CN102297660A - 一种盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量方法及装置 - Google Patents

一种盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量方法及装置 Download PDF

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CN102297660A CN 201110131202 CN201110131202A CN102297660A CN 102297660 A CN102297660 A CN 102297660A CN 201110131202 CN201110131202 CN 201110131202 CN 201110131202 A CN201110131202 A CN 201110131202A CN 102297660 A CN102297660 A CN 102297660A
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Abstract

本发明涉及一种盾构隧道衬砌接缝张开宽度的测量方法及装置，具体步骤为：采用计算机视觉工具包对相机进行标定，通过数码相机采集管片接缝的图像，通过激光测距仪测定拍摄距离；将采集到得图像转化为灰度图像，选择合适的滤波参数，采用Gauss滤波器对选中的ROI区域图像进行平滑；确定平滑后图像的最大阈值和最小阈值，进行Canny滞后阈值分割得到图像中包括管片接缝边缘在内的亚像素线性特征；从亚像素线性特征中筛选出所需的亚像素管片接缝边缘图像：根据所得的两条亚像素管片接缝边缘图像，采用法向垂直最小距离法分别计算最大宽度及平均宽度；根据预先确定相机内参确定像素尺寸与实际尺寸之间的换算比例，并计算得到管片接缝的实际宽度。本发明具有低成本、高精度、快速便捷等优点。

Description

一种盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量方法及装置
技术领域
本发明涉及一种盾构隧道衬砌管片接缝测量技术，尤其是涉及一种盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量方法及装置。
背景技术
高精度、高效率、数字化和自动化病害检测模式，是实现高质量盾构隧道运营维护的前提。随着检测技术的进步，传统的通过人眼目视或使用简单的仪器如直尺、读数放大镜等来进行估测的管片接缝宽度测量方法，由于存在结果主观性较大、精度和效率较低、且结果不易保存和管理等缺点，将逐渐被新的方法所代替。随着计算机技术的迅猛发展和相机硬件质量的不断提升，数字图像技术以其方便灵活、非接触式数据获取、图像易于处理等特点迅速渗透到各个学科领域并取得了重大的开拓性成就。而基于数字图像处理的照相测量技术业已深入到边坡变形监测、岩体碎石识别、隧道病害识别量测等土木工程领域中，并发挥着非接触、高效、直观和精确的优势。
2004年，邹轶群、侯贵仓、杨峰提出了一种基于数字图像处理的表面裂纹检测方法。同年，张娟，沙爱民，高怀钢，孙朝云分析了基于数字图像处理的路面裂缝识别与评价系统的工作原理。2005年，上海交通大学的田胜利对采用数字图像技术观测结构变形的方法进行了深入的研究，并使用小波变换、神经网络等人工智能手段对观测结果进行了处理。2006年，东南大学尹兰、何小元利用了基于光测法基础上的数字图像处理技术对混凝土表面裂缝宽度特征进行了测量和分析。 2008年，桑中顺将红外摄影技术引入隧道监测，以解决施工中的隧道粉尘严重的问题并针对非量测相机镜头畸变较大的缺陷，研究了相机的快速标定方法。2009年，周春霖使用数字图像技术结合人工神经网络实现岩体节理的识别和精细描述。2010年，叶康针对现有的公路隧道裂缝检测方法的不足，提出了采用数字图像技术进行裂缝特征无接触的测量方法。
虽然之前学者们对数字图像技术在地下工程和隧道病害检测领域做了较多研究，但专门针对盾构隧道管片接缝张开数字图像检测技术却没有人涉及到。此外，以上所研究的大多数方法主要是针对通过接触式扫描或近距离拍摄所采集的放大图像进行，并且假设所获取的照片所受的干扰少，成像质量高。而在实际盾构隧道中，光线、遮挡、各种污渍刮痕都会对成像质量照成严重影响，使得针对近照中理想宽大目标对象的识别量测方法不适用，需寻找一种合适的新方法。
因此，研究一种在盾构隧道中能便捷、高效、准确地测量管片接缝张开特征值的图像检测方法已成为提高盾构隧道运营维护质量的迫切需求之一。
发明内容
本发明的目的在于提供一种低成本、快速便捷、高精度的盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量方法及装置。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现： 
一种盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量方法，具体步骤如下：
（1）采用计算机视觉工具包HALCON标定方法对相机进行标定，获取相机内部参数；
（2）通过数码相机采集管片接缝的图像，并通过激光测距仪测定拍摄距离；
（3）将采集到得图像转化为灰度图像，在转化后的灰度图像上选择需测量的感兴趣区域（Region Of Interest，以下简称ROI）；
（4）选择合适的滤波参数，采用Gauss滤波器对（3）中选中的ROI区域图像进行平滑； 
（5）确定平滑后图像的最大阈值和最小阈值，进行Canny滞后阈值分割得到图像中包括管片接缝边缘在内的亚像素线性特征；
（6）从步骤（5）中所得的亚像素线性特征中筛选出所需的亚像素管片接缝边缘图像：对于干扰较小的简单图像，可直接根据接缝边缘图像呈直线且贯穿ROI区域这一特点来获得目标接缝边缘图像；对于干扰较大的复杂图像，可采用神经网络的方法识别；
（7）根据步骤（6）中所得的两条亚像素管片接缝边缘图像，采用法向垂直最小距离法分别计算最大宽度及平均宽度；
（8）根据预先确定相机内参确定像素尺寸与实际尺寸之间的换算比例（mm/pixel），并计算得到管片接缝的实际宽度。
本发明中，步骤（1）操作方式如下：
①选取大小合适的Halcon特制标定板（有从2500μm到800mm的各种不同尺寸）。
②将准备好的标定板张贴到有一定刚度的平板上，保证表面平滑。
③拍摄10~20张标定板的图像，拍摄过程需注意如下事项：
在每张照片中整个标定板必须保持全部可见；
拍摄过程中需变换标定板的位置、朝向、距离；
标定板需占尽量大的图幅（至少1/4）以保证标定点识别的精度；
在各次拍摄中标定板尽量依次覆盖整个图像范围，以获取精确的相机内参。
④用Halcon标定程序对所采集的标定板图像进行处理，获取相机内参。
本发明中，步骤（3）的操作方法如下：
① 根据下式将整幅彩色图像转化成灰度图：
Figure 2011101312026100002DEST_PATH_IMAGE001
其中：
Figure 515463DEST_PATH_IMAGE002
为彩色图像中第
Figure 716637DEST_PATH_IMAGE004
个像素点转换后的灰度值，
Figure 2011101312026100002DEST_PATH_IMAGE005
为彩色图像中第
Figure 549333DEST_PATH_IMAGE004
个像素点红色通道的值；
Figure 612098DEST_PATH_IMAGE006
为彩色图像中第
Figure 974203DEST_PATH_IMAGE004
个像素点绿色通道的值；
Figure 2011101312026100002DEST_PATH_IMAGE007
为彩色图像中第个像素点蓝色通道的值；
②计算出每一点对应的灰度值后即可生成彩色图像对应的灰度图。
③采用圆形窗口来选择相应的ROI区域，注意尽量是目标接缝位于ROI区域中央。
本发明中，步骤（4）的操作方法如下：
根据下述二维高斯滤波函数对ROI区域进行平滑：
Figure 603953DEST_PATH_IMAGE008
将上式分别对
Figure 2011101312026100002DEST_PATH_IMAGE009
，
Figure 595043DEST_PATH_IMAGE010
求偏导，得到两个一维滤波器，
Figure 2011101312026100002DEST_PATH_IMAGE011
其中： 
Figure 2011101312026100002DEST_PATH_IMAGE013
为像素点坐标，
Figure 535722DEST_PATH_IMAGE014
为高斯滤波器的空间尺度系数，控制图像的平滑程度。
本发明中，步骤（5）的操作方法如下：
①根据下式计算每个像素点的梯度幅值和梯度方向：
Figure 2011101312026100002DEST_PATH_IMAGE015
Figure 18044DEST_PATH_IMAGE016
其中: 为像素的梯度幅值，为像素的梯度方向，
Figure 2011101312026100002DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 756378DEST_PATH_IMAGE020
为（41）中求得的一维高斯滤波器，为图像灰度值，此处*代表卷积运算；
②对ROI区域进行非最大抑制处理：对每一个像素点，以该点为中心，在八邻域范围内对应梯度方向上与其相邻两个像素点的梯度值做比较，若该点梯度值为最大，则为可能的边缘点。梯度值保留，否则将该点梯度值设为零。
③根据图像的拍摄质量和噪声程度确定canny边缘检测的上下阈值
Figure 654277DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 2011101312026100002DEST_PATH_IMAGE023
，一般
Figure 948861DEST_PATH_IMAGE023
≈2。
④利用上下阈值寻找边缘点：将所有梯度幅值
Figure 82744DEST_PATH_IMAGE017
>
Figure 544687DEST_PATH_IMAGE023
的点作为安全边缘点接受，
Figure 874037DEST_PATH_IMAGE017
<的点作为非边缘点排除；对于
Figure 660258DEST_PATH_IMAGE023
>>
Figure 611214DEST_PATH_IMAGE022
的点，作为潜在边缘点保留，针对这些潜在边缘点，只有当该点沿着某一最短路径与安全边缘点相连时，才被接受为安全边缘点。
本发明中，步骤（6）的操作方法如下：
①对于干扰较小的简单图像采用几何特征筛选法来获取目标接缝边缘特征：由于接缝边缘贯穿整个ROI区域且呈直线，故可根据长度特征来进行筛选，此处采用1.5倍和2倍的ROI 区域半径分别为上下阈值，长度在此阈值范围内的边缘保留，其余的边缘去除；
②对于干扰较大的复杂图像采用神经网络法来获取目标接缝边缘特征：
（I）选择典型的三层神经网络模型，其中隐层节点数按下式计算，
       
Figure 722127DEST_PATH_IMAGE024
    其中，m为隐层节点数，n为输入层节点数，l为输出层节点数，a为1~10之间的常数；
（II）选择神经网络模型的输入特征项如下：
  边缘检测（要素数量）
沿线梯度均值、方差 1个边缘（2）
沿线梯度方向的均值、方差 （2）
RGB空间灰度均值、方差 明区、暗区（2×3×2）
弦长、迹长 （2）
合计 18
（III）人工手动选择30~50条接缝边缘样本来训练所建立的神经网络模型，然后用此模型对新图像进行识别。
本发明中，步骤（7）的操作方法如下：
本发明的裂缝像素宽度计算采用最小距离法，具体为区分裂缝的上下边缘，分别选中上边缘的各点，采用最小距离法计算目标裂缝的宽度。
如图5所示，为通过最小距离法计算裂缝像素宽度的示意图，根据竖直方向上下边缘点的坐标，先从上边缘首个点开始，用上边缘点的坐标分别与下边缘的各坐标点利用两点间的距离公式计算，算得的最小值作为该点到下边缘的距离，可表示为：
   
其中，k=0,1,2,3……
公式表示取上边缘的第i个点到下边缘所有点的距离的最小值。
依次算出上边缘每点到下边缘的距离值，将这些算得得距离值平均或求最大，便是裂缝宽度的平均值和最大值，表示为：
Figure 435392DEST_PATH_IMAGE026
      
Figure 2011101312026100002DEST_PATH_IMAGE027
   
本发明提出的一种盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量装置，包括数码相机1、激光测距仪2、连接螺杆3以及笔记本工作站4，其中：所述的数码相机1通过连接螺杆3固定于激光测距仪2的上方，数码相机1通过数据线5与笔记本工作站4连接。
本发明中，所述的数码相机1采用sonyA550单反数码相机，该数码相机的镜头为18~55mm的标准镜头。
与现有技术相比，本发明不同于传统的近距离手持接触式盾构管片接缝宽度测量方法，而是将数字图像技术首次运用于盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量，利用相机成像的基本原理以及数码相机所获取图像的特征，提出一种基于数字图像技术的盾构隧道衬砌管片接缝张开测量方法及装置，为烦杂的盾构隧道接缝张开病害测量工作提供了一种低成本、高精度、快速便捷的处理手段。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为本发明的硬件结构示意图。
图3为本发明进行标定所用的标定板图。
图4为本发明所采用的神经网络结构图。
图5为本发明通过最小距离法计算管片接缝像素宽度的示意图。
图中标号：1为数码相机，2为激光测距仪，3为连接螺杆，4为笔记本工作站，5为数据线。101为相机内参标定，102为图像采集并测定拍摄距离，103为转化灰度图像并选择ROI，104为图像平滑，105为亚像素边缘检测，106为目标接缝边缘的识别，107为最小距离法计算接缝宽度，108为按标定比例计算接缝实际宽度。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例1：
如图1所示，一种盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量方法，包括以下步骤：
步骤101，采用计算机视觉工具包HALCON标定方法对相机进行标定，获取相机内部参数；
步骤102，通过数码相机采集管片接缝的图像，并通过激光测距仪测定拍摄距离，本次实施中拍摄距离l为0.681m；
步骤103，将采集到得图像转化为灰度图像，在转化后的灰度图像上选择需测量的感兴趣区域（Region Of Interest，以下简称ROI）；
步骤104，选择合适的滤波参数，采用Gauss滤波器对（3）中选中的ROI区域图像进行平滑；
步骤105，确定平滑后图像的最大阈值40和最小阈值20，进行Canny滞后阈值分割得到图像中包括管片接缝边缘在内的亚像素线性特征；
步骤106，从（5）中所得的亚像素线性特征中筛选出所需的亚像素管片接缝边缘图像：对于干扰较小的简单图像，可直接根据接缝边缘图像呈直线且贯穿ROI区域这一特点来获得目标接缝边缘图像；对于干扰较大的复杂图像，可采用神经网络的方法识别；
步骤107，根据（6）中所得的两条亚像素管片接缝边缘图像，采用法向垂直最小距离法分别计算最大宽度及平均宽度，本次实施中分别测得最大宽度为17.12pixel，平均宽度为16.13pixel；
步骤108，根据预先确定相机内参确定像素尺寸与实际尺寸之间的换算比例本实施中比例为0.123（mm/pixel），并采用（7）中得到的平均像素宽度16.13pixel，并计算得到管片接缝的实际宽度1.98mm。
所述的步骤101的具体步骤如下：
(11)选取大小合适的Halcon特制标定板（有从2500μm到800mm的各种不同尺寸）。
(12)将准备好的标定板张贴到有一定刚度的平板上，保证表面平滑。
(13)拍摄10~20张标定板的图像，拍摄过程需注意如下事项：
在每张照片中整个标定板必须保持全部可见；
拍摄过程中需变换标定板的位置、朝向、距离；
标定板需占尽量大的图幅（至少1/4）以保证标定点识别的精度；
在各次拍摄中标定板尽量依次覆盖整个图像范围，以获取精确的相机内参。
(14)用Halcon标定程序对所采集的标定板图像进行处理，获取相机内参，在本次实施中的标定结果如下：
f（m） Kappa Sx(m) Sy(m) Px Py WI HI
0.0195515 -305.425 1.09751e-005 1.1e-005 1087.45 765.89 2288 1520
注：上表中的字母分别表示主距f、镜头径向畸变参数Kappa、横纵向比例系数Sx和Sy、主点位置[Px, Py]、像宽WI、像高HI.。所述的步骤103的具体步骤如下：
(31)根据下式将整幅彩色图像转化成灰度图：
Figure 740603DEST_PATH_IMAGE001
其中：为彩色图像中第
Figure 693570DEST_PATH_IMAGE004
个像素点转换后的灰度值，
Figure 212407DEST_PATH_IMAGE005
为彩色图像中第个像素点红色通道的值；
Figure 483954DEST_PATH_IMAGE006
为彩色图像中第
Figure 936670DEST_PATH_IMAGE004
个像素点绿色通道的值；为彩色图像中第
Figure 878398DEST_PATH_IMAGE004
个像素点蓝色通道的值；
（32）计算出每一点对应的灰度值后即可生成彩色图像对应的灰度图。
（33）采用圆形窗口来选择相应的ROI区域，注意尽量是目标接缝位于ROI区域中央。
所述的步骤104的具体步骤如下：
（41）根据下述二维高斯滤波函数对ROI区域进行平滑：
Figure 409130DEST_PATH_IMAGE008
将上式分别对
Figure 167001DEST_PATH_IMAGE009
，
Figure 581802DEST_PATH_IMAGE010
求偏导，得到两个一维滤波器，
Figure 898252DEST_PATH_IMAGE011
其中： 
Figure 3141DEST_PATH_IMAGE013
为像素点坐标，
Figure 351077DEST_PATH_IMAGE014
为高斯滤波器的空间尺度系数，控制图像的平滑程度。
所述的步骤105的具体步骤如下：
（51）根据下式计算每个像素点的梯度幅值和梯度方向：
Figure 572849DEST_PATH_IMAGE015
Figure 311129DEST_PATH_IMAGE016
其中: 
Figure 912268DEST_PATH_IMAGE017
为像素的梯度幅值，
Figure 301661DEST_PATH_IMAGE018
为像素的梯度方向，
Figure 461378DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 185489DEST_PATH_IMAGE020
为（41）中求得的一维高斯滤波器，
Figure 823275DEST_PATH_IMAGE021
为图像灰度值，此处*代表卷积运算；
（52）对ROI区域进行非最大抑制处理：对每一个像素点，以该点为中心，在八邻域范围内对应梯度方向上与其相邻两个像素点的梯度值做比较，若该点梯度值为最大，则为可能的边缘点。梯度值保留，否则将该点梯度值设为零。
（53）根据图像的拍摄质量和噪声程度确定canny边缘检测的上下阈值
Figure 67174DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 893398DEST_PATH_IMAGE023
，一般
Figure 606270DEST_PATH_IMAGE023
≈2
Figure 546282DEST_PATH_IMAGE022
，本实施中
Figure 644688DEST_PATH_IMAGE022
 =20，
Figure 83891DEST_PATH_IMAGE023
 =40。
（54）利用上下阈值寻找边缘点：将所有梯度幅值
Figure 847841DEST_PATH_IMAGE017
>
Figure 827430DEST_PATH_IMAGE023
的点作为安全边缘点接受，
Figure 45921DEST_PATH_IMAGE017
<的点作为非边缘点排除；对于>
Figure 874572DEST_PATH_IMAGE017
>
Figure 256225DEST_PATH_IMAGE022
的点，作为潜在边缘点保留，针对这些潜在边缘点，只有当该点沿着某一最短路径与安全边缘点相连时，才被接受为安全边缘点。
所述的步骤106的具体步骤如下：
（61）对于干扰较小的简单图像采用几何特征筛选法来获取目标接缝边缘特征：由于接缝边缘贯穿整个ROI区域且呈直线，故可根据长度特征来进行筛选，此处采用1.5倍和2倍的ROI 区域半径分别为上下阈值，长度在此阈值范围内的边缘保留，其余的边缘去除；
（62）对于干扰较大的复杂图像采用神经网络法来获取目标接缝边缘特征：
（621）选择典型的三层神经网络模型，其中隐层节点数按下式计算，
       
Figure 37230DEST_PATH_IMAGE024
    其中，m为隐层节点数，n为输入层节点数，本实施中为18，l为输出层节点数，本实施中为2，a为1~10之间的常数。
（622）选择神经网络模型的输入特征项如下：
  边缘检测（要素数量）
沿线梯度均值、方差 1个边缘（2）
沿线梯度方向的均值、方差 （2）
RGB空间灰度均值、方差 明区、暗区（2×3×2）
弦长、迹长 （2）
合计 18
（623）人工手动选择30~50条接缝边缘样本来训练所建立的神经网络模型，然后用此模型对新图像进行识别。
所述的步骤107的具体步骤如下：
本发明的裂缝像素宽度计算采用最小距离法，具体为区分裂缝的上下边缘，分别选中上边缘的各点，采用最小距离法计算目标裂缝的宽度。
如图5所示，为通过最小距离法计算裂缝像素宽度的示意图，根据竖直方向上下边缘点的坐标，先从上边缘首个点开始，用上边缘点的坐标分别与下边缘的各坐标点利用两点间的距离公式计算，算得的最小值作为该点到下边缘的距离，可表示为：
Figure 507263DEST_PATH_IMAGE025
   
其中，k=0,1,2,3……
公式表示取上边缘的第i个点到下边缘所有点的距离的最小值。
依次算出上边缘每点到下边缘的距离值，将这些算得距离值平均或求最大，便是裂缝宽度的平均值和最大值，表示为：
Figure 15605DEST_PATH_IMAGE026
      
Figure 21738DEST_PATH_IMAGE027
  
最后计算得到，
Figure 537427DEST_PATH_IMAGE028
=16.13pixel，
Figure 2011101312026100002DEST_PATH_IMAGE029
=17.12pixel。
本发明的盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量装置，包括数码相机1、激光测距仪2、连接螺杆3及笔记本工作站4，所述的数码相机1通过连接螺杆3设于激光测距仪2的上方，并通过一数据线5与笔记本工作站4连接。
所述的数码相机1采用sonyA550单反数码相机，其有效像素为1420万，采用18~55mm镜头。
条件允许的情况下，尽可能的垂直于接缝表面拍摄，同时可以利用照明灯和相机三脚架等辅助设备进行拍摄，防止因光线或人为抖动等原因而造成所拍图像质量不高，影响后续的图像处理效果。

Claims (9)

1.一种盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量方法，其特征在于具体步骤如下：
（1）采用计算机视觉工具包HALCON标定方法对相机进行标定，获取相机内部参数；
（2）通过数码相机采集管片接缝的图像，并通过激光测距仪测定拍摄距离；
（3）将采集到得图像转化为灰度图像，在转化后的灰度图像上选择需测量的感兴趣区域；
（4）选择合适的滤波参数，采用Gauss滤波器对步骤（3）中选中的ROI区域图像进行平滑；
（5）确定平滑后图像的最大阈值和最小阈值，进行Canny滞后阈值分割得到图像中包括管片接缝边缘在内的亚像素线性特征；
（6）从步骤（5）中所得的亚像素线性特征中筛选出所需的亚像素管片接缝边缘图像：对于干扰较小的简单图像，直接根据接缝边缘图像呈直线且贯穿ROI区域这一特点来获得目标接缝边缘图像；对于干扰较大的复杂图像，采用神经网络的方法识别；
（7）根据步骤（6）中所得的两条亚像素管片接缝边缘图像，采用法向垂直最小距离法分别计算最大宽度及平均宽度；
（8）根据预先确定相机内参确定像素尺寸与实际尺寸之间的换算比例，并计算得到管片接缝的实际宽度。
2.根据权利要求1所述的一种盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量方法，其特征在于，步骤（1）的操作方法如下：
①选取大小合适的Halcon特制标定板；
②将准备好的标定板张贴到有一定刚度的平板上，保证表面平滑；
③拍摄10~20张标定板的图像； 
④用Halcon标定程序对所采集的标定板图像进行处理，获取相机内参。
3.根据权利要求1所述的一种盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量方法，其特征在于，步骤（3）的操作方法如下：
① 根据下式将整幅彩色图像转化成灰度图：
Figure 6853DEST_PATH_IMAGE001
其中：
Figure 338477DEST_PATH_IMAGE002
为彩色图像中第
Figure 2011101312026100001DEST_PATH_IMAGE003
个像素点转换后的灰度值，为彩色图像中第个像素点红色通道的值；
Figure 978296DEST_PATH_IMAGE005
为彩色图像中第
Figure 367689DEST_PATH_IMAGE003
个像素点绿色通道的值；
Figure 340456DEST_PATH_IMAGE006
为彩色图像中第
Figure 549720DEST_PATH_IMAGE003
个像素点蓝色通道的值；
②计算出每一点对应的灰度值后即可生成彩色图像对应的灰度图；
③采用圆形窗口来选择相应的ROI区域，尽量是目标接缝位于ROI区域中央。
4.根据权利要求1所述的一种盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量方法，其特征在于，步骤（4）的操作方法如下：
根据下述二维高斯滤波函数对ROI区域进行平滑：
Figure 702353DEST_PATH_IMAGE007
将上式分别对
Figure 566492DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 84061DEST_PATH_IMAGE009
求偏导，得到两个一维滤波器，
Figure 609982DEST_PATH_IMAGE010
Figure 238410DEST_PATH_IMAGE011
其中： 为像素点坐标，为高斯滤波器的空间尺度系数，控制图像的平滑程度。
5.根据权利要求1所述的一种盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量方法，其特征在于，步骤（5）的操作方法如下：
①根据下式计算每个像素点的梯度幅值和梯度方向：
Figure 399023DEST_PATH_IMAGE014
其中: 
Figure 669872DEST_PATH_IMAGE016
为像素的梯度幅值，为像素的梯度方向，
Figure 888812DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 859042DEST_PATH_IMAGE019
为（41）中求得的一维高斯滤波器，为图像灰度值，此处*代表卷积运算；
②对ROI区域进行非最大抑制处理：对每一个像素点，以该点为中心，在八邻域范围内对应梯度方向上与其相邻两个像素点的梯度值做比较，若该点梯度值为最大，则为可能的边缘点；梯度值保留，否则将该点梯度值设为零；
③根据图像的拍摄质量和噪声程度确定canny边缘检测的上下阈值
Figure 588412DEST_PATH_IMAGE021
，，一般
Figure 146880DEST_PATH_IMAGE022
≈2；
④利用上下阈值寻找边缘点：将所有梯度幅值
Figure 122498DEST_PATH_IMAGE016
>
Figure 502664DEST_PATH_IMAGE022
的点作为安全边缘点接受，<的点作为非边缘点排除；对于
Figure 126041DEST_PATH_IMAGE022
>
Figure 494967DEST_PATH_IMAGE016
>
Figure 673008DEST_PATH_IMAGE021
的点，作为潜在边缘点保留，针对这些潜在边缘点，只有当该点沿着某一最短路径与安全边缘点相连时，才被接受为安全边缘点。
6.根据权利要求1所述的一种盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量方法，其特征在于，步骤（6）的操作方法如下：
①对于干扰较小的简单图像采用几何特征筛选法来获取目标接缝边缘特征：由于接缝边缘贯穿整个ROI区域且呈直线，故可根据长度特征来进行筛选，此处采用1.5倍和2倍的ROI 区域半径分别为上下阈值，长度在此阈值范围内的边缘保留，其余的边缘去除；
②对于干扰较大的复杂图像采用神经网络法来获取目标接缝边缘特征：
（I）选择典型的三层神经网络模型，其中隐层节点数按下式计算，
        
Figure 575105DEST_PATH_IMAGE023
    其中，m为隐层节点数，n为输入层节点数，l为输出层节点数，a为1~10之间的常数；
（II）选择神经网络模型的输入特征项如下：
  边缘检测（要素数量） 沿线梯度均值、方差 1个边缘（2） 沿线梯度方向的均值、方差 （2） RGB空间灰度均值、方差 明区、暗区（2×3×2） 弦长、迹长 （2） 合计 18
（III）人工手动选择30~50条接缝边缘样本来训练所建立的神经网络模型，然后用此模型对新图像进行识别。
7.根据权利要求1所述的一种盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量方法，其特征在于，步骤（7）的操作方法如下：
裂缝像素宽度计算采用最小距离法，具体为区分裂缝的上下边缘，分别选中上边缘的各点，采用最小距离法计算目标裂缝的宽度；根据竖直方向上下边缘点的坐标，先从上边缘首个点开始，用上边缘点的坐标分别与下边缘的各坐标点利用两点间的距离公式计算，算得的最小值作为该点到下边缘的距离，表示为：
Figure 681863DEST_PATH_IMAGE024
   
其中，k=0,1,2,3……
公式表示取上边缘的第i个点到下边缘所有点的距离的最小值；
依次算出上边缘每点到下边缘的距离值，将这些算得距离值平均或求最大，便是裂缝宽度的平均值和最大值，表示为：
Figure 513958DEST_PATH_IMAGE026
。
8.一种盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量装置，其特征在于包括数码相机(1)、激光测距仪(2)、连接螺杆(3)以及笔记本工作站(4)，其中：所述的数码相机(1)通过连接螺杆(3)固定于激光测距仪(2)的上方，数码相机(1)通过数据线(5)与笔记本工作站(4)连接。
9.根据权利要求8所述的一种盾构隧道衬砌管片接缝张开宽度的测量装置，其特征在于，所述的数码相机(1)采用sonyA550单反数码相机，该数码相机的镜头固定为18~55mm长度。
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