一种地铁隧道管片错台量检测方法

文档序号:9630046阅读:3309来源:国知局
一种地铁隧道管片错台量检测方法
【技术领域】
[0001] 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错台量检测方 法。
【背景技术】
[0002] 地铁隧道管片错台量是指地铁隧道中相邻两块管片之间的高程差。隧道管片错 台现象的影响因素相当丰富和复杂,拼装不规范,注浆控制不当,盾构机姿态控制不当等等 原因,极易造成隧道漏水、管片开裂等事故。随着破坏的不断深入,管片内部可能出现大量 泥沙涌入、大量积水等情况。在实际工程中,工程检测人员难以在发生管片错台的第一时间 点发现以上问题,导致错台程度进一步加剧,它会引起结构的进一步变形破坏、结构漏水、 结构掉块,导致隧道受损,严重时导致隧道坍塌等一系列威胁列车运行安全的重大病害。因 此,如何对错台量进行实时、准确和高效的检测,成为地铁隧道养护部门十分关注的问题。
[0003] 目前,常用对错台量的检测方法有人工法和自动检测法。人工法利用直尺、游标卡 尺或水准仪等实现,检测人员在隧道内部巡视,发现错台较大的管片时,使用直尺丈量判定 错台量是否超标。速度慢,交通干扰大,精度低;自动检测法利用错台的存在会显著影响国 际平整度指标(IRI)的特性,有激光断面仪、超声波断面仪等,断面仪价格昂贵,并且不能 对错台量准确测量。综上,现有检测技术存在误差大、效率低、造价昂贵等问题,研究一种效 率高、检测精确的地铁隧道管片错台量的检测算法是十分有必要的。

【发明内容】

[0004] 本发明的目的在于提供一种地铁隧道管片错台量检测方法,从而实现在昏暗的地 铁隧道环境下对错台量的实时、高效和精确的检测。
[0005] 为了达到以上目的,本发明采用以下技术方案:
[0006] -种地铁隧道管片错台量检测方法,包括如下步骤:
[0007] 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 640X480像素,摄像头采集图像频率30帧/秒;
[0008] 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;
[0009] 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;
[0010] d.二值图像中的噪声采用联合去噪算法处理;
[0011] 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;
[0012] 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3X3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。
[0013] 1)2 彡Z(P1)彡6;
[0014] 2)T(P1) = 1 ;
[0015] 3)P2 ·P4 ·P8 = 0orT(P2) ! = 1 ;
[0016] 4)P2 ·P6 ·P8 = 0orT(P8) ! = 1 ;
[0017] 其中Z(PI)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〇到1变化的次数。
[0018] 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量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;
[0019] 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hl,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。
[0020] 所述步骤b的深度图像三维数据矩阵为:
[0021]
[0022] 其中屯表示行号为i,列号为j所对应的像素点的深度值,m为深度图像宽度480, η为深度图像长度640;
[0023] 对深度图像数据的预处理包括三个部分:
[0024] (1)深度图像时间域平滑:取15帧进行图像处理,对应每个像素点t,15帧图像 对应有15个深度,分别为?/Κ,则位置点深度值1%为:
[0025]
[0026] (2)深度值为0的空洞点进行填充:对于因为物体表面光滑丢失,用周围的深度 值来代替;如果地铁隧道管片遮挡导致边缘深度值丢失,用深度图像上右侧的深度值来代 替;
[0027] (3)局部标准差去噪:通过局部标准差滤波去除孤立噪声点,假定W为滤波器窗 口,窗口大小为3x3,中心像素Χ0有8个领域,像素点Χ0以(i,j)为中心,它的局部标准差 定义为:
[0028]
[0029] 其中?是w窗口像X素所有深度值的平均值,定义为:
[0030]
[0031] 通过比较滤波器窗口中心像素和邻域像素标准差来实现滤波,将滤波器窗口中与 其邻域像素相比取标准差最小的点的深度值作为滤波器的输出,其中f(Xl)为像素点^处 的深度值,?_为标准差最小点处的深度值。
[0032] K," =/(x,.)!min(£tert:)}
[0033] 所述步骤c的双对角差分算法具体为:
[0034] d45. =Abs(d(lij+n)-d(l+niij));
[0035] d135. =Abs(d(li0-(1(ι+η?ιj+n));
[0036] 其中(^^代表像素位置在(i,j)处的深度值,d45。和d135。分别为双对角方向分别 是45度和135度,分别横纵坐标相距m个像素点,分别取两个方向的深度值做差分的差值, 由于错台间的高度差会出现跳变现象,因此能够被检测;
[0037]
[0038] 上式代表在(i,j)处的像素值,ds为设定的阈值,只要d45。和d135。任意一个 大于阈值4就将该点像素标定为前景像素,否则为背景像素。
[0039] 所述步骤d中的二值图像中的噪声采用联合去噪算法,具体为:
[0040] (1)采用3X3的窗口对其做中值滤波处理;
[0041] ⑵遍历图像中像素点,对于3X3领域之和小于2的像素点进行二次去噪处理;
[0042] (3)对于大的团状噪声,采用八连通标记算法,统计图像连通域个数,计算每个连 通区的面积,将面积小于设定阈值的区域进行滤波;
[0043] (4)膨胀运算对错台特征进行修补填充以及原状恢复,采用3X3窗口膨胀处理一 次。
[0044] 所述步骤e的形状特征滤波主要包括螺栓孔和注浆孔两个方面;
[0045] (1)螺栓孔滤波:采用简单的种子填充算法对螺栓孔二值图像进行修补,获得它 的外接矩形,滤波公式如下:
[0046]
[0047] 其中N为连通域的个数,设长为h,宽为w,Εκ像素点灰度,将满足滤波公式的连通 域去除;
[0048] (2)注浆孔滤波:首先注浆孔外圈环形的面积为SK,通过连通域标记,对检测到的 连通域分别计算面积,其次计算注浆孔环形所包围的整体面积Μκ,然后计算连通区域外圈 环形面积与其所包围面积的比值CK,
[0049]
[0050] 设定阈值!^,低于该值的所有连通域滤去,保留错台特征,其中队为连通域个数, Dk(x,y)为第K个连通区的像素值。
[0051]
[0052] 本发明与现有技术相比较,具有如下显而易见的突出实质性特点和显著优点:
[0053] 本发明对于地铁隧道管片错台量无需人工参与,提高工作效率,适合在实时的系 统中采用。同时采用kinect设备对于一般的激光相机测量成本更加低廉,可以在昏暗的环 境中进行,抗干扰能力强。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。
【附图说明】
[0054] 图1是本发明的算法的总流程图。
[0055] 图2是联合滤波算法的流程图。
[0056] 图3是错台点法线计算的示意图。
[0057]图4是地铁管片错台检测效果图。
【具体实施方式】
[0058] 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。
[0059] 如图1所示,一种地铁隧道管片错台量检测方法,包括如下步骤:
[0060] 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 640X480像素,摄像头采集图像频率30帧/秒,图4(a)为采集的某一帧管片深度图;
[0061]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;
[0062]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,图4(b)为处理后的二值图像;
[0063] d.二值图像中的噪声采用联合去噪算法处理;
[0064] 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;
[0065] 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3X3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。
[0066] 1)2 ^Z(P1) ^6 ;
[0067] 2)T(P1) = 1 ;
[0068] 3)Ρ2 ·Ρ4 ·Ρ8 =OorT(Ρ2) ! = 1 ;
[0069] 4)P2 ·P6 ·P8 =OorT(P8) ! = 1 ;
[0070] 其中Z(PI)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〇到1变化的次数。
[0071]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量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
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