基于地基LiDAR点云和L...算法的盾构隧道病害检测研究_翟宏亮.pdf

国外电子测量技术北大中文核心期刊 ：基于地基 点云和 算法的盾构隧道病害检测研究翟宏亮郑干梅东王何龙（中煤科工集团南京设计研究院有限公司 南京 ；南京林业大学土木工程学院 南京 ）摘要：盾构隧道病害检测对地铁的安全运营具有重要意义。针对盾构隧道衬砌管片脱落、渗漏水等常见病害的检测问题，提出一种基于地基 点云和局部预拟合（，）能量驱动主动轮廓图像分割的隧道衬砌病害检测方法。首先采用圆柱投影方法将隧道衬砌表面三维 点云展开生成二维点云图，依据点云反射强度采用栅格化方法获取隧道衬砌表面点云灰度图像；然后基于 能量驱动图像分割方法对展开的衬砌表面灰度图像进行分割，检测、识别出病害。试验分析结果表明，上述方法能够有效地检测出盾构隧道衬砌病害，与其他检测方法相比其准确率、召回率较高，虚警率、面积误差较小，计算时间较少。关键词：盾构隧道；病害检测；地基 ；点云；算法；图像分割中图分类号：文献标识码：国家标准学科分类代码：（，；，）：，（），：；收稿日期：引言地铁盾构隧道是城市重要的基础设施，随着运行时间的增加和隧道内外环境的变化，不可避免地出现各种结构病害，其中隧道结构变形和衬砌表观病害是两大类隧道结构病害。为保证地铁隧道安全运营，需要高效检测隧道结构病害并及时采取补救措施。地铁盾构隧道结构病害主要有隧道收敛异常、管片椭圆度增大、渗漏水、裂缝和衬砌脱落等。地铁盾构隧道病害监测的传统方式是使用测缝计、测斜仪以及全站仪等仪器设备进行检测，这些设备的监测周期长且只能获取有限的离散监测点变化，无法全面反映隧道衬砌病害状况。近几年，探地雷达、数字摄影测量、地基三维激光扫描以及集成多种功能的隧道检测车等技术方法已应用于隧道结构监测和衬砌渗漏北大中文核心期刊国外电子测量技术水及裂缝的检测。目前基于点云处理方法的隧道衬砌病害检测研究较少，主要使用灰度阈值分割、聚类分割等图像分割方法。聚类算法、阈值分割算法都 对 噪 声 敏 感 且 鲁 棒 性差 ，导致分割图像不理想，难以达到实际检测要求。近年来，基于边缘和基于区域的活动轮廓模型（，）已广泛应用于图像分割，其中基于区域的模型能有效分割灰度不均匀的图像且抗噪性良好，更加适用于灰度图像分割问题和边缘快速提取。基于由局部图像拟合（，）能量驱动的主动轮廓模型通过最小化拟合图像与原始图像之间的差异定义能量泛函，能够较好地分割图像，识别病害；但在计算效率方面存在不足。本文以地基 获取的盾构隧道衬砌点云为研究对象，提出基于三维激光点云和局部预拟合（，）能量驱动的主动轮廓图像分割的隧道衬砌病害检测方法，该方法鲁棒性强且计算成本低，能够实现基于点云数据的隧道衬砌病害的快速检测。以某市盾构地铁隧道衬砌地面三维激光扫描点云为试验分析对象，试验分析结果表明，本文方法较其他图像分割方法在准确率、虚警率、面积误差等上具有明显的优势。隧道衬砌病害检测方法与实现基于地基 点云的盾构隧道衬砌病害检测包括个步骤：）地基 点云预处理；）隧道衬砌点云展开；）衬砌表面灰度图像生成；）衬砌病害识别。衬砌点云灰度图像生成和 图像分割是该方法的关键，其实现流程如图所示。图盾构地铁隧道衬砌病害检测流程 地基 点云灰度图像的生成）点云预处理由于障碍物的阻碍或隧道空间扫描角度的限制，盾构隧道衬砌激光点云中常常出现了不属于隧道衬砌的点云数据，这些数据称之为噪声点。如果不剔除这些噪声将会对衬砌病害检测与识别产生较大影响。本文视隧道衬砌断面为接近标准圆的椭圆，采用迭代拟合椭圆技术来去除横截面的噪声点。椭圆拟合期间参数使用随机采样一致性算法，具体步骤如下。（）利用最小二乘拟合算法对椭圆上有噪声的截面点云进行拟合，从而计算出椭圆的初始参数（包括椭圆方程的系数、圆心的坐标、长短半轴）。（）解截面点到椭圆的最短距离，形成距离点集 ，点集的均值 和标准差分别由式（）、（）计算。（）（）（）规定当 为噪声点，经过一系列迭代，最终去掉不在隧道壁上的点。）点云投影将三维激光点云转化成点云特征属性渲染的二维灰度图像，要先将盾构隧道衬砌三维激光点云进行投影变换转换为二维平面点云，再依据激光点云反射强度将二维平面点云转化成灰度图像。以去噪后的圆柱面断面拟合中心（，）为中心，将点云投影至拟合曲面，（图蓝线）。令?（，）是轴正单位向量，（，）是三维激光点云中的任意一点，是（，）向拟合曲面投影后的点，（，）所在拟合曲面沿顶部展开后的点用（，）表示。?（，），为?与?的夹角。，为?与?的夹角。设夹角绕轴正向逆时针旋转时为正，为隧道内径，且变换前后点的方向坐标保持不变，即 。三维激光点云展开为二维平面点云的原理如图所示，按此方法将隧道衬砌面三维激光点云展开，展开结果如图所示。图点云展开示意图图展开后隧道衬砌表面点云根据式（）、（）可以得到点投影后的点坐标（，）。国外电子测量技术北大中文核心期刊 （）?（）由式（）、（）得到 展开 坐标（，）：?（），（）图像灰度化展开后激光点云灰度图像包含的信息能够充分体现图像的整体和局部特征，为更直观地表示隧道衬砌图像，并基于 图像分割算法对隧道衬砌病害进行检测和分析，需要将二维激光点云转化为灰度值图像。二维激光点云图像灰度化过程主要包含激光点云强度修正和激光点云栅格化，。激光点云强度是激光反射强度与测量距离的函数，其数学模型如下所示：（）（）（）式中：为实测激光点云强度；是目标反射率；（）为目标反射率的函数；为依据实际激光点云数据进行模型估计的多项式；为实际测量距离。修正后的激光点云强度值用表示：（）（）（）（）（）式中：为参考距离。修正后激光点云强度不再与测量距离相关，仅受扫描目标的反射率影响。由于隧道衬砌病害（如渗漏水、脱落）区域与隧道其他衬砌的反射率不同，基于强度修正后的激光点云更易检测出隧道衬砌病害。激光点云栅格化是根据修正强度信息将二维平面点云转换成灰度图像，灰度图像由个灰度像素组成，各像素具有明确的色彩数值和行列位置，像素值范围从（黑色）到 （白色），。为了将二维激光点云转换为灰度图像，先应用正方形网格按一定的间隔长度将二维激光点云划成栅格，为每个栅格设置其行列值，再将该栅格内激光点云强度的平均值作为该栅格的灰度值，即完成了激光点云到图像的转化。栅格化矩阵的计算公式如下：（）式中：为图像矩阵中（，）位置的灰度值；为（，）栅格内点云的平均强度值。隧道衬砌病害识别 能量驱动图像分割算法可以有效地分割灰度不均匀的图像，具有计算工作量小、效率高的特点，其原理如下。）通过在曲线演化之前计算局部平均图像强度来定义两个预拟合函数（）和（）。局部预拟合能量的活动轮廓模型：设是图像域，（）：是给定的灰度图像。函数如下：（）（）（）（）（）（）（）式中：表示以为中心，半径为的小领域。、定义如下：（）（）（）（）（）基于局部预拟合函数的能量泛函，并将其融入用于平滑和缩短曲线长度约束项（）和距离正则项（）。对于图像域中的所有点，需要最小化的积分，则能量泛函 ，（）、（）和（）定义如下：（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）应用快速梯度下降法使水平集函数的能量泛函达到最小化，计算模型如下：（）（）（）（）（）（）（）（）其中，（）和（）计算模型如下：（）（）（）（）（）（）（）（）（）针对地铁隧道衬砌表面三维激光点云展开后得到的灰度图像，图像的灰度值是区分不同目标的重要特征。基于 方法，可以从灰度图像中提取隧道衬砌病害信息，将渗漏水和管片脱落等病害检测出来。实现步骤如下。步骤）设置长度项初始水平设置函数、长度项、时间步长等参数。步骤）根据式（）计算（）和（）。步骤）转到下一个点，然后返回到步骤），直到计算出所有点。步骤）根据式（）和（）更新水平集函数，直到达到收敛标准。在该模型中，初始水平集函数被设置为一个小常北大中文核心期刊国外电子测量技术数函数（）。曲线演化的停止准则是（），表示图像的总面积。表示在时间时曲线包围的面积。试验结果与分析 概况为了验证本文方法的可行性和精确性，以某市盾构地铁隧道作为试验对象，试验区段长度全长 ，隧道半径为 ，点云数据约 个。由于区段两端部分点云较为稀疏，点云特征不明显，本文选取测量区间内的总长 部分为试验研究区域，图所示为采集的盾构隧道衬砌点云数据。图隧道点云数据 隧道衬砌病害检测与分析根据点云预处理方法，采用迭代拟合椭圆的方式对获取的激光点云数据来去除横截面的噪声点；依据点云投影所述方法将三维激光点云变换为二维平面点云；按图像灰度化所述方法进行栅格化处理，栅格化处理步长为，将二维点云转为灰度图像。对转换后灰度图像的强度信息进行修正，得到隧道衬砌表面展开图像如图所示。图展开后的二维图像图盾构隧道环片分割图利用 节方法对试验区域灰度图进行分析处理。为避免病害漏检及图像分割算法参数设置不合理等问题出现，本文对隧道衬砌点云展开图进行分割处理，盾构隧道环片分割图如图所示。隧道病害渗漏水等病害通常发生在环片之间，先将分割环片数设置为环，再通过 图像分割算法对分割的环片衬砌展开图进行隧道病害检测，检测时需要设置合理的图像分割参数。经过多次参数分析筛选，最终选取如下图像分割参数：，的大小为 ，标准差。盾构隧道环片病害检测结果如图所示。图盾构隧道环片病害检测结果试验分析得出，该隧道段在 环、环间共出现 处渗漏水情况，在环、环、环、环、环、环和 环等封顶块出现不同程度的边角脱落。经人工复查，上述区域确实存在渗漏水和边角脱落情况。就该试验区间而言，本文提出的病害检测方法准确率为，表明 算法用于隧道病害检测的可行性。为了证明该模型的优势，对试验区域分别采用 、与 等图像分割方法在准确率、虚警率、召回率、面积误差和运行时间等方面进行试验对比，不同图像分割方法的病害检测性能对比如表所示。由表可以看出，本文方法的准确率、召回率较高，虚警率、面积误差较小，计算运行时间较少，明显优于其他方法。表不同图像分割方法病害检测性能对比方法准确率虚警率召回率面积误差运行时间 结论应用地基 点云包含反射强度信息的特性，本文提出了基于地基 点云和 图像分割算法的隧道衬砌病害检测方法，研究了将三维点云转换为二维灰度图像的方法步骤，应用 图像分割算法对隧道衬砌灰度图像进行分析处理，识别出隧道衬砌病害。试验分析结果表明，本文方法在准确率、召回率、面积误差等方面具有明显优势，同时也具有较快的运算速度。未来可以考虑将 算法与深度学习相结合对衬砌表面病害进行自动识别和量化。参 考 文 献王晓静，唐超，杨晓飞激光点云在地铁盾构隧道病害诊断中的应用测绘通报，（）：周鸣亮，程文，张东明，等运营期盾构隧道结构病害的自动化检测与三维可视化应用基础与工程科学学报，（）：国外电子测量技术北大中文核心期刊宋云记，王智 利用三维激光扫描技术进行地铁隧道施工质量管控及病害检测测绘通报，（）：曹震，史 玉峰基于 的盾构 隧 道 收 敛 测 量 研究测绘工程，（）：肖文韬基于三维激光扫描技术的隧道衬砌表面裂缝检测与管理研究厦门：厦门大学，陈湘生，徐志豪，包小华，等隧道病害监测检测技术研究现状概述隧道与地下工程灾害防治，（）：刘德军，仲飞，黄宏伟，等运营隧道衬砌病害诊治的现状 与 发 展 中 国 公 路 学 报，（）：吴昌睿，黄宏伟地铁隧道渗漏水的激光扫描检测方法及应用 自然灾害学报，（）：徐善军，任书楠，李聪利，等基于激光点云体素区域生长的配 电 网 引 线 检 测 自 动 化 与 仪 器 仪 表，（）：闫丽梅，褚思琦，徐建军，等基于 算法的输电线路 覆 冰 厚 度 检 测 国 外 电 子 测 量 技 术，（）：吴毅强粒子群算法和活动轮廓波模型的图像分割研究国外电子测量技术，（）：朱斌，陈磊，邬金萍基于后验概率与局部隶属度的活动轮廓模型图像分割方法国外电子测量技术，（）：刘小园，杨磊 基于加权全局图像拟合能量的主动轮廓图像 分 割 模 型 电 子 测 量 与 仪 器 学 报，（）：赵维，张衡，张华春，等基于阈值与活动轮廓模型的 图像 浒 苔 监 测 国 外 电 子 测 量 技 术，（）：，（）：，：，：作 者 简 介翟宏亮，高工，主要研究方向为岩土工程及地铁隧道结构健康