CN108827540A - 基于红外成像原理的隧道水害检测机器人 - Google Patents

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丁浩
刘秋卓
李科
郭鸿雁
李文锋
江星宏
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    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M3/00—Investigating fluid-tightness of structures

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Abstract

本发明涉及基于红外成像原理的隧道水害检测机器人，属于隧道检测领域。该机器人包括红外热成像仪和车载***；红外热成像仪设置在车载***上；红外热成像仪在车载***行进过程中沿隧道360°旋转，红外热成像仪在扫描头的扫描过程中自发自收脉冲信号，获得螺旋形的点云数据；在获得点云数据后，通过红外热成像仪显示出红外辐射的温度变化；根据渗漏水病害所产生的红外辐射场的曲线规律，设置中通滤波器，将红外辐射数据异常值过大的数据滤掉，保留符合实际变化规律的红外辐射数据，以此获得有效数据，利用线性回归算法对数据进行修正；利用热成像原理看到衬砌水害的存在及发展变化情况，通过人工识别方式发现存在的问题，形成断面报告。

Description

基于红外成像原理的隧道水害检测机器人
技术领域
本发明属于隧道检测领域，涉及基于红外成像原理的隧道水害检测机器人。
背景技术
目前，针对隧道内部复杂的环境，几乎是通过人工方式，根据施工经验，对隧道断面进行评估。这种方式判断误差较大，对施工的安全性无法保障。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供基于红外成像原理的隧道水害检测机器人，
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
基于红外成像原理的隧道水害检测机器人，包括红外热成像仪和车载***；
所述红外热成像仪设置在车载***上；红外热成像仪在车载***行进过程中沿隧道360°旋转，红外热成像仪在扫描头的扫描过程中自发自收脉冲信号，获得螺旋形的点云数据；
在获得点云数据后，通过红外热成像仪显示出红外辐射的温度变化；
根据渗漏水病害所产生的红外辐射场的曲线规律，设置中通滤波器，将红外辐射数据异常值过大的数据滤掉，保留符合实际变化规律的红外辐射数据，以此获得有效数据，利用线性回归算法对数据进行修正；
利用热成像原理看到衬砌水害的存在及发展变化情况，通过人工识别方式发现存在的问题，形成断面报告。
进一步，所述在获得点云数据后，通过红外热成像仪显示出红外辐射的温度变化具体为：
通过红外热成像仪探测隧道前方一定范围内的红外辐射场的变化，当探测前方不存在隐伏的地质异常体时，红外辐射场是一常值，当探测前方一定范围内存在隐伏的地质异常体时，地质异常体产生的辐射场就要叠加在正常辐射场上，从而使得正常辐射场发生畸变；根据红外辐射场曲线的变化规律，全空间、全方位探查地质异常体；
在隧道检查中，当隧道衬砌表面或者衬砌周围浅埋地带有渗水病害存在时，含水构造产生的异常红外辐射场会叠加到围岩的正常辐射场上，红外热成像仪显示屏上的曲线出现数据突变，根据该变化发现到渗漏水病害的存在。
进一步，所述利用线性回归算法对数据进行修正具体为：采用最小二乘法对数据进行线性拟合，找出回归方程，然后根据需求对数据进行线性修正，以求平衡背景值，用于观察温度异常区域。
本发明的有益效果在于：本发明能够简单有效地看到衬砌水害的存在及发展变化情况，形成断面检测报告。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1为本发明运作示意图；
图2为温度异常对比图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
如图1所示，数据的获得通过扫描头的旋转配合车载***的行进获得螺旋形的点云数据。红外热成像仪在扫描过程中自发自收脉冲信号，通过扫描头沿隧道360度旋转，让数据形成点云。
热成像数据是由红外探测技术采集得到的热度数据。岩层由于分子振动和晶体格振动,每时每刻都在向外辐射电磁波,并形成红外辐射场。红外探测技术就是通过红外探测前方一定范围内的红外辐射场的变化,即通过探测仪显示出红外辐射温度的变化。当探测前方不存在隐伏的地质异常体时,红外辐射场就是一常值。当探测前方一定范围内存在隐伏的地质异常体时,地质异常体产生的辐射场就要叠加在正常辐射场上,从而使得正常辐射场发生畸变。因此根据红外辐射场曲线的变化规律,就可以全空间、全方位探查地质异常体。在隧道检查中,当隧道衬砌表面或者衬砌周围浅埋地带有渗水病害存在时,含水构造产生的异常红外辐射场会叠加到围岩的正常辐射场上,仪器显示屏上的曲线出现数据突变。因此根据该变化即可清晰的察觉到渗漏水病害的存在。
在后处理技术中，根据渗漏水病害所产生的红外辐射场的曲线规律，***设置一简单的中通滤波器，将红外辐射数据异常值过大的数据滤掉，保留符合实际变化规律的红外辐射数据，以此来获得有效数据。
其次利用线性回归算法对数据进行修正。在统计学中，线性回归(LinearRegression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。在实际工作中，软件采用最小二乘法对数据进行线性拟合，找出回归方程，然后根据需求对数据进行线性修正，以求平衡背景值，便于观察温度异常区域。
如图2所示，因为温度对水的敏感度，利用热成像可更加直观的看到衬砌水害的存在及发展变化情况。后期可通过人工识别轻而易举的发现存在的问题，形成报告。
最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (3)

1.基于红外成像原理的隧道水害检测机器人，其特征在于：包括红外热成像仪和车载***；
所述红外热成像仪设置在车载***上；红外热成像仪在车载***行进过程中沿隧道360°旋转，红外热成像仪在扫描头的扫描过程中自发自收脉冲信号，获得螺旋形的点云数据；
在获得点云数据后，通过红外热成像仪显示出红外辐射的温度变化；
根据渗漏水病害所产生的红外辐射场的曲线规律，设置中通滤波器，将红外辐射数据异常值过大的数据滤掉，保留符合实际变化规律的红外辐射数据，以此获得有效数据，利用线性回归算法对数据进行修正；
利用热成像原理看到衬砌水害的存在及发展变化情况，通过人工识别方式发现存在的问题，形成断面报告。
2.根据权利要求1所述的基于红外成像原理的隧道水害检测机器人，其特征在于：所述在获得点云数据后，通过红外热成像仪显示出红外辐射的温度变化具体为：
通过红外热成像仪探测隧道前方一定范围内的红外辐射场的变化，当探测前方不存在隐伏的地质异常体时，红外辐射场是一常值，当探测前方一定范围内存在隐伏的地质异常体时，地质异常体产生的辐射场就要叠加在正常辐射场上，从而使得正常辐射场发生畸变；根据红外辐射场曲线的变化规律，全空间、全方位探查地质异常体；
在隧道检查中，当隧道衬砌表面或者衬砌周围浅埋地带有渗水病害存在时，含水构造产生的异常红外辐射场会叠加到围岩的正常辐射场上，红外热成像仪显示屏上的曲线出现数据突变，根据该变化发现到渗漏水病害的存在。
3.根据权利要求1所述的基于红外成像原理的隧道水害检测机器人，其特征在于：所述利用线性回归算法对数据进行修正具体为：采用最小二乘法对数据进行线性拟合，找出回归方程，然后根据需求对数据进行线性修正，以求平衡背景值，用于观察温度异常区域。
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