JP2996835B2 - Line segment extraction method in image analysis of tunnel face - Google Patents
Line segment extraction method in image analysis of tunnel faceInfo
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Description
【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明はトンネル切羽の岩盤状態
を評価するための画像解析に関するものであり、特に、
画像解析に於ける線分抽出方法に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image analysis for evaluating the rock condition of a tunnel face.
The present invention relates to a line segment extraction method in image analysis.
【０００２】[0002]
【従来の技術】トンネル掘削作業を行う場合は、随時切
羽を観察して岩盤の状態を把握し、切羽の安全性を確認
するとともに前方地質の予測を行う必要がある。従来
は、地質技術者が切羽をスケッチし、主に岩種、岩盤等
級（以下「岩級」という）、風化の程度、割れ目特性、
湧水の有無等について観察している。然し、スケッチを
元にした主観的な評価が主になるため、地質学的知識の
不足や経験の差によって評価の精度にばらつきが生じ
る。2. Description of the Related Art When performing tunnel excavation work, it is necessary to observe the face at any time to grasp the condition of the bedrock, confirm the safety of the face, and predict the geology ahead. Conventionally, a geotechnical engineer sketches a face and mainly focuses on rock type, rock grade (hereinafter referred to as "rock grade"), degree of weathering, crack characteristics,
We observe the presence of spring water. However, since the subjective evaluation based on sketches is mainly used, the accuracy of the evaluation varies due to lack of geological knowledge and differences in experience.
【０００３】近年、フィルム式カメラやスチルビデオカ
メラ等で切羽を撮影し、切羽の写真やモニタ画面等の画
像を解析して、岩盤の状態を評価する方法が提案されて
いる。この方法は、切羽画像内の濃淡境界をエッジ強調
した後に２値化し、ノイズ除去によって岩盤の亀裂を線
分として抽出するものである。In recent years, there has been proposed a method of photographing a face with a film camera, a still video camera, or the like, and analyzing a photograph of the face or an image such as a monitor screen to evaluate the state of the rock. In this method, a grayscale boundary in a face image is edge-enhanced and then binarized, and a rock crack is extracted as a line segment by noise removal.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】従来のスケッチを元に
したトンネル切羽の評価方法は、前述したように評価の
精度にばらつきが生じている。一方、切羽画像を解析し
て岩盤の状態を評価する方法は、節理、破砕帯、層理面
等の不連続面を抽出するに当り、単に輝度値を用いた一
般的な２値化処理を行っているため、切羽の凹凸や陰影
部を線分として抽出することがある。従って、不連続面
として抽出された線分は、地質学的意味を有していない
場合もある。In the conventional method for evaluating a tunnel face based on a sketch, the accuracy of the evaluation varies as described above. On the other hand, the method of analyzing the face image to evaluate the condition of the rock mass is based on a general binarization process using only luminance values when extracting discontinuous surfaces such as joints, crush zones, and bedding surfaces. Because of this, irregularities and shaded portions of the face may be extracted as line segments. Therefore, a line segment extracted as a discontinuous surface may not have a geological meaning.
【０００５】また、画像解析によって抽出された線分の
信頼度に問題があるため、走行・傾斜等の数値データを
得ることが困難であり、切羽の前方地質の予測やキーブ
ロック等の数値解析が行えない。そこで、トンネル切羽
の画像から岩盤の不連続面を正確に線分抽出し、岩盤評
価に於ける省力化及び精度の向上を図るために解決すべ
き技術的課題が生じてくるのであり、本発明はこの課題
を解決することを目的とする。In addition, it is difficult to obtain numerical data such as running and inclination due to a problem in the reliability of the line segment extracted by the image analysis. Can not do. Therefore, a technical problem to be solved arises in order to accurately extract the discontinuous surface of the rock from the image of the tunnel face and to save labor and improve the accuracy in the rock evaluation. Aims to solve this problem.
【０００６】[0006]
【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
するために提案せられたものであり、トンネル切羽の画
像解析により、岩盤の状態を評価する方法に於いて、ト
ンネル切羽の白黒画像を求め、該白黒画像の各画素毎に
周囲の画素との濃度勾配を算出してベクトルに置換し、
一定の大きさ以上のベクトルを選択するとともに、同一
方向のベクトルが連続しているときには之等のベクトル
の法線方向にベクトル線分を抽出し、更に、事前調査に
よって得られた情報から地質境界、亀裂や断層等の線と
しての情報をパターン化し、このパターンから得られる
線分画像に前記ベクトル線分を組み合せることにより連
続線分を抽出して、切羽において有為な情報となる基本
線画像を求めるトンネル切羽写真を用いた画像解析に於
ける線分抽出方法を提供するものである。DISCLOSURE OF THE INVENTION The present invention has been proposed to achieve the above object. In a method for evaluating the state of rock mass by image analysis of a tunnel face, the present invention provides a method for evaluating a black and white image of a tunnel face. Is calculated, and a density gradient between each pixel of the monochrome image and surrounding pixels is calculated and replaced with a vector.
With selecting a certain size or more vectors, extract the vector line in the normal direction of the vector of this like when the same direction of the vector are contiguous, further, the preliminary survey
From the information obtained, we can see the lines of geological boundaries, cracks and faults, etc.
Information from the pattern and obtain from this pattern
In the image analysis using a tunnel face image, a continuous line segment is extracted by combining the vector line segment with the line segment image to obtain a basic line image that is significant information at the face. A line segment extraction method is provided.
【０００７】[0007]
【作用】トンネル切羽をスチルビデオカメラ等で撮影
し、トンネル切羽の白黒画像を求める。先ず、該白黒画
像の各画素毎に周囲の画素との濃度勾配を算出し、夫々
の濃度差をベクトルに置き換える。次に、ある一定の大
きさ以上のベクトルを選択し、同一方向のベクトルが連
続して存在しているときは、之等のベクトルの法線方向
にベクトル線分を抽出する。[Operation] A black and white image of a tunnel face is obtained by photographing the tunnel face with a still video camera or the like. First, a density gradient between each pixel of the black and white image and surrounding pixels is calculated, and each density difference is replaced with a vector. Next, a vector having a certain size or more is selected, and when vectors in the same direction are continuously present, a vector line segment is extracted in the normal direction of these vectors.
【０００８】更に、事前調査によって得られた地質情報
から地質境界、亀裂や断層等の線としての情報をパター
ン化し、このパターンから得られる線分画像に前記ベク
トル線分をマッチングさせ、構造的に有為な方向とのマ
ッチングにより連続線分を抽出して基本線画像を求め
る。Further, information as a line such as a geological boundary, a crack or a fault is patterned from the geological information obtained by the preliminary investigation, and the vector line segment is matched with a line segment image obtained from this pattern to structurally A continuous line segment is extracted by matching with a significant direction to obtain a basic line image.
【０００９】[0009]
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に従って詳述
する。図１はトンネル切羽の画像解析に使用する機器の
構成を示したものであり、スチルビデオカメラ１でトン
ネル切羽をカラー撮影し、デジタルデータとしてフロッ
ピーディスク２へ記録する。該フロッピーディスク２に
は複数の切羽画像データを記録することができ、スチル
ビデオプレーヤー３で該フロッピーディスク２を再生し
て、コンピュータ４へ切羽画像データを入力する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS One embodiment of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. FIG. 1 shows a configuration of a device used for image analysis of a tunnel face, in which a still video camera 1 takes a color image of the tunnel face and records it on a floppy disk 2 as digital data. A plurality of face image data can be recorded on the floppy disk 2. The still video player 3 reproduces the face image data and inputs the face image data to the computer 4.
【００１０】コンピュータ４には、画像処理を行うため
に大容量のフレームバッファメモリが内蔵され、増設メ
モリ並びに磁気ディスク装置が設けられている。コンピ
ュータ４で処理された切羽画像データは、随時カラーデ
ィスプレイ５に表示されるとともに、必要に応じてカラ
ープリンタ６でハードコピーを作成する。更に、画像解
析したデータや地質観察情報データ等は光磁気ディスク
７に記録され、地質データベースを構築する。The computer 4 incorporates a large-capacity frame buffer memory for performing image processing, and is provided with an additional memory and a magnetic disk device. The face image data processed by the computer 4 is displayed on the color display 5 as needed, and a hard copy is created by the color printer 6 as needed. Further, data obtained by image analysis, geological observation information data, and the like are recorded on the magneto-optical disk 7 to construct a geological database.
【００１１】図２は画像解析により切羽の状態を観察
し、トンネルの安定性を評価するフローチャートを示
し、先ず地質調査や物理探査及び室内試験等によってト
ンネルの事前調査を行い（ステップ１０１）、地山を計
測してトンネルの掘削施工を行う（ステップ１０２）。
前述したスチルビデオカメラでトンネル切羽をカラー撮
影し（ステップ１０３）、切羽画像データをコンピュー
タへ入力する。また、トンネルの事前調査により地山初
期条件を設定し（ステップ１０４）、このデータもコン
ピュータへ入力する。そして、コンピュータによって切
羽の画像処理及び解析を行い（ステップ１０５）、数値
解析データを作成する（ステップ１０６）。画像処理及
び解析データは地質データベースに記録される（ステッ
プ１１２）。FIG. 2 shows a flow chart for observing the state of the face by image analysis and evaluating the stability of the tunnel. First, a preliminary investigation of the tunnel is performed by a geological survey, a geophysical survey and a laboratory test (step 101). The excavation work of the tunnel is performed by measuring the mountain (step 102).
The tunnel face is photographed in color by the above-mentioned still video camera (step 103), and the face image data is input to the computer. Also, the initial conditions of the ground are set by a preliminary survey of the tunnel (step 104), and this data is also input to the computer. Then, image processing and analysis of the face are performed by a computer (step 105), and numerical analysis data is created (step 106). The image processing and analysis data is recorded in a geological database (step 112).
【００１２】該地質データベースのデータに基づき切羽
前方地山状態を予測するとともに（ステップ１１４）、
前記数値解析データから不連続性地山の安定性について
数値解析を行う（ステップ１０７）。斯くして、地山安
定性の総合評価が為され（ステップ１０８）、地山が不
安定であれば安定化対策工を選定し（ステップ１０９→
１１０）、トンネルの掘削施工を継続していく。Based on the data in the geological database, the state of the ground in front of the face is predicted (step 114).
Numerical analysis is performed on the stability of the discontinuous ground from the numerical analysis data (step 107). Thus, a comprehensive evaluation of the ground stability is performed (step 108). If the ground is unstable, a stabilization measure is selected (step 109 →).
110), continue the tunnel excavation work.
【００１３】次に、前記フローチャートのステップ１０
３乃至１０６に示した画像解析システムについて更に詳
述する。前述したように、スチルビデオカメラで撮影し
たトンネル切羽のカラー画像はフロッピーディスクに記
録され、該フロッピーディスクをスチルビデオプレーヤ
ーで再生して、コンピュータへトンネル切羽のカラー画
像が入力される。コンピュータに入力されたカラー画像
は、Ｒ・Ｇ・Ｂの各成分に分けられ、図３に示すように
２５６段階の濃淡をもつ白黒画像に変換した後に、ロー
パスフィルタを通してノイズを除去し、更に平滑化によ
ってコントラストを強調する。Next, step 10 in the above flowchart
The image analysis systems 3 to 106 will be described in more detail. As described above, the color image of the tunnel face taken by the still video camera is recorded on a floppy disk, and the floppy disk is reproduced by the still video player, and the color image of the tunnel face is input to the computer. The color image input to the computer is divided into R, G, and B components, and is converted into a black and white image having 256 shades as shown in FIG. Enhances the contrast.
【００１４】然る後、白黒画像の各画素毎に周囲の画素
との濃度勾配を算出し、夫々の濃度勾配をベクトルに置
き換える。例えば、図４（ａ）に示すある画素ｆ（ｉ，
ｊ）とそれに隣接する一方の画素ｆ（ｉ＋１，ｊ）との
濃度差Δｆi は次式で表される。Thereafter, a density gradient with respect to surrounding pixels is calculated for each pixel of the monochrome image, and each density gradient is replaced with a vector. For example, a pixel f (i, i,
density difference Delta] f i with j) and one of the pixel f to be adjacent to (i + 1, j) is expressed by the following equation.
【００１５】[0015]
【数１】 (Equation 1)
【００１６】また画素ｆ（ｉ，ｊ）とそれに隣接する他
方の画素ｆ（ｉ，ｊ＋１）との濃度差Δｆj は次式で表
される。The density difference Δf j between the pixel f (i, j) and the other adjacent pixel f (i, j + 1) is expressed by the following equation.
【００１７】[0017]
【数２】 (Equation 2)
【００１８】而して、図４（ａ）に示すように画素ｆ
（ｉ，ｊ）の濃度勾配がベクトルＦ1として表される。
ベクトルの方向としては、図４（ｂ）に示すように８方
向が与えられる。そして、エッジ境界の信頼性を高める
ために、しきい値未満のベクトルはノイズとして除去
し、一定の大きさ以上のベクトルを選択する。ここで、
エッジ境界線分が連続する場合には、同一方向のベクト
ルを有する画素が連続することになり、ベクトルの法線
方向にベクトル線分が抽出される。該ベクトル線分は１
６方位で表示するが、図５に示すように対角方向のベク
トル線分は同一のものとして、８方向の線分を作成す
る。図６は、図３に示したトンネル切羽画像からベクト
ル線分を抽出した結果を示している。Thus, as shown in FIG.
(I, j) gradient is represented as a vector F 1.
As the directions of the vectors, eight directions are given as shown in FIG. Then, in order to increase the reliability of the edge boundary, vectors smaller than a threshold value are removed as noise, and vectors having a certain size or more are selected. here,
When the edge boundary line segments are continuous, pixels having vectors in the same direction are continuous, and a vector line segment is extracted in the normal direction of the vector. The vector segment is 1
Although displayed in six directions, as shown in FIG. 5, it is assumed that the vector segments in the diagonal directions are the same, and line segments in eight directions are created. FIG. 6 shows a result of extracting vector line segments from the tunnel face image shown in FIG.
【００１９】斯くの如く抽出したベクトル線分を用い
て、地質学的に有意義な線情報を抽出する。先ず、トン
ネルの事前調査から得られた地質情報から、トンネル路
線上の地質境界、亀裂や断層等の線としての情報をパタ
ーン化し、このパターンを前記線分画像にマッチングさ
せる。そして、構造的に有為な方向とのマッチングによ
り連続線分を抽出して基本線画像を求める。図７は、マ
ッチングによって抽出された基本線画像である。尚、ベ
クトル線分画像のデータから基本線画像を求める際に
は、スプライン関数を用いて線を作成することにより、
実際の切羽状態に近いイメージを表現することができ
る。また、線の方向に応じて優位性を設定することで、
地質構造をより正確に反映できる。Using the vector line segments thus extracted, geologically significant line information is extracted. First, from the geological information obtained from the preliminary survey of the tunnel, information as a line such as a geological boundary, a crack or a fault on the tunnel route is patterned, and this pattern is matched with the line segment image. Then, a continuous line segment is extracted by matching with a structurally significant direction to obtain a basic line image. FIG. 7 is a basic line image extracted by matching. When obtaining a basic line image from data of a vector line segment image, by creating a line using a spline function,
An image close to the actual face condition can be expressed. Also, by setting the advantage according to the direction of the line,
The geological structure can be more accurately reflected.
【００２０】而して、上記基本線画像を観察図として、
これに岩級区分や湧水点等を書き加え、切羽の観察状況
の各項目を入力すれば、トンネル坑内観察記録シート
（図示せず）が作成される。また、切羽画像のデータは
地質データベースに記録され、連続する切羽の解析結果
から断層破砕帯、層理面等の走行・傾斜を求める。斯く
して、切羽前方の地山状態の予測やトンネル周辺領域の
予測が可能となる。更に、前記地質データベースに基づ
き、キーブロック理論や個別要素法（ＤＥＭ）或いは有
限要素法（ＦＥＭ）等の数値解析へ、画像から得られた
線の情報を展開させることができる。The above basic line image is used as an observation view,
A rock grade classification, a spring point, etc. are added to this, and the items of the observation condition of the face are input, and a tunnel underground observation record sheet (not shown) is created. In addition, the data of the face image is recorded in the geological database, and the running and inclination of the fault crush zone, the bedding surface, etc. are obtained from the analysis result of the continuous face. Thus, it is possible to predict the state of the ground in front of the face and the region around the tunnel. Furthermore, based on the geological database, the line information obtained from the image can be developed into a numerical analysis such as a key block theory, a discrete element method (DEM), or a finite element method (FEM).
【００２１】尚、本発明は、本発明の精神を逸脱しない
限り種々の改変を為すことができ、そして、本発明が該
改変されたものに及ぶことは当然である。The present invention can be variously modified without departing from the spirit of the present invention, and it goes without saying that the present invention extends to the modified ones.
【００２２】[0022]
【発明の効果】本発明は上記一実施例に詳述したよう
に、トンネル切羽の画像解析に於いて、白黒画像の各画
素をベクトル化することにより、従来の一般的な２値化
処理に比較して線分の抽出精度が高くなり、線分の管理
が容易となる。また、ベクトル線分画像に基づき自動的
に画像解析を行うことが可能であるため、高度の地質技
術を持たない者であっても岩盤の状態を評価でき、省力
化を図ることができる。According to the present invention, as described in detail in the above-described embodiment, in the image analysis of a tunnel face, each pixel of a black and white image is vectorized, so that the conventional general binarization processing can be performed. In comparison, the extraction accuracy of the line segment is higher, and the management of the line segment is easier. In addition, since the image analysis can be automatically performed based on the vector line segment image, even those who do not have advanced geological technology can evaluate the state of the bedrock and can save labor.
【００２３】更に、岩級区分や湧水点等の情報を加える
ことにより、切羽前方予測等の評価が掘削毎に瞬時に行
われ、トンネル施工の安全性に寄与できる等諸種の効果
を奏する発明である。Further, by adding information such as rock classification and spring point, evaluation such as prediction of the front face of a face is instantaneously performed for each excavation, and various effects such as contributing to the safety of tunnel construction can be obtained. It is.
【図１】トンネル切羽の画像解析に使用する機器の構成
図。FIG. 1 is a configuration diagram of a device used for image analysis of a tunnel face.
【図２】画像解析による岩盤評価のフローチャート。FIG. 2 is a flowchart of rock mass evaluation by image analysis.
【図３】トンネル切羽の白黒画像の図。FIG. 3 is a diagram of a monochrome image of a tunnel face.
【図４】（ａ）及び（ｂ）は各画素の濃度差をベクトル
化する解説図。FIGS. 4A and 4B are explanatory diagrams for vectorizing the density difference of each pixel.
【図５】ベクトル線分の方向を示す図。FIG. 5 is a diagram showing directions of vector line segments.
【図６】ベクトル線分を抽出した結果を示す図。FIG. 6 is a diagram showing a result of extracting a vector line segment.
【図７】マッチングによって抽出した基本線画像の図。FIG. 7 is a diagram of a basic line image extracted by matching.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 村田 均 茨城県つくば市大字鬼ケ窪字下山1043番 １ 株式会 社熊谷組技術研究所内 (72)発明者 川越 健 茨城県つくば市大字鬼ケ窪字下山1043番 １ 株式会 社熊谷組技術研究所内 (56)参考文献 特開 平６−147846（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−180776（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−120495（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−167081（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−228183（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−154077（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 7/00 - 7/60 E21D 9/00 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuing from the front page (72) Inventor Hitoshi Murata 1043 Shimoyama, Onigabo-ku, Tsukuba-shi, Ibaraki 1 Inside Kumagaya Gumi Technical Research Institute, Inc. 1 Kumagai Gumi Technical Research Institute, Inc. (56) References JP-A-6-147846 (JP, A) JP-A-5-180776 (JP, A) JP-A-4-120495 (JP, A) 4-167081 (JP, A) JP-A-3-228183 (JP, A) JP-A-62-154077 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G06T 7/00 -7/60 E21D 9/00
Claims (1)
状態を評価する方法に於いて、トンネル切羽の白黒画像
を求め、該白黒画像の各画素毎に周囲の画素との濃度勾
配を算出してベクトルに置換し、一定の大きさ以上のベ
クトルを選択するとともに、同一方向のベクトルが連続
しているときには之等のベクトルの法線方向にベクトル
線分を抽出し、更に、事前調査によって得られた情報か
ら地質境界、亀裂や断層等の線としての情報をパターン
化し、このパターンから得られる線分画像に前記ベクト
ル線分を組み合せることにより連続線分を抽出して、切
羽において有為な情報となる基本線画像を求めることを
特徴とするトンネル切羽写真を用いた画像解析に於ける
線分抽出方法。In a method for evaluating the condition of a bedrock by image analysis of a tunnel face, a black-and-white image of the tunnel face is obtained, and a density gradient between each pixel of the black-and-white image and surrounding pixels is calculated. Replace with a vector, select a vector of a certain size or more, and when vectors in the same direction are continuous, extract a vector line segment in the normal direction of these vectors , and obtain it by preliminary survey Information
Pattern information as lines such as geological boundaries, cracks and faults
To the line segment image obtained from this pattern.
It extracts continuous line segments by combining Le segments, switching
A line segment extraction method in image analysis using a photograph of a tunnel face, wherein a basic line image serving as significant information on a feather is obtained .
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| JPH0737096A JPH0737096A (en) | 1995-02-07 |
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