朱國力,陳沛東
(華中科技大學(xué) 機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院 裝備工程中心,湖北 武漢 430074)
盾構(gòu)[1]是一種暗挖隧道的專用大型工程機(jī)械[2,3]。盾構(gòu)法是建造隧道的方法,這種方法適用于軟土地層或含水量很高的地層掘進(jìn)隧道,其具有以下優(yōu)點(diǎn):①成本遠(yuǎn)低于明挖覆蓋;②路面交通不受影響;③不影響居民的生活。盾構(gòu)法對于精度的要求非常高,為了保證隧道的施工質(zhì)量,必須保證盾構(gòu)按照設(shè)計(jì)軸線進(jìn)行精確掘進(jìn)。此時便需要盾構(gòu)自動導(dǎo)向系統(tǒng),它是盾構(gòu)機(jī)推進(jìn)過程中的指揮系統(tǒng),對于盾構(gòu)貫通隧道、推進(jìn)、防止地表沉降以及保證挖掘精度都有十分重要的意義。自動導(dǎo)向系統(tǒng)的主要測量對象是盾構(gòu)的姿態(tài)(即俯仰角、滾角和方位角)和位置(盾構(gòu)的三維坐標(biāo))。
在盾構(gòu)的姿態(tài)測量中需要用到兩個坐標(biāo)系,一個是隧道三維坐標(biāo)系XYZ,另外一個是標(biāo)靶自己的標(biāo)靶棱鏡局部坐標(biāo)系XbYbZb,如圖1所示,它們均采用笛卡兒坐標(biāo)系,遵循左手法則。
圖1 隧道坐標(biāo)系與標(biāo)靶棱鏡坐標(biāo)系
盾構(gòu)的姿態(tài)可以用3個姿態(tài)角(水平角γ、俯仰角β和滾角α)來表示,見圖2。標(biāo)靶法測量盾構(gòu)姿態(tài)角的基本思路是:全站儀瞄準(zhǔn)后視棱鏡后可以得到隧道坐標(biāo)系的正北方向,當(dāng)全站儀瞄準(zhǔn)前方標(biāo)靶棱鏡后,全站儀便可得到激光的方位角;裝在標(biāo)靶內(nèi)的棱鏡切有一個小口,激光由切口透射后方向不變,用標(biāo)靶內(nèi)的CCD相機(jī)可以測得激光與標(biāo)靶軸線的夾角,根據(jù)該夾角和激光方位角可求得標(biāo)靶的水平角與俯仰角,標(biāo)靶的滾角可以由傾角儀獲得。由此可以得到標(biāo)靶的3個姿態(tài)角,再結(jié)合全站儀上的標(biāo)靶距離信息,可以解得標(biāo)靶即盾構(gòu)的坐標(biāo)信息。
圖2 盾構(gòu)姿態(tài)角示意圖
由上述可知,CCD光斑中心在盾構(gòu)姿態(tài)測量中起著至關(guān)重要的作用,CCD光斑中心的定位精度直接影響著整個測量系統(tǒng)的精度。目前既有方案的思路是將透過棱鏡的激光通過透鏡聚焦后打在CCD上,然后使用圖像處理方法求取光斑的中心。然而,采用這種方法所得到的光斑圖像是對應(yīng)于棱鏡三角形切口的,切口的精度將直接影響系統(tǒng)的精度,而棱鏡的切口通常是通過磨削加工而成的,不能保證其精度。此外,盾構(gòu)工作過程中的振動會使得透鏡的成像系統(tǒng)不穩(wěn),得到的光斑并不能真實(shí)地反映姿態(tài)角信息,鑒于此種情況,考慮將透鏡從系統(tǒng)中剔除。
將透鏡剔除后激光直接通過三角形切口,此時切口邊緣精度對于系統(tǒng)的影響更甚,所以要設(shè)法消除這種不良影響。為此本文提出了基于高精度圓孔光闌的測量方案,如圖3所示。新方案降低了系統(tǒng)的復(fù)雜性,減輕了振動對系統(tǒng)的影響。通過提高圓孔光闌的制造精度,控制其半徑的大小,可以顯著提高系統(tǒng)的檢測精度。
圖3 基于高精度圓孔光闌的測量方案示意圖
圓孔光闌的直徑為Φ0.8mm,約為172像素,因此圓光斑大約分布在200×200像素的矩形區(qū)域內(nèi),故將感興趣區(qū)域選取為以激光光斑粗中心為中心的200×200像素的矩形區(qū)域。
以激光光斑的粗中心為中心,從光斑圖像上裁剪一個200×200的矩形框圖,便截取到了便于計(jì)算的粗激光光斑,如圖5所示。
圖4 激光光斑的原始圖像
圖5 利用粗定位中心截取的粗激光光斑
在嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)條件下,圓形光斑的噪聲幅度都不大,且大部分都是由環(huán)境光引起的,在后續(xù)的邊緣檢測時,需要用到圖像的邊緣灰度,故選擇的濾波算法應(yīng)能夠保持圖像的邊緣梯度,中值濾波恰能滿足此要求。
采用不同的中值濾波窗口所得到的濾波圖像有所不同,如圖6所示。為了良好地抑制激光光斑的隨機(jī)噪聲,同時節(jié)約計(jì)算成本,選用5×5窗口的中值濾波算法。
圖6 各種窗口下的光斑中值濾波結(jié)果
光斑中心攙雜著許多大大小小的暗區(qū)域,此時需要采用灰度形態(tài)學(xué)濾波來平滑光斑內(nèi)部的暗區(qū)域。取半徑不同的圓盤結(jié)構(gòu)元素對圓圖像進(jìn)行閉合操作,結(jié)果如圖7所示。
圖7 不同半徑R圓盤閉合或開啟操作結(jié)果
為了使得光斑內(nèi)部的暗條紋得到很好的抑制,同時加快計(jì)算速度,選擇半徑為15個像素的圓形結(jié)構(gòu)元素為最佳。
經(jīng)過預(yù)處理的光斑圖像要通過光斑中心定位算法才能得到高精度的光斑中心?;诓煌亩ㄎ凰枷?,中心定位算法可以分為基于灰度和基于邊緣的方法。基于灰度的算法如重心法、形心法、曲面擬合法等,適用于尺寸較小的光斑,并且要求光斑的灰度分布均勻,其解算的精度也較低,只適用于像素級的穩(wěn)定圖像的中心定位,不符合激光光斑的檢測要求。故我們選用精度較高的基于邊緣的中心定位算法進(jìn)行定位計(jì)算。
對于常用的邊緣檢測算法(如Hough算法、基于邊緣檢測算子算法等),當(dāng)圖像中混雜有大量噪聲后,這些噪聲也隨著邊緣檢測的過程保存了下來,這些虛假的邊緣對光斑中心的定位精度會有極大的影響,甚至?xí)蜎]真實(shí)的邊緣,導(dǎo)致測量失敗。為此,我們采用基于Otsu自動閥值法來檢測光斑的邊緣。
最大類間方差法(Otsu自動閥值法)按圖像的灰度特性將圖像分成背景和目標(biāo)兩部分。利用Otsu方法,使用Graythresh函數(shù)確定圖像閥值為level=0.431 4。利用此閥值進(jìn)行圖像分割的結(jié)果如圖8所示。
對所得到的光斑輪廓利用邊緣檢測算子繼續(xù)邊緣提取,可以得到最終的邊緣,如圖9所示。
圖8 Otsu方法獲取的光斑輪廓
圖9 光斑的最終邊緣
由圖9可以看出光斑的邊緣近似為一個圓,所以可以用圓去擬合該光斑的邊緣以求取光斑中心。但是由于激光光斑能量分布不均、系統(tǒng)的測量過程受到干擾和光闌的制造精度等一系列因素的影響,導(dǎo)致光斑經(jīng)過處理后得到的邊緣會有一定的缺陷(圖9中光斑的上部便有一個較大的缺陷),該缺陷不能反映出光斑中心的真實(shí)信息,并且會對光斑中心的求取產(chǎn)生極大干擾。為了消除這種干擾,首先使用最小二乘法對光斑邊緣進(jìn)行一次粗?jǐn)M合,然后通過一定的閥值使用得到的粗?jǐn)M合圓對邊緣上的點(diǎn)進(jìn)行取舍,去掉和粗?jǐn)M合點(diǎn)相差巨大的干擾點(diǎn),剩下的邊緣點(diǎn)便是我們認(rèn)為的“健康”數(shù)據(jù),利用這些點(diǎn)再次進(jìn)行擬合便可以得到精確的光斑中心。
首先采用最小二乘法對光斑進(jìn)行粗?jǐn)M合,令激光光斑中心為(A,B),半徑為r。光斑邊緣的粗?jǐn)M合結(jié)果如圖10所示。
為去除光斑粗邊緣對光斑中心檢測的影響,以得到更高精度的邊緣,需要去掉那些“有缺陷”的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)是通過粗?jǐn)M合得到的。以一定的閥值沿著粗?jǐn)M合圓進(jìn)行搜尋,通過對比分析,構(gòu)造的閥值函數(shù)為該點(diǎn)(M(x,y))處的梯度除以該點(diǎn)與模板中心的距離,即:
為簡化運(yùn)算,該點(diǎn)與模板中心的距離可用該點(diǎn)坐標(biāo)偏離模板中心的最大值代替,即:
選取閥值為D0,當(dāng)D>D0時,認(rèn)為該點(diǎn)對于圓形光斑的保護(hù)較強(qiáng),將此點(diǎn)標(biāo)記為有效的最終邊緣點(diǎn),最后用標(biāo)記出的邊緣點(diǎn)擬合出新的光斑中心。此光斑中心具有較高的精度,可以進(jìn)行亞像素級測量。
圖10 光斑邊緣的粗?jǐn)M合
本文論述了激光光斑中心的粗定位方法,得到光斑的粗中心;以此中心劃定一個200×200像素的矩形區(qū)域作為感興趣區(qū)域;采用中值濾波的方法消除噪聲,同時保持了圖像的邊緣特性;采用圖像的開啟與閉合算法有效濾除暗區(qū)域,得到了高質(zhì)量的激光光斑,完成了圖像處理。
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