[發(fā)明專利]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盾構(gòu)機(jī)護(hù)盾間隙估計(jì)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710066117.3
• 申請(qǐng)日: 2017-02-06
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106930770B
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-04-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙栓峰;丁志兵
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安科技大學(xué)
• 主分類號(hào): E21D9/06
• 分類號(hào): E21D9/06;G01N21/84;G06T5/00
• 代理公司: 西安文盛專利代理有限公司 61100
• 代理人: 佘文英

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盾構(gòu)機(jī)護(hù)盾間隙估計(jì)方法，其特征是通過(guò)對(duì)被測(cè)盾尾間隙處的局部區(qū)域進(jìn)行激光標(biāo)定，然后利用工業(yè)攝像機(jī)進(jìn)行圖像采集，將采集到的帶有激光標(biāo)定點(diǎn)的管片局部圖像傳入到計(jì)算機(jī)中，采用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率重建方法，對(duì)采集到的圖像進(jìn)行超分辨率重建得到高分辨率圖像，選用合適的圖像處理算法對(duì)采集到的圖像進(jìn)行分析、處理和計(jì)算得到盾尾間隙的大小，從而實(shí)現(xiàn)非接觸式自動(dòng)測(cè)量。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了盾尾間隙的自動(dòng)測(cè)量，降低了盾構(gòu)環(huán)境下光照的要求，使得盾構(gòu)護(hù)盾間隙自動(dòng)化測(cè)量能夠用于盾構(gòu)的全周期中，有助于實(shí)現(xiàn)盾構(gòu)施工的精確化和自動(dòng)化。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于施工機(jī)械狀態(tài)測(cè)量領(lǐng)域，涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盾構(gòu)機(jī)護(hù)盾間隙估計(jì)方法。

背景技術(shù)

隨著我國(guó)的隧道及地下鐵路事業(yè)進(jìn)入高速發(fā)展的時(shí)代，中國(guó)成為了世界上最大的隧道及地下工程施工市場(chǎng)，我國(guó)的城市軌道交通建設(shè)正面臨著史無(wú)前例的高速發(fā)展，大城市每年仍然在以巨大的投資速度繼續(xù)發(fā)展著地下隧道工程建設(shè)。在盾構(gòu)施工中，由于盾構(gòu)機(jī)掘進(jìn)路線的曲率變化和推進(jìn)油缸的伸長(zhǎng)長(zhǎng)度不能時(shí)刻保持一致，將會(huì)導(dǎo)致盾構(gòu)機(jī)盾尾內(nèi)壁與管片外徑之間的空間發(fā)生變化，這個(gè)空間即為盾尾間隙。當(dāng)盾尾間隙變化量超過(guò)設(shè)計(jì)允許的變化范圍時(shí)，輕則會(huì)使盾尾與管片之間發(fā)生干擾，降低掘進(jìn)速度，致使盾尾密封刷被過(guò)快磨損而導(dǎo)致盾尾密封系統(tǒng)受到破壞，重則盾尾將管片損壞，造成隧道滲漏水或地表沉降。因此，在施工中有必要對(duì)盾尾間隙進(jìn)行連續(xù)性和周期性測(cè)量，以便及時(shí)調(diào)整盾構(gòu)機(jī)姿態(tài)，來(lái)保證施工的順利進(jìn)行。在現(xiàn)階段，大部分盾構(gòu)施工都采用落后的人工測(cè)量，而人工測(cè)量將會(huì)產(chǎn)生無(wú)法控制的錯(cuò)誤和誤差，給盾構(gòu)機(jī)姿態(tài)的調(diào)整帶來(lái)滯后性。本發(fā)明利用攝像機(jī)對(duì)盾尾間隙進(jìn)行連續(xù)拍照采集圖像，然后利用圖像處理算法進(jìn)行距離測(cè)量。然而由于盾構(gòu)施工過(guò)程中光線條件比較差，攝像頭拍攝的圖像質(zhì)量較差，分辨率比較低，若直接用于盾構(gòu)機(jī)護(hù)盾間隙的測(cè)量，其測(cè)量精度和應(yīng)用范圍受到限制。本發(fā)明提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盾構(gòu)機(jī)護(hù)盾間隙估計(jì)方法，其原理是通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立低分辨率圖像與高分辨率圖像之間“端對(duì)端”的映射，實(shí)現(xiàn)盾構(gòu)弱光照環(huán)境下盾構(gòu)間隙圖像的超分辨率重構(gòu)，增加盾構(gòu)盾尾間隙測(cè)量的精度。實(shí)現(xiàn)對(duì)盾尾間隙的自動(dòng)測(cè)量，該技術(shù)能夠降低盾構(gòu)環(huán)境下光照的要求，使得盾構(gòu)護(hù)盾間隙自動(dòng)化測(cè)量能夠用于盾構(gòu)的全周期中，有助于實(shí)現(xiàn)盾構(gòu)施工的精確化和自動(dòng)化。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盾構(gòu)機(jī)護(hù)盾間隙估計(jì)方法，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了盾尾間隙的自動(dòng)測(cè)量，降低了盾構(gòu)環(huán)境下光照的要求，使得盾構(gòu)護(hù)盾間隙自動(dòng)化測(cè)量能夠用于盾構(gòu)的全周期中，有助于實(shí)現(xiàn)盾構(gòu)施工的精確化和自動(dòng)化。

本發(fā)明的技術(shù)方案是：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盾構(gòu)機(jī)護(hù)盾間隙估計(jì)方法，其特征是包括以下步驟：

步驟一、激光器及工業(yè)攝像機(jī)安裝；

步驟二、對(duì)被測(cè)盾尾間隙處的局部區(qū)域進(jìn)行激光標(biāo)定；

步驟三、利用工業(yè)攝像機(jī)對(duì)局部區(qū)域進(jìn)行連續(xù)拍攝，得到局部區(qū)域低分辨率圖像；

步驟四、利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行超分辨率重建；

步驟五、將低分變率圖像輸入SRCNN模型，輸出高分辨率圖像；

步驟六、對(duì)得到的高分辨率圖像進(jìn)行分析、處理和計(jì)算得到盾尾間隙的大小。