基于深度学习的地铁隧道衬砌病害检测模型优化

地铁盾构隧道衬砌病害检测面临的最主要问题是如何获取高质量的病害图片以及如何快速、准确实现病害检测.基于CCD线阵相机设计制造了地铁隧道病害检测车,并针对上海运营地铁1、2、4、7、8、10、12等线路采集了大量的衬砌图像,通过手工标注建立高质量隧道病害样本库.基于卷积神经网络Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network),构建了病害自动检测深度学习框架.考虑到裂缝及渗漏水病害的特殊性,采用数据统计分析及K-means聚类算法分析其几何特征,结合病害特征优化VGG-16网络模型中的anchor box相关参数.结果表明,修正后的模型病害检测准确度有明显的提升(约7%),同时模型的训练时间减少.经验证,上述方法同样可提高裂缝或渗漏水单一病害识别模型的准确度.     

基于深度学习的隧道裂缝识别方法

为提高隧道衬砌裂缝的识别精度和速度,提出一种基于深度学习的隧道衬砌裂缝自动识别算法。该算法使用两个深度卷积神经网络分别实现隧道衬砌图像分类和裂缝识别。首先使用图像分类网络对隧道衬砌图像进行分类,筛选出含有裂缝的图像;然后使用裂缝识别网络,结合滑动窗口扫描的方式对含有裂缝的图像进行裂缝识别,得到初步的裂缝定位结果;最后根据初步的裂缝定位结果进行图像分割,并计算出裂缝的长度值和宽度值。实验结果表明:图像分类和裂缝识别的准确率均达到98%;处理单张不包含裂缝的大尺度图像耗时0. 008 s,处理单张包含裂缝的图像耗时0. 688 s;施工缝、线缆、字迹等对裂缝识别的影响减弱。     

基于图像的桥梁裂缝几何特征提取方法研究

随着国内在役桥梁的规模不断增长与交通流量的持续增加,因环境条件与荷载影响而出现的结构裂缝影响着桥梁服役性能与结构健康状态。对桥梁结构出现的缺失与破损,通过检测监测手段对其进行图像数据采集并进行病害识别,是实现桥梁病害整治的重要工作内容,日益受到我国桥梁行业的关注和研究。基于可见光学成像原理,本文借助影像传感器对桥梁的裂缝病害进行数字化图像采集,对31条混凝土裂缝进行裂缝宽度识别,对于不同方向性发育的常见桥梁裂缝病害进行几何特征抽取和分析,识别结果的绝对误差均小于观测仪最小刻度0.02 mm,实现了裂缝信息自动提取的检测功能。     

隧道衬砌结构裂损机理及定量评估

隧道衬砌裂损影响衬砌结构的整体稳定性,并易引起渗漏水病害、基床病害和复合型病害等隧道病害,降低衬砌结构的耐久性和安全性.基于衬砌裂损的力学机理分析,将隧道衬砌混凝土裂缝发展过程分为6个阶段,给出每个阶段的状态描述,并针对引起衬砌裂损的隧道衬砌厚度不足及衬砌背后空洞两个影响因素进行深入研究,分别利用隧道衬砌的拉、剪应力集中系数进行计算,明确不同围岩条件下隧道衬砌厚度不足或衬砌背后空洞等因素与衬砌内部应力集中程度之间的内在联系,为进一步建立依据隧道衬砌检测结果进行隧道衬砌状态评估的评估体系提供了量化基础.     

关山隧道衬砌裂缝病害分析与防治措施研究

本论述对甘肃省关山隧道的衬砌裂缝病害进行实地勘察分析。按照病害的性质和形态,把该衬砌裂缝病害分成干缩裂缝病害、温差裂缝病害、荷载裂缝病害、沉降裂缝病害、施工缝开裂病害五类,并对各类病害的形成原因进行详细分析。结合目前隧道衬砌裂缝防治中常用的措施与经验,提出了加强衬砌自身强度和提高围岩稳定性两个方面对关山隧道衬砌裂缝病害的防治措施。     

酸侵蚀对公路隧道安全性影响的模拟计算

对衬砌受酸性介质(采用pH=3的盐酸溶液)侵蚀后的隧道,运用同济曙光软件建立荷载-结构法拉压弹簧模型进行分析计算.结果表明:①随着环向裂缝宽度(钢筋锈蚀程度的增加)和纵向裂缝深度的增加,隧道安全性能逐渐降低;②衬砌具有相同钢筋锈蚀程度和纵向裂缝深度时,拱顶处病害比拱腰处病害对隧道安全性能的影响大;③当环向裂缝宽度小于0.2mm时,环向裂缝宽度的变化对隧道衬砌安全性能影响不大.     

基于图像处理与深度学习的隧道衬砌裂缝检测

针对目前隧道衬砌裂缝检测方法适应性不好且检测精度不高等问题,提出了以图像处理和深度学习相结合的衬砌裂缝检测方法 .首先,以隧道衬砌图像采集车载设备为研究对象,对获取的图像利用改进Mask匀光算法去除图像中的阴影,利用拼接缝去除方法去除拼接缝.其次,构建改进的VGG19网络模型,通过深度学习方法实现了衬砌裂缝的高效分割,提出基于虚拟标尺的裂缝长度和宽度测量方法,实现了衬砌裂缝的高效准确检测.最后通过实际隧道检测试验验证了本文方法的可行性和有效性,试验结果表明裂缝类型识别率高,裂缝长度的最大偏差为2.92 mm,裂缝宽度的最大偏差为0.28 mm.     

公路隧道结构服役性能快速移动感知技术

采用模型试验、力学分析、系统集成等手段,研究了公路隧道结构表观和浅层病害快速检测、带病结构精确诊断技术．针对表观病害的数字图像检测方法,研制高强红外补光、纳秒级相机阵列同步控制装置,提出隧道受限空间纵向里程动态修正模型和病害特征AI识别算法,隧道内一次行车即可完成全断面病害检测,最高检测速度80 km/h、裂缝宽度识别精度0.1 mm、病害定位精度达厘米级．针对浅层病害快速非接触检测的难题,研究揭示带病结构的热传递效应和衬砌病害部位的温度场“冷-热斑”发生机制,提出了基于红外热成像的浅层剥离、钢筋锈蚀的非接触检测技术和检测时机,当隧道结构内外温差不低于5℃时检测效果较好;针对服役性能快速高效分析难题,提出了数字重构模型转换为数值仿真分析模型的方法和基于数字模型的一体化数值仿真技术,实现基于检测重构模型的力学快速分析．集成上述技术,研发了公路隧道全断面快速检测车与服役性能智能分析平台,为隧道结构快速检测、服役性能精确诊断提供了新的技术手段和方法．     

基于ROS及YOLOv3的混凝土桥梁裂缝实时检测系统

为了提升既有混凝土结构的养护效率，提高结构的检测效率和精度，基于ROS架构和边缘计算设备，设计了便携式混凝土桥梁裂缝实时检测系统，通过YOLOv3算法实现了混凝土桥梁裂缝自动检测识别，并研究了不同数量训练集对模型性能的影响.结果表明，研发的混凝土裂缝实时检测系统能够整合硬件性能，完成对混凝土表观裂缝图像的实时获取，并在边缘计算设备上进行实时分析处理，实现了检测结果的实时显示.模型在训练集数量最多时平均精度最高，达到0.823.实验室环境下以预应力混凝土结构为例的测试结果表明，该系统能够较好地实现混凝土结构表观裂缝的检测.     

公路隧道裂缝处治技术

裂缝是公路隧道衬砌结构中最常见的病害之一,严重影响隧道安全使用和衬砌承载力。对运营公路隧道随机衬砌裂缝进行统计,得出不同部位裂缝分布规律。本文分析了武都隧道裂缝形成原因,重点介绍了裂缝处治技术——封闭裂缝注胶,然后粘贴碳纤维布。最后,对该技术在公路隧道裂缝病害处治中的应用前景做出展望。     

基于多传感器的隧道异常自动巡检系统的设计

为及时发现隧道内渗漏水和裂缝病害,提早采取应对措施而降低损失和节省成本,设计了一套基于多传感器的隧道自动巡检系统。通过分析隧道内渗漏水和裂缝表现出的特征,针对渗漏水现象,通过红外热成像设备获取环境的温差伪彩图,设计出一种多邻域生长动态异常区域识别算法检测漏水点;针对裂纹细小难以识别的问题,通过大面阵工业相机获取高分辨率图像,并提出一种基于相机标定的图像拼接方法获取隧道内全部视场,从而扩大裂纹检测范围。将传感器模块化安装在隧道运动巡检设备中,构建一套完整的网络架构,进行信息交互和数据传输。实验结果证明该系统有较强的可靠性和鲁棒性,渗漏水检测算法误检率低,可有效检测出温度异常区域;图像拼接算法成像质量高、拼接速度快。     

基于DSP＋FPGA的实时图像识别系统硬件与算法设计

图像识别算法的运算量大,控制复杂,对系统的性能要求很高,DSP的结构特殊和性能优良,能很好地满足系统的需要,笔者选用ADS-BF535作为图像识别模块的核心,负责图像识别算法的实现,选用高速灵活的XC2S200 FPGA作为图像采集模块的核心,负责图像的采集,完成预处理工作,从而保证了系统的实时性,系统使用模板匹配和BP网络识别这2种算法对数字0-9进行识别。研究表明：在DSP＋FPGA的构架上实现的图像识别系统,结构灵活、通用性强,提高了算法的效率,充分发挥DSP和FPGA结合的优势,准确快速地实现了图像识别。     

强震作用下运营隧道裂损衬砌动力响应分析

运营隧道由于地质因素、施工因素与地下水因素造成衬砌结构带裂缝工作。在地震力作用下,带裂缝的衬砌的安全性难以保证。基于隧道衬砌结构裂损的不同位置和裂缝不同深度的考虑,建立了三维数值有限元模型,采用时程分析的方法研究了衬砌的动力响应。研究表明:①在地震力作用下,隧道衬砌受往复拉压作用;在剪切波作用下,最大弯矩、轴力发生在隧道横截面"X"位置;②带裂缝衬砌在地震力作用下,纵向裂缝处混凝土应力集中,主筋拉应力增大,其他位置内力与完好衬砌响应相同;③随着裂缝的位置不同,对隧道安全性的影响不同,影响顺序由大到小依次为225°、315°、270°;④衬砌初始裂缝深度越深,在地震作用下应力集中情况越严重。     

基于Jetson-TX2的输电线路设备实时巡检系统

针对输电线路及设备巡检效率低的问题,设计了一种基于Jetson-TX2的输电线路设备实时巡检系统。该系统包括基于YOLO v3算法的Jetson-TX2主控模块和云台相机控制模块。Jetson-TX2主控模块通过TensorRT加速库,对YOLO v3算法模型进行优化加速,完成视频流目标实时识别与定位;采用 PID算法控制云台(PTZ)相机,实现设备的高清图像采集。该系统对输电线路设备整体识别准确率达95%,可实现对视频流的实时检测,有效提高输电线路巡检效率。     

基于特征融合的金属铸造工件表面裂纹检测算法研究

针对复杂结构的金属铸造工件表面因成像复杂引发干扰,裂纹提取判别困难的检测问题,本文提出一种结合了颜色形态特征融合图像分割和纹理特征裂纹判定的金属铸造工件表面裂纹检测算法。算法通过GAMMA变换增强裂纹并弱化背景,根据裂纹目标的颜色特征与几何形状特征相融合,量化特征并滤波特征值分割提取裂纹目标,基于灰度共生矩阵对候选裂纹区域提取纹理特征,使用支持向量机分类器进行训练并识别裂纹。金属工件表面裂纹检测实验表明,该算法在图像分割方面能更加完整准确的提取裂纹,在真伪裂纹的识别中准确率、精确率、召回率和F1得分分别为94.47%、92.51%、96.67%和93.74%。相较于传统检测算法,该算法克服了上述干扰影响,在准确率等方面具有优势,且具有较快的识别速度。     

陆浑水库泄洪洞混凝土裂缝修补加固

陆浑水库泄洪洞自1965年建成以来,衬砌混凝土的质量逐年劣化,裂缝的病害状况已非常严重,对其检测评估的基础上,分析认为,过大的外荷作用、温度应力、混凝土的塑性收缩等因素是泄洪洞裂缝产生并发展的原因。裂缝处理采用TH-2新型环氧灌浆材料,粘度小,可灌性好,和混凝土粘结强度高,浆液固化后的抗压和抗拉强度都很高,补强效果好;施工操作方便。有针对性采用的灌浆工艺,具有工效高、时效快的特点,对灌浆质量起到了重要作用。     

碳纤维布用于深埋隧道衬砌裂缝的加固效果

为评价公路隧道衬砌裂缝的碳纤维布补强效果,同时为类似隧道工程提供加固措施依据,利用有限元软件对裂缝补强效果进行了详细的计算分析。通过现场检测某深埋长大公路隧道交叉口段二次衬砌的开裂状况,从地质构造学角度分析裂缝成因表明:衬砌开裂是由于围岩地应力侧压力偏大,侧洞开挖后导致衬砌应力重分布而产生向拉应力超过混凝土抗拉极限强度而产生局部开裂。基于有限元理论对隧道开裂段加固前后衬砌结构的应力场及位移场进行了对比分析,同时分析了碳纤维布的变形状况。结果表明,当二次衬砌开裂后将碳纤维布粘贴于衬砌内表面,由于碳纤维布参与承担荷载,对混凝土衬砌受拉变形起约束作用,碳纤维作为抗拉材料能有效控制衬砌裂缝的扩展。     

基于神经网络的带钢表面孔洞检测系统研究

简要介绍了带钢表面孔洞实时检测中的图像处理系统 ,提出了一种应用边缘检测和聚类分析的图像分割算法对带钢表面孔洞进行准确快速的分割 ,同时采用改进的BP神经网络分类器对孔洞进行分类与识别 ,实验结果表明 ,该带钢表面孔洞实时检测系统具有较高的精度和较快的速度 .     

基于连续非连续方法的铁路隧道衬砌承压能力分析

西南地区水文地质条件复杂,铁路隧道衬砌的抗水压能力在交通运输工程中受到广泛重视。当排水条件受限时,较高的外部水压可能导致衬砌开裂,这对隧道安全构成严重威胁。科学合理地评价衬砌抗水压能力对衬砌结构设计非常重要。文中结合理论分析和数值模拟,采用连续-非连续方法模拟不同水压条件下隧道衬砌的渐进破坏过程,分析衬砌结构位移、应力应变、界面破裂因子、界面破裂率等参数间的关系。最后,得到不同水压条件下衬砌界面破裂率和衬砌结构渐进破坏之间的关系,将隧道衬砌承压阶段分为安全阶段、相对安全阶段、临界失稳阶段和失稳阶段4个阶段,基于界面破裂率提出衬砌结构当前状态和承压能力评价方法。     

局部特征聚类联合区域增长的桥梁裂缝检测

针对传统裂缝检测算法抗干扰能力弱,浅层裂缝易误判等问题,提出一种局部特征聚类联合区域增长的桥梁裂缝检测算法。首先,针对混凝土表皮脱落及渗水等干扰问题,采用Gauss-Frangi双重滤波对图像模糊化处理,退化噪声的特征信息,并增强图像中的线性结构。其次,针对常规算法无法识别弱特征的浅层裂缝问题,根据局部区域裂缝点间的空间相关性,提出基于网格聚类联合区域增长算法实现局部区域裂缝的动态分割。最后,针对分割图像中伪裂缝等顽固噪声,提出一种基于形状特征及结构相似性原理方法剔除噪声。实验表明,所提算法可检测出更多的裂缝细节信息,且保持较高的精确率,提高了裂缝图像分割质量。