檢測時間，降低檢測成本[5]。

本文研究了隧道襯砌表觀病害數據化表征方法，有利于實現隧道襯砌病害數據化管理，對提高檢測效率，預測病害發展趨勢，制訂可靠合理的養護計劃具有重要意義。

1? ? 隧道智能檢測系統

課題組自主研制了隧道智能檢測系統[6-7]，如圖1所示，目前已在全國多個省份多個路段開展了隧道襯砌表觀檢測工作，檢測結果得到需求單位的一致好評。本文以隧道智能檢測系統采集的隧道襯砌圖像為基礎開展隧道襯砌表觀病害數據化表征方法研究。

2? ? 隧道襯砌表觀病害形態數據化表征方法

隧道襯砌表觀病害主要包括襯砌裂縫、襯砌滲水、襯砌起層、襯砌剝落等。通過對隧道表觀病害形態統計分析，可確定各種病害在隧道襯砌表觀圖像上的展現形式，建立病害圖層，用數據化表征方法在病害圖層上獨立標注病害信息，實現隧道襯砌表觀病害與襯砌表觀圖在數據庫里的剝離，最終構建病害數據化表征方法體系。

2.1? ? 襯砌裂縫形態數據化表征方法

經大量統計分析可知，襯砌裂縫在形態學上為一條平滑曲線，如圖2所示。

在進行襯砌裂縫病害標注時，建立襯砌裂縫標注圖層，依據襯砌裂縫形態選擇5個點，包括襯砌裂縫起止點和3個襯砌裂縫形態拐點，最終擬合成一條曲線，則該條襯砌裂縫的數據化表征就是這5個點的坐標信息。

2.1.1? ? 襯砌裂縫坐標信息

每張隧道襯砌圖的像素個數為：（x，y）=（225 000，10 000），若選點在該圖中像素坐標為（x′，y′），圖片編號為n，則選點在該條隧道襯砌表觀展布圖中的坐標（x，y）為：

x=（n-1）×10 000+x′，y=y′? ? ? ? ? ? ? ? （1）

最終形成某條裂縫的采樣記錄點[（x1，y1），（x2，y2），（x3，y3），（x4，y4），（x5，y5）]。

2.1.2? ? 襯砌裂縫長度

襯砌裂縫長度根據相鄰選點之間的直線距離疊加計算，即：

2.1.3? ? 襯砌裂縫寬度

不同寬度的裂縫用不同顏色來表示，如表1所示。

2.1.4? ? 襯砌裂縫類型

襯砌裂縫類型按照斜率不同分為縱向裂縫、環向裂縫、斜向裂縫，靠擬合線的起止點斜率k來分類，斜率計算公式如下：

斜率與襯砌裂縫類型對應關系如表2所示。

2.2? ? 其他病害形態數據化表征方法

其他病害分為襯砌滲水、襯砌起層、襯砌剝落等，經大量統計分析，其他病害在形態學上可用矩形來表述，如圖3所示。

（1）其他病害坐標信息：

在進行襯砌其他病害標注時，建立襯砌裂縫標注圖層，依據其他病害形態選擇對角兩個點，最終擬合成一個矩形框，則該條襯砌病害的數據化表征就是這兩個點的坐標信息。根據公式（1）最終形成該條襯砌病害的采樣記錄點[（x1，y1），（x2，y2）]。

（2）其他病害面積：

s=（x1-x2）（y1-y2）? ? ? ? （4）

3? ? 隧道襯砌表觀病害位置數據化表征方法

隧道襯砌表觀病害數據化表征不僅包含形態數據信息，還應包括病害的位置信息。病害的位置信息用坐標信息來表述，某條病害的坐標信息可表述為（x，y）。

3.1? ? 縱向位置數據化表征

隧道襯砌表觀病害的縱向位置坐標為：

y=? ? ? ? ? （5）

對于襯砌裂縫，ya為起點縱向坐標，yb為止點縱向坐標;對于其他病害，ya、yb為矩形兩對角縱向坐標。

隧道襯砌表觀病害位置與瀏覽圖像像素高度h的對應關系如表3所示。

3.2? ? 環向位置數據化表征979C4BEB-885C-4ED1-82AA-B0B8AE9AC801

隧道襯砌表觀病害的環向位置坐標：

x=? ? ? ? ? ? ? ?（6）

對于襯砌裂縫，xa為起點環向坐標，xb為止點環向坐標;對于其他病害，xa、xb為矩形兩對角環向坐標。

與洞口距離：

d=n+1×10? ? ? ? ? ? （7）

式中：w為瀏覽圖像像素寬度;n為圖片編號。

4? ? 結語

本文基于項目組自主研制的隧道智能檢測系統，根據所采集圖像的特點，建立病害圖層，提出隧道襯砌裂縫、襯砌滲水、襯砌剝落、襯砌起層等病害的形態和位置數據化表征方法，構建隧道襯砌表觀病害數據化表征方法體系，為建立隧道襯砌表觀病害數據庫、實現隧道襯砌病害數據化管理奠定了堅實基礎。下一步筆者將基于機器視覺技術，針對隧道襯砌表觀病害識別與標注系統開展研究，進一步提高隧道襯砌表觀病害數據處理效率，助力我國公路隧道實現智能化和信息化管理。

[參考文獻]

[1] 趙元科.電磁波法與瑞雷面波法在隧道病害檢測中的應用研究[D].西安：長安大學，2019.

[2] 李夏利.基于深度學習的隧道襯砌病害識別和分類研究[D].南京：南京郵電大學，2021.

[3] 薛春明.基于機器視覺的隧道智能檢測技術研究現狀及技術分析[J].山西交通科技，2019（6）：66-68.

[4] 楊俊，劉笑娣，劉新根，等.公路隧道結構快速檢測車綜述[J].華東交通大學學報，2018，35（4）：30-38.

[5] 劉曉，李洋，薛春明，等.公路隧道檢測車視覺系統優化建模與參數辨識[J].儀器儀表學報，2018，39（5）：152-160.

[6] 孫貝.基于機器視覺的公路隧道表觀圖拼接方法與數據統計研究[J].山西交通科技，2019（6）：62-65.

[7] 劉曉.公路隧道智能檢測系統設計與實現[J].機械設計與制造，2018（8）：66-68.

收稿日期：2022-03-16

作者簡介：段英杰（1988—），男，山西運城人，高級工程師，研究方向：交通智能裝備研發。979C4BEB-885C-4ED1-82AA-B0B8AE9AC801