[发明专利]一种地铁隧道管片错台量检测方法

摘要

本发明公开了一种地铁隧道管片错台量检测方法，包括如下步骤：输入Kinect设备采集深度图像的三维数据矩阵，并对数据进行预处理；采用双对角差分算法将深度图转成数字图像技术可以处理的二值图像；二值图像中的噪声采用联合去噪算法处理，同时对于螺栓孔，注浆孔这些特殊噪声基于形状特征去除；用细化算法提取错台的骨架，通过全局搜索算法识别不同类型的错台线并找到对应深度图像上错台的位置进行管片错台量计算。本发明计算简单、运行时间短，无需人工参与。采用面测量，只需输入采集到地铁隧道管片的深度图像数据，即可完成对管片错台量的检测，因此，该检测算法效率高、检测精确。

主权项

一种地铁隧道管片错台量检测方法，其特征在于，包括如下步骤：a.检测车通过Kinect设备采集地铁隧道管片深度图像，深度图像大小是640×480像素，摄像头采集图像频率30帧/秒；b.根据步骤a采集的深度图像，对深度图像数据预处理来进行优化；c.根据步骤b优化后的深度图像数据，采用双对角差分算法将深度图转成数字图像技术能够处理的二值图像；d.二值图像中的噪声采用联合去噪算法处理；e.对于螺栓孔，注浆孔这些特殊噪声，螺栓孔的二值图像接近矩形，注浆孔的形状接近环形，通过它们的形状特征进行滤波处理；f.经过步骤e处理后的二值图像，只剩下错台特征，用Zhang快速并行细化算法处理得到错台的骨架图；取一个像素点的3×3领域，设中心点为P1，其坐标为(i，j)，领域中其余各像素点分别为P2,P3,...,P9,则如果领域像素点满足下面4各条件，就将中心点删除；1)2≤Z(P1)≤6；2)T(P1)＝1；3)P2·P4·P8＝0orT(P2)！＝1；4)P2·P6·P8＝0orT(P8)！＝1；其中Z(P1)为P2，P3，...，P9的像素点为1的点的个数，T(P)为P点的8邻域点按逆时针方向排列后像素值从0到1变化的次数；g.为了识别管片间不同类型的错台线，具体分为四种错台线，分别是横向，纵向，向上倾斜和向下倾斜；管片间的这四种错台线的倾斜角度是固定的，用已知的一次函数y＝kx+b分别去图像中遍历搜索，将不同的错台线提取出来并标记；h.根据步骤g提取出来的错台线找到对应深度图像上错台的位置，其中错台线接近一条直线，错台量的计算实质是在错台线两侧的像素深度值做差，因此先计算错台线所在的法线，在法线上取两点P1和P2分别在8灰色直线的两侧，两点相距12‑20个像素点关于灰色直线对称分布；两点对应深度图像的深度值做差绝对值取为h，假定沿着错台直线两侧的高度差值都计算出来，分别为h1,h2,h3，...,hi，所求的这些高度差值的平均值为错台量，高度差值最大值为错台量最大值。