CN216206075U - 一种隧道变形监测*** - Google Patents
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Abstract
本实用新型提供一种隧道变形监测***,***包括:机器视觉相机、可调红外补光灯、无源反光靶标、配电网络设备、交流供电线、直流供电线、第一通信线和第二通信线;所述机器视觉相机的镜头面向隧道施工开挖方向,固定安装在隧道断面后方。具有以下优点:(1)采用隧道自动化监控量测***,有效提高隧道监控效率,保证监控量测在隧道施工过程中及时跟进。(2)采用无源靶标作为隧道结构变形监测传递的载体,不需要考虑靶标的供电布线或电池供电,可极大的降低在隧道现场实施的施工难度和成本。
Description
技术领域
本实用新型属于隧道工程建设技术领域,具体涉及一种隧道变形监测***。
背景技术
在建隧道监控量测的目的是:在隧道施工过程中对围岩和支护结构变形状态进行监测,据此了解隧道围岩及支护结构变形的发展趋势,对围岩稳定性做出判断,从而为隧道施工提供依据。
目前,在建隧道监控量测主要方式为:人工采用全站仪对安装在隧道内壁的靶标多断面进行量测,此种隧道监控量测的方法主要存在以下不足:
(1)操作繁琐且量测过程易影响隧道施工,日常监控量测工作频次偏低,通常一天进行两次;
(2)隧道监控量测变化数据是隧道围岩支撑体系最直观的体现,监控量测工作须在隧道施工过程中及时跟进。然而,传统的监控量测方式由于测量频次低且基本依靠人工记录,不能覆盖围岩完整的变化过程,因此,如何解决以上人工监控量测的不足,具有重要意义。
实用新型内容
针对现有技术存在的缺陷,本实用新型提供一种隧道变形监测***,可有效解决上述问题。
本实用新型采用的技术方案如下:
本实用新型提供一种隧道变形监测***,包括:机器视觉相机、可调红外补光灯、无源反光靶标、配电网络设备、交流供电线、直流供电线、第一通信线和第二通信线;
所述无源反光靶标的设置数量为多个,均匀固定于被监测的隧道断面;
所述可调红外补光灯的设置数量为三个,分别部署在隧道断面后方的左侧、中间和右侧;
所述机器视觉相机的镜头面向隧道施工开挖方向,固定安装在隧道断面后方;
所述机器视觉相机的控制端,通过所述第二通信线,与各个所述可调红外补光灯的调节端连接;
所述配电网络设备的第一供电端,通过所述交流供电线,与各个所述可调红外补光灯的供电端连接;
所述配电网络设备的第二供电端,通过所述直流供电线,与所述机器视觉相机的供电端连接;
所述配电网络设备的网络接口,通过所述第一通信线,与所述机器视觉相机的网络接口连接。
优选的,所述无源反光靶标为无源圆形反光贴,粘贴在隧道断面的预埋金属片上面。
优选的,所述第一通信线和所述第二通信线,为485通信线。
优选的,所述机器视觉相机内部集成角度和振动检测传感器。
本实用新型提供的一种隧道变形监测***具有以下优点:
(1)采用隧道自动化监控量测***,有效提高隧道监控效率,保证监控量测在隧道施工过程中及时跟进。
(2)本实用新型采用无源靶标作为隧道结构变形监测传递的载体,不需要考虑靶标的供电布线或电池供电,采用一次性使用的反光贴即可实现测量,可极大的降低在隧道现场实施的施工难度和成本。
(3)通过进行补光灯开关控制,可大幅度降低用于变形监测的电能消耗,也可提升补光灯的使用寿命。
附图说明
图1为本实用新型提供的一种隧道变形监测***的整体结构图;
图2为本实用新型提供的机器视觉相机的结构图;
图3为本实用新型提供的电源转换电路的电路图;
图4为本实用新型提供的电源选通电路的电路图;
图5为本实用新型提供的可调红外补光灯的功能框图;
图6为本实用新型提供的RS485通信电路的电路图;
图7为本实用新型提供的过亮靶标图像的示意图;
图8为图7二值化后图像示意图;
图9为图8靶标滤波后图像示意图;
图10为图9靶标滤波后轮廓图;
图11为正常靶标图像的示意图;
图12为图11滤波后的图像示意图;
图13为本实用新型提供的基于机器视觉自适应的隧道变形监测方法的流程图;
图14为本实用新型提供的基于机器视觉自适应的隧道变形监测方法的应用场景图。
具体实施方式
为了使本实用新型所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本实用新型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用以解释本实用新型,并不用于限定本实用新型。
本实用新型提供一种隧道变形监测***及方法,通过自动化监测方式,可有效补充人工监控量测的不足。
本实用新型提供一种隧道变形监测***,如图1所示,为隧道变形监测***的整体结构图,包括:机器视觉相机、可调红外补光灯、无源反光靶标、配电网络设备、交流供电线、直流供电线、第一通信线和第二通信线;其中,在图1中,1代表机器视觉相机;2代表可调红外补光灯;3代表无源反光靶标;4代表配电网络设备;5代表交流供电线;6代表直流供电线;7代表第一通信线;8代表第二通信线;
所述无源反光靶标的设置数量为多个,均匀固定于被监测的隧道断面;作为一种具体实现方式,无源反光靶标采用无源圆形反光贴,粘贴在隧道断面的预埋金属片上面。
所述可调红外补光灯的设置数量为三个,分别部署在隧道断面后方的左侧、中间和右侧;
所述机器视觉相机的镜头面向隧道施工开挖方向,固定安装在隧道断面后方;
所述机器视觉相机的控制端,通过所述第二通信线,与各个所述可调红外补光灯的调节端连接;其中,第二通信线可以为485通信线。
所述配电网络设备的第一供电端,通过所述交流供电线,与各个所述可调红外补光灯的供电端连接;
所述配电网络设备的第二供电端,通过所述直流供电线,与所述机器视觉相机的供电端连接;
所述配电网络设备的网络接口,通过所述第一通信线,与所述机器视觉相机的网络接口连接。其中,第一通信线可以为485通信线。
下面介绍一个具体实施例:
(一)机器视觉相机:
机器视觉相机为本实用新型***的核心设备,镜头面向被监测的隧道断面,固定安装在被监测的隧道断面后方,负责抓拍前方多个被监测的隧道断面安装的无源反光靶标,用于抓拍图像并进行图像处理,根据图像质量自适应调整机器视觉相机曝光参数和可调红外补光灯状态,从而实现自适应调整图像质量。
本实施例中,在隧道断面后方布设3台可调红外补光灯,分别部署在隧道断面左侧、中间和右侧,可调红外补光灯为RS485有线指令可控型,三台可调红外补光灯通过485通信线与机器视觉相机连接,机器视觉相机可通过485通信线控制三台可调红外补光灯的工作状态;无源反光靶标选用自粘式反光贴,粘贴在与隧道结构内壁预埋的金属片表面形成多断面监测;因无源反光靶标安装后与隧道结构成为一体,通过监测多个无源反光靶标位移量即可监测本隧道断面结构的变形。
其中,机器视觉相机的结构如图2所示,机器视觉相机主要包含高清光学镜头、图像传感器(sensor)、多核高主频CPU、运行内存、固态存储(Flash)、SD卡、485通信、网络和电源管理、角度测量、振动检测等模块;其中,机器视觉相机优选高主频多核处理器,可满足高分辨率图像算法处理速度需求,另外选用全局曝光高分辨率图像传感器(Sensor),可满足大视角内靶标微小位移的精确识别,避免外部抖动导致靶标图像拖尾造成识别误差;考虑隧道内大型施工机械过往和***导致振动,本实用新型机器视觉相机内部集成角度和振动检测传感器,相机在图像抓拍时同步读取角度和振动传感器数据对靶标位移识别数据进行补偿,以减小外界干扰带来的识别误差。
机器视觉相机内部电源模块采用12V转5V的开关电源转换电路,将外部12V直流供电降压转换为5V并给***各模块电路供电。如图3所示,为电源转换电路的电路图。
为降低设备的整机功耗,对部分***电路通过电源选通电路,采用可切断的5V供电,当***设备不需要供电时通过CPU的GPIO控制将5V_EX切断,可降低***功耗。如图4所示,为电源选通电路的电路图。
(二)可调红外补光灯:
如图5所示,为可调红外补光灯的功能框图。本实用新型包含3台大功率可调红外补光灯,单台大功率800W,单台补光灯补光视角45°,有效补光距离>100米;补光灯内部主要包含电源模块、485通信模块、控制电路模块、可调恒流源驱动模块和850nm红外灯珠阵列。
本实用新型三台可调红外补光灯安装在隧道断面后方,分别安装在同一隧道断面左、中、右区域,可均匀照亮前方需监测多个隧道断面的无源反光靶标,避免补光灯照射不均导致部分区域靶标反光亮度弱影响图像识别性能。
另外,由于在建隧道内受喷浆和施工机械作业影响,隧道结构安全重点监测的初支段通常空气能见度时好时差且不规律。本实用新型中可调红外补光灯亮度和亮灭状态可通过机器视觉相机发出控制命令,通过485通信线调整可调红外补光灯的开关状态和亮度,机器视觉相机可自动调整可调红外补光灯亮度,进而确保不同环境下反光靶标在相机中的成像质量,从而保证位移识别的精度。
另外,由于对于隧道结构变形的监测无需时刻监测,只需间隔性采样(如20分钟采样一次),因此,本实用新型可调红外补光灯与机器视觉相机抓拍同步工作,在相机抓拍时才开启补光灯,可有效降低不抓拍时的不必要能耗并可提高补光灯使用寿命。
机器视觉相机为RS485主机,可调红外补光灯为RS485从机,机器视觉相机通过RS485总线控制多个可调红外补光灯。如图6所示,为RS485通信电路的电路图。
(三)无源红外反光靶标:
本实用新型中,无源红外反光靶标采用无源圆形反光贴作为靶标,施工过程只需将靶标粘贴在预埋金属片上即可,无需布线和供电等操作,可极大的降低施工难度和成本。
由于无源反光靶标的反光亮度决定了其在机器视觉相机中的图像成像亮度,对靶标识别算法的性能有较大关系,因此首先应保障无源反光靶标有较好的反光效果,本实用新型优选圆形高反光率带粘性的反光贴;通过红外靶标反光成像间接监测隧道结构变形,可较大程度降低隧道内的照明灯、施工工机械灯光的影响,提升靶标位移识别精度。
本实用新型还提供一种隧道变形监测***的方法,如图13所示,为基于机器视觉自适应的隧道变形监测方法的流程图;如图14所示,为基于机器视觉自适应的隧道变形监测方法的应用场景图,包括以下步骤:
步骤1,沿隧道纵深方向,选定n个不同纵深的隧道断面,按纵深由近向远的方向,依次表示为:隧道断面S1,隧道断面S2,...,隧道断面Sn;
在每个隧道断面上,沿隧道断面弧形方向,设置m个无源反光靶标;
步骤2,在n个隧道断面的后方,镜头面向n个隧道断面方向,安装机器视觉相机;在隧道断面后方的左侧、中间和右侧,各布置一个可调红外补光灯;可调红外补光灯的发光方向,分别朝向各个隧道断面的左侧区域的无源反光靶标、中间区域的无源反光靶标和右侧区域的无源反光靶标;
步骤3,每隔设定采样间隔,机器视觉相机采用自适应控制方法,拍摄得到一张与采样时间对应的隧道变形监测图片;
具体拍摄方法为:
步骤3.1,机器视觉相机开启各个可调红外补光灯;
步骤3.2,图像预抓拍:机器视觉相机预抓拍得到一张隧道变形监测图片Tu0;
步骤3.3,机器视觉相机对隧道变形监测图片Tu0进行初步筛查分析,判断隧道变形监测图片Tu0中的各个无源反光靶标的成像质量是否满足初步筛查要求,如果判断结果为否,则执行步骤3.4;如果判断结果为是,则执行步骤3.5;
步骤3.4,机器视觉相机根据当前无源反光靶标的成像质量,粗调整机器视觉相机的曝光参数,并粗调整各个可调红外补光灯的发光亮度,然后预抓拍得到一张新的隧道变形监测图片Tu1,并对隧道变形监测图片Tu1中的各个无源反光靶标的成像质量进行初步筛查,如此不断循环,形成闭环控制,直到预抓拍得到的隧道变形监测图片满足初步筛查要求,再执行步骤3.5;
步骤3.5,经初步筛查,假设预抓拍得到的隧道变形监测图片Tua满足初步筛查要求,则对隧道变形监测图片Tua进一步进行图像处理,包括:对隧道变形监测图片Tua进行二值滤波处理和靶标边界提取,得到处理后的隧道变形监测图片Tub;
步骤3.6,判断处理后的隧道变形监测图片Tub中,各个靶标边界是否光滑,如果判断结果为否,则执行步骤3.7;如果判断结果为是,则执行步骤3.8;
步骤3.7,机器视觉相机根据当前靶标边界的光滑程度,微调整机器视觉相机的曝光参数,并微调整各个可调红外补光灯的发光亮度,然后再抓拍得到一张新的隧道变形监测图片Tuc,然后返回步骤3.5,对新的隧道变形监测图片Tuc进行图像处理,如此不断循环,形成闭环控制,直到抓拍得到靶标边界光滑程度满足要求的隧道变形监测图片,再执行步骤3.8;
步骤3.8,在当前状态下,包括:机器视觉相机的曝光参数、各个可调红外补光灯的发光亮度均保持不变的情况下,机器视觉相机正式抓拍得到一张隧道变形监测图片,表示为:隧道变形监测图片Tuk,并保存抓拍时间Tk和隧道变形监测图片Tuk的对应关系;
步骤3.9,机器视觉相机关闭各个可调红外补光灯;当达到下一个采样时刻时,再执行步骤3.1;
步骤4,由此得到与各个抓拍时间对应的隧道变形监测图片,形成隧道变形监测图片序列,包括:隧道变形监测图片Tuk1,隧道变形监测图片Tuk2,...;
其中:隧道变形监测图片Tuk1代表:抓拍时间Tk1得到的隧道变形监测图片;
隧道变形监测图片Tuk2代表:抓拍时间Tk2得到的隧道变形监测图片;
步骤5,对隧道变形监测图片序列进行分析,得到每个无源反光靶标的位移,实现无源反光靶标安装位置点的隧道变形监测。
步骤5具体为:
步骤5.1,对于隧道变形监测图片序列中的任意两张隧道变形监测图片,分别表示为:隧道变形监测图片Tuku和隧道变形监测图片Tukv;
步骤5.2,隧道变形监测图片Tuku包括m*n个无源反光靶标的靶标图像;计算得到每个靶标图像的面积值,对各个靶标图像的面积值进行聚类分析,将面积值相同的靶标图像聚为一类,从而将m*n个靶标图像划分为n个类别;每个类别,对应一个隧道断面;并且,靶标图像的面积值越小,代表距离机器视觉相机越远;
因此,将n个类别,按靶标图像面积值从大到小排列,依次表示为:类别1,类别2,...,类别n,分别对应隧道断面S1,隧道断面S2,...,隧道断面Sn;
由此在隧道变形监测图片Tuku中,定位到对应隧道断面S1的m个靶标图像,对应隧道断面S2的m个靶标图像,...,对应隧道断面Sn的m个靶标图像;
同样的,在隧道变形监测图片Tukv中,定位到对应隧道断面S1的m个靶标图像,对应隧道断面S2的m个靶标图像,...,对应隧道断面Sn的m个靶标图像;
然后,对于属于同一个隧道断面的m个靶标图像,根据靶标图像之间的位置关系,实现隧道变形监测图片Tuku中每个靶标图像,和隧道变形监测图片Tukv中每个靶标图像的一一对应关系;
对于任意一个靶标图像,分别计算得到其在隧道变形监测图片Tukv中的位置坐标Z1以及在隧道变形监测图片Tuku中的位置坐标Z2,Z1和Z2的差值,即为该靶标图像的位移,即为隧道断面被监测点的变形量。
本实用新型中,机器视觉相机处理算法性能是决定本***对隧道结构变形监测精度的重要环节,而相机抓拍图像质量又是决定算法输出结果可靠性的基础,因此本实用新型在机器视觉相机正式抓拍无源反光靶标图像前进行预抓拍处理,在预抓拍阶段机器视觉相机根据抓取的图像效果通过485通信线对3台可调红外补光灯发送控制指令进行亮度控制,同时机器视觉相机调整自身曝光参数进行闭环控制,图像预调整至最佳状态后再进行最终抓拍,确保用于图像识别算法的图像质量以保障识别精度。
实测发现,如补光灯照射到无源反光靶标上的亮度过亮,则靶标图像曝,图像边缘为出现光晕导致图像边界大于实际靶标边界,且周边物体也可能被反光照亮形成干扰,靶标成像边缘不清晰平滑,不便于机器视觉相机精确的识别出无源反光靶标边缘带来靶标位移识别的误差。如图7所示,为过亮靶标图像的示意图;如图8所示,为图7二值化后图像示意图;如图9所示,为图8靶标滤波后图像示意图;如图10所示,为图9靶标滤波后轮廓图。
相反,对于离相机比较远的断面或积灰较多的无源反光靶标可能成像较暗,因此本实用新型通过动态调节的方式实现无源反光靶标图像抓拍的自适应,大幅提升了成像的指令从而提升了位移识别的精度。
本实用新型通过在正式抓拍断面靶标图像前进行预抓拍处理,在预拍照阶段初识别各靶标的成像效果,机器视觉相机内部会通过调整自身拍照曝光时间和通过485通信线控制三台补光灯的补光时间和亮度,并形成闭环控制后抓拍最佳图像,确保有良好的靶标成像效果提升图像识别的性能。如图11所示,为正常靶标图像的示意图;如图12所示,为图11滤波后的图像示意图。
由此可见,本实用新型经自适应处理的靶标成像质量有较大提升,边缘提取后的靶标成像也较规则,因此可大幅度提升机器识别算法对靶标坐标的识别精度和稳定性,从而提高了隧道结构变形监测的精确性和稳定性。
本实用新型提供的一种隧道变形监测***具有以下优点:
(1)采用隧道自动化监控量测***,有效提高隧道监控效率,保证监控量测在隧道施工过程中及时跟进。
(2)本实用新型采用无源靶标作为隧道结构变形监测传递的载体,不需要考虑靶标的供电布线或电池供电,采用一次性使用的反光贴即可实现测量,可极大的降低在隧道现场实施的施工难度和成本。
(3)通过进行补光灯开关控制,可大幅度降低用于变形监测的电能消耗,也可提升补光灯的使用寿命。
以上所述仅是本实用新型的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本实用新型原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视本实用新型的保护范围。
Claims (4)
1.一种隧道变形监测***,其特征在于,包括:机器视觉相机、可调红外补光灯、无源反光靶标、配电网络设备、交流供电线、直流供电线、第一通信线和第二通信线;
所述无源反光靶标的设置数量为多个,均匀固定于被监测的隧道断面;
所述可调红外补光灯的设置数量为三个,分别部署在隧道断面后方的左侧、中间和右侧;
所述机器视觉相机的镜头面向隧道施工开挖方向,固定安装在隧道断面后方;
所述机器视觉相机的控制端,通过所述第二通信线,与各个所述可调红外补光灯的调节端连接;
所述配电网络设备的第一供电端,通过所述交流供电线,与各个所述可调红外补光灯的供电端连接;
所述配电网络设备的第二供电端,通过所述直流供电线,与所述机器视觉相机的供电端连接;
所述配电网络设备的网络接口,通过所述第一通信线,与所述机器视觉相机的网络接口连接。
2.根据权利要求1所述的隧道变形监测***,其特征在于,所述无源反光靶标为无源圆形反光贴,粘贴在隧道断面的预埋金属片上面。
3.根据权利要求1所述的隧道变形监测***,其特征在于,所述第一通信线和所述第二通信线,为485通信线。
4.根据权利要求1所述的隧道变形监测***,其特征在于,所述机器视觉相机内部集成角度和振动检测传感器。
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CN202122414307.4U CN216206075U (zh) | 2021-10-08 | 2021-10-08 | 一种隧道变形监测*** |
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CN115478899A (zh) * | 2022-09-09 | 2022-12-16 | 西安恒泰永畅交通科技有限公司 | 一种公路隧道施工期的自动化监控量测方法和*** |
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2021
- 2021-10-08 CN CN202122414307.4U patent/CN216206075U/zh active Active
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