CN113532517B - 一种隧道工作面稳定性实时精细评估设备及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种隧道工作面稳定性实时精细评估设备及方法,其中评估设备,包括:导轨,安装于隧道顶部;升降支架,一端挂载于导轨上并沿导轨移动,另一端可旋转式挂载有设备主体;设备主体上设有控制器,以及均与控制器连接的距离传感器、粉尘浓度传感器、光照传感器、倾角传感器、光源、相机和投影装置,升降支架携带设备主体移动至目标位置后,旋转设备主体调整方向,光源对待分析的隧道工作面补光,采集工作面的图像,得到稳定性分析结果,并将稳定性分析结果通过投影装置投影至隧道工作面上。与现有技术相比,本发明具有速度较快、操作便捷、可视化程度高等特点。
Description
技术领域
本发明涉及地质勘测领域,尤其是涉及一种隧道工作面稳定性实时精细评估设备及方法。
背景技术
随着中国基础设施建设迅速发展,在不同地区的建设隧道的要求也愈发突出。可是由于技术的不发达,工程造价,地质条件的非均质性、不确定性、不连续性和地层的隐蔽性、不可预见性等问题的制约,现如今还没有成熟的方案可以在前期地质勘察详细了解隧道开挖处的复杂地质情况。这个问题是始终困扰着工程师的难题。准确及时的隧道工作面信息获取可在施工过程中重新对开挖处的地质情况进行分析,从而合理改良施工方法和支护类型,对于保障隧道安全施工建设具有重要意义。
传统的隧道工作面信息采集主要为地质工程师采用皮尺、地质罗盘等现场接触测量,其人工地质素描结果具有很大的主观性,对地质工程师的施工经验有很高的要求,同时长时间暴露在有岩崩岩爆的不稳定岩体下不仅危险而且不能满足工程快速施工的要求,而且其结果无法精细化描述隧道工作面局部稳定性特征。因此迫切需要一种新的高效、精确、精细的隧道工作面分析方法。
发明内容
本发明的目的就是为了提供一种隧道工作面稳定性实时精细评估设备及方法,使用导轨将装置吊装至施工洞室顶部,不影响施工的同时获得更大的视角来相机得到隧道工作面图像,利用投影设备将隧道工作面稳定性直观投影至隧道工作面上,具有速度较快、操作便捷、可视化程度高等特点,能较好地满足隧道开挖快速安全施工的需要。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种隧道工作面稳定性实时精细评估设备,包括:
导轨,安装于隧道顶部;
升降支架,一端挂载于导轨上并沿导轨移动,另一端可旋转式挂载有设备主体;
所述设备主体上设有控制器,以及均与控制器连接的距离传感器、粉尘浓度传感器、光照传感器、倾角传感器、光源、相机和投影装置,所述升降支架携带设备主体移动至目标位置后,旋转设备主体调整方向,光源对待分析的隧道工作面补光,采集工作面的图像,得到稳定性分析结果,并将所述稳定性分析结果通过投影装置投影至隧道工作面上。
所述设备还包括分析控制装置,所述评估装置配置为执行以下步骤:
接收工作面完整图像和粉尘浓度信息;
利用粉尘浓度信息,基于DCP算法对工作面完整图像进行去雾处理;
基于Mask R-CNN对所述隧道工作面图像中的迹线,渗漏水进行实例分割,并统计迹线与渗漏水位置,间距,大小,基于聚类方法将所述隧道工作面分割为不同的区域;
基于Mask R-CNN对所述隧道工作面图像的岩石类型,粗糙度进行识别,并基于SVM依据所述迹线,渗漏水和岩性,粗糙度统计信息对所述隧道工作面整体及所述各个分割区域进行分级;
基于RNN依据之前隧道工作面分级结果对所述隧道工作面区域分级结果进行修正;
根据各分割区域的风险等级,以不同颜色填充表示不同的风险等级填充实时各分割区域,生成隧道工作面风险图,并由所述投影装置投影至隧道工作面上。
所述分析控制装置集成于设备主体中。
所述设备还包括遥控装置,该遥控装置通过无线方式与分析控制装置和控制器连接。
所述遥控装置为平板电脑。
所述光源为条形光源。
所述升降支架上设有旋转设备,该旋转设备包括步进电机和旋转盘,所述步进电机的输出端通过旋转盘连接至设备主体。
所述投影装置、相机、光源和光照传感器均设于设备主体的同一侧面。
一种如上述的评估设备的方法,包括:
步骤S1:在施工隧道内顶部搭设导轨;
步骤S2:使所述设备主体前行到所述隧道工作面前方设定距离处;
步骤S3:根据粉尘浓度传感器和光照传感器采集的数据控制光源进行补光;
步骤S4:控制设备主体旋转,由相机拍摄隧道的图像,并得到隧道工作面完整图像;
步骤S5:由分析控制装置得到隧道工作面风险图,并由所述投影装置投影至隧道工作面上。
所述设定距离为3-5米。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
1)本发明使用导轨将装置吊装至施工洞室顶部,不影响施工的同时获得更大的视角来相机得到隧道工作面图像,利用投影设备将隧道工作面稳定性直观投影至隧道工作面上,具有速度较快、操作便捷、可视化程度高等特点,能较好地满足隧道开挖快速安全施工的需要。
2)通过基于DCP理论对隧道工作面图像去雾,基于训练完成的Mask R-CNN对隧道工作面图像特征信息进行提取和分类,基于SVM对隧道工作面的稳定性局部分级,绘制隧道工作面风险图,进行分区域结果投影,结果客观准确,效率高。
3)光源采用条形光源,可以在小面积下简化扫描,更加高效地得到完整工作面。
附图说明
图1为本发明实施例的结构示意图;
图2为本发明实施例使用状态示意图;
图3为本发明的实施方法的流程图。
其中,1、粉尘浓度传感器,2、光照传感器,3、距离传感器,4、旋转装置,5、投影装置,6、相机,7、光源,8、倾角传感器,9、导轨,10、升降支架,11、动力装置。
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。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
一种隧道工作面稳定性实时精细评估设备,如图1和图2所示,包括:
导轨9,安装于隧道顶部;
升降支架10,一端挂载于导轨9上并沿导轨9移动,另一端可旋转式挂载有设备主体;
设备主体上设有控制器,以及均与控制器连接的距离传感器3、粉尘浓度传感器1、光照传感器2、倾角传感器8、光源7、相机6和投影装置5,升降支架10携带设备主体移动至目标位置后,旋转设备主体调整方向,光源7对待分析的隧道工作面补光,采集工作面的图像,得到稳定性分析结果,并将稳定性分析结果通过投影装置5投影至隧道工作面上。
本发明使用导轨将装置吊装至施工洞室顶部,不影响施工的同时获得更大的视角来相机得到隧道工作面图像,利用投影设备将隧道工作面稳定性直观投影至隧道工作面上,具有速度较快、操作便捷、可视化程度高等特点,能较好地满足隧道开挖快速安全施工的需要。
具体的,设备还包括分析控制装置,评估装置配置为执行以下步骤:
接收工作面完整图像和粉尘浓度信息;
利用粉尘浓度信息,基于DCP算法对工作面完整图像进行去雾处理;
基于Mask R-CNN对隧道工作面图像中的迹线,渗漏水进行实例分割,并基于摄影理论根据距离与角度,统计迹线与渗漏水位置,间距,大小,基于聚类方法将隧道工作面分割为不同的区域;
基于Mask R-CNN对隧道工作面图像的岩石类型,粗糙度进行识别,并基于SVM依据迹线,渗漏水和岩性,粗糙度统计信息对隧道工作面整体及各个分割区域进行分级;
基于RNN依据之前隧道工作面分级结果对隧道工作面区域分级结果进行修正;
根据各分割区域的风险等级,以不同颜色填充表示不同的风险等级填充实时各分割区域,生成隧道工作面风险图,并由投影装置5投影至隧道工作面上。
通过基于DCP理论对隧道工作面图像去雾,基于训练完成的Mask R-CNN对隧道工作面图像特征信息进行提取和分类,基于SVM对隧道工作面的稳定性局部分级,绘制隧道工作面风险图,进行分区域结果投影,结果客观准确,效率高。本申请的特点在于对工作面进行分区,然后每个区域填充不同的颜色进行投影,可以更加准确客观地反映各个部分的风险信息。
在一些实施例中,分析控制装置集成于设备主体中,更加紧凑。
设备还包括遥控装置,该遥控装置通过无线方式与分析控制装置和控制器连接,在一些实施例中,遥控装置为平板电脑。
光源7为条形光源,可以在小面积下简化扫描,更加高效地得到完整工作面。
升降支架10上设有旋转设备,该旋转设备包括步进电机和旋转盘,步进电机的输出端通过旋转盘连接至设备主体。
投影装置5、相机6、光源7和光照传感器2均设于设备主体的同一侧面。
本申请的实施例还提供一种如上述的评估设备的方法,如图3所示,包括:
步骤S1:在施工隧道洞室内顶部搭设导轨9;
步骤S2:使设备主体前行到隧道工作面前方设定距离处,具体的,可根据距离传感器3自动控制停驻位置,也可根据遥控装置手动控制,设定距离为3-5米;
步骤S3:根据粉尘浓度传感器1和光照传感器2采集的数据控制光源7进行补光,具体的,也可以采用手动控制光源7补光;
步骤S4:控制设备主体旋转,由相机6拍摄隧道的图像,通过内置程序提取数字图像中隧道工作面轮廓,并得到隧道工作面完整图像;
期间,通过旋转装置4和升降支架10工作,根据图像主体在镜头内出现位置,调整设备主体的方向。
步骤S5:由分析控制装置得到隧道工作面风险图,并由投影装置5投影至隧道工作面上。
然后控制设备主体后退,保证钻爆施工时仪器安全,待钻爆施工结束后,再将设备主体或者导轨9按工程进度前移,进行下一循环。
Claims (10)
1.一种隧道工作面稳定性实时精细评估设备,其特征在于,包括:
导轨(9),安装于隧道顶部;
升降支架(10),一端挂载于导轨(9)上并沿导轨(9)移动,另一端可旋转式挂载有设备主体;
所述设备主体上设有控制器,以及均与控制器连接的距离传感器(3)、粉尘浓度传感器(1)、光照传感器(2)、倾角传感器(8)、光源(7)、相机(6)和投影装置(5),所述升降支架(10)携带设备主体移动至目标位置后,旋转设备主体调整方向,光源(7)对待分析的隧道工作面补光,采集工作面的图像,得到稳定性分析结果,并将所述稳定性分析结果通过投影装置(5)投影至隧道工作面上。
2.根据权利要求1所述的一种隧道工作面稳定性实时精细评估设备,其特征在于,所述设备还包括分析控制装置,所述评估设备配置为执行以下步骤:
接收工作面完整图像和粉尘浓度信息;
利用粉尘浓度信息,基于DCP算法对工作面完整图像进行去雾处理;
基于Mask R-CNN对所述隧道工作面图像中的迹线,渗漏水进行实例分割,并统计迹线与渗漏水位置,间距,大小,基于聚类方法将所述隧道工作面分割为不同的区域;
基于Mask R-CNN对所述隧道工作面图像的岩石类型,粗糙度进行识别,并基于SVM依据所述迹线,渗漏水和岩性,粗糙度统计信息对所述隧道工作面整体及所述各个分割区域进行分级;
基于RNN依据之前隧道工作面分级结果对所述隧道工作面区域分级结果进行修正;
根据各分割区域的风险等级,以不同颜色填充表示不同的风险等级填充实时各分割区域,生成隧道工作面风险图,并由所述投影装置(5)投影至隧道工作面上。
3.根据权利要求1所述的一种隧道工作面稳定性实时精细评估设备,其特征在于,所述分析控制装置集成于设备主体中。
4.根据权利要求2所述的一种隧道工作面稳定性实时精细评估设备,其特征在于,所述设备还包括遥控装置,该遥控装置通过无线方式与分析控制装置和控制器连接。
5.根据权利要求4所述的一种隧道工作面稳定性实时精细评估设备,其特征在于,所述遥控装置为平板电脑。
6.根据权利要求1所述的一种隧道工作面稳定性实时精细评估设备,其特征在于,所述光源(7)为条形光源。
7.根据权利要求1所述的一种隧道工作面稳定性实时精细评估设备,其特征在于,所述升降支架(10)上设有旋转设备,该旋转设备包括步进电机和旋转盘,所述步进电机的输出端通过旋转盘连接至设备主体。
8.根据权利要求1所述的一种隧道工作面稳定性实时精细评估设备,其特征在于,所述投影装置(5)、相机(6)、光源(7)和光照传感器(2)均设于设备主体的同一侧面。
9.一种如权利要求1-8中任一所述的评估设备的方法,其特征在于,包括:
步骤S1:在施工隧道内顶部搭设导轨(9);
步骤S2:使所述设备主体前行到所述隧道工作面前方设定距离处;
步骤S3:根据粉尘浓度传感器(1)和光照传感器(2)采集的数据控制光源(7)进行补光;
步骤S4:控制设备主体旋转,由相机(6)拍摄隧道的图像,并得到隧道工作面完整图像;
步骤S5:由分析控制装置得到隧道工作面风险图,并由所述投影装置(5)投影至隧道工作面上。
10.根据权利要求9所述的一种隧道工作面稳定性实时精细评估设备,其特征在于,所述设定距离为3-5米。
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Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114821514B (zh) * | 2022-06-30 | 2022-11-11 | 交通运输部公路科学研究所 | 一种用于检测隧道路面湿滑状态的移动检测系统 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0743262A (ja) * | 1993-07-29 | 1995-02-14 | Kumagai Gumi Co Ltd | トンネル切羽の画像解析に於ける湧水地点識別方法 |
JPH1162465A (ja) * | 1997-08-25 | 1999-03-05 | Ohbayashi Corp | 岩盤掘削における地山安定性評価システム及び方法 |
CN103076606A (zh) * | 2013-01-10 | 2013-05-01 | 山东大学 | 基于钻孔地质雷达技术的三维精细化成像系统和方法 |
CN106780284A (zh) * | 2016-12-28 | 2017-05-31 | 中铁工程装备集团有限公司 | 隧道洞壁围岩完整性信息采集装置及评价方法 |
CN206248824U (zh) * | 2016-12-05 | 2017-06-13 | 中鸿瑞达(厦门)科技有限公司 | 地探雷达支撑和传送装置 |
CN109029586A (zh) * | 2018-09-10 | 2018-12-18 | 华东交通大学 | 一种定位隧道掌子面几何及地学信息的综合分析仪 |
CN109696156A (zh) * | 2017-10-23 | 2019-04-30 | 南京大学 | 基于近景摄影测量的隧道掌子面地质信息快速获取方法 |
CN110529186A (zh) * | 2019-09-11 | 2019-12-03 | 上海同岩土木工程科技股份有限公司 | 基于红外热成像的隧道结构渗漏水精确识别装置和方法 |
CN110686616A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-01-14 | 中南大学 | 一种tbm隧道围岩形貌采集方法及装置 |
CN112325788A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-02-05 | 中国矿业大学 | 基于数字照相的隧道内壁变形特征原位量测装置及方法 |
CN112729405A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-04-30 | 上海市东方海事工程技术有限公司 | 一种悬挂式隧道巡检装置、系统及方法 |
CN112989481A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-06-18 | 中国科学院武汉岩土力学研究所 | 复杂地质隧道施工围岩稳定可视化图像数据处理方法 |
-
2021
- 2021-06-28 CN CN202110720678.7A patent/CN113532517B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0743262A (ja) * | 1993-07-29 | 1995-02-14 | Kumagai Gumi Co Ltd | トンネル切羽の画像解析に於ける湧水地点識別方法 |
JPH1162465A (ja) * | 1997-08-25 | 1999-03-05 | Ohbayashi Corp | 岩盤掘削における地山安定性評価システム及び方法 |
CN103076606A (zh) * | 2013-01-10 | 2013-05-01 | 山东大学 | 基于钻孔地质雷达技术的三维精细化成像系统和方法 |
CN206248824U (zh) * | 2016-12-05 | 2017-06-13 | 中鸿瑞达(厦门)科技有限公司 | 地探雷达支撑和传送装置 |
CN106780284A (zh) * | 2016-12-28 | 2017-05-31 | 中铁工程装备集团有限公司 | 隧道洞壁围岩完整性信息采集装置及评价方法 |
CN109696156A (zh) * | 2017-10-23 | 2019-04-30 | 南京大学 | 基于近景摄影测量的隧道掌子面地质信息快速获取方法 |
CN109029586A (zh) * | 2018-09-10 | 2018-12-18 | 华东交通大学 | 一种定位隧道掌子面几何及地学信息的综合分析仪 |
CN110529186A (zh) * | 2019-09-11 | 2019-12-03 | 上海同岩土木工程科技股份有限公司 | 基于红外热成像的隧道结构渗漏水精确识别装置和方法 |
CN110686616A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-01-14 | 中南大学 | 一种tbm隧道围岩形貌采集方法及装置 |
CN112325788A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-02-05 | 中国矿业大学 | 基于数字照相的隧道内壁变形特征原位量测装置及方法 |
CN112729405A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-04-30 | 上海市东方海事工程技术有限公司 | 一种悬挂式隧道巡检装置、系统及方法 |
CN112989481A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-06-18 | 中国科学院武汉岩土力学研究所 | 复杂地质隧道施工围岩稳定可视化图像数据处理方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
Deying Li等.Evaluation of Factors Contributing to Surface Stability of Sand-Based Turf.《Agronomy Journal》.2009, * |
E. Cardarelli等.Evaluation of tunnel stability using integrated geophysical methods.《Journal of Applied Geophysics》.2003, * |
周森等.软弱围岩隧道贯通前工作面稳定性评价.《中外公路》.2014, * |
秦忠诚等.深井巷道稳定性风险等级评价研究.《矿业安全与环保》.2016, * |
谢欣等.基于数据融合的山岭隧道围岩稳定性评价方法.《地下空间与工程学报》.2020, * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113532517A (zh) | 2021-10-22 |
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GR01 | Patent grant | ||
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