CN113960049A - 一种隧道表面病害检测装置及检测方法 - Google Patents

一种隧道表面病害检测装置及检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种隧道表面病害检测装置及其检测方法，装置包括工控机和工控机连接的小车、升降机构、仪器安装架、激光扫描仪、摄像机及编码器，升降机构安装在小车上，仪器安装架安装在升降机构上方的升降端，激光扫描仪与摄像机安装在仪器安装架上，编码器安装在小车上车轴的侧面，工控机安装在小车内。本发明通过处理点云数据，通过处理图像数据，利用图像色差检测隧道内壁渗漏水和渗漏水区域裂纹。通过渗漏水检测与点云数据识别障碍物位置结合，避免图像渗漏水检测中将障碍物误判为渗漏水，通过渗漏水区域图像裂纹检测，有效解决渗漏水将裂纹填满导致激光扫描仪漏检问题。

Description

一种隧道表面病害检测装置及检测方法
技术领域
本发明涉及隧道质量检测技术领域，具体为一种隧道表面病害检测装置及检测方法。
背景技术
隧道是保障铁路、公里正常运营的重要设施，隧道质量与交通运输安全密切相关。但是，由于隧道地质条件复杂、设计、施工和运营等方面的原因，导致隧道会出现衬砌开裂、衬砌变形、衬砌剥落、渗漏水等隧道病害，给交通运输带来了安全隐患，有必要定期检测隧道质量。
目前，隧道质量检测已取得了较大发展，特别是无损检测已广泛应用。衬砌表面无损检测常用的方法有CCD相机和激光扫描仪。CCD相机可以有效的检测衬砌表面的裂缝、剥落和渗漏水等病害，但隧道中常有电缆、管道等障碍物，特别是地铁隧道，在图像病害检测中容易将障碍物误判为病害，降低了检测的准确性。激光扫描仪可以对隧道进行三维数据测量，可用于检测内轮廓变形、衬砌裂缝、衬砌剥落等病害，在渗漏水区域往往会有裂缝、裂纹产生，渗漏水填补了裂纹间隙，导致激光扫描仪未能测量到裂纹间隙，造成裂纹漏检。
发明内容
本发明目的在于提供一种隧道表面病害检测装置及检测方法，利用图像缺陷识别、点云三维重构及两种检测方式配合检测，可方便准确的对隧道表面病害进行无损检测，从而解决上述问题。
为实现上述目的，本发明首先公开了一种隧道表面病害检测装置，包括工控机和所述工控机连接的小车、升降机构、仪器安装架、激光扫描仪、摄像机及编码器，所述升降机构安装在所述小车上，所述仪器安装架安装在所述升降机构上方的升降端，所述激光扫描仪与摄像机安装在所述仪器安装架上，所述编码器安装在小车上车轴的侧面，所述工控机安装在所述小车内。
进一步的，所述仪器安装架上前后两支架分别安装有多台摄像机和多台激光扫描仪，所述摄像机呈扇形分布安装在仪器安装架的支架上，所述激光扫描仪安装在所述仪器安装架的另一支架的两侧，所述摄像机和激光扫描仪以扫描面垂直于小车行驶方向安装在升降机构上。
进一步的，所述摄像机的数量为8台，所述激光扫描仪的数量为2台。
进一步的，所述摄像机通过数据线与工控机连接，所述工控机通过数据线与激光扫描仪连接，所述激光扫描仪通过信号线与编码器连接。
然后，本发明公开了一种隧道表面病害检测方法，包括如下步骤：
S1、控制所述小车行驶在隧道轴线下方，所述升降机构将扇形分布的摄像机的中心调整到与隧道轴线重合；
S2、启动装置沿隧道轴线行驶并数据采集，同时将编码器换算的里程数记录在激光扫描仪和摄像机采集的数据中，并将采集数据存储于工控机中；
S3、对工控机中的点云数据滤波，剔除隧道中障碍物的数据点；
S4、基于步骤S3滤波后数据，将同一里程的数据点拟合成曲线；
S5、将拟合曲线与隧道设计内轮廓曲线比较，得到内轮廓是否变形，变形大小及位置；
S6、利用步骤S3滤波后数据点重构隧道曲面；
S7、通过普查重构曲面凹陷区域，以凹陷区域大小和形状判断隧道内壁是否有裂纹或剥落，得到裂纹、剥落的形状、大小和位置；
S8、根据步骤S6重构隧道曲面，若曲面呈块状分布，通过块状拼接出的高度差判断管片是否发生错台，得到错台大小和位置；
S9、基于步骤S2采集的图像数据，对图像进行恢复、增强和矫正；
S10、拼接步骤S9预处理后的图像，得到隧道全景展开图；
S11、在隧道全景展开图中，通过灰度差判断是否渗漏水，根据渗漏水区域对应点云数据滤波处理区域，剔除将障碍物误判为渗漏水，得到渗漏水形状、大小和位置；
S12、在步骤S11的渗透水区域中，通过色差判断是否有裂纹，得到裂纹的形状、大小和位置。
进一步的，所述障碍物至少包括管道和线路。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明通过处理点云数据，分别利用截面曲线变形、重构曲面凹陷和拼接处曲面高度差检测隧道内轮廓变形、裂纹、剥落和管片错台，通过处理图像数据，利用图像色差检测隧道内壁渗漏水和渗漏水区域裂纹。通过渗漏水检测与点云数据识别障碍物位置结合，将初步识别渗漏水区域中的障碍物排除，避免图像渗漏水检测中将障碍物误判为渗漏水，通过渗漏水区域图像裂纹检测，有效解决渗漏水将裂纹填满导致激光扫描仪漏检问题。
下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明优选实施例公开的隧道表面病害检测装置的结构示意图；
图2为本发明优选实施例公开的隧道检测方法步骤图。
图例说明：
1、工控机；2、编码器；3、小车；4、升降机构；5、仪器安装架；6、激光扫描仪；7、摄像机。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
如图1所示，本发明公开了一种隧道表面病害检测装置，包括工控机1和与工控机1电连接的小车3、升降机构4、仪器安装架5、激光扫描仪6、摄像机7以及编码器2，小车上面中部安装升降机构4，升降机构4上方伸缩的升降板上安装有仪器安装架5，升降机构4的伸缩元件可以采用电推杆、丝杆螺母组件等。仪器安装架5上安装有激光扫描仪6与摄像机7。编码器2安装在小车3底部的车轴的侧面，用于测量小车3的行走距离。小车3内部的车架上安装有工控机1，从而便于对工控机1的保护。
具体的，仪器安装架5上前后两支架分别安装有8台摄像机7与2台激光扫描仪6，8台摄像机呈扇形分布安装在仪器安装架5的支架上，仪器安装架5的另一支架上对称安装有2台激光扫描仪6，仪器安装架5的仪器扫描面垂直于小车3行驶方向安装在升降机构4上。
在本实施例中，摄像机7通过数据线与工控机1连接，工控机1通过数据线与激光扫描仪6连接，激光扫描仪6通过信号线与编码器2连接；可选的，也可以采用无线数据传输的方式。
如图2所示，本发明公开了一种隧道表面病害检测方法，采用本发明实施例的隧道表面病害检测装置，包括如下步骤：
S1、小车3行驶在隧道轴线下方，升降机构4将仪器调整至扇形分布摄像机7中心与隧道轴线重合，作用在于降低后续数据处理的难度，简化点云与图像的坐标变换；
S2、启动装置沿隧道轴线行驶并数据采集，同时将编码器2换算的里程数记录在激光扫描仪6和摄像机7采集的数据中，并将采集数据存储于工控机1中，作用在于通过编码器2定位采样数据的位置，使平面数据赋予空间尺寸，方便后续图像与点云病害识别；
S3、对工控机1中的点云数据滤波，剔除由振动引起的异常点，通过距离大小识别障碍物及其位置，为后续图像处理提供障碍物与其位置，将点云中的障碍物数据点剔除，作用在于可以提高后续病害识别率，减少后续点云病害识别的工作量；
S4、基于步骤S3滤波后数据，根据点云数据点对应的里程数，重新排列隧道截面的点云数据点，作用在于小车3前进时扫描仪并非瞬时扫描，单次扫描的数据点为多个隧道截面上的点，重新排列界面点，从而提高了小车前进同时扫描的点云隧道病害识别效果；基于点云重新排列数据点，将同一里程的数据点拟合成曲线，作用在于该曲线为隧道截面的轮廓线；
S5、将拟合曲线与隧道设计内轮廓曲线比较，得到内轮廓是否变形，变形大小及位置，若内轮廓变形，将拟合曲线上的内轮廓变形点剔除后，随机选取曲线上两点，过该两点分别作垂直于两点切线的直线，相交于一点，该点为隧道截面轴心，若不变形，随机选取曲线上两点，过该两点分别作垂直于两点切线的直线，相交于一点，该点为隧道截面轴心，作用在于实现了隧道内轮廓变形病害与截面轴心，该轴心是调整升降平台和小车侧向位置的基准；
S6、利用点云重新排列数据点重构隧道曲面，作用在于重构隧道曲面将离散的点云重构三维曲面，方便病害识别与提高病害识别的测量精度；
S7、通过普查重构曲面凹陷区域，以凹陷区域大小和形状判断隧道内壁是否有裂纹或剥落，得到裂纹、剥落的形状、大小和位置，实现点云的隧道裂纹与剥落检测；
S8、根据步骤S6重构隧道曲面，若曲面呈块状分布，通过块状拼接出的高度差判断管片是否发生错台，得到错台大小和位置，实现管片错台检测；
S9、基于步骤S2采集的图像数据，对图像进行恢复、增强和矫正，作用在于剔除不良干扰并将隧道曲面展平，方便后续图像拼接与病害识别；
S10、拼接步骤S9预处理后的图像，得到隧道全景展开图；
S11、在隧道全景展开图中，通过灰度差判断是否渗漏水，根据渗漏水区域对应步骤3中识别的障碍物位置，剔除将障碍物误判为渗漏水，得到渗漏水形状、大小和位置，解决了图像检测中容易将障碍物误判为病害的问题；
S12、在步骤S11的渗透水区域中，通过色差判断是否有裂纹，得到裂纹的形状、大小和位置，解决渗漏水将裂纹填充后点云无法检测裂纹的问题。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种隧道表面病害检测装置，其特征在于，包括工控机(1)和所述工控机(1)连接的小车(3)、升降机构(4)、仪器安装架(5)、激光扫描仪(6)、摄像机(7)及编码器(2)，所述升降机构(4)安装在所述小车(3)上，所述仪器安装架(5)安装在所述升降机构(4)上方的升降端，所述激光扫描仪(6)与摄像机(7)安装在所述仪器安装架(5)上，所述编码器(2)安装在小车(3)上车轴的侧面，所述工控机(1)安装在所述小车(4)内。
2.根据权利要求1所述的一种隧道表面病害检测装置，其特征在于，所述仪器安装架(5)上前后两支架分别安装有多台摄像机(7)和多台激光扫描仪(6)，所述摄像机(7)呈扇形分布安装在仪器安装架(5)的支架上，所述激光扫描仪(6)安装在所述仪器安装架(5)的另一支架的两侧，所述摄像机(7)和激光扫描仪(6)以扫描面垂直于小车(3)行驶方向安装在升降机构(4)上。
3.根据权利要求1所述的一种隧道表面病害检测装置，其特征在于，所述摄像机(7)的数量为8台，所述激光扫描仪(6)的数量为2台。
4.根据权利要求1所述的一种隧道表面病害检测装置，其特征在于，所述摄像机(7)通过数据线与工控机(1)连接，所述工控机(1)通过数据线与激光扫描仪(6)连接，所述激光扫描仪(6)通过信号线与编码器(2)连接。
5.一种隧道表面病害检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、控制所述小车(3)行驶在隧道轴线下方，所述升降机构(4)将扇形分布的摄像机(7)的中心调整到与隧道轴线重合；
S2、启动装置沿隧道轴线行驶并数据采集，同时将编码器(2)换算的里程数记录在激光扫描仪(6)和摄像机(7)采集的数据中，并将采集数据存储于工控机(1)中；
S3、对工控机(1)中的点云数据滤波，剔除隧道中障碍物的数据点；
S4、基于步骤S3滤波后数据，将同一里程的数据点拟合成曲线；
S5、将拟合曲线与隧道设计内轮廓曲线比较，得到内轮廓是否变形，变形大小及位置；
S6、利用步骤S3滤波后数据点重构隧道曲面；
S7、通过普查重构曲面凹陷区域，以凹陷区域大小和形状判断隧道内壁是否有裂纹或剥落，得到裂纹、剥落的形状、大小和位置；
S8、根据步骤S6重构隧道曲面，若曲面呈块状分布，通过块状拼接出的高度差判断管片是否发生错台，得到错台大小和位置；
S9、基于步骤S2采集的图像数据，对图像进行恢复、增强和矫正；
S10、拼接步骤S9预处理后的图像，得到隧道全景展开图；
S11、在隧道全景展开图中，通过灰度差判断是否渗漏水，根据渗漏水区域对应点云数据滤波处理区域，剔除将障碍物误判为渗漏水，得到渗漏水形状、大小和位置；
S12、在步骤S11的渗透水区域中，通过色差判断是否有裂纹，得到裂纹的形状、大小和位置。
6.根据权利要求5所述的隧道表面病害检测方法，其特征在于，所述障碍物的至少包括管道和线路。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115326819A (zh) * 2022-07-20 2022-11-11 山东大学 一种轨道交通隧道结构表观病害检测装置
CN117314850A (zh) * 2023-09-22 2023-12-29 交通运输部公路科学研究所 基于图像和激光点云检测钢箱梁桥病害的穿戴式设备
CN118150582A (zh) * 2024-05-10 2024-06-07 山东科技大学 一种智能化地铁隧道衬砌多种病害检测设备及其检测方法
CN117314850B (zh) * 2023-09-22 2024-10-29 交通运输部公路科学研究所 基于图像和激光点云检测钢箱梁桥病害的穿戴式设备

Citations (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102679914A (zh) * 2012-05-14 2012-09-19 同济大学 一种盾构隧道衬砌管片渗漏水面积的测量方法及装置
CN105004732A (zh) * 2015-07-16 2015-10-28 武汉长盛工程检测技术开发有限公司 隧道裂缝快速检测装置及方法
US20160223471A1 (en) * 2014-07-25 2016-08-04 West Nippon Expressway Engineering Shikoku Company Limited Tunnel lining surface inspection system and vehicle used in tunnel lining surface inspection system
CN108230344A (zh) * 2018-01-24 2018-06-29 上海岩土工程勘察设计研究院有限公司 一种隧道渗漏水病害自动识别方法
CN108335291A (zh) * 2018-01-24 2018-07-27 上海岩土工程勘察设计研究院有限公司 一种隧道病害影像预处理方法
CN108592876A (zh) * 2018-04-24 2018-09-28 招商局重庆交通科研设计院有限公司 基于激光扫描成像原理的隧道外观病害检测机器人
CN108917638A (zh) * 2018-09-25 2018-11-30 浙江科技学院 基于基准传递的地铁隧道三维变形监测的车载测量装置
CN109060821A (zh) * 2018-07-10 2018-12-21 深圳大学 基于激光检测的隧道病害检测方法及隧道病害检测装置
CN109060820A (zh) * 2018-07-10 2018-12-21 深圳大学 基于激光检测的隧道病害检测方法及隧道病害检测装置
CN109238162A (zh) * 2018-09-25 2019-01-18 浙江科技学院 一种隧道三维变形监测与预警方法
CN109341671A (zh) * 2018-09-18 2019-02-15 北京工业大学 基于点云数据提取盾构隧道衬砌错台量的方法
CN109556529A (zh) * 2018-12-14 2019-04-02 中铁隧道局集团有限公司 一种基于网格投影点云处理技术的隧道变形监测分析方法
CN110097504A (zh) * 2019-05-13 2019-08-06 招商局重庆交通科研设计院有限公司 一种用于隧道巡检机器人的图像视觉采集系统
CN110726726A (zh) * 2019-10-30 2020-01-24 中南大学 一种隧道成型质量及其缺陷的定量化检测方法及系统
CN110887460A (zh) * 2019-11-22 2020-03-17 武汉纵横天地空间信息技术有限公司 一种基于激光扫描仪和里程计的隧道变形监测方法及系统
CN111102935A (zh) * 2019-12-31 2020-05-05 武汉汉宁轨道交通技术有限公司 隧道结构检测方法、装置和电子设备
CN111507971A (zh) * 2020-04-20 2020-08-07 南京航空航天大学 一种隧道表面缺陷检测方法
CN111536940A (zh) * 2020-05-14 2020-08-14 南京航空航天大学 一种隧道超欠挖检测系统及其检测方法
CN112198524A (zh) * 2020-10-10 2021-01-08 北京工商大学 一种基于激光雷达扫描点云数据的隧道管缝分析方法
CN113091639A (zh) * 2021-04-01 2021-07-09 浙江华东测绘与工程安全技术有限公司 盾构隧道管片错台提取方法
CN113504780A (zh) * 2021-08-26 2021-10-15 上海同岩土木工程科技股份有限公司 一种隧道结构全自动智能巡检机器人及巡检方法

Patent Citations (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102679914A (zh) * 2012-05-14 2012-09-19 同济大学 一种盾构隧道衬砌管片渗漏水面积的测量方法及装置
US20160223471A1 (en) * 2014-07-25 2016-08-04 West Nippon Expressway Engineering Shikoku Company Limited Tunnel lining surface inspection system and vehicle used in tunnel lining surface inspection system
CN105004732A (zh) * 2015-07-16 2015-10-28 武汉长盛工程检测技术开发有限公司 隧道裂缝快速检测装置及方法
CN108230344A (zh) * 2018-01-24 2018-06-29 上海岩土工程勘察设计研究院有限公司 一种隧道渗漏水病害自动识别方法
CN108335291A (zh) * 2018-01-24 2018-07-27 上海岩土工程勘察设计研究院有限公司 一种隧道病害影像预处理方法
CN108592876A (zh) * 2018-04-24 2018-09-28 招商局重庆交通科研设计院有限公司 基于激光扫描成像原理的隧道外观病害检测机器人
CN109060820A (zh) * 2018-07-10 2018-12-21 深圳大学 基于激光检测的隧道病害检测方法及隧道病害检测装置
CN109060821A (zh) * 2018-07-10 2018-12-21 深圳大学 基于激光检测的隧道病害检测方法及隧道病害检测装置
CN109341671A (zh) * 2018-09-18 2019-02-15 北京工业大学 基于点云数据提取盾构隧道衬砌错台量的方法
CN109238162A (zh) * 2018-09-25 2019-01-18 浙江科技学院 一种隧道三维变形监测与预警方法
CN108917638A (zh) * 2018-09-25 2018-11-30 浙江科技学院 基于基准传递的地铁隧道三维变形监测的车载测量装置
CN109556529A (zh) * 2018-12-14 2019-04-02 中铁隧道局集团有限公司 一种基于网格投影点云处理技术的隧道变形监测分析方法
CN110097504A (zh) * 2019-05-13 2019-08-06 招商局重庆交通科研设计院有限公司 一种用于隧道巡检机器人的图像视觉采集系统
CN110726726A (zh) * 2019-10-30 2020-01-24 中南大学 一种隧道成型质量及其缺陷的定量化检测方法及系统
CN110887460A (zh) * 2019-11-22 2020-03-17 武汉纵横天地空间信息技术有限公司 一种基于激光扫描仪和里程计的隧道变形监测方法及系统
CN111102935A (zh) * 2019-12-31 2020-05-05 武汉汉宁轨道交通技术有限公司 隧道结构检测方法、装置和电子设备
CN111507971A (zh) * 2020-04-20 2020-08-07 南京航空航天大学 一种隧道表面缺陷检测方法
CN111536940A (zh) * 2020-05-14 2020-08-14 南京航空航天大学 一种隧道超欠挖检测系统及其检测方法
CN112198524A (zh) * 2020-10-10 2021-01-08 北京工商大学 一种基于激光雷达扫描点云数据的隧道管缝分析方法
CN113091639A (zh) * 2021-04-01 2021-07-09 浙江华东测绘与工程安全技术有限公司 盾构隧道管片错台提取方法
CN113504780A (zh) * 2021-08-26 2021-10-15 上海同岩土木工程科技股份有限公司 一种隧道结构全自动智能巡检机器人及巡检方法

Non-Patent Citations (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘治海: "隧道激光三维扫描监控量测数据处理方法研究", 《铁道建筑技术》 *
刘治海: "隧道激光三维扫描监控量测数据处理方法研究", 《铁道建筑技术》, no. 08, 31 August 2020 (2020-08-31) *
夏毅敏 等: "基于点云的 TBM 隧道成型质量检测方法及应用", 《东北大学学报（自然科学版）》, vol. 42, no. 6, 30 June 2021 (2021-06-30) *
姚旭朋: "地铁隧道渗漏水病害快速检测及图像处理技术", 《城市轨道交通研究》 *
姚旭朋: "地铁隧道渗漏水病害快速检测及图像处理技术", 《城市轨道交通研究》, vol. 20, no. 12, 31 December 2017 (2017-12-31) *
宋云记 等: "利用三维激光扫描技术进行地铁隧道施工质量管控及病害检测", 《测绘通报》 *
宋云记 等: "利用三维激光扫描技术进行地铁隧道施工质量管控及病害检测", 《测绘通报》, no. 5, 31 May 2020 (2020-05-31) *
彭斌 等: "基于全景展开图像的隧道衬砌渗漏水数字化识别方法研究", 《现代隧道技术》 *
彭斌 等: "基于全景展开图像的隧道衬砌渗漏水数字化识别方法研究", 《现代隧道技术》, vol. 56, no. 3, 30 June 2019 (2019-06-30) *
李清奇: "基于特征分析的图像式地铁隧道裂缝检测方法研究", 《新型工业化》 *
李清奇: "基于特征分析的图像式地铁隧道裂缝检测方法研究", 《新型工业化》, vol. 11, no. 6, 30 June 2021 (2021-06-30) *
王平让 等: "基于图像局部网格特征的隧道衬砌裂缝自动识别", 《岩石力学与工程学报》 *
王平让 等: "基于图像局部网格特征的隧道衬砌裂缝自动识别", 《岩石力学与工程学报》, vol. 31, no. 5, 31 May 2012 (2012-05-31) *
王睿 等: "隧道衬砌裂缝特征提取方法研究", 《岩石力学与工程学报》 *
王睿 等: "隧道衬砌裂缝特征提取方法研究", 《岩石力学与工程学报》, vol. 34, no. 6, 30 June 2015 (2015-06-30) *
苑玮琦 等: "基于机器视觉的隧道衬砌裂缝检测算法综述", 《仪器仪表学报》 *
苑玮琦 等: "基于机器视觉的隧道衬砌裂缝检测算法综述", 《仪器仪表学报》, vol. 38, no. 12, 31 December 2017 (2017-12-31) *
虞伟家: "基于移动三维激光扫描的盾构隧道断面提取与应用", 《测绘通报》 *
虞伟家: "基于移动三维激光扫描的盾构隧道断面提取与应用", 《测绘通报》, 31 December 2019 (2019-12-31) *
谢雄耀 等: "基于激光扫描的盾构隧道断面提取与变形研究", 《地下空间与工程学报》 *
谢雄耀 等: "基于激光扫描的盾构隧道断面提取与变形研究", 《地下空间与工程学报》, vol. 16, no. 3, 30 June 2020 (2020-06-30) *
黄宏伟 等: "《隧道结构非接触式快速检测与健康评估》", 同济大学出版社, pages: 78 - 99 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115326819A (zh) * 2022-07-20 2022-11-11 山东大学 一种轨道交通隧道结构表观病害检测装置
CN117314850A (zh) * 2023-09-22 2023-12-29 交通运输部公路科学研究所 基于图像和激光点云检测钢箱梁桥病害的穿戴式设备
CN117314850B (zh) * 2023-09-22 2024-10-29 交通运输部公路科学研究所 基于图像和激光点云检测钢箱梁桥病害的穿戴式设备
CN118150582A (zh) * 2024-05-10 2024-06-07 山东科技大学 一种智能化地铁隧道衬砌多种病害检测设备及其检测方法

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