基于探地雷达图像特征信号识别的供水管道漏损检测方法与流程

本发明属于市政工程城市供水管道漏损的无损检测领域，尤其涉及一种基于探地雷达图像特征信号识别的供水管道漏损检测方法。

背景技术：

探地雷达作为一种无损检测方法，因其高效、图像直观且不易受外界干扰等优势，在考古、地下空洞探测、地质预报等领域有较好的应用，但在市政供水管道漏损检测方面的应用和研究还很少。图1为探地雷达成像原理，探地雷达是以电磁波传播理论为基础，以介质电性(电导率、介电常数)差异为前提，利用高频脉冲电磁波的反射探测目标物体。目标物体与土体之间的介电常数差值越大，则目标物体反射的功率越大，目标体的雷达成像就越清晰。表1为常见物质材料在100mhz的相对介电常数，由表可见，水的介电常数为81，一般土体的介电常数为16，相差巨大，理论上当电磁波到达干燥土壤和湿润土壤界面时，其反射系数足够大，雷达能够接收到其反射回来的电磁波，因此在雷达图像上会出现因供水管道发生漏损而产生的信号。由此可知，理论上，探地雷达在供水管道漏损检测方面具有优势。但是实际工程中因为地下介质的多样性和复杂性，图像上总是出现与漏损信号类似的干扰信号，导致雷达图像上的漏损信号难以被准确识别，使得探地雷达在管道漏损检测方面的应用效果较差。例如，管道覆土中经常带有尺寸大小不等的石块，每一个石块都会在雷达成像上产生与漏损信号类似的干扰信号。现有图像中漏损信号的识别主要问题是：

(1)图像包含的信息量大，即图像中存在许多复杂的、相似的信号；

(2)图像信号的解释主观性强，即图像信号的解释理论依据不足，极大地依赖于经验丰富的检测人员；

(3)图像信号的利用不足，即检测人员通常只关注信号在图像中出现的位置，却没有对信号本身进行分析。

因此，如何从探地雷达图像中准确识别出图像上的漏损信号，排除图像上的非漏损信号，已成为应用探地雷达进行管道漏损检测的关键问题。解决以上问题，不仅能更加高效、准确地检测出管道是否发生漏损及漏损情况，更有利于探地雷达在管道漏损检测方面的推广。

表1常见物质在100mhz的相对介电常数

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于探地雷达图像特征信号识别的供水管道漏损检测方法。

本发明是这样实现的，一种基于探地雷达图像特征信号识别的供水管道漏损检测方法，其特征在于，该方法包括：

步骤一，获取供水管道的探地雷达原始图像数据；

步骤二，对获取的原始图像数据进行去直流、零时校正、振幅增强和带通滤波处理；

步骤三，结合双曲线信号特征和多次波形成原理以及它们在图像上的位置信息，观察图像中各信号的特征，识别出图像中的管道漏损信号和干扰信号，以对图像中管道漏损信息的准确识别。

进一步的，所述步骤一中探地雷达原始图像数据的获取包括如下步骤：

(1)根据已知的管道埋深和管径大小，通过探地雷达水平分辨率和垂直分辨率公式确定所使用的雷达天线的中心频率；其中，探地雷达水平分辨率和垂直分辨率的关系见下式：

其中：rf、rν分别为探地雷达的水平分辨率和垂直分辨率；h为物体的埋置深度；λ为探地雷达电磁波在地下介质传播时的波长；c为电磁波在真空中的传播速率；f为探地雷达天线的中心频率；ε为地下介质的相对介电常数；

(2)根据管道位置和走向，将雷达天线置于管道正上方并沿管道轴向方向移动完成原始图像数据的采集。

进一步的，所述步骤二具体如下：

首先对采集到的雷达原始图像信号，利用雷达通用处理软件reflexw一维滤波中的subtract-dc-shift模块将信号的直流分量置零，达到去直流和去零点漂移的目的；

而后利用reflexw静校正中的movestarttime模块选择直达波的第一负峰值或正峰值作为零时校正点，将该位置的时间设置为0；

最后利用reflexw增益中的energydecay模块将深度的微弱信号进行振幅放大，再通过reflexw一维滤波中的bandpassbutterworth模块对特定范围内的频率信号进行选择，最大限度的让高频信号通过，并对低频信号进行衰减和抑制。

进一步的，所述步骤三具体如下：

首先，根据双曲线信号的形成过程，从雷达图像中提取的双曲线方程可以计算出物体的尺寸大小和深度位置；由计算得到的物体尺寸或深度位置可以排除在尺寸大小或深度位置上不符合实际情况的非漏损信号；

其次，根据多次波的形成原理，当电磁波第一次到达物体会发生第一次反射，该反射波在回到地面时一部分能量会穿透地面被雷达第一次接收，另一部分能量会经地面反射再次到达该物体上，形成第二次反射、接收，依次进行直到反射能量衰减至雷达无法接收，从而在图像上会出现由同一物体产生的垂直分布的多个双曲线，进而排除干扰信号；

最后，根据供水管道与漏损区域之间的位置关系，可知图像上管道漏损的双曲线信号应与供水管道的带状信号发生重叠而使得管道带状信号不连续，进而可以排除图像中孤立的双曲线信号。

进一步的，所述步骤三干扰信号包括：地下存在的空气、石块、塑料和金属在雷达图像上产生的信号

进一步的，当物体为圆柱形物体时，其双曲线方程与物体尺寸大小、深度位置关系见公式所示：

其中：tn、t0分别为天线在位置x和x0时电磁波的旅行时间；r为圆柱形物体的半径；v为雷达电磁波在地下介质中的传播速率；x1、y1为分别为双曲线中心点的横坐标和纵坐标；p、q分别为双曲线实轴的半轴长和虚轴的半轴长；h0为物体埋深；t为天线在物体正上方时电磁波旅行时间。

综上所述，本发明的有益效果如下：本发明的漏损信号识别方法应用于探地雷达供水管道图像上，可以识别出图像上的管道漏损信号，排除图像上石块等非漏损信号，进而更加准确、高效地定位管道漏损位置。本发明在漏损信号识别方面改变了传统的探地雷达图像信号的分析方式，从双曲线信号特征和多次波形成原理以及它们在图像上的位置信息，可以准确地判断管道漏损信号和石块等非漏损信号。例如，图7虚线框内为管道漏损信号，实线框内为石块非漏损信号。比较两者的信号特征可以清楚地看到漏损信号的多次波现象以及与供水管道信号重叠而使得管道带状信号不连续的现象，而非漏损信号则不具备这两种特征。

附图说明

图1是本发明实施例提供的探地雷达成像原理示意图。

图2是本发明实施例提供的基于探地雷达图像特征信号识别的供水管道漏损检测方法流程图。

图3是本发明实施例提供的双曲线形成过程示意图。

图4是本发明实施例提供的多次波形成原理示意图。

图5是本发明实施例提供的供水管道漏损模型示意图。

图6是本发明实施例提供的雷达采集示意图。

图7是本发明实施例提供的含漏损和非漏损信号雷达剖面图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图2所示，本发明提供一种基于探地雷达图像特征信号识别的供水管道漏损检测方法，其特征在于，该方法包括：

步骤一，获取供水管道的探地雷达原始图像数据；

步骤二，对获取的原始图像数据进行去直流、零时校正、振幅增强和带通滤波处理；

步骤三，结合双曲线信号特征和多次波形成原理以及它们在图像上的位置信息，观察图像中各信号的特征，识别出图像中的管道漏损信号和干扰信号，以对图像中管道漏损信息的准确识别。

本发明通过分析探地雷达图像中管道漏损信号的形成原理，归纳出管道漏损信号的特征表现，并与常见的石块非漏损信号进行区别，增强了对管道漏损信号的判断依据，从而更加高效、准确的判断供水管道的漏损位置。

本发明的优选实施例中，探地雷达原始图像数据的获取包括：

(1)根据已知的管道埋深和管径大小，通过探地雷达水平分辨率和垂直分辨率公式确定所使用的雷达天线的中心频率；其中，探地雷达水平分辨率和垂直分辨率的关系见公式所示：

其中：rf、rν分别为探地雷达的水平分辨率和垂直分辨率；h为物体的埋置深度；λ为探地雷达电磁波在地下介质传播时的波长；c为电磁波在真空中的传播速率；f为探地雷达天线的中心频率；ε为地下介质的相对介电常数。

(2)根据管道位置和走向，将雷达天线置于管道正上方并沿管道轴向方向移动完成原始图像数据的采集。

本发明的优选实施例中，对获取的原始图像数据进行去直流、零时校正、振幅增强和带通滤波处理。具体步骤如下：

首先对采集到的雷达原始图像信号，利用雷达通用处理软件reflexw一维滤波中的subtract-dc-shift模块将信号的直流分量置零，达到去直流和去零点漂移的目的。而后利用reflexw静校正中的movestarttime模块选择直达波的第一负峰值或正峰值作为零时校正点，将该位置的时间设置为0。最后利用reflexw增益中的energydecay模块将深度的微弱信号进行振幅放大，再通过reflexw一维滤波中的bandpassbutterworth模块对特定范围内的频率信号进行选择，最大限度的让高频信号通过，并对低频信号进行衰减和抑制。

本发明的优选实施例中，所述步骤三具体如下：

首先，如图3所示，根据双曲线信号的形成过程，从雷达图像中提取的双曲线方程可以计算出物体的尺寸大小和深度位置。以圆柱形物体为例，其双曲线方程与物体尺寸大小、深度位置关系见公式所示：

其中：tn、t0分别为天线在位置x和x0时电磁波的旅行时间；r为圆柱形物体的半径；v为雷达电磁波在地下介质中的传播速率；x1、y1为分别为双曲线中心点的横坐标和纵坐标；p、q分别为双曲线实轴的半轴长和虚轴的半轴长；h0为物体埋深；t为天线在物体正上方时电磁波旅行时间。

由计算得到的物体尺寸或深度位置可以排除在尺寸大小或深度位置上不符合实际情况的非漏损信号；

其次，如图4所示，根据多次波的形成原理，当电磁波第一次到达物体会发生第一次反射，该反射波在回到地面时一部分能量会穿透地面被雷达第一次接收，另一部分能量会经地面反射再次到达该物体上，形成第二次反射、接收，依次进行直到反射能量衰减至雷达无法接收，从而在图像上会出现由同一物体产生的垂直分布的多个双曲线。因漏损区域的介电常数与周围介质差异大，第一次反射波能量强，在图像上会产生显著的多次波现象，而石头等干扰物的介电常数与周围介质差异小，在图像上的多次波现象不明显，进而可以排除石头等干扰物体的非漏损信号；

最后，根据供水管道与漏损区域之间的位置关系，可知图像上管道漏损的双曲线信号应与供水管道的带状信号发生重叠而使得管道带状信号不连续，进而可以排除图像中孤立的双曲线信号。

下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。

如图5-图7所示，本发明实施例提供的基于探地雷达图像特征信号识别的供水管道漏损检测方法包括以下步骤：

(1)建立一个供水管道漏损模型。包括：管道埋深1.0m，管径100mm，管内充满水，管道前端开一直径为5mm的圆孔，模型内填入颗粒均匀的干沙，管道后端上方设置一处边长约35cm，厚度约5cm的正方形混凝土石块。图5为经过3小时漏损后的供水管道漏损模型示意图，图5中1为正方形混凝土石块，2为供水管道，3为球形的漏损区域。

(2)根据管道位置和走向，将雷达天线置于管道正上方并沿管道轴向方向移动完成原始图像数据的采集。图6为利用雷达进行数据采集，图6中4为供水管道，5为探地雷达天线，6为天线的移动路径。

(3)在得到原始数据后，将雷达剖面图做基本处理，包括去直流，零时校正，振幅增强，带通滤波。

(4)图7为处理后得到的管道漏损的探地雷达剖面图，图7中的虚线框内为管道漏损信号，实线框内为石块这一扰物体的干扰信号。比较两者的信号特征可以清楚地看到漏损信号的多次波现象以及与供水管道信号重叠而使得管道带状信号不连续的现象，而干扰信号则不具备这两种特征。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。