隧道智能检测车表观检测系统设计与应用研究.pdf

引用格式:蒋永强,郭静,闫贺,等.隧道智能检测车表观检测系统设计与应用研究J.隧道建设(中英文),2023,43(增刊 1):576.JIANG Yongqiang,GUO Jing,YAN He,et al.Design and application of tunnel appearance detection system of detection vehicleJ.Tunnel Construction,2023,43(S1):576.收稿日期:2022-10-08;修回日期:2023-03-29第一作者简介:蒋永强(1988),男,浙江金华人,2009 年毕业于石家庄铁道学院,隧道及地下工程专业,本科,高级工程师,现从事隧道及地下工程领域技术研究工作。E-mail:377242542 。隧道智能检测车表观检测系统设计与应用研究蒋永强1,郭 静2,闫 贺1,3,王百泉1,3,冯国峰1,3,高会中1,4(1.中铁隧道局集团有限公司,广东 广州 511458;2.中国国家铁路集团有限公司,北京 100000;3.广东省隧道结构智能监控与维护企业重点实验室,广东 广州 511458;4.盾构及掘进技术国家重点实验室,河南 郑州 450001)摘要:隧道病害对隧道正常运营造成了安全隐患,虽然当前已开展隧道病害检测相关研究,但是仍然存在图像采集质量差、检测速度慢、定位不准确等技术瓶颈。为解决上述问题,设计隧道检测车表观检测系统。该系统包括机器视觉、高精度定位、智能同步控制 3 个子系统,具备铁路隧道与公路隧道病害检测能力。根据铁路隧道和公路隧道的理论断面尺寸,对面阵相机图像采集系统进行设计,包括相机的选型和多个相机在 3D 空间中的布局等。现场测试结果表明,采用该设计方案,能够发现宽度 0.2 mm 的病害,为隧道养护提供科学依据和合理建议。关键词:隧道检测车;隧道表观检测技术;隧道病害;病害识别DOI:10.3973/j.issn.2096-4498.2023.S1.069中图分类号:U 45 文献标志码:A 文章编号:2096-4498(2023)S1-0576-15D De es si ig gn n a an nd d A Ap pp pl li ic ca at ti io on n o of f T Tu un nn ne el l A Ap pp pe ea ar ra an nc ce e D De et te ec ct ti io on n S Sy ys st te em m o of f D De et te ec ct ti io on n V Ve eh hi ic cl le eJIANG Yongqiang1,GUO Jing2,YAN He1,3,WANG Baiquan1,3,FENG Guofeng1,3,GAO Huizhong1,4(1.China Railway Tunnel Group Co.,Ltd.,Guangzhou 511458,Guangdong,China;2.CHINA RAILWAY,Beijing 100000,China;3.Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Monitoring and Maintenance of Tunnel Structure,Guangzhou 511458,Guangdong,China;4.State Key Laboratory of Shield Machine and Boring Technology,Zhengzhou 450001,Henan,China)A Ab bs st tr ra ac ct t:Tunnel diseases may bring safe dangers to the normal operation of the tunnel.In present research,the disease detection still has many disadvantages,such as low quality of image,low detection speed,and inaccurate positioning.Accordingly,a tunnel appearance detection system of detection vehicle is designed and developed.The system includes three subsystems:machine vision,high precision positioning,and intelligent synchronous control systems.The system can be both applied in disease detection in railway and highway tunnels.Considering the different theoretical cross-section size of railway and highway tunnels,different planar array camera image acquisition systems are designed.The experiment results show that the scheme proposed can identify the tunnel disease with a minimum width of 0.2 mm,thus providing scientific basis and reasonable guidance for tunnel maintenance.K Ke ey yw wo or rd ds s:tunnel detection vehicle;tunnel appearance detection technology;tunnel disease;disease detection0 引言 随着中国经济的发展,中国铁路建设规模逐年加大1-3,铁路隧道建设得到空前发展4。但是,由于隧道建设年代不同、标准不一和施工质量的不确定性,铁路运营隧道存在多种类型的缺陷与病害5。部分病害具有隐蔽性和突发性,比如隧道裂缝,严重影响了地铁隧道的安全运营,因此对隧道裂缝的有效检测至关重要6-7。隧道裂缝图像普遍存在着低对比度、光增刊 1蒋永强,等:隧道智能检测车表观检测系统设计与应用研究照不均匀、噪声污染严重等问题。针对这种情况,国内外学者在隧道病害检测方面提出了很多方法。何国华等8以隧道结构表观图像为研究目标,系统分析了隧道裂缝和渗漏水病害的图像特征,采用 CTA 测度及其改进算法可较好地实现表观病害识别。试验表明该方法可有效地减弱线缆干扰、光照变化带来的影响。苗晓坤9建立了一套隧道病害自动识别检测方法,该方法包括基于卷积神经网络的隧道病害分类识别方法,基于 DCGAN 的隧道病害数据增强算法和基于改进的 U-net 模型的隧道病害分割方法,准确地 自 动 识 别 隧 道 表 观 病 害。龙 学 军 等10以YOLOV3 为裂缝检测模块,并结合裂缝识别、提取、测量等相关部分,不但实现了对隧道的长期监视,还能判断隧道裂缝的危险情况。孙贝11基于前期自主研制的隧道智能检测系统以及大量检测数据,开展了隧道数据处理系统搭建工作,实现了病害自动化识别。杨伟12利用三维激光扫描技术快速准确地提取出裂缝病害,计算出裂缝数量和长度信息,节省了裂缝病害检测的时间,能快速统计分析出隧道的裂缝病害情况。同时,隧道病害检测已经从人工检测向由结构表面图像采集和识别的计算机视觉检测技术转变。Dong 等13提出了一种用于检测隧道衬砌结构损坏病害的 新 方 法 FL-SegNet 方 法,该 方 法 将 基 本SegNet 与焦点损失函数相结合,采用焦点损失函数通过降低分配给分类良好的样本的损失权重来解决数据样本大小不平衡的问题,然后将训练集中在困难样本上,试验表明该方法能够准确检测隧道小尺寸裂纹,为隧道衬砌病害检测提供了一种有效的解决方案。Huang 等14研究设计了基于面阵电荷耦合器 件(CCD)相机的地铁隧道快速检测设备,此外还设计了三级物理减振方法,以减少检测期间运行的维修列车的振动影响。Liu 等15提出了一种基于高密度截面曲率的作业隧道病害检测方法,该方法建立了基于高密度截面曲率的损伤检测指标,并结合新的检测方法,将所提出的指标用于检测隧道的损伤。虽然当前针对隧道病害检测已有很多研究,但这些工作仍有一些不足:1)无法在实现高检测效率的同时保证图像精度;2)图像处理系统平台开发滞后;3)部分检测方法在检测隧道病害时会对隧道表面造成损伤;4)检测车前进里程与采集数据的位置信息偏差较大;5)对复杂的隧道结构表观图像难以有效处理。为了解决上述这些问题,本文设计了隧道检测车表观检测系统。该系统具备铁路隧道与公路隧道病害检测能力,其中的面阵相机图像采集系统设计根据铁路隧道、公路隧道的理论断面设计尺寸,进行了相机选型、多个相机 3D 空间布局等相关工作。隧道检测车表观检测系统能够生成高分辨率隧道内壁全景图。高分辨率隧道内壁全景图能够很好地表现出隧道内的渗漏水、破损、裂缝等病害情况。根据多期隧道扫描数据,生成多期隧道内壁全景图像,可通过数据对比分析隧道的整体病害发展趋势。隧道检测车表观检测系统能够快速发现隧道衬砌表面病害,准确判断病害是否发展,为隧道养护提供科学依据和合理建议。1 总体方案设计1.1 设计指标 1)符合现行国家标准、地方标准、规范及强制性标准的要求。2)检测范围:隧道表观裂缝、衬砌掉块、表面渗水及附属设施异常。支持病害尺寸量测(长、宽、面积)。3)时间同步:具有多相机及光源同步触发功能,具有时钟和位置两触发方式。4)相机频率:0.8 s/张,可根据需要进行调整优化。5)覆盖角度:检测覆盖角度290,作业模式以全幅作业为主。6)面阵相机分辨率:单个相机像素1 200 万,面阵相机水平分辨率垂直分辨率4 0963 000。7)裂缝识别:0.2 mm。8)衬砌掉块:5 mm5 mm。9)渗水识别:20 mm20 mm。10)缺陷或病害定位功能:病害里程定位误差1 m,经修正后定位精度优于 0.2 m。11)作业效率:额定作业速度为 1020 km/h,最高作业速度可达 40 km/h。12)其他要求:系统支持扩展升级功能,能提供隧道三维模块成果接口,支持图像融合配准及成果输出。1.2 总体架构 在总体方案的设计上主要考虑以下因素:需实现隧道内壁裂缝等病害细节信息采集,必须满足图像高分辨需求;当前可行的图像采集系统主要安装于轨道车上,需考虑可拆卸和便携式测量;由于隧道检测时间有限,在规定时间内完成待测隧道图像采集。针对以上问题,本课题设计了基于机器视觉技术的隧道病害检测系统。系统包括基于面阵相机的图像采集系统和图像软件处理系统。为了实现铁路隧道病害的快速检测,本文将机器视觉系统、供电系统集成到移动检测装置车上。相机闪光灯一体模块固定在定制支架上,能够在一定速度下连续采集隧道内壁图像,将采集得到的图像存储在大容量硬盘中。图像软件处理775隧道建设(中英文)第 43 卷系统将采集多个面阵相机的图像经图像自动拼接生成隧道内壁全景图,在隧道内壁全景图上通过深度学习与传统图像处理技术相结合实现隧道病害自动识别,通过软件处理系统自动输出隧道病害分析报告。系统方案设计如图 1 所示。图 1 系统方案设计Fig.1 System scheme design隧道检测车表观检测系统基于车载以一定的速度在隧道中行驶,通过多个面阵相机对衬砌表面进行扫描,获取隧道内壁图像,输送给多个大容量硬盘进行实时保存,最后通过软件处理系统对图像进行处理分析,得到隧道病害信息。整个过程涉及到图像的采集、压缩传输、存储,图像自动拼接,基于深度学习的隧道病害识别,数据成果报告自动输出。需要考虑光照不均、衬砌表面纹理不均及深色污染物干扰等问题,同时还需兼顾检测车的行车速度和检测系统的分辨率要求。在图像处理方面,本系统采用在线采集、离线处理的方法,相比于实时处理,本方法不受计算机计算能力和程序算法复杂度的限制,在静态状况下进行处理的效果更好,精度更高。同时,支持隧道内壁高清影像图同步浏览查看功能。2 机器视觉子系统2.1 子系统组成为了实现对隧道表观图像进行高效采集,对隧道的表观病害情况进行度量,设计了一套机器视觉系统。该机器视觉系统的结构示意图如图 2 所示。通过该机器视觉系统,能够采集到满足识别隧道裂缝精度的图像数据,即裂缝0.2 mm 的隧道表观图像数据。在识别 0.2 mm 的裂缝信息时,该视觉系统利用隧道裂缝纹理特征,采用亚像素图像处理算法完成裂缝信息提取。2.2 子系统结构设计该机器视觉系统由光源、光学镜头、相机、视觉系统、工控主机等部分组成。图 2 机器视觉子系统组成Fig.2 Machine vision subsystem composition1)光源:好的光源与照明方案是一个良好的机器视觉应用系统的关键。其中,LED 光源凭借其功耗小、光能效大等优点在现代机器视觉系统中得到越来越多的应用。在此,采用美国科锐 XHP70.2 的 LED灯珠为光源,并将 7 个灯珠组成一体成为一组灯。图3 展示了该系统中的光源。图 3 机器视觉系统光源Fig.3 Machine vision system light source2)光学镜头:光学镜头在机器视觉系统中非常重要,其主要性能指标有焦距、光阑系数、倍率、接口等。需要根据隧道现场的实际需求情况选用合适的光学镜头。图 4 展示了该系统中的光学镜头。图 4 机器视觉系统光学镜头Fig.4 Optical lens of machine vision system3)相机:相机是机器视觉系统获取原始信息的最主要部分,目前主流是 CMOS 相机和 CCD 相机。在该系统中,相机的选用需满足图像采集功能,在此基础上以保证图像高分辨率、工程高实用性。图 5 展示了该系统中的其中一个相机。4)视觉系统:隧道检测车表观检测系统利用多面阵相机为核心部件的图像采集系统对隧道断面进行连续的信息采集,将采集到的电信号转变为数字图像信息并进行保存。在经过图像处理系统处理后,可提取出相关的隧道病害信息。875增刊 1蒋永强,等:隧道智能检测车表观检测系统设计与应用研究图 5 机器视觉系统中的相机之一Fig.5 One of cameras of machine vision system5)工控主机:该系统的相机由控制系统触发拍照,相机通过 USB 接口分别与各个工控机相连,然后工控机便可通过 USB 获取到相机的数据。工控机通过以太网与路由器相连,路由器通过 WiFi 与外部平板电脑相连,它们便可以在这个局域网内通讯。工控机通过以太网和扫描仪通讯,点云数据便由此通道传输到工控机上。扫描仪再通过 CAN 接口连接控制系统,控制系统便可通过此接口与扫描仪同步时间。同时,控制系统也通过 USB 与工控机相连。图 6 展示了该系统的工控主机区域。图 6 机器视觉系统中的工控主机区域Fig.6 Industrial mainframe area of machine vision system2.3 子系统设备选型由于隧道表观图像采集系统搭载在高速运动的载体上,相机镜头与隧道衬砌处于高速相对运动之中。在这种情况下,要求相机采集到的图像要满足识别隧道裂缝精度0.2 mm,同时还要在运营隧道的窗口时间内完成检测,即行进速度最高能达到 40 km/h。本系统选择的相机应能同时满足以上 2 个条件,即隧道裂缝识别的精度要求和工作时间要求。2.3.1 视觉设备选型 目前国内外部分隧道检测设备行驶速度缓慢,且运营隧道的窗口时间较短,导致检测工作效率低下。部分隧道检测设备为了提高检测效率,降低采集精度,但却增加了隧道病害识别等后续处理的复杂程度。为保证图像精度达到检测标准要求,提升隧道检测车表观检测系统的综合能力,本系统采用工业相机作为图像采集设备。工业相机包含线阵相机和面阵相机 2 种。线阵工业相机作为图像采集设备,其图像精度受线扫描运动精度的影响而降低。面阵相机具有直观性,且拍摄稳定性强于线阵相机,在隧道图像采集领域具有很大的潜力。相机分为黑白和彩色。相比彩色相机,黑白(灰度)相机具有更高的分辨率、灵敏度、图像对比度,更快的采集处理速度等优点。采用此种配置是考虑到目前彩色相机仅接受 RGB 3 个波段的光子,并且会做一个去马赛克的邻域平均操作,因此无论是光通量还是细节表现均弱于灰度相机。相机成像的细节对比如图7 所示。对于高精度测量背景,本项目选取灰度相机作为主要观测手段。(a)彩色相机(b)灰度相机图 7 相机成像细节对比Fig.7 Camera image detail comparison2.3.1.1 选型流程 工业相机选型的流程如图 8 所示:图 8 相机选型流程图Fig.8 Flowchart of camera selection2.3.1.2 现场需求 本系统以某单洞隧道作为主要设计依据,如图 9所示。975隧道建设(中英文)第 43 卷图 9 单洞隧道切面图Fig.9 Cross-section of a single-tube tunnel1)待检测隧道断面的最大尺寸。该隧道衬砌部分为半径 400 cm 的标准圆弧。2)待检测病害的最小尺寸:裂缝的宽度 0.2 mm。3)代表待检测病害的最小尺寸的像素数:1 个像素。4)相机镜头中心距离病害的距离:2.23.3 m。5)相机载体的行进速度:2040 km/h。2.3.1.3 确定相机靶面尺寸 隧道行进方向与径向分辨率示意图见图 10。行进方向是指隧道检测车行进的方向,径向是指与行进方向垂直的方向。图 10 隧道行进方向与径向分辨率示意图Fig.10 Schematic of tunnel travel and radial resolution相机固定在隧道检测车上,检测车沿左侧或右侧线路行驶,相机拍摄隧道入射角尽量垂直于隧道壁,减少投影变形影响病害识别。隧道检测车表观检测系统适用于铁路隧道,并兼容公路隧道。铁路隧道场景下在隧道拱顶、拱脚相机采集图像数据示意图如图 9 所示。以图 9 单洞隧道为例进行系统设计,该隧道衬砌部分为半径 400 cm 的标准圆弧。检测车行驶在中线右偏 50 cm 时,最远拍摄距离在拱腰处,拍摄距离为3.3 m。为获取可识别隧道内壁表观 0.2 mm 裂缝高分辨高精度图像质量,镜头选型时选择长焦距 f=80 mm。方案配置中结合隧道模型尺寸和检测精度,将成像模块可检测的隧道衬砌内壁幅宽。内壁幅宽(每个相机视野范围)计算式为:FOV=HWDf。式中 WD 为工作距离。像面大小 H=5 1204.5 m。像面大小 V=5 1204.5 m。在拱腰处,此时视野范围 FOV=0.95 m,图像分辨率为 0.18 mm。相机视场角计算式为:2=2arctan(y/2/f)。y水平=H。y垂直=V。镜头焦距 f=80 mm,视场角为 16.3;在隧道拱脚处,相机工作距离拉近,为减小相机个数,增大相机视场角,选择镜头焦距 f=50 mm,视场角为 25.9。在拱顶行进方向单帧图像视野 FOV 为:FOV=VWDf。根据上述公式,单帧图像视野 FOV=0.95 m,行进方向分辨率为 0.18 mm。考虑到每帧图像在行进方向15%以上的重叠,重叠距离为 L=0.14 m,相机帧率为40 帧,检测系统最高采集速率可达 194 km/h,结合本项目根据图像采集平台行进车速 v 为 20 km/h 或 40 km/h 进行需求分析,相机帧率 pt 需满足以下条件:ptvFOV-L。在图像采集平台载体车速为 40 km/h 时,设置相机帧率为 pt13.75 帧/s;在图像采集平台载体车速为 20 km/h 时,设置相机帧率为 pt6.87 帧/s;在图像采集平台载体车速为 10 km/h 时,设置相机帧率为pt3.43 帧/s。2.3.1.4 相机和镜头确型 面阵相机选型以满足图像采集系统功能需求为前提,在此基础上以保证图像高分辨率、工程高度实用性为设计理念。本系统选用 2 500 万像素超高分辨率面阵相机,拍摄区域覆盖隧道半幅区域,面阵相机技术参数如表 1 所示。本次相机选型选用高端型面阵相机,采用全新硬件平台实现更低功耗,搭载 OnSemi 的 PYTHON25K CMOS 全局快门芯片,噪声水平低,分辨率高,图像优异。通过万兆以太网接口,快速实时传输非压缩数据,满分辨率下最高帧率可达 40 fps。本次选型不仅考虑相机像素,还对相机的整体功能特性进行分析考量。本款相机支持自动或手动调节增益、曝光时间、白平衡,支持手动调节 Gamma 校正、LUT 等,在隧道扫描系统整体安装调试阶段,通过对相机自带图像优化功能与参数、照明设备的调节,为隧道病害识别提供高清分辨率的原始图像数据。085增刊 1蒋永强,等:隧道智能检测车表观检测系统设计与应用研究表 1 高分辨面阵相机技术参数Table 1 Technical parameters of high resolution array camera参数参数值传感器类型CMOS,全局快门传感器型号OnSemi PYTHON25K像元尺寸/(mm)4.54.5靶面尺寸/(mmmm)2323分辨率5 1205 120最大帧率40 fps 5 1205 120动态范围/dB58信噪比/dB41增益/dB015曝光时间/s4.510-610在数据传输方面,这款相机选用万兆以太网接口,兼容千兆以太网,无中继情况下,最大传输距离可达100 m。在通讯协议方面,兼容 GigE Vision V2.0 协议和 GenlCam 标准,无缝接入第三方软件平台。相机镜头与隧道结构面之间的实际距离在 2.23.3 m。本系统根据不同工作距离配置不同焦距镜头,在空间布局上采用非均匀分布设计,采集视野覆盖隧道半幅的同时,保证了识别 0.2 mm 病害的高分辨隧道内壁图像质量。2 500 万像素小面阵相机选型靶面尺寸为23 mm23 mm,根据相机镜头选型原则,镜头靶面尺寸需靶面尺寸。本次镜头选型为靶面尺寸 43.2 mm,为大靶面的 FA 镜头。本款镜头针对机器视觉光源和芯片优化光学设计,成像质量优秀,画面一致性高,放大倍率覆盖 0.04到 0.4。为呈现高分辨隧道内壁图像,镜头选型要求具有1 亿超清像素,极限分辨率 3.1 m,拥有超高的画面清晰度、超低畸变、高周边光亮比。镜头技术参数如表2 所示。表 2 镜头技术参数Table 2 Technical parameters of lens参数参数值焦距355080光圈范围F2.8F16F4.0F32F4.0F32畸变/%0.40-0.220.04视场角/()D41.9647.0230.41H35.4439.7725.47V24.0527.1117.13最近摄距/m0.130.150.23推荐倍率0.010.160.010.330.010.4滤镜螺纹M580.75M520.75M520.75接口类型F 接口F 接口,可拓展为 V 接口F 接口,可拓展为 V 接口工作温度/-1050 为保证多个相机图像拼接、隧道内壁整体展开图分辨率的一致性,根据相机工作距离,选择不同镜头焦距。拍摄隧道拱腰时,相机工作距离为 3.3 m,选择焦距 f=80 mm;拍摄隧道拱脚时,相机工作距离为2.29 m,选择焦距 f=50 mm。2.3.2 机器视觉照明选型 对于相机拍摄运动物体,很容易产生拖影,导致图像变得模糊。控制不产生拖影的曝光计算公式如下:曝光时间精度/运动平台的速度。根据原方案,相机的分辨精度为 0.2 mm;汽车的运行速度为 2040 km/h,曝光时间为 50 s 左右。EV=log2N2t。式中:N 为镜头的光圈值;t 为曝光时间,s。由此推导出当光圈是 F1.0、曝光时间是 1 s 的时候,EV 值就是 0。曝光时间越短,F 数值越大,曝光量越小(EV 值反而大了);曝光时间越长,F 数值越小,曝光量其实越大(当然 EV 值反而变小了)。因为 EV 是以 2 为底的对数,所以相邻 2 个 EV 值之间的实际曝光量的差异是 1 倍。根据以上计算,EV 数值需要大于 11。另如表 3所示,曝光值和现场照度之间存在对应关系。表 3 曝光值与照度表Table 3 Exposure value and illuminationEV亮度(cd/m2)照度/Lx-40.0080.156-30.0160.313-20.0310.625-10.0631.2500.1252.510.25520.510312042405480681607163208326409641 280101282 560112565 1201251210 240131 02420 480142 04840 960154 09681 920168 192163 840185隧道建设(中英文)第 43 卷 根据选型的相机视场角度为 25.9,假如光源安装的位置同相机在同一位置,那么光源的覆盖角度至少需要大于 25.91.414=36.7,即需要大于 36.7,取值为 37。37在 6 m 远对应的区域面积为 2tan(37/2)6=12.6 m2。该区域的光通量=光照值面积=12.65 120=64 512 LM。2.3.3 光源的选型 考虑表观项目使用的是移动电池,需要选择光能效较高的光源,现在普通 LED 的光能效约 80 LM/W,美国科锐第二代超大功率 XHP70.2 LED 能实现更高光效和流明密度,最高可达 300 LM/W。即 1 个功率为 30 W 的 XHP70.2 灯珠能生产的亮度=30300=9 000 LM。需要灯珠的个数为 64 512/9 000=7 个。因此,选用 7 个灯珠组成一体为一组灯,选择美国科锐 XHP70.2 的灯珠为光源。七合一灯杯如图 11所示。图 11 七合一灯杯Fig.11 7 in 1 lamp cup7 个灯珠的总能耗为 730=210 W。散热器结构如图 12 所示。与散热器结构尺寸匹配的风扇为 9225 型,根据表 4,选用通风量为 51.5 CFM 的风扇。图 12 散热器结构Fig.12 Heat sink construction表 4 风扇参数表Table 4 Fan parameters参数参数值电压/V12电流/mA165功率/W2.00转速/(r/min)3 000风量/CFM51.5风压/Pa37.4噪音/dB(A)34.0质量/g94.02.4 机器视觉识别系统集成设计 隧道检测车表观检测系统利用多面阵相机为核心部件的图像采集系统,对隧道断面进行连续的信息采集,将光信号转变为电信号,然后经过 A/D 信号转换,再次将电信号转变为计算机可以识别的数字图像信息,输入计算机并存盘,经过图像处理系统,提取出衬砌裂缝、渗漏水等隧道病害信息,如裂缝的范围,具体位置以及裂缝的走向、宽度,渗漏水的面积、具体位置,最后对该隧道危害作出评价,以便对下一步的监测以及防治提出指导性意见。系统图像采集的工作原理如图 13 所示。图像采集系统现场数据采集示意图如图14 所示。图 13 系统图像采集集成Fig.13 System image acquisition integration为保证隧道正常运营,隧道检测车只能在维修天窗时间进入隧道,作业时间仅有 2 h 左右,因此要求图像采集系统能够在有限时间内采集隧道图像。采集的图像数据量较大,要求工控机存储空间足够容纳单次作业产生的海量隧道图像。表观检测指标要求识别0.2 mm 裂缝,考虑到采集的图像经图像处理后有误差存在,因此对图像采集设备的分辨率要求较高。隧道图像经预处理后中存在大量散点噪声,渗漏水、污渍等285增刊 1蒋永强,等:隧道智能检测车表观检测系统设计与应用研究大面积块状噪声,管线、接缝等线型结构噪声,滤除上述干扰后可能会出现裂缝断裂或裂缝片段滤除现象。此外,裂缝信息的灰度值与背景相似,在裂缝识别过程中会存在漏检与误检现象。因此,裂缝识别对图像的质量要求很高,高分辨率的图像采集系统能够减少后续算法处理的复杂性。图 14 图像采集系统现场采集示意图Fig.14 Image acquisition system field acquisition diagram隧道衬砌表观检测的图像采集系统由高分辨率面阵相机与闪光灯光源配合组成视觉系统,能够实现完整隧道表面的采集功能。本课题以 0.2 mm 目标分辨率、半幅隧道图像覆盖范围的需求为相机布局方案的首要分析因素。为保证隧道截面圆上半幅区域完全覆盖,本课题根据相机工作拍摄距离选取镜头焦距。面阵相机图像采集方案设计如图 15 所示。相机技术参数如表 5 所示。编码器和控制卡实现车载平台移动过程中相机自动同步拍摄。图 15 面阵相机图像采集方案Fig.15 Array camera image acquisition scheme如图 15 所示,选用 10 个面阵相机封装为一体化模块,固定在相机支架上,保证相机两两之间存在一定的视野重叠。在 10 张图像进行径向拼接存在一定的难度时,根据三维激光扫描仪采集的隧道内表面深度信息,利用每张图像视野对应的深度信息进行图像拼接。表 5 相机技术参数Table 5 Parameters of apparent cameras相机编号镜头焦距/mm工作距离/mm视场角/()视场大小/mm像素当量/mm1#802 79816.37980.155 92#802 87716.38210.160 43#802 95916.38450.165 04#803 00016.38580.167 65#803 30916.39440.184 46#803 04516.38690.169 77#803 22316.39180.179 38#502 08925.99630.1889#502 15625.99930.19410#502 29125.91 0600.207考虑到在隧道现场隧道检测车实际行车轨迹会发生左右偏移,检测车轨迹向右偏移 500 mm 范围内时,表观检测系统仍能够实现隧道半幅范围内的隧道原始图像数据采集。隧道检测车右偏 500 mm 图像采集系统示意图如图 16 所示。通过检测车来回 2 次原始图像数据采集,完成整个隧道的病害检测工作。此时相机整体拍摄距离比未发生轨迹偏移更近,图像分辨率高于未发生轨迹偏移图像分辨率,更利于完成隧道病害目标检测工作。图 16 隧道检测车右偏 500 mm 图像采集系统示意图Fig.16 Image acquisition system schematic when offset 500 mm on right side for tunnel detection vehicle考虑到在隧道现场隧道检测车实际行车轨迹会发生左右偏移,检测车轨迹向左偏移 500 mm 范围内时,表观检测系统仍能够实现隧道半幅范围内的隧道原始图像数据采集。隧道检测车沿中线图像采集系统示意图如图 17 所示。通过检测车来回 2 次原始图像数据采集,完成整个隧道的病害检测工作。在隧道拱腰,5#相机拍摄距离最远,拍摄距离为3.57 m,视野范围 FOV=1.028 m,图像分辨率为385隧道建设(中英文)第 43 卷0.20 mm。隧道全景图图像整体分辨精度仍可满足隧道病害识别需求。在识别 0.2 mm 的裂缝信息时,利用隧道裂缝纹理特征,采用亚像素图像处理算法完成裂缝信息提取。图 17 隧道检测车沿中线图象采集系统示意图Fig.17 Image acquisition system schematic when tunnel detection vehicle along center line3 高精度定位子系统设计3.1 子系统组成 惯性传感器主要有捷联式和平台式 2 种。平台式惯导系统的解算方法相对简单,但是考虑到其平台机械结构复杂难以简化,最终采用捷联式惯性导航系统(SINS)。该系统不再需要机械平台。其惯性传感器(陀螺和加速度计)直接与运载体固连,通过计算机采集惯性器件的输出信息并进行数值积分,求解载体的姿态、速度和位置等参数。姿态更新算法是 SINS 算法的核心,对整个系统的解算精度影响最为突出。传统的姿态更新算法有欧拉角法、方向余弦阵法和四元数法等。考虑到圆锥误差,本方案采用多子样旋转矢量法,使用陀螺角增量的多子样采样计算等效旋转矢量,补偿转动不可交换误差,再使用等效旋转矢量计算姿态更新四元数。3.2 高精度定位算法3.2.1 算法流程 1)系统的初始化。获得载体初始位置和初始速度等信息;对数学平台进行初始对准,确定初始姿态矩阵;惯性仪器的校准(仪表标度因数和陀螺漂移标定)和误差补偿;2)姿态矩阵的计算和更新;姿态更新、速度更新、位置更新(坐标变换、积分运算等);3)姿态位置信息输出。3.2.2 航位推算系统惯导系统的优点是自主性强、动态性能好、导航信息全面且输出频率高,但其缺点是误差随时间不断累积,长期精度差。而里程计测量误差一般随着运载体行驶距离增加而增加。航位推算系统是一种车载自主定位技术,利用姿态、航向和里程信息来推算载车相对于起始点的相对位置。如果其起始位置和以前所有时刻的位移已知,则通过在初始位置上累加位移矢量的方法可以计算出物体的当前位置。本方案采用里程计和光纤陀螺仪,其输出信号是车载在一小段时间内行驶的路程增量和姿态增量。考虑到这些特点,定位系统最终采用惯导加里程计的航位推算系统,如图 18 所示,卡尔曼滤波算法如图 19 所示。其组合导航系统能有效抑制导航精度随时间的发散,并且利用惯导系统短时间导航的高精度特性,能够对里程仪刻度系数误差进行校正。当里程计出现打滑或滑行故障,组合导航系统具有故障判断的能力,因而具有一定的容错功能。图 18 航位推算组合导航结构示意图Fig.18 Schematic of dead reckoning integrated navigation structure图 19 卡尔曼滤波算法Fig.19 Kalman filtering algorithm设计惯导系统零速修正对里程计刻度系数误差进行校正,通过对加速度计随机常值零偏和零速的估计来获得更高精度的里程。在航位推算算法下,量测为速度误差,惯导的位置误差是不可直接观测的,Kalman 滤波组合导航通过估计出惯导的速度误差再进行积分预测出惯导位置误485增刊 1蒋永强,等:隧道智能检测车表观检测系统设计与应用研究差,并直接使用惯导的姿态矩阵对里程计测量值进行坐标变换,获得导航系下的航位推算速度。这时惯导解算和航位推算使用共同的姿态阵,也就具有相同的失准角误差,将惯导误差和航位推算误差合并在一起,组成如下状态向量:X=T(vn)T(p)T(pD)T(b)T(?b)T TDT。式中 b,?b和 D均视为随机常值向量。假设里程计相对于惯组的杆臂已知并进行了补偿,以惯导解算位置与航位推算位置之差构造观测量,可得Z=pINS-pDL-pD=pINS-pD。组合导航的状态空间模型为X=FX+GWb;Z=HX+V。最后考虑到隧道内没有 GNSS 信号,里程计的累积误差无法得到有效校正。本方案还将综合利用道路信息(百米标、环缝等标志),通过图像识别对里程误差进行校正。4 智能同步控制子系统 数据同步方案原理:首先,扫描仪自带时间,自开机开始从零开始计时,时间单位为 1 s,并且在点云数据中也会带有这个时间戳。其次,控制模块也自带高精度时钟,可以给里程与惯导数据打上时间戳。最后,控制模块可以通过 CAN 接口获取到扫描仪内部的时间。相机可以通过控制系统定时触发,记录触发时间。工控机是该系统的处理中枢,通过以太网口的方式与法如扫描仪相连接,然后通过 SDK 控制其扫描。工控机时