城市隧道施工中盾构掘进机械滚刀磨损检测_罗敏.pdf

CONSTRUCTION MACHINERY 1132023/02总第564期城市隧道施工中盾构掘进机械滚刀磨损检测罗 敏（中铁十九局集团轨道交通工程有限公司，北京 101300）摘要针对盾构掘进机械滚刀的工作环境较恶劣，传统的检测方法存在检测误差较大的问题，本文为城市隧道施工中的盾构掘进机械滚刀设计一种新型的磨损检测算法。首先对滚刀磨损数据进行剪裁、中值滤波等处理，然后通过定位的方式提取滚刀磨损的面积特征和角度特征，最后建立检测模型实现磨损检测。实验结果表明，使用设计的检测方法比传统的检测方法得到的结果的误差更小，设计的检测方法具备滚刀磨损检测领域的科学研究意义。关键词数据预处理；特征提取；盾构掘进机械；滚刀磨损检测；中值滤波中图分类号TH16 文献标识码B 文章编号1001-554X（2023）02-0113-04Wear detection of shield tunneling machinery hob in urban tunnel constructionLUO Min盾构掘进机械在城市隧道的施工过程中，与岩石相接触的部分是盾构掘进机械的滚刀，滚刀的磨损情况与城市隧道施工地点的地质条件以及盾构掘进机械本身的参数有关。为了检测城市隧道施工中盾构掘进机械滚刀磨损的情况，国外的做法通常是，搭建实验环境，进行大量的实验研究，进一步对实验数据进行分析，然后通过磨蚀指数（CAI）试验进行盾构掘进机械滚刀的磨损检测；国内的做法一般是，对盾构掘进机械滚刀在城市隧道施工过程中可能产生磨损的影响因素进行分析，在分析的基础上利用计算公式建立通用计算模型进行滚刀的磨损检测。在城市隧道的施工过程中，盾构掘进机械滚刀的磨损不仅会对滚刀的使用寿命产生影响，还会影响滚刀的掘进参数，进而对施工工程产生影响。本文通过设计检测滚刀磨损情况的检测方法，对盾构掘进机械滚刀的磨损情况进行检测研究，为提高盾构掘进机械滚刀的施工效率、降低施工成本和提高工程的安全系数提供一种可行性检测方法。1 盾构掘进机械滚刀磨损检测1.1 数据预处理经过前人对图像处理的研究，本文针对盾构掘进机械滚刀非磨损区域内的点会失真成磨损区域内的点的问题，首先对盾构掘进机械滚刀磨损的原始图像进行预处理，然后再使用算法对特征边缘进行提取（见图1）。图像增强剪裁后的滚刀磨损图像中值滤波边界检测原始图像边缘检测图1 磨损图像预处理基本流程盾构掘进机械滚刀的原始磨损图片在拍摄过程中受到一些客观因素的影响，将会对之后的检测结果产生精度上的影响，所以对滚刀磨损区域进行剪裁处理，剪裁处理可以方便后续工作进行。利用坐标轴的方法，将图像放置于坐标轴中。滚刀磨损图像的左下角为坐标原点，左上坐标表示为（x左上，y左上）=（x0-40，y0+50）；左下坐标表示为（x左下，y左下）=（x0-40，y0-205）；右上坐标表示为（x右上，y右上）=（x0+125，y0+50）；右下坐标表示为（x右下，y右下）=（x0+125，y0-205）。DOI:10.14189/ki.cm1981.2023.02.017收稿日期2022-08-04通讯地址罗敏，北京市通州区临河里街道土桥自由筑二期114 建筑机械设计计算DESIGN&CALCULATION剪裁后的图像仍然存在各种干扰噪声，所以在保护盾构掘进机械滚刀的原始磨损图片磨损信息的同时，使用中值滤波的方法对滚刀磨损图像进行去噪处理。将已剪裁好的盾构掘进机械滚刀的磨损图像中点以另一个邻域内点的图像中值代替1。中值滤波的计算公式为11,()nn vnnnn vyMedfffffnZ-+=66 12mv-=111101(/)2nnvkkkkkSxyxy-+=-1kkxy+1kkxy+1 22 1121 2121 2121 2180arctan()()090()0)a ba ba abba abba abb-+=+=011(,)()()()nniissis SP x yP xP y xP x x-=（1）式中 yn表示剪裁后盾构掘进机械滚刀磨损图像的中值滤波结果；fn-vfn-1，fn，fn+1fn+v表示剪裁后滚刀磨损图像序列；n表示窗口的中心位置；v表示窗口长度的一半（即：其为整数，且v=（m-1）/2，m表示窗口长度）。将中值作为模板中的基础像素值，根据像素的大小调整窗口的尺寸。为了方便计算机对盾构掘进机械滚刀磨损图像的处理，采用转换域的技术对滚刀磨损信号进行加工处理，使用逆变换对滚刀的磨损图像进行加工处理实现图像增强2。并利用边界检测的计算，提取出图像中对象与背景之间的交界线，对图像边缘中灰度值发生了大幅变化的区域边界进行边缘检测。以概率理论作为滚刀磨损图像直线检测的基础，使一种已知灰度概率密度分布的滚刀磨损图像转换，然后变成一种具有均匀灰度概率密度分布的滚刀磨损图像，并以此获得了对新滚刀损坏图像直线检测的良好处理效果。本文采用一系列图像处理方法，对图像进行预处理，获得了满意的滚刀磨损图像，以便进行后续的盾构掘进机械滚刀磨损检测。1.2 特征提取本文研究的城市隧道施工中盾构掘进机械滚刀磨损检测，是基于多特征体系下，取各个最大磨损量，对所有特征值进行检测的。当测定最大磨损量时，首先确定盾构掘进机械滚刀所在的位置。在测量滚刀磨损的宽度和滚刀磨损面积时，往往会需要对机械滚刀磨损的边界点做出最大磨损值精度的测量，所以确定好滚刀的基准线对于提高测定机械滚刀磨损值的准确度来说十分关键。图2表示盾构掘进机械滚刀的基准选择，其中直线表示盾构掘进机械滚刀刀刃所在的位置，曲线代表盾构掘进机械滚刀磨损的边界，上下两个实心的黑色箭头表示图像的定位3。图2 盾构掘进机械滚刀所在的位置盾构掘进机械滚刀在发生了磨损的情况下可能会呈现一种不规则的结构，针对不规则结构，利用多边形逼近的原理进行计算。图3表示其计算 原理。abcacdbacdb图3 多边形逼近原理图根据图3曲线上的所有有序点，利用点到直线的距离，计算有序点的特征点集合。首先确定特征点为两条曲线到直线上最大距离的点，连接求出的两个点作为分界线，这条线将滚刀磨损图像分为两个区域，然后计算它到直线的距离，作为一个特征点，不断重复操作，然后依次连接所有特征点，作为边界区域，最后求出这一不规则多边形磨损图像的面积。多边形面积的计算公式如下111101(/)2nnvkkkkkSxyxy-+=-1kkxy+1kkxy+1 22 1121 2121 2121 2180arctan()()090()0)a ba ba abba abba abb-+=+=011(,)()()()nniissis SP x yP xP y xP x x-=（2）式中 Svn-1表示n个顶点组成的磨损多边形的面积；xk+1/yk表示滚刀磨损图像两个区域中其中一个区域内直线的倾斜角度；xk/yk+1表示滚刀磨损图像另一个区域直线的倾斜角度。对盾构掘进机械滚刀磨损图像边缘进行处理CONSTRUCTION MACHINERY 1152023/02总第564期后，计算出滚刀的前角和后角特征值。通过最小二乘法的方法，对盾构掘进机械滚刀磨损图像进行拟合4。不可以直接测量，通过直线方程组进行计算。设直线L1表达式为a1x+b1y+c1=0；直线L2表达式为a2x+b2y+c2=0，该滚刀磨损角度的计算公式为1 22 1121 2121 2121 2180arctan()()090()0)a ba ba abba abba abb-+=+=011(,)()()()nniissis SP x yP xP y xP x x-=（3）式中 表示两条直线的夹角。通过上述计算，计算出盾构掘进机械滚刀磨损的面积特征和角度特征，然后通过边缘检测技术提取滚刀磨损的外形 轮廓。1.3 构建滚刀磨损检测模型设盾构掘进机械滚刀磨损图像的随机场为Y，其表示在二维网网络系统中，Y的取值应当满足y（=0，255）。将Y进行分割后，得到具备各自特点的L个分割类。X为滚刀磨损图像的不可观测的随机场，每个像素中X的取值应满足x（=1，2，L），然后确定最粗糙的尺度（即图4中n=1的那一层）与最精细的尺度（即图4中n=3的那一层），每上层像素分了4条枝杈，形成其下层像素结构。本文设计的四叉树结构如图4所示。n=1n=2n=3图4 多尺度滚刀磨损图像模型随机场的分辨率从上至下逐层增加，最上层的根节点没有父节点，只有4个子节点，最下层的子节点没有子节点，只有1个父节点，其余每个节点都拥有1个父节点和4个子节点。利用先验分布描述滚刀磨损图像分割的信息，利用条件分布描述滚刀磨损图像的数据对标号的依赖性，然后根据贝叶斯理论推导出非迭代滚刀磨损图像检测的算 法5。计算公式如下011(,)()()()nniissis SP x yP xP y xP x x-=（4）式中 P（x，y）表示滚刀磨损图像分布X与Y的联合分布检测；x0表示图像分布的根节点；xs表示滚刀磨损图像随机场中的任意节点；ys表示滚刀磨损图像不可观测的随机场中的任意节点；xi-1是xi的根节点。通过对滚刀的磨损图像进行预处理，然后对磨损的特征进行提取，最后计算建立检测模型，完成了本文盾构掘进机械滚刀磨损检测方法的设计。2 实验论证本文实验是对使用本文方法进行盾构掘进机械滚刀磨损检测，和使用传统方法进行检测的结果，与实际测量值进行比较，对两种检测结果与实际检测结果的误差大小进行分析判断，本文忽略实验条件和客观因素的影响。2.1 实验准备本文对滚刀磨损值的检测实验像素的大小为（4.654.65）m，本文实验所研究的城市隧道施工中盾构掘进机械滚刀磨损对应的磨钝标准为0.40.6mm。盾构掘进机械滚刀的结构简图如图5所示。刀体刀轴压盖图5 滚刀的结构简图如图5所示，滚刀的磨损边界呈长方形，边界比较规整，磨损形式接近普通的标准磨损，磨损边界曲线比较复杂，因此可以通过盾构掘进机械滚刀磨损的图像反映滚刀的磨损状态，本文选择的盾构掘进机械滚刀的主要参数如表1所示。2.2 实验结果本文研究的城市隧道施工中盾构掘进机械滚刀磨损情况如表2所示。116 建筑机械设计计算DESIGN&CALCULATION表1 实验材料的相关参数滚刀的材料H13-mod型号的钢盾构掘进机的直径/m6滚刀的掘进速度/（m/h）0.375隧道的土质软岩和黏土最大的掘进压力/bar3驱动形式电驱表2 盾构掘进机械滚刀磨损检测结果滚刀 名称检测 倍数本文方法测量值传统方法测量值真实 测量值滚刀磨损标准值滚刀A30倍342306325400600滚刀A40倍335312325400600滚刀A50倍338340325400600滚刀B30倍810785833400600滚刀B40倍864800833400600滚刀B50倍840809833400600通过表2可以看出，滚刀A的使用状态为合格，可以继续进行城市隧道的施工作业；滚刀B的使用状态为不合格，继续使用可能会对施工工程产生一定的影响。然后根据表2的检测结果计算出使用不同检测方法得出的实验误差见表3。从表3可以看出，使用本文的检测方法误差较小，最小误差为1.2；使用传统的方法进行检测误差较大，最大误差达到了7.6，所以使用本文的方法对盾构掘进机械滚刀的磨损检测更为优越，本文设计的检测方法具有较大的实际应用价值和研究参考价值。表3 实验检测误差滚刀名称检测倍数本文方法 检测误差传统方法 检测误差滚刀A30倍2.8-7.6滚刀A40倍-1.24.9滚刀A50倍1.93.1滚刀B30倍1.47.1滚刀B40倍-2.34.1滚刀B50倍1.8-5.03 结束语本文研究为城市隧道施工中盾构掘进机械滚刀的磨损检测提供了一种可行的检测方法。本文的方法对滚刀的磨损检测误差较小，具备实际应用价值。但是由于不是在现场进行的实验，还有机械滚刀所处的工作环境不同造成的影响，对于盾构掘进机械滚刀的磨损检测可能还存在一些不足之处，所以本文设计研究仅为之后的研究提供一个参考。参考文献1刘礼平，胡昊，李颂，等.基于单视角图像处理的刀具磨损检测研究J.机床与液压，2022，50（04）：