艾 青 袁 勇 姚旭朋 方從啟,5
1. 上海交通大學(xué)船舶海洋與建筑工程學(xué)院 上海 200240;
2. 同濟(jì)大學(xué)地下建筑與工程系 上海 200092;3. 同濟(jì)大學(xué)土木工程防災(zāi)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 上海 200092;4. 上海城投公路投資(集團(tuán))有限公司 上海 200335;5. 上海師范大學(xué)建工學(xué)院 上海 201418
近年來(lái),國(guó)內(nèi)城市軌道交通飛速發(fā)展,地鐵隧道運(yùn)營(yíng)里程不斷增長(zhǎng),地鐵隧道結(jié)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)安全逐漸成為管理者關(guān)注的重點(diǎn)。
對(duì)地鐵隧道結(jié)構(gòu)進(jìn)行定期檢測(cè)是保障運(yùn)營(yíng)安全的重要手段[1]。但是地鐵隧道網(wǎng)絡(luò)規(guī)模龐大,檢測(cè)工作更是海量,且檢測(cè)時(shí)間窗口也非常有限,因此,必須研發(fā)新型檢測(cè)技術(shù)以快速獲取結(jié)構(gòu)病害數(shù)據(jù),自動(dòng)化判斷結(jié)構(gòu)安全程度,及時(shí)確定是否安排維修措施,保障地鐵隧道結(jié)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)安全。
目前地鐵隧道結(jié)構(gòu)檢測(cè)的主要手段為人工巡檢,效率較低。近幾年,隧道結(jié)構(gòu)檢測(cè)技術(shù)表現(xiàn)出向自動(dòng)化和智能化等方向發(fā)展的趨勢(shì),國(guó)內(nèi)外出現(xiàn)了激光掃描、CCD成像、地質(zhì)雷達(dá)、激光測(cè)距、紅外成像等多種新型隧道病害檢測(cè)技術(shù)[2-7]。
但是由于各種檢測(cè)技術(shù)在原理、使用條件和環(huán)境等方面的要求不同,因此,目前還未有能夠同時(shí)檢測(cè)多種病害的集成化技術(shù)。此外,以激光掃描為代表的大多數(shù)自動(dòng)化檢測(cè)技術(shù)在現(xiàn)有硬件性能下需要兼顧檢測(cè)精度的要求,不能達(dá)到很高的檢測(cè)速度,也是制約檢測(cè)技術(shù)推廣應(yīng)用的瓶頸之一[8]。
因此,急需開發(fā)一種隧道結(jié)構(gòu)自動(dòng)化、集成化的檢測(cè)技術(shù)和相應(yīng)的檢測(cè)裝備,以提高隧道病害檢測(cè)的效率。
針對(duì)地鐵隧道內(nèi)表觀病害(滲漏、破損等)和斷面變形等2種主要常見(jiàn)結(jié)構(gòu)病害,本技術(shù)以CCD相機(jī)為共用傳感器,分別采用圖像處理和攝影測(cè)量方法,形成了一套既能識(shí)別表觀病害又能計(jì)算橫斷面變形的隧道結(jié)構(gòu)病害綜合采集分析系統(tǒng)。同時(shí),為了提高隧道結(jié)構(gòu)病害的采集速度,設(shè)計(jì)了1臺(tái)裝載上述采集分析系統(tǒng)的動(dòng)力檢測(cè)車,并研制了遠(yuǎn)程動(dòng)力控制系統(tǒng),可在10 km/h速度下保持檢測(cè)車的穩(wěn)定連續(xù)檢測(cè)。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試,將檢測(cè)結(jié)果與人工巡檢和全站儀測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)比,驗(yàn)證了上述檢測(cè)技術(shù)的精度和速度,表明該技術(shù)已達(dá)到了地鐵隧道結(jié)構(gòu)病害快速、自動(dòng)、集成的檢測(cè)要求,具有推廣應(yīng)用價(jià)值。
地鐵隧道結(jié)構(gòu)的表觀病害主要包括滲漏水、破損和裂縫等病害,如圖1所示。本技術(shù)根據(jù)病害區(qū)域灰度值低于無(wú)病害區(qū)域灰度值的特點(diǎn),主要采用圖像處理中的差影法對(duì)病害進(jìn)行識(shí)別,即通過(guò)對(duì)比同一位置前后2次采集圖像的變化來(lái)識(shí)別病害。
圖1 隧道結(jié)構(gòu)常見(jiàn)表觀病害
差影法通過(guò)2幅圖像灰度值相減產(chǎn)生1幅新的圖像,被廣泛地用于檢測(cè)同一拍攝區(qū)域所發(fā)生的變化,其原理如圖2所示。
圖2 差影法原理示意
在圖2中,方塊中的數(shù)字表示圖像中一個(gè)像素的灰度值,通過(guò)對(duì)應(yīng)位置像素的灰度值相減,未變化區(qū)域灰度值的差為0,發(fā)生變化區(qū)域灰度值的差不為0,從而可以提取圖像中發(fā)生變化的區(qū)域(如病害)。
需要注意的是,差影法只有在2次采集圖像位置相同時(shí)才能獲得比較滿意的結(jié)果。為此,本研究采用兩方面的措施來(lái)保證2次采集能夠獲得同一位置的圖像:一是在采集過(guò)程中通過(guò)高分辨率編碼器進(jìn)行觸發(fā)拍照,以保證2次圖像采集的位置盡量相同;二是在進(jìn)行差影法計(jì)算前,將目標(biāo)圖像與背景圖像進(jìn)行上、下、左、右移動(dòng)匹配,以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)圖像對(duì)齊。在上述措施實(shí)施后,再進(jìn)行差影法計(jì)算。隧道結(jié)構(gòu)的圖像因出現(xiàn)病害而產(chǎn)生變化,差影法不僅能夠準(zhǔn)確地識(shí)別病害的發(fā)展變化情況,且該方法對(duì)隧道內(nèi)螺栓孔和接縫等類似病害的干擾信息過(guò)濾效果也非常好。
差影法計(jì)算后生成的圖像存在許多噪聲,需要進(jìn)行過(guò)濾。選取某一閾值進(jìn)行圖像分割,認(rèn)為大于閾值的像素為表觀病害,小于該閾值的為噪聲,然后進(jìn)行二值化處理。
為對(duì)圖像分割后二值圖像中的病害進(jìn)行區(qū)分,需要計(jì)算這些病害特征。因此,本研究利用圖像連通區(qū)的形態(tài)學(xué)特征開展研究。圖像連通區(qū)是一群鄰域互相連接的像素組成的塊(集合),圖3顯示了1個(gè)包含2個(gè)連通區(qū)的圖像。
圖3 二值圖像的連通區(qū)
計(jì)算出圖像連通區(qū)后,根據(jù)其形態(tài)學(xué)特征,就可以判斷病害的類型并將其歸類統(tǒng)計(jì)。以地鐵隧道結(jié)構(gòu)表觀病害為研究對(duì)象,其圖像連通區(qū)特征如表1所示?!懊娣e”定義為以像素為單位的連通區(qū)像素個(gè)數(shù),“長(zhǎng)軸”和“短軸”定義為能夠包絡(luò)連通區(qū)最小矩形的長(zhǎng)和寬,“填充率”則定義為連通區(qū)的像素個(gè)數(shù)除以包絡(luò)連通區(qū)最小矩形的像素個(gè)數(shù)。
表1 不同表觀病害連通區(qū)的形態(tài)學(xué)特征
根據(jù)上面給出的連通區(qū)特征,可以將識(shí)別提取出的病害進(jìn)行鑒定分類。然后根據(jù)圖像拍攝范圍對(duì)應(yīng)的實(shí)際區(qū)域大小,將像素面積換算為工程單位,從而得出病害的實(shí)際大小。
由于不同隧道病害發(fā)展特征不同,大、中、小(表1)的具體數(shù)值需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定,且與隧道結(jié)構(gòu)形式有相關(guān)性,暫時(shí)不能給出統(tǒng)一、具體的標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)盾構(gòu)法施工的地鐵隧道來(lái)說(shuō),面積大于0.02 m2的表觀病害可認(rèn)為是滲漏水。本文第4章中識(shí)別出的滲漏水病害即是采用該參數(shù)進(jìn)行計(jì)算處理的。
斷面變形測(cè)量基于透射投影原理,采用CCD相機(jī)與激光發(fā)射器結(jié)合對(duì)隧道斷面變形進(jìn)行測(cè)量,如圖4所示。
圖4 隧道斷面變形測(cè)量的透射投影原理
其中,激光發(fā)射器生成一個(gè)激光平面Sp,該平面與隧道相交形成結(jié)構(gòu)光斷面輪廓。由于相機(jī)與激光器的相對(duì)位置固定,所以結(jié)構(gòu)光斷面輪廓上一點(diǎn)I與其在圖像平面上的成像i有穩(wěn)定的透射投影關(guān)系。
根據(jù)相機(jī)主距等參數(shù)和透射投影關(guān)系,通過(guò)射線Lri與平面Sp相交的公式可以計(jì)算出斷面上每一點(diǎn)的空間坐標(biāo),如公式(1)所示。
式中:m,n ——圖像上的點(diǎn);
id——相機(jī)主距,均為已知量。
H·x+I(xiàn)·y+J·z+K=0為激光平面Sp在相機(jī)坐標(biāo)系OXYZ中的平面方程。
本系統(tǒng)采用非量測(cè)相機(jī),相機(jī)參數(shù)需要進(jìn)行標(biāo)定;此外斷面測(cè)量所需視角較大,因此采用了多相機(jī)布置方案;最后還要將測(cè)量出的斷面結(jié)果擬合為橢圓,以便與全站儀測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。
因此,斷面變形測(cè)量主要工作包括:相機(jī)參數(shù)標(biāo)定、不同相機(jī)坐標(biāo)系的空間位置關(guān)系標(biāo)定、橢圓擬合計(jì)算。測(cè)量計(jì)算過(guò)程如圖5所示。
圖5 斷面變形測(cè)量計(jì)算過(guò)程
本研究設(shè)計(jì)了1臺(tái)動(dòng)力檢測(cè)車以實(shí)現(xiàn)隧道結(jié)構(gòu)表觀病害和斷面變形檢測(cè)的自動(dòng)化、集成化。該動(dòng)力檢測(cè)車結(jié)構(gòu)上包括前梁、中梁、后梁、豎柱和采集中心,采用模塊化設(shè)計(jì),并以滑槽式接頭實(shí)現(xiàn)了快速拆裝,現(xiàn)場(chǎng)拼裝和拆卸時(shí)間合計(jì)小于15 min。
動(dòng)力檢測(cè)車主要裝載有采集控制、供電和動(dòng)力控制三大系統(tǒng)(圖6):采集控制系統(tǒng)用來(lái)采集隧道表面特征信息,包括高分辨率智能相機(jī)、激光發(fā)射器、閃光燈、控制卡、編碼器等裝置;供電系統(tǒng)主要采用鋰電池供電,其電量可保障檢測(cè)車連續(xù)工作10 h;動(dòng)力控制系統(tǒng)考慮了整車的質(zhì)量、運(yùn)行穩(wěn)定性以及采集速度要求,選用48 V帶霍爾傳感器直流無(wú)刷電機(jī),使整車的最高穩(wěn)定時(shí)速達(dá)到10 km/h以上。
圖6 動(dòng)力檢測(cè)車構(gòu)成示意
依托上述裝備和系統(tǒng),動(dòng)力檢測(cè)車實(shí)現(xiàn)了隧道病害的快速采集分析,其流程如下:?jiǎn)?dòng)系統(tǒng),設(shè)置采集參數(shù)→運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下隧道結(jié)構(gòu)表觀病害和斷面變形數(shù)據(jù)的集成化采集→數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理及分析。
本裝備采用電力驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力檢測(cè)車以提高數(shù)據(jù)獲取的速度。為了監(jiān)測(cè)和控制動(dòng)力檢測(cè)車的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),設(shè)計(jì)了相應(yīng)的動(dòng)力控制系統(tǒng)。
本裝備的動(dòng)力控制系統(tǒng)分為2個(gè)部分,即地面站部分和車載部分,地面站部分實(shí)現(xiàn)遙控器信號(hào)發(fā)送,圖像數(shù)據(jù)和車載數(shù)據(jù)的接收;車載部分負(fù)責(zé)遙控器數(shù)據(jù)的接收、電機(jī)控制、距離檢測(cè)與圖像傳輸。
地面站為用戶界面,車載電控部分是檢測(cè)車的控制模塊,兩者進(jìn)行信息交互。用戶在地面站上進(jìn)行操作,實(shí)現(xiàn)檢測(cè)車運(yùn)行狀態(tài)的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和控制。
表觀病害和斷面變形的檢測(cè)均以智能CCD相機(jī)為核心傳感器,區(qū)別在于這2種檢測(cè)工作模式對(duì)外界光照亮度要求不同,因此,設(shè)計(jì)了一種交叉式的集成化采集方案,實(shí)現(xiàn)了動(dòng)力檢測(cè)車可以一次同步采集表觀病害和斷面變形2種 數(shù)據(jù)。
該方案根據(jù)編碼器記錄的里程,使相機(jī)拍照時(shí)間隔性地點(diǎn)亮閃光燈,分別獲得表觀病害圖像和斷面激光線圖像,其過(guò)程如圖7所示。
圖7 集成化采集工作過(guò)程示意
此外,動(dòng)力檢測(cè)車還具有可擴(kuò)展性,未來(lái)還可以集成多種其他檢測(cè)技術(shù),從而可以進(jìn)一步減少重復(fù)作業(yè),提高檢測(cè)效率。
本系統(tǒng)在上海軌道交通7號(hào)線、9號(hào)線進(jìn)行了測(cè)試和驗(yàn)證,其中滲漏水病害的識(shí)別效果如圖8所示。在圖8所示的隧道中測(cè)試,第1次進(jìn)行背景圖像采集,第2次圖像采集時(shí)人工添加了水跡和白紙,然后通過(guò)差影法成功識(shí)別出滲漏水跡和白紙上不同寬度的條紋,說(shuō)明差影法原理是正確可行的。
圖8 滲漏水病害的識(shí)別結(jié)果
為了更加直觀地展示表觀病害在隧道中的位置,本研究開發(fā)的識(shí)別程序還將識(shí)別出的病害映射到隧道內(nèi)表面的展開圖上,稱為病害展開圖,如圖9所示。
圖9 隧道結(jié)構(gòu)表觀病害展開圖
經(jīng)過(guò)與采集的原始圖像進(jìn)行人工對(duì)比驗(yàn)證,病害展開圖上的表觀病害標(biāo)記在形狀和大小上與病害實(shí)際情況(彩色圖像為病害對(duì)應(yīng)的照片原圖)十分接近,表明本系統(tǒng)對(duì)表觀病害具有較好的自動(dòng)化識(shí)別能力。
隧道斷面變形測(cè)量結(jié)果為點(diǎn)云三維坐標(biāo)。本研究采用CCD相機(jī)獲取隧道斷面輪廓線,測(cè)點(diǎn)數(shù)量與相機(jī)的分辨率有關(guān),可達(dá)幾千個(gè),而全站儀獲取的點(diǎn)數(shù)為40~50個(gè)。相比全站儀,本文方法測(cè)得的點(diǎn)更多,斷面連續(xù)性更強(qiáng),如圖10所示。
圖10 本文方法與全站儀測(cè)量結(jié)果對(duì)比
對(duì)隧道斷面點(diǎn)云進(jìn)行橢圓擬合,將橢圓的長(zhǎng)軸長(zhǎng)度與隧道設(shè)計(jì)半徑進(jìn)行比較來(lái)評(píng)估隧道變形的嚴(yán)重程度,如圖11所示。通過(guò)判斷變形值是否大于閾值,可將發(fā)生嚴(yán)重變形的橫斷面快速篩查出來(lái)。
圖11 本文方法計(jì)算結(jié)果的參數(shù)
為了檢驗(yàn)本文方法的精確性和重復(fù)性,在同一段隧道內(nèi)進(jìn)行了3次重復(fù)測(cè)量。
圖12 本文方法測(cè)量結(jié)果的重復(fù)性
圖12展示了全站儀測(cè)量結(jié)果與本方法3次重復(fù)測(cè)量結(jié)果的比較。由圖12可以看出,這2種方法的結(jié)果十分接近。一般認(rèn)為全站儀的測(cè)量結(jié)果較為精確,因此,定量研究了本文方法的精確度,并進(jìn)行了測(cè)量誤差的統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果如表2所示??梢钥闯?,本文方法完全能夠滿足快速篩選隧道結(jié)構(gòu)嚴(yán)重變形(120 mm)的測(cè)量精確度要求,且重復(fù)測(cè)量的測(cè)量誤差的統(tǒng)計(jì)值比3個(gè)單次測(cè)量的測(cè)量誤差都小。
表2 斷面測(cè)量誤差的統(tǒng)計(jì)結(jié)果
現(xiàn)場(chǎng)還對(duì)動(dòng)力檢測(cè)車的動(dòng)力控制系統(tǒng)(圖13)及集成化采集系統(tǒng)(圖14)進(jìn)行了驗(yàn)證測(cè)試。試驗(yàn)結(jié)果顯示動(dòng)力檢測(cè)車最高運(yùn)行速度為17 km/h,穩(wěn)定運(yùn)行速度可以保持在10 km/h以上,且集成化采集方案無(wú)漏診和錯(cuò)誤發(fā)生,表觀病害與斷面變形數(shù)據(jù)采集連續(xù)穩(wěn)定。
圖13 動(dòng)力控制系統(tǒng)界面
本文以地鐵隧道結(jié)構(gòu)表觀病害和斷面變形為檢測(cè)對(duì)象,研究了基于圖像處理算法的隧道病害自動(dòng)化識(shí)別算法,實(shí)現(xiàn)了表觀病害的智能提取、識(shí)別、計(jì)算和分類;基于攝影測(cè)量方法中的透射投影模型,研究了隧道斷面變形的自動(dòng)化測(cè)量方法,實(shí)現(xiàn)了斷面變形的自動(dòng)采集和測(cè)量計(jì)算。為了集成2種檢測(cè)方法,研制出地鐵隧道結(jié)構(gòu)自動(dòng)化綜合檢測(cè)車,以動(dòng)力驅(qū)動(dòng)形式實(shí)現(xiàn)了快速采集,并研究了2種檢測(cè)方法的交叉采集模式,實(shí)現(xiàn)了2種病害的集成化采集,減少了重復(fù)作業(yè)?,F(xiàn)場(chǎng)測(cè)試結(jié)果表明,本技術(shù)和裝備具有較高的自動(dòng)化程度、檢測(cè)精度和穩(wěn)定性,能夠大幅提高隧道結(jié)構(gòu)的檢測(cè)效率,具有較好的應(yīng)用推廣價(jià)值。
圖14 集成化采集現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試