[发明专利]隧道衬砌裂缝快速检测方法在审
申请号: | 201410246478.2 | 申请日: | 2014-06-05 |
公开(公告)号: | CN104019742A | 公开(公告)日: | 2014-09-03 |
发明(设计)人: | 李清泉;曹民;张志刚;谢和礼;章丽萍;文艺;李辉;李庆坤 | 申请(专利权)人: | 武汉武大卓越科技有限责任公司 |
主分类号: | G01B11/00 | 分类号: | G01B11/00;G01B11/02;G01B11/24 |
代理公司: | 北京华沛德权律师事务所 11302 | 代理人: | 刘杰 |
地址: | 430223 湖北省武汉*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 隧道 衬砌 裂缝 快速 检测 方法 | ||
技术领域
本发明涉及道路、隧道的缺陷检测和图像识别技术,尤其涉及到一种隧道衬砌裂缝快速检测方法。
背景技术
目前,隧道裂缝检测方法是采用在隧道衬砌表面预埋导电涂层,通过电气方式检测电阻大小,来判断是否有裂缝。专利号为201220421638.9、名称为“隧道衬砌裂缝检测系统”的中国公开专利,提供了一个典型的技术方案,其原理图如图1所示,隧道衬砌1内表面沿圆周方向设有形成回路的导电涂料层2,所述导电涂层2沿隧道纵向布置。通过检测在隧道衬砌1内表面加设的导电涂层2的电阻值的大小,即可判断隧道衬砌1是否出现裂缝,如果检测出的电阻值大于常规值,则隧道衬砌1出现裂缝,反之则隧道衬砌良好。这种方法需要对每一个检测对象,进行预埋导电涂层,且隧道内属于阴暗潮湿的环境,预埋的导电涂层经过一段时间必将影像其检测性能,该方法使用不方便,也不易于普遍推广使用。
此外,这类隧道裂缝检测方法只能定性的识别出裂缝,不能定量的给出裂缝的位置、长度、宽度、形态等性能指标。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种隧道衬砌裂缝快速检测方法,克服现有技术需要预埋传感器,检测工作繁琐、不能定量测量的缺陷。
为解决上述技术问题,本发明提出一种隧道衬砌裂缝快速检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
用车载CCD相机对隧道表面进行扫描获取裂缝图像,并将图像实时传输图像采集卡;
所述图像采集卡将裂缝图像数据传输给计算机;
计算机对图像数据进行图像识别分析处理,从而得到隧道裂缝信息,包括裂缝的位置、长度、宽度及形状信息。
优选的,所述图像采集卡首先将裂缝图像数据通过数据电缆传输给磁盘阵列,进行实时保存;由于采用磁盘阵列,大数据量的高分辨率图像数据的存储不会出现堵塞或丢帧现象。计算机再对磁盘阵列中保存的裂缝图像数据进行图像识别分析处理。
所述车载CCD相机用编码器的同步脉冲信号,来作为相机外部触发信号,使每次拍摄的图片包含位置信息,便于后期图像处理中的图片拼接处理。
所述裂缝图像通过网口或者CameraLink接口实时传输到所述图像采集卡。
所述车载CCD相机为工业面阵CCD相机。
考虑到系统应用环境在隧道内,照明条件非常差,以及CCD相机的低光敏性,因此,本发明还涉及到照明系统,在所述车载CCD相机扫描前,开启照明系统照射CCD相机的扫描区域。
所述照明系统采用大功率的LED光源作为照明装置,光源具备高频稳定的特性。
本发明具有以下有益效果:
(1)本发明的隧道裂缝检测方法,通过不同的车载平台,不仅可以适用于公路隧道,还可以适用于铁路隧道,故适用面广。
(2)本发明适用于在速度为60km/h以上车载平台上进行检测,并得到理想的检测结果。因此采用本发明的检测方法进行检测,不会干扰隧道内的正常交通;
(3)本发明采用全自动化数据采集、处理,不需要人为干预,识别、测量速度快,精度高、成本低。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案作进一步具体说明。
图1为现有的衬砌裂缝检测结构示意图。
图2为本发明所涉及的裂缝检测系统的一种具体实施方式的构成图。
图3为本发明所涉裂缝检测系统的一种照明扫描装置的一种状态结构图。
图4为图3所示照明扫描装置的另一种状态结构图。
图5为图3所示照明扫描装置的主视图。
图6为图3所示照明扫描装置的后向立体图。
图7为图5所示照明扫描装置及其局部放大图。
图8为CCD相机调节局部图。
图9为《公路隧道设计规范》规定的双车道隧道三圆复合断面几何尺寸图。
图10为本发明的图像采集示意图。
具体实施方式
如图2所示,为实现本发明所描述的测量方法,本发明涉及的裂缝检测系统。包括照明系统、CCD相机、编码器、图像采集卡、磁盘阵列、计算机和电源系统。
照明系统对隧道表面照射,对车载CCD相机提供光源。车载CCD相机对隧道表面进行扫描获取裂缝图像,通过网口或者CameraLink接口传输给网口采集卡或图像采集卡,然后通过数据电缆输送给磁盘阵列中的硬盘,实时保存。由于采用磁盘阵列,大数据量的高分辨率图像数据的存储不会出现堵塞或丢帧现象。最后采用计算机对图像进行在线的处理分析,从而得到裂缝信息,包括裂缝的位置、长度、宽度以及形状。
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