CN117190983A - 一种隧道超欠开挖检测系统、方法、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及隧道挖掘技术领域，公开了一种隧道超欠开挖检测系统、方法、设备及存储介质，所述系统包括云台、激光扫描仪、激光笔和工控机，利用激光扫描仪对隧道面进行扫描，输出隧道面的极坐标数据和能量反馈值；工控机根据激光扫描仪输出的极坐标数据和能量反馈值识别出隧道面中的欠挖块或超挖块，以及计算欠挖块或超挖块的中心点坐标；云台根据欠挖块或超挖块的中心点坐标，控制激光笔向欠挖块或超挖块进行照射。本发明可以避免人为的误差和主观判断，能够提升隧道超欠开挖的检测精度，方便施工人员及时发现和处理超欠开挖问题。

Description

一种隧道超欠开挖检测系统、方法、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及隧道挖掘技术领域，具体涉及一种隧道超欠开挖检测系统、方法、设备及存储介质。

背景技术

在钻爆法施工的隧道工程中，隧道断面可能出现超或欠开挖(以下简称超欠开挖)的情况。隧道超欠开挖不仅直接影响施工进度、安全质量，还会增加开挖费用和混凝土超填费用，从而提高工程成本，降低利润。在实际施工中，由于对超欠开挖的重视不够或控制方法不当，往往会造成不必要的浪费。一般来说，超开挖对隧道成本的影响大于欠开挖。但这并不意味着欠开挖可以忽略不计，在某些情况下，如果没有其他辅助设施消除欠开挖，而是采用钻孔补炮的方法，则欠开挖可能导致更大的超开挖。因为钻孔补炮往往会爆破出比欠开挖量多几倍的岩石，从而造成人工、材料的超额消耗。

目前常用测量放线控制方法对隧道超欠开挖进行检测，测量放线控制是一种通过测量放置轮廓线或周边孔线来保证开挖轮廓的精度的方法，其主要是要保证中线和标高的准确性，以及采用正确的方法来确定轮廓线的以进行隧道开挖。

然而，测量放线容易受到人为因素和环境因素的影响，容易引起放线误差，且测量点位有限，很难准确反映整个断面的变形状态，会造成超欠开挖检测精度低的缺陷。

发明内容

本发明为克服现有技术存在的超欠开挖检测精度低的缺陷，提出如下技术方案：

第一个方面，本发明提出一种隧道超欠开挖检测系统，包括：

云台，用于控制激光扫描仪对隧道面进行转动扫描，并根据工控机检测出的欠挖块或超挖块的中心坐标带动激光笔进行照射。

激光扫描仪，设置在云台上，用于扫描隧道面，并输出隧道面的极坐标数据和能量反馈值。

激光笔，设置在云台上，用于照射欠挖块或超挖块。

工控机，用于根据激光扫描仪输出的极坐标数据和能量反馈值识别出隧道面中的欠挖块或超挖块，以及计算欠挖块或超挖块的中心点坐标。

作为优选的技术方案，所述云台设置转台和步进电机控制系统；所述激光扫描仪和所述激光笔设置在所述转台上；所述步进电机控制系统包括步进电机驱动器和步进电机；所述步进电机的输出轴与所述转台连接；所述工控机根据欠挖块或超挖块的中心点坐标，计算步进电机驱动器控制脉冲值输出至所述步进电机驱动器；所述步进电机驱动器根据输入的控制脉冲值控制步进电机进行转动从而带动所述转台转动，并进一步带动所述激光扫描仪和激光笔进行转动。

在本技术方案中，可以实现对云台的精确控制，使激光扫描仪和激光笔能够快速、准确地对准欠挖块或超挖块的位置，从而提高了隧道超欠开挖检测的效率和精度，且避免了人工操作云台的误差和疲劳，提高了隧道超欠开挖检测的稳定性和安全性。

第二个方面，本发明提出一种应用第一个方面所述的隧道超欠开挖检测系统的隧道超欠开挖检测方法，包括：

S1：利用激光扫描仪对隧道面进行扫描，输出隧道面的极坐标数据和能量反馈值。

S2：工控机根据激光扫描仪输出的极坐标数据和能量反馈值识别出隧道面中的欠挖块或超挖块，以及计算欠挖块或超挖块的中心点坐标。

S3：云台根据欠挖块或超挖块的中心点坐标，控制激光笔向欠挖块或超挖块进行照射。

作为优选的技术方案，所述根据激光扫描仪输出的极坐标数据和能量反馈值识别出隧道面中的欠挖块或超挖块，具体包括：

S21：根据所述极坐标数据和能量反馈值，生成3D云图像。

S22：在所述3D云图像上加载预设的拱模型，并利用所述拱模型的x轴坐标值切割所述3D云图像，得到拱形点云。

S23：以拱模型的中心为起点，向拱模型的各个顶点发出射线，并计算起点与顶点之间的第一距离。

S24：当所述射线与所述拱形点云存在交点时，计算该交点与起点的第二距离。

S25：若所述第二距离小于所述第一距离，则将该交点设为欠挖点。若所述第二距离大于所述第一距离，则将该交点设为超挖点。

S26：将相邻距离小于预设值的不同欠挖点/超挖点进行聚合，得到欠挖块/超挖块。

在本技术方案中，可以实现对隧道面中的超欠开挖情况的自动化识别和定位，避免人为的误差和主观判断，提高隧道面的识别精度和效率。

作为优选的技术方案，所述根据所述极坐标数据和能量反馈值，生成3D云图像，具体包括：

将极坐标数据转换为直角坐标数据，并从直角坐标数据中筛选出能量反馈值满足阈值的直角坐标点。

利用云台转动时输出的旋转矩阵对能量反馈值满足阈值的直角坐标点进行变换，生成3D云图像。

在本技术方案中，可以有效地获取隧道面的三维形貌信息，而不是仅仅依靠人眼观察或者传统的测量仪器。这样可以提高隧道面的扫描精度和速度，为后续的识别和照射提供准确的数据基础。

作为优选的技术方案，所述隧道面上设置有若干个用于对3D云图像进行校准的反光标签。

在本技术方案中，可以利用反光标签在3D云图像中的位置，消除扫描过程中产生的误差和偏差，提高3D云图像与拱模型之间的匹配度和一致性。

作为优选的技术方案，所述反光标签为钻石级反光贴，且所述反光标签为边长为7cm的正方形块。

在本技术方案中，可以提高反光标签在3D云图像中的识别率和清晰度，避免反光标签被其他物体遮挡或混淆，保证反光标签的位置准确和稳定。同时，可以根据反光标签的边长和形状，计算出反光标签在3D云图像中的实际尺寸和方向，为校准操作提供更多的参考信息。

作为优选的技术方案，在所述3D云图像上加载预设的拱模型之后，所述方法包括：

检测反光标签在3D云图像中的，并计算反光标签绕x、y和z轴的旋转角度和平移量。

根据所述旋转角度和平移量，对3D云图像进行旋转和平移操作，使3D云图像沿z轴对称。

在本技术方案中，可以利用反光标签在3D云图像中的位置，计算出3D云图像与预设拱模型之间的旋转角度和平移量，并对3D云图像进行旋转和平移操作，使3D云图像沿z轴对称。这样可以消除扫描过程中产生的误差和偏差，提高3D云图像与拱模型之间的匹配度和一致性。

作为优选的技术方案，S3中，云台将欠挖块或超挖块的中心点坐标转换为水平角度和俯仰角度，并根据所述水平角度和俯仰角度进行转动，控制激光笔照射欠挖块或超挖块。

在本技术方案中，可以实现对隧道面中的超欠开挖情况的直观显示和提示，方便施工人员及时发现和处理超欠开挖问题，提高隧道面的照射精度和效果。

第三个方面，本发明还提出一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现如第一个方面中所述的隧道超欠开挖检测方法所执行的操作。

第四个方面，本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行如第一个方面中所述的隧道超欠开挖检测方法所执行的操作。

本发明的有益效果至少包括：

首先，利用激光扫描仪对隧道面进行扫描，输出隧道面的极坐标数据和能量反馈值，可以有效地获取隧道面的三维形貌信息，而不是仅仅依靠人眼观察或者传统的测量仪器。这样可以提高隧道面的扫描精度和速度，为后续的识别和照射提供准确的数据基础。其次，工控机根据激光扫描仪输出的极坐标数据和能量反馈值识别出隧道面中的欠挖块或超挖块，以及计算欠挖块或超挖块的中心点坐标，可以实现对隧道面中的超欠开挖情况的自动化识别和定位。这样可以避免人为的误差和主观判断，提高隧道面的识别精度和效率。最后，云台根据欠挖块或超挖块的中心点坐标，控制激光笔向欠挖块或超挖块进行照射，可以实现对隧道面中的超欠开挖情况的直观显示和提示。这样可以方便施工人员及时发现和处理超欠开挖问题，提高隧道面的照射精度和效果。

附图说明

图1为本申请实施例所提供的隧道超欠开挖检测系统的架构图。

图2为本申请实施例中隧道超欠开挖检测系统的工作流程图。

图3为本申请实施例中部署在工控机web程序界面图。

图4为本申请实施例所提供的隧道超欠开挖检测方法的流程示意图。

图5为本申请实施例中根据激光扫描仪输出的极坐标数据和能量反馈值识别出隧道面中的欠挖块或超挖块的流程示意图。

图6为本申请实施例所生成的3D云图像。

图7为本申请实施例中加载拱模型后的3D云台图像。

图8为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

以下将参照附图和优选的技术方案来说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。应当理解，优选的技术方案仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

在下文描述中，探讨了大量细节，以提供对本发明实施例的更透彻的解释，然而，对本领域技术人员来说，可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的，在其他实施例中，以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备，以避免使本发明的实施例难以理解。

具体而言，图1为本申请实施例所提供的隧道超欠开挖检测系统的架构图。

如图1所示，该隧道超欠开挖检测系统包括：

云台，用于控制激光扫描仪对隧道面进行转动扫描，并根据工控机检测出的欠挖块或超挖块的中心坐标带动激光笔进行照射。

激光扫描仪，设置在云台上，用于扫描隧道面，并输出隧道面的极坐标数据和能量反馈值。

激光笔，设置在云台上，用于照射欠挖块或超挖块。

工控机，用于根据激光扫描仪输出的极坐标数据和能量反馈值识别出隧道面中的欠挖块或超挖块，以及计算欠挖块或超挖块的中心点坐标。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述云台设置转台和步进电机控制系统；所述激光扫描仪和所述激光笔设置在所述转台上；所述步进电机控制系统包括步进电机驱动器和步进电机；所述步进电机的输出轴与所述转台连接。所述工控机根据欠挖块或超挖块的中心点坐标，计算步进电机驱动器控制脉冲值输出至所述步进电机驱动器；所述步进电机驱动器根据输入的控制脉冲值控制步进电机进行转动从而带动所述转台转动，并进一步带动所述激光扫描仪和激光笔进行转动。

本实施例中，台采用步进电机控制系统，由主控板对步进电机驱动器进行控制，使轴向和俯仰步进电机带动天线等设备转动或停止。上电或复位后，云台进行自检，读出光电开关的位置，确定水平和俯仰的相对零点。主控板通过计算步进电机的控制脉冲值和编码器的反馈数据，实现云台的定位、预置位、扫描、巡航等功能。主控电路板采用工业级STM32作为主控芯片，通过配置外接口，实现云台与计算机或控制键盘的通信、转台的旋转控制和角度回传等功能。主控芯片利用步进电机驱动器驱动步进电机，实现云台的旋转和变速。通过计算步进电机的控制脉冲值和编码器的反馈信息，实现旋转角度的控制和回传。云台水平和俯仰方向各采用步进电机和蜗轮蜗杆的传动方式，通过对步进电机驱动器的控制，实现转台的旋转操作。

如图2所示，图2为本申请实施例中隧道超欠开挖检测系统的工作流程图，在具体实施过程中，激光扫描仪和激光笔分别安装在云台的上下方，由云台转动控制其指向。云台安装在三脚架上，并可通过调节三脚架的高度和角度来适应不同的地形。激光扫描仪和云台各有两根线缆，分别为电源线缆和信号线缆。信号线缆分别通过RJ45接口和USB接口与工控机相连，并可实现双向的信号数据传输。工控机上部署了两个程序：一个是web程序，用于提供用户界面和操作功能。另一个是.net后台程序，用于处理扫描数据和控制设备运行。两个程序利用websocket通讯协议进行数据交换。web程序中集成了Three.js库，用于展示3D点云图像。后台程序启动时，需要初始化云台和扫描仪的参数，并设置相关的信息，例如：加载拱数据、输入全站仪给出的AB点、拱模型参数等。初次使用时，还需进行这些信息的配置。Web程序启动后，在web页面上点击扫描按钮，后台程序会向云台发送复位信号，使云台水平角度归零，然后带动扫描仪从俯仰角度-85度转动到0度，完成单轮扫描。部署在工控机web程序具体界面如图3所示：用户点击web程序上的扫描按钮后，后台程序会发送信号给激光扫描仪和云台，开始单轮扫描过程。激光扫描仪会输出极坐标值和能量反馈值给后台程序处理，并根据云台输出的水平角度和俯仰角度值，通过旋转矩阵计算得到3D坐标值。后台程序还可以根据扫描结果，发送水平角度和俯仰角度值给云台，使云台转动到相应的位置，并由激光笔指示出欠开挖的区域。

其次，参照附图描述根据本申请实施例提出的隧道超欠开挖检测方法。

如图4所示，图4为本申请实施例所提供的隧道超欠开挖检测方法的流程示意图，该隧道超欠开挖检测方法包括以下步骤：

S1：利用激光扫描仪对隧道面进行扫描，输出隧道面的极坐标数据和能量反馈值。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述隧道面上设置有若干个用于对3D云图像进行校准的反光标签。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述反光标签为钻石级反光贴，且所述反光标签为边长为7cm的正方形块。

可以理解的是，利用反光标签在3D云图像中的位置，计算出3D云图像与预设拱模型之间的旋转角度和平移量，并对3D云图像进行旋转和平移操作，使3D云图像沿z轴对称。这样可以消除扫描过程中产生的误差和偏差，提高3D云图像与拱模型之间的匹配度和一致性。。边长为7cm的正方形块的钻石级反光标签可以提高在3D云图像中的识别率和清晰度，避免反光标签被其他物体遮挡或混淆，保证反光标签的位置准确和稳定。同时，可以根据反光标签的边长和形状，计算出反光标签在3D云图像中的实际尺寸和方向，为校准操作提供更多的参考信息

S2：工控机根据激光扫描仪输出的极坐标数据和能量反馈值识别出隧道面中的欠挖块或超挖块，以及计算欠挖块或超挖块的中心点坐标。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述根据激光扫描仪输出的极坐标数据和能量反馈值识别出隧道面中的欠挖块或超挖块，如图5所示，具体包括：

S21：根据所述极坐标数据和能量反馈值，生成3D云图像。如图6所示，图6为本申请实施例所生成的3D云图像。

本实施例中，所述根据所述极坐标数据和能量反馈值，生成3D云图像，具体包括：将极坐标数据转换为直角坐标数据，并从直角坐标数据中筛选出能量反馈值满足阈值的直角坐标点。利用云台转动时输出的旋转矩阵对能量反馈值满足阈值的直角坐标点进行变换，生成3D云图像。

在具体实施过程中，激光扫描仪输出的数据是极坐标数据(ρ,θ)和能量反馈值。通过公式x＝ρcosθ，y＝ρsinθ，将极坐标数据转换为直角坐标。云台输出的数据是俯仰角度，云台转动时需要不断地用旋转矩阵计算角度变化，激光扫描仪扫描时需要用云台计算得到的旋转矩阵对直角坐标进行变换，从而生成了3D坐标图像。因为云台是绕y轴旋转，所以对y轴旋转角度变换的旋转矩阵如下所示：

在web页面上点击标志点，找到5个反光标签的位置。反光标签是用来自动校准的，因为扫描出来的3D图像不是沿z轴对称的，而需要得到沿z轴对称的3D图像，这样才能与拱模型进行碰撞检测，因为拱模型是沿z轴对称的。本实施例使用的反光标签为钻石级反光贴，将反光贴剪成5个边长为7cm的正方形小块，在每次立拱扫描前贴在拱上。如图5所示，图5中红色圈出的5个白色小块为5个反光标签的位置，其中2个小块贴在全站仪给出的A、B两点上，在A侧与A点同一高度靠里面再贴一个小块，在B侧与B点同一高度靠里面也贴一个小块。第5个小块为自由点，可贴在经过A、B点与地面垂直的平面上任意位置。在全站仪的指引下，4个标签的位置基本上是沿拱中心线对称的。校准后4个标签也是沿z轴对称，而此时z轴就是拱的中心线。

可以理解的是，根据所述极坐标数据和能量反馈值，生成3D云图像，可以有效地获取隧道面的三维形貌信息，而不是仅仅依靠人眼观察或者传统的测量仪器。这样可以提高隧道面的扫描精度和速度，为后续的识别和照射提供准确的数据基础。

S22：在所述3D云图像上加载预设的拱模型，并利用所述拱模型的x轴坐标值切割所述3D云图像，得到拱形点云。如图7所示，图7为本申请实施例中加载拱模型后的3D云台图像，其中黄色部分为拱模型。

S23：以拱模型的中心为起点，向拱模型的各个顶点发出射线，并计算起点与顶点之间的第一距离。

S24：当所述射线与所述拱形点云存在交点时，计算该交点与起点的第二距离。

可以理解的是，拱模型是标准规则的模型数据，相当于一把标准尺帮助掘进机进行隧道掘进。如果扫描隧道的实际点云数据和拱模型的点云数据能够完全吻合，那说明没有超挖或欠挖。但实际上总会有一定程度的超挖或欠挖。在计算机里，进行数据拟合处理时，因为数据量是有限的，所以总体来讲，点云拟合是一个离散的拟合过程，而不是连续的拟合过程。只有有点云数据的时候，才会存在这个交点。

S25：若所述第二距离小于所述第一距离，则将该交点设为欠挖点。若所述第二距离大于所述第一距离，则将该交点设为超挖点。

S26：将相邻距离小于预设值的不同欠挖点/超挖点进行聚合，得到欠挖块/超挖块。

可以理解的是，拱模型是由机械工程师用Solid Edge软件根据隧道的大小制作的STL文件，可以用Three.js直接加载到3D点云图像中。碰撞检测是检测两个或多个物体是否相交的计算问题。碰撞检测是计算几何学的一个经典问题。其原理是用Raycaster来检测碰撞，方法很简单，就是以物体的中心为起点，向各个顶点(vertices)发出射线，然后检查射线是否与其他的物体相交。如果出现了相交的情况，就要检查最近的一个交点与射线起点间的距离，如果这个距离比射线起点至物体顶点间的距离要小，则说明发生了碰撞。

在具体实施过程中，通过Three.js插件模拟激光发射射线，以拱模型的中心为起点，向拱模型的各个顶点发出射线，然后检查射线是否与拱形的点云相交。如果出现了相交，就要检查最近的一个交点与射线起点间的距离，如果这个距离比射线起点至拱模型顶点间的距离要小，则说明该拱形点云上的点为欠挖点。如果这个距离比射线起点至拱模型顶点间的距离要大，则说明该拱形点云上的点为超挖点。再通过聚合算法，即将碰撞检测后得到的欠挖点或超挖点之间的距离小于某个值的相邻点聚合在一起，成为一个点云块，该点云块即为欠挖块或超挖块。

可以理解的是，根据激光扫描仪输出的极坐标数据和能量反馈值识别出隧道面中的欠挖块或超挖块，可以实现对隧道面中的超欠开挖情况的自动化识别和定位，避免人为的误差和主观判断，提高隧道面的识别精度和效率。

可选地，在本申请的一个实施例中，在所述3D云图像上加载预设的拱模型之后，所述方法包括：

检测反光标签在3D云图像中的，并计算反光标签绕x、y和z轴的旋转角度和平移量。

根据所述旋转角度和平移量，对3D云图像进行旋转和平移操作，使3D云图像沿z轴对称。

S3：云台根据欠挖块或超挖块的中心点坐标，控制激光笔向欠挖块或超挖块进行照射。

可选地，在本申请的一个实施例中，S3中，云台将欠挖块或超挖块的中心点坐标转换为水平角度和俯仰角度，并根据所述水平角度和俯仰角度进行转动，控制激光笔照射欠挖块或超挖块。

本实施例中，激光笔绑定在云台上，大概位置位于3D坐标系的原点。根据欠挖块或超挖块的中心的3D坐标是，使用公式-arctan(y/x)*180/Π计算得到云台的水平角度，以及用公式-arctan(z/x)*180/Π计算得到云台的俯仰角度，然后控制云台转动到这些角度，就完成了激光笔的指引。

在具体实施过程中，后台程序启动时，需要初始化云台和扫描仪的参数，并设置相关的信息，例如：加载拱数据、输入全站仪给出的AB点、拱模型参数等。初次使用时，还需进行这些信息的配置。Web程序启动后，在web页面上点击扫描按钮，后台程序会向云台发送复位信号，使云台水平角度归零，然后带动扫描仪从俯仰角度-85度转动到0度，完成单轮扫描。web页面会自动加载3D点云。在找到5个反光标签后，在web页面上点击校准按钮，程序会根据5个标志点的坐标经过一系列计算，得到绕x、y、z轴的旋转角度和平移量，并自动完成旋转和平移操作。校准后，web页面会自动加载并显示拱模型，并根据拱模型的x轴坐标值切割点云，得到相应的拱形点云。这样做的目的是减少碰撞检测的物体数量，从而降低数据计算量。在web页面上点击碰撞按钮后，程序将拱模型与拱形点云两个物体进行碰撞检测，从而得到碰撞点，并将碰撞点通过聚合算法聚合成欠挖块和超挖块。在web页面上显示欠挖块和超挖块按钮后，点击欠挖块或者超挖块按钮，程序反计算欠挖块或超挖块中心点校准前的坐标，并将这一坐标发送给云台，云台将这一坐标换算成水平角度和俯仰角度后，转动到该水平角度和俯仰角度，并控制激光笔照射欠挖块或超挖块，从而指引施工人员进行修正作业。

可以理解的是，利用激光扫描仪对隧道面进行扫描，输出隧道面的极坐标数据和能量反馈值，可以有效地获取隧道面的三维形貌信息，而不是仅仅依靠人眼观察或者传统的测量仪器。这样可以提高隧道面的扫描精度和速度，为后续的识别和照射提供准确的数据基础。工控机根据激光扫描仪输出的极坐标数据和能量反馈值识别出隧道面中的欠挖块或超挖块，以及计算欠挖块或超挖块的中心点坐标，可以实现对隧道面中的超欠开挖情况的自动化识别和定位。这样可以避免人为的误差和主观判断，提高隧道面的识别精度和效率。最后，云台根据欠挖块或超挖块的中心点坐标，控制激光笔向欠挖块或超挖块进行照射，可以实现对隧道面中的超欠开挖情况的直观显示和提示。这样可以方便施工人员及时发现和处理超欠开挖问题，提高隧道面的照射精度和效果。

图8为本申请实施例提供的电子设备100的结构示意图。该电子设备100包括：存储器101、处理器102及存储在存储器101上并可在处理器102上运行的计算机程序。

处理器102执行程序时实现上述实施例中提供的隧道超欠开挖检测方法。

进一步地，电子设备100还包括：通信接口103，用于存储器101和处理器102之间的通信。

存储器101可能包含高速RAM(RandomAccessMemory，随机存取存储器)存储器，也可能还包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器。

如果存储器101、处理器102和通信接口103独立实现，则通信接口103、存储器101和处理器102可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是ISA(IndustryStandardArchitecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent，外部设备互连)总线或EISA(ExtendedIndustryStandardArchitecture，扩展工业标准体系结构)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

可选的，在具体实现上，如果存储器101、处理器102及通信接口103，集成在一块芯片上实现，则存储器101、处理器102及通信接口103可以通过内部接口完成相互间的通信。

处理器102可能是一个CPU(CentralProcessingUnit，中央处理器)，或者是ASIC(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，特定集成电路)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的隧道超欠开挖检测方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不是必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列，现场可编程门阵列等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种隧道超欠开挖检测系统，其特征在于，包括：

云台，用于控制激光扫描仪对隧道面进行转动扫描，并根据工控机检测出的欠挖块或超挖块的中心坐标带动激光笔进行照射；

激光扫描仪，设置在云台上，用于扫描隧道面，并输出隧道面的极坐标数据和能量反馈值；

激光笔，设置在云台上，用于照射欠挖块或超挖块；

工控机，用于根据激光扫描仪输出的极坐标数据和能量反馈值识别出隧道面中的欠挖块或超挖块，以及计算欠挖块或超挖块的中心点坐标。

2.根据权利要求1所述的隧道超欠开挖检测系统，其特征在于，所述云台设置转台和步进电机控制系统；所述激光扫描仪和所述激光笔设置在所述转台上；所述步进电机控制系统包括步进电机驱动器和步进电机；所述步进电机的输出轴与所述转台连接；

所述工控机根据欠挖块或超挖块的中心点坐标，计算步进电机驱动器控制脉冲值输出至所述步进电机驱动器；所述步进电机驱动器根据输入的控制脉冲值控制步进电机进行转动从而带动所述转台转动，并进一步带动所述激光扫描仪和激光笔进行转动。

3.一种应用如权利要求1或2任一项所述的隧道超欠开挖检测系统的隧道超欠开挖检测方法，其特征在于，包括：

S1：利用激光扫描仪对隧道面进行扫描，输出隧道面的极坐标数据和能量反馈值；

S2：工控机根据激光扫描仪输出的极坐标数据和能量反馈值识别出隧道面中的欠挖块或超挖块，以及计算欠挖块或超挖块的中心点坐标；

S3：云台根据欠挖块或超挖块的中心点坐标，控制激光笔向欠挖块或超挖块进行照射。

4.根据权利要求3所述的隧道超欠开挖检测方法，其特征在于，所述根据激光扫描仪输出的极坐标数据和能量反馈值识别出隧道面中的欠挖块或超挖块，具体包括：

S21：根据所述极坐标数据和能量反馈值，生成3D云图像；

S22：在所述3D云图像上加载预设的拱模型，并利用所述拱模型的x轴坐标值切割所述3D云图像，得到拱形点云；

S23：以拱模型的中心为起点，向拱模型的各个顶点发出射线，并计算起点与顶点之间的第一距离；

S24：当所述射线与所述拱形点云存在交点时，计算该交点与起点的第二距离；

S25：若所述第二距离小于所述第一距离，则将该交点设为欠挖点；若所述第二距离大于所述第一距离，则将该交点设为超挖点；

S26：将相邻距离小于预设值的不同欠挖点/超挖点进行聚合，得到欠挖块/超挖块。

5.根据权利要求4所述的隧道超欠开挖检测方法，其特征在于，所述根据所述极坐标数据和能量反馈值，生成3D云图像，具体包括：

将极坐标数据转换为直角坐标数据，并从直角坐标数据中筛选出能量反馈值满足阈值的直角坐标点；

利用云台转动时输出的旋转矩阵对能量反馈值满足阈值的直角坐标点进行变换，生成3D云图像。

6.根据权利要求4所述的隧道超欠开挖检测方法，其特征在于，所述隧道面上设置有若干个用于对3D云图像进行校准的钻石级反光标签。

7.根据权利要求6所述的隧道超欠开挖检测方法，其特征在于，在所述3D云图像上加载预设的拱模型之后，所述方法包括：

检测反光标签在3D云图像中的，并计算反光标签绕x、y和z轴的旋转角度和平移量；

根据所述旋转角度和平移量，对3D云图像进行旋转和平移操作，使3D云图像沿z轴对称。

8.根据权利要求1所述的隧道超欠开挖检测方法，其特征在于，S3中，云台将欠挖块或超挖块的中心点坐标转换为水平角度和俯仰角度，并根据所述水平角度和俯仰角度进行转动，控制激光笔照射欠挖块或超挖块。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求3至8中任一项所述的隧道超欠开挖检测方法所执行的操作。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行如权利要求3至8中任一项所述的隧道超欠开挖检测方法所执行的操作。