隧道施工中的机器视觉技术应用研究

摘要：机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。其主要功能是用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。

关键词：隧道施工；机器视觉技术；应用

前言：随着机器视觉技术的不断发展，与其他技术的融合与创新将成为趋势。例如，将机器视觉技术与物联网、大数据、人工智能等技术相结合，可以实现对隧道施工和养护过程的全面智能化管理。未来，机器视觉技术将朝着更高精度和智能化的方向发展。通过优化图像处理算法和激光扫描技术，可以实现对隧道结构病害的微小变化进行精确识别。同时，引入智能算法和深度学习技术，可以实现对隧道施工和养护过程的自主决策和优化。

1、机器视觉系统

机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。一个典型的工业机器视觉应用系统，包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。机器视觉系统的主要目标是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。机器视觉的引入，代替传统的人工检测方法，极大地提高了投放市场的产品质量，提高了生产效率。

2、隧道施工现状分析

2.1安全隐患

隧道施工的安全隐患一般包括以下几个方面：投资不到位、工期不合理；选线不当、勘测深度不够、支护结构承受力不够、变更不及时。地质不明、复杂多变；方案不合理、方法不当、施工工艺不能满足安全质量需要、资源配备不足（或不能满足安全质量需要）、管理失控、施工人员素质低、监督检查不严、弄虚作假、偷工减料、方案方法未完全落实。

2.2事故类型及原因

隧道施工中常见的事故类型及其原因包括：高压富水、断层破碎带、岩层接触带、岩溶地区等地质条件下，易发生突泥突水事故，掩埋隧道，造成机械损毁和人员伤亡；由于周围岩体或支护失稳破坏，隧道易发生垮塌。塌方类型包括掉块、偏帮、冒顶、关门等，事故后果严重，易导致机械损毁和人员伤亡；在富存瓦斯地区或煤系地层，瓦斯爆炸和燃烧事故频发，导致机械损毁和人员伤亡。；高地应力区硬岩中，易发生岩爆事故，造成人员伤亡。此外，触电、高空坠落等事故也时有发生，给隧道施工带来了极大的安全隐患。

2.3 施工难点

隧道施工存在诸多难点，主要包括：隧道穿越地区工程地质和水文地质条件复杂多变，增加了施工难度；支护结构承受力不足、支护不及时等问题，易导致隧道垮塌；隧道内空间狭小、通风不良、照明不足，给施工人员带来极大的挑战；隧道内施工设备受限，操作难度大，影响施工效率和质量。

3、隧道施工中的机器视觉技术应用

3.1施工安全监测应用

机器视觉技术在隧道施工安全监测中的应用，可以有效提高施工安全性，减少事故发生率。机器视觉技术可以通过实时图像捕捉和处理，对隧道施工过程中的安全隐患进行实时监测和预警。例如，通过安装高清摄像头，对隧道内施工人员、设备、支护结构等进行全天候监控，及时发现异常情况并发出预警信号。基于机器视觉的深度学习算法，可以实现对隧道内施工人员危险行为的实时识别。例如，对施工人员未佩戴安全帽、未系安全带等危险行为进行自动识别和报警，提醒施工人员及时纠正。机器视觉技术还可以结合地质勘探数据，对隧道施工过程中的地质灾害进行预警。例如，通过实时监测隧道周边地质变化，预测突泥突水、塌方等地质灾害的发生概率，为施工决策提供依据。

3.2结构病害检测技术

机器视觉技术在隧道结构病害检测中的应用，可以实现对隧道结构病害的精确识别与定位，为隧道养护提供科学依据。机器视觉技术可以通过图像处理算法，对隧道衬砌表面裂缝进行精确识别。通过提取裂缝的形态、宽度、长度等信息，对裂缝的严重程度进行评估，为裂缝修复提供依据。机器视觉技术还可以实现对隧道渗漏水的检测。通过监测隧道内水迹、水印等渗漏水迹象，结合图像分析算法，判断渗漏水位置和范围，为防水处理提供依据。机器视觉技术可以实现对隧道支护结构的检测。通过监测支护结构的变形、裂缝等情况，判断支护结构的稳定性和安全性，为支护加固提供依据。

3.3衬砌表面病害检测

隧道衬砌表面病害检测是隧道养护的重要环节。机器视觉技术可以实现对隧道衬砌表面病害的快速、精确检测。隧道衬砌表面常见的病害类型包括裂缝、剥落、起层、掉块等。这些病害严重影响隧道的结构安全和使用寿命。机器视觉技术可以通过以下方法对隧道衬砌表面病害进行检测：

1）二维影像检测：采用面阵相机或线阵相机对隧道衬砌表面进行连续拍摄，获取高清影像，通过图像分析算法对病害信息进行标注和识别。

2）三维激光检测：采用激光扫描仪获取隧道衬砌表面的高密度点云数据，利用点云数据对病害进行精确检测。三维激光检测可以实现对变形类病害的精确识别，但无法对细小裂缝进行识别。

3.4多源数据融合技术

多源数据融合技术是将来自不同传感器和数据源的信息进行集成和融合，以实现对隧道施工和养护过程的全面监测和分析。多源数据融合技术在隧道施工和养护中具有以下优势：

1）提高精度：通过融合多种数据源的信息，可以提高对隧道结构病害的识别精度和定位准确性。

2）增强可靠性：多种数据源的相互验证和补充，增强了数据的可靠性和可信度。

3）提升效率：通过自动化和智能化的数据处理和分析，提高了隧道施工和养护的效率和水平。

3.5病害三维可视化表达

病害三维可视化表达是将隧道结构病害以三维模型的形式进行展示和分析，以实现对病害的直观理解和精准定位。

1）三维建模

病害三维可视化表达首先需要建立隧道结构的三维模型。这可以通过三维激光扫描、无人机摄影测量等技术实现。三维模型应包含隧道的几何形状、材料属性、病害位置等信息。

2）病害标注

在三维模型中，需要对隧道结构病害进行标注。这可以通过在模型上添加标注信息、颜色编码、纹理贴图等方式实现。标注信息应包含病害的类型、严重程度、位置等详细信息。

3）可视化分析

通过三维可视化平台，可以对隧道结构病害进行可视化分析。这包括对病害的形态、分布、发展趋势等进行直观展示和分析，为施工和养护决策提供依据。

结束语：机器视觉技术在隧道施工和养护中的应用已经取得了显著的效果，并展现出广阔的发展前景。未来，随着机器视觉技术的不断发展和应用推广，相信其在隧道施工和养护中将发挥更加重要的作用。

参考文献

[1] 王诗宇，林浒，孙一兰，王品，基于机器视觉的机器人分拣系统的设计与实现[J].组合机床与自动化加工技术，2017(03).

[2] 夏广远.工业机器人抓取中的视觉定位方法研究[D].内蒙古科技大学,2021.

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