[发明专利]一种地铁隧道管片渗漏水的远距离测量方法

说明书

技术领域

本发明涉及地铁隧道管片检测领域，具体涉及一种地铁隧道管片渗漏水的远距离测量方法。

背景技术

隧道渗漏水现象在运营隧道中非常普遍，是一种常见的病害，若不及时对其进行修补，将会降低管片结构的强度，并引发钢筋和螺栓腐蚀、管片开裂及混凝土剥落等其他病害，会严重危害隧道的运营并且可能导致安全事故。

目前，国内传统的盾构隧道渗漏水检测方法，是安排受过培训的专业人员对隧道进行定期检测，根据肉眼观察结果进行判断，其工作量大、耗费人力和物力多且检测精度不高。随着科技的进步，无损检测的方法应运而生。计算机高性能处理器、大容量存储器以及图像处理技术的飞速发展，使得基于图像处理技术的隧道衬砌表面病害自动检测技术成为了可能。但其在隧道病害检测方面的研究还是比较少而且不成熟。黄永杰等提出了基于数字图像自动识别算法的盾构隧道渗漏水自动检测技术，采用自主研发的检测系统进行现场渗漏信息的采集、识别、抓取和处理而完成盾构隧道的渗漏水检测。但是处理对象是近距离拍摄，对于远距离的图像效果并不具有适用性。刘学增等以隧道衬砌渗漏水面积为检测目标，研究出包括去噪、锐化、分割、修正的一整套数字图像处理算法，但研究成果对照片质量依赖性较大，针对复杂的图像处理效果并不理想。综上，现有检测技术存在照片依赖性大，适用范围小等问题，研究一种效率高、检测精确的地铁隧道管片渗漏水远距离检测算法是十分有必要的。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种地铁隧道管片渗漏水的远距离测量方法，从而实现在昏暗的地铁隧道环境下对管片渗漏水的面积的实时、高效和精确的检测。

为了达到以上目的，本发明采用以下技术方案：

一种地铁隧道管片渗漏水的远距离测量方法，具体包括如下步骤：

a.将CCD相机置于距离地铁隧道管片6-10米处，正对地铁隧道管片拍摄图像；

b.根据步骤a采集的彩色图像，将彩色图像进行灰度化处理，灰度化公式如下：

f＝0.3R+0.59G+0.11B

其中，f为图像的灰度值，R，G，B为真彩图像每个像素点的3个参数值；

c.根据步骤b灰度化后的图像，通过灰度拉伸来提升图像中渗漏水与背景的对比度，灰度拉伸公式如下：

上述公式中a，b分别为上下阈值，f’为灰度拉伸后的灰度值；

d.根据步骤c得到预处理后的图像，采用改进迭代法对地铁隧道管片渗漏水图像进行二值分割；

e.根据步骤d得到的二值图像，采用基于连通区域的多级滤波算法处理，具体包括三个部分，分别为基于连通区域小面积滤波，基于连通区域的圆形度滤波以及特殊噪声滤波；

f.对于步骤c得到预处理后的灰度图像，对地铁隧道管片渗漏水图像进行3×2分块划分，针对每一块区域采用Ostu最大类间方差法图像分割；

g.经过步骤f分块阈值分割后的图像，能够保留管片的边缘信息，为了提取管片边缘位置，用Canny算子对其进行边缘检测，将地铁隧道管片渗漏水图像的边缘全部提取出来，为了有针对的得到管片的边缘在竖直方向，有如下附加条件公式：

|P1.x-P2.x|≤T_c

其中P1.x和P2.x分别是直线两端的横坐标，将两者做差的绝对值小于阈值T_C的直线提取出来；

h.根据步骤g提取出来的管片边缘直线，得到边缘直线间的像素点数，同时已知管片的宽度，对应得到每个像素点的实际宽度，也算出图像上每个像素点的实际面积，进一步验证测量精度；

i.根据步骤e通过多级滤波后得到的渗漏水区域，由步骤h得到的换算方法直接换算成实际面积。

所述步骤d中的采用改进迭代法对地铁隧道管片渗漏水图像进行二值分割，具体步骤如下：

1)设定灰度值偏大区域自动转化成背景区域，其阈值为T′_max，最小灰度值为0，令初始阈值为：

T₀＝{T_k|k＝0}

T₀＝(0＋T′_max)/2

2)利用阈值T_k将图像分成两组，R₁和R₂，其中

R₁＝{f(x,y)|0≤f(x,y)≤T_k}