JP3485300B2 - 画像処理によるｔｂｍ掘削ずり状態計測方法及び装置 - Google Patents
画像処理によるｔｂｍ掘削ずり状態計測方法及び装置Info
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- JP3485300B2 JP3485300B2 JP30689898A JP30689898A JP3485300B2 JP 3485300 B2 JP3485300 B2 JP 3485300B2 JP 30689898 A JP30689898 A JP 30689898A JP 30689898 A JP30689898 A JP 30689898A JP 3485300 B2 JP3485300 B2 JP 3485300B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、トンネルボーリン
グマシン（以下、ＴＢＭと記す。）を用いてトンネル掘
削を行う際に、掘削ずりの状態を計測し画像処理によっ
て地山の状態を推定する技術に関し特に、画像処理によ
るＴＢＭ掘削ずり状態計測方法及び装置に関する。
グマシン（以下、ＴＢＭと記す。）を用いてトンネル掘
削を行う際に、掘削ずりの状態を計測し画像処理によっ
て地山の状態を推定する技術に関し特に、画像処理によ
るＴＢＭ掘削ずり状態計測方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】ＴＢＭによるトンネル掘削においては、
地山の評価、切羽の状態の把握が非常に重要である。特
に、日本のような破砕帯、膨張性地山等が多く点在する
地域においてＴＢＭ工法の適用性を拡大するためには、
切羽の状態、掘削ずりの状態等からリアルタイムに高精
度で地山の状態を推定し、掘削の予測や不安定な地質に
突入した際の補助工法の選定等に活かす必要がある。
地山の評価、切羽の状態の把握が非常に重要である。特
に、日本のような破砕帯、膨張性地山等が多く点在する
地域においてＴＢＭ工法の適用性を拡大するためには、
切羽の状態、掘削ずりの状態等からリアルタイムに高精
度で地山の状態を推定し、掘削の予測や不安定な地質に
突入した際の補助工法の選定等に活かす必要がある。
【０００３】しかし、従来、ＴＢＭ工法においては、切
羽がＴＢＭ機体で塞がれているために切羽の直接的な観
察に基づく地山状態の判断をリアルタイムで実施するこ
とは難しく、オペレータの操作勘に頼っていることが多
かった。
羽がＴＢＭ機体で塞がれているために切羽の直接的な観
察に基づく地山状態の判断をリアルタイムで実施するこ
とは難しく、オペレータの操作勘に頼っていることが多
かった。
【０００４】ＴＢＭ工法の掘削能率を予測するための指
標として、海外では、ＴＢＭドリリング指標ＤＲＩおよ
びＴＢＭビット摩耗指標ＢＷＩが提案され検討が行われ
ている。しかし、これらは、地山の評価を行うものであ
っても、処理はオフラインとなっており、リアルタイム
に地山の評価ができない欠点があり、これらの指標をそ
のまま実施工には利用できない。
標として、海外では、ＴＢＭドリリング指標ＤＲＩおよ
びＴＢＭビット摩耗指標ＢＷＩが提案され検討が行われ
ている。しかし、これらは、地山の評価を行うものであ
っても、処理はオフラインとなっており、リアルタイム
に地山の評価ができない欠点があり、これらの指標をそ
のまま実施工には利用できない。
【０００５】例えば、本出願人は、ＴＢＭ工法における
前方探査、切羽や壁面の画像撮影に関する技術として、
特願平９ー１９２３６８号、特願平９ー２３９３８０号
で提案しているがリアルタイムで地山の評価をするもの
ではない。また、本出願人の提案した特願平１０ー２０
１５４９号では、カッタトルク等からの機械データ情
報、削孔機による削孔データからの破壊エネルギー、ず
りの撮像カメラ画像等によるずり形状・性状と湧水量お
よび地山データベースとからのずり評価、を総合評価し
ている。しかしこの技術は、各種情報を総合して評価す
る方法で、ずりの形状のみを撮像して解析し地山の評価
をリアルタイムに行うものではない。
前方探査、切羽や壁面の画像撮影に関する技術として、
特願平９ー１９２３６８号、特願平９ー２３９３８０号
で提案しているがリアルタイムで地山の評価をするもの
ではない。また、本出願人の提案した特願平１０ー２０
１５４９号では、カッタトルク等からの機械データ情
報、削孔機による削孔データからの破壊エネルギー、ず
りの撮像カメラ画像等によるずり形状・性状と湧水量お
よび地山データベースとからのずり評価、を総合評価し
ている。しかしこの技術は、各種情報を総合して評価す
る方法で、ずりの形状のみを撮像して解析し地山の評価
をリアルタイムに行うものではない。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】本発明は上記に鑑みて
なされたもので、ずりの形状を計測して粒径分布の解析
をすると共に同時に計測したずりの水分量を加味してリ
アルタイムに地山の状態を定量的に評価する画像処理に
よるＴＢＭ掘削ずり状態計測方法及び装置の提供を目的
としている。
なされたもので、ずりの形状を計測して粒径分布の解析
をすると共に同時に計測したずりの水分量を加味してリ
アルタイムに地山の状態を定量的に評価する画像処理に
よるＴＢＭ掘削ずり状態計測方法及び装置の提供を目的
としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、トンネ
ルボーリングマシンを用いてトンネルを掘削する際に、
掘削ずりを解析して地山状況を把握するＴＢＭ掘削ずり
状態計測方法において、掘削ずりをリアルタイムで解析
して掘削ずりの粒径別分布を求める掘削ずり粒径分布収
集工程と、該掘削ずりの水分量をリアルタイムで判定す
る掘削ずり水分量判定工程と、前記２つの工程で得たデ
ータに基づき掘削ずりの性状をリアルタイムで判定する
掘削ずり性状判定工程とを含み、前記粒径分布収集工程
はトンネルボーリングマシンからベルトコンベヤに排出
落下するずりを複数のＣＣＤカメラで撮像し、撮像した
濃淡画像を輪郭処理してずりの輪郭を求め、レーザース
キャンセンサでレーザー光を複数回スキャンさせてずり
の３次元形状を求め、前記ずりの輪郭とずりの３次元形
状から個々のずりの粒径を求めると共に粒径分布を求め
るようになっている。
ルボーリングマシンを用いてトンネルを掘削する際に、
掘削ずりを解析して地山状況を把握するＴＢＭ掘削ずり
状態計測方法において、掘削ずりをリアルタイムで解析
して掘削ずりの粒径別分布を求める掘削ずり粒径分布収
集工程と、該掘削ずりの水分量をリアルタイムで判定す
る掘削ずり水分量判定工程と、前記２つの工程で得たデ
ータに基づき掘削ずりの性状をリアルタイムで判定する
掘削ずり性状判定工程とを含み、前記粒径分布収集工程
はトンネルボーリングマシンからベルトコンベヤに排出
落下するずりを複数のＣＣＤカメラで撮像し、撮像した
濃淡画像を輪郭処理してずりの輪郭を求め、レーザース
キャンセンサでレーザー光を複数回スキャンさせてずり
の３次元形状を求め、前記ずりの輪郭とずりの３次元形
状から個々のずりの粒径を求めると共に粒径分布を求め
るようになっている。
【０００８】
【０００９】本発明の画像処理によるＴＢＭ掘削ずり状
態計測装置によれば、トンネルボーリングマシンを用い
てトンネルを掘削する際に、掘削ずりを解析して地山状
況を把握するＴＢＭ掘削ずり状態計測装置において、ト
ンネルボーリングマシンから排出落下するずりを撮像す
る複数のＣＣＤカメラと、ＣＣＤカメラとレーザースキ
ャンセンサのデータに基づいて掘削ずり状態を判定する
掘削ずり性状判定手段と、落下するずりの形状を計測す
るレーザースキャンセンサと、浮遊粉塵による撮像の劣
化を防ぐための送風管および排風管を設けている。
態計測装置によれば、トンネルボーリングマシンを用い
てトンネルを掘削する際に、掘削ずりを解析して地山状
況を把握するＴＢＭ掘削ずり状態計測装置において、ト
ンネルボーリングマシンから排出落下するずりを撮像す
る複数のＣＣＤカメラと、ＣＣＤカメラとレーザースキ
ャンセンサのデータに基づいて掘削ずり状態を判定する
掘削ずり性状判定手段と、落下するずりの形状を計測す
るレーザースキャンセンサと、浮遊粉塵による撮像の劣
化を防ぐための送風管および排風管を設けている。
【００１０】そして、ＣＣＤカメラの撮像からずりの水
分量を判定するために、前記ＣＣＤカメラの１台には偏
光レンズの［α°］を装着し、同一方向に設ける別の１
台には偏光レンズの［（α＋９０°）］を装着する。
分量を判定するために、前記ＣＣＤカメラの１台には偏
光レンズの［α°］を装着し、同一方向に設ける別の１
台には偏光レンズの［（α＋９０°）］を装着する。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下図面を参照して本発明の実施
の形態を説明する。図１に、本発明のＴＢＭ掘削ずり状
態計測装置の側面図を、図２にその上面図を示す。図
１、２の紙面左方が装置の前方、右方が後方で、明示し
ないＴＢＭ前部のカッターで掘削されたずりを後方に搬
送するずり搬出コンベヤ１が後方に上傾されてＴＢＭ内
に設けられている。その搬出コンベヤ１の後端から排出
落下するずりを受け止めてＴＢＭ外に搬出するベルトコ
ンベヤである第２のコンベヤ２が設けられている。搬出
コンベヤ１、第２のコンベヤ２には、ずりの側方への落
下、飛散防止用の第１のカバー４および第２のカバー５
が装着されている。
の形態を説明する。図１に、本発明のＴＢＭ掘削ずり状
態計測装置の側面図を、図２にその上面図を示す。図
１、２の紙面左方が装置の前方、右方が後方で、明示し
ないＴＢＭ前部のカッターで掘削されたずりを後方に搬
送するずり搬出コンベヤ１が後方に上傾されてＴＢＭ内
に設けられている。その搬出コンベヤ１の後端から排出
落下するずりを受け止めてＴＢＭ外に搬出するベルトコ
ンベヤである第２のコンベヤ２が設けられている。搬出
コンベヤ１、第２のコンベヤ２には、ずりの側方への落
下、飛散防止用の第１のカバー４および第２のカバー５
が装着されている。
【００１２】その搬出コンベヤ１の後端から第２のコン
ベヤ２の前部に落下するずりを撮像するための照明、カ
メラ等の各種撮像用機器が、ずり落下位置の周辺に設け
られている。ずり落下位置の後部、即ち、搬出コンベヤ
１の後方には、撮像用機器を周辺装置その他から擁護す
る擁護カバー７内に、ずりの落下位置に向けて照明装置
８、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉ
ｃｅ）カメラ１１、１２およびレーザスキャンセンサ１
４、が設置されている。
ベヤ２の前部に落下するずりを撮像するための照明、カ
メラ等の各種撮像用機器が、ずり落下位置の周辺に設け
られている。ずり落下位置の後部、即ち、搬出コンベヤ
１の後方には、撮像用機器を周辺装置その他から擁護す
る擁護カバー７内に、ずりの落下位置に向けて照明装置
８、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉ
ｃｅ）カメラ１１、１２およびレーザスキャンセンサ１
４、が設置されている。
【００１３】ずり落下位置の前後、左右には、ずり飛散
防止カバー３が設けられ、カバー３の前端内部に照明装
置８の投光を反射してずりの撮像を補光するリフレクタ
９が設けられている。また、ずりの落下状態を側方から
撮像するＣＣＤカメラ１３がコンベヤ１、２の中間に横
向き、水平方向に設けられている（図３参照）。
防止カバー３が設けられ、カバー３の前端内部に照明装
置８の投光を反射してずりの撮像を補光するリフレクタ
９が設けられている。また、ずりの落下状態を側方から
撮像するＣＣＤカメラ１３がコンベヤ１、２の中間に横
向き、水平方向に設けられている（図３参照）。
【００１４】また図１および図２には明示されないが、
ＣＣＤカメラ１１、１２、１３およびレーザースキャン
センサ１４のデータを入力して掘削ずりの状態を判定す
るコンピュータを含んだ掘削ずり性状判定手段Ｂ３０が
設けられている。
ＣＣＤカメラ１１、１２、１３およびレーザースキャン
センサ１４のデータを入力して掘削ずりの状態を判定す
るコンピュータを含んだ掘削ずり性状判定手段Ｂ３０が
設けられている。
【００１５】また、図２で示したように、図示しない送
風源に接続された送風管１０ａがカバー７に接続され、
カバー７を通過した風がＣＣＤカメラ１３の近傍を経由
してカメラ１１、１２、１３等の撮像装置の撮像を妨げ
る粉塵を排して画像劣化を予防し排風管１０ｂを介して
後方外部に排風されるように構成されている。
風源に接続された送風管１０ａがカバー７に接続され、
カバー７を通過した風がＣＣＤカメラ１３の近傍を経由
してカメラ１１、１２、１３等の撮像装置の撮像を妨げ
る粉塵を排して画像劣化を予防し排風管１０ｂを介して
後方外部に排風されるように構成されている。
【００１６】レーザースキャンセンサ１４は、図３に示
すように、落下するずり６を後方からずりの前後の形状
を計測するよう水平方向にスキャンする。そして、左右
水平方向をＹ軸とし、前後方向をＸ軸とする形状線６ｔ
を描く曲線グラフ１５を求めるよう構成されている。図
４および図５は、一定時間ごとのスキャンによってずり
の立体形状をもとめる方法を示している。ずりの形状を
示す曲線は時刻をパラメータにしてあり、曲線６ｔ０は
計測開始時の前後方向形状を示し、曲線６ｔ１は所定時
間後の形状曲線を示している。このようにして計測した
形状曲線６ｔ０〜６ｔ４を、なめらかに結んで３次元形
状６ｔＡを得るよう構成されている。
すように、落下するずり６を後方からずりの前後の形状
を計測するよう水平方向にスキャンする。そして、左右
水平方向をＹ軸とし、前後方向をＸ軸とする形状線６ｔ
を描く曲線グラフ１５を求めるよう構成されている。図
４および図５は、一定時間ごとのスキャンによってずり
の立体形状をもとめる方法を示している。ずりの形状を
示す曲線は時刻をパラメータにしてあり、曲線６ｔ０は
計測開始時の前後方向形状を示し、曲線６ｔ１は所定時
間後の形状曲線を示している。このようにして計測した
形状曲線６ｔ０〜６ｔ４を、なめらかに結んで３次元形
状６ｔＡを得るよう構成されている。
【００１７】ＣＣＤカメラ１１および１３は、落下する
ずり６の形状を撮像するもので、ＣＣＤカメラ１１はず
り６を後方から、ＣＣＤカメラ１３はずり６を側方から
撮像して、ずり６の個々の輪郭形状をもとめ、レーザー
スキャンセンサ１４が得た数値形状とあわせてずり６の
それぞれの大きさを求めるようになっている。
ずり６の形状を撮像するもので、ＣＣＤカメラ１１はず
り６を後方から、ＣＣＤカメラ１３はずり６を側方から
撮像して、ずり６の個々の輪郭形状をもとめ、レーザー
スキャンセンサ１４が得た数値形状とあわせてずり６の
それぞれの大きさを求めるようになっている。
【００１８】ＣＣＤカメラ１１および１３によって、ず
り６の個々の輪郭を求める要領を図６および図７に示し
てある。図６で、ずり６の現実の濃淡画像を得て、つい
で輪郭をもとめる任意公知の２値化法で図７のずり６の
輪郭図を得るようになっている。
り６の個々の輪郭を求める要領を図６および図７に示し
てある。図６で、ずり６の現実の濃淡画像を得て、つい
で輪郭をもとめる任意公知の２値化法で図７のずり６の
輪郭図を得るようになっている。
【００１９】また、ＣＣＤカメラ１１および１２は、偏
光角を変えたレンズを使用してずりの水分量を推定する
よう構成されている。この水分量推定の技術は、本出願
人が特願平９ー１９９９７１号ですでに出願している。
光角を変えたレンズを使用してずりの水分量を推定する
よう構成されている。この水分量推定の技術は、本出願
人が特願平９ー１９９９７１号ですでに出願している。
【００２０】以上の装置構成による画像によるＴＢＭ掘
削ずり状態計測方法、の手順を説明する。図８は、ＣＣ
Ｄカメラ１１、１３の撮像およびレーザスキャンセンサ
１４の計測結果を基にした掘削ずり粒径分布収集工程の
ブロック図を示している。
削ずり状態計測方法、の手順を説明する。図８は、ＣＣ
Ｄカメラ１１、１３の撮像およびレーザスキャンセンサ
１４の計測結果を基にした掘削ずり粒径分布収集工程の
ブロック図を示している。
【００２１】ＣＣＤカメラ１１は、搬出コンベヤ１から
コンベヤ４に排出落下するずりの濃淡画像を後方から撮
像する（手順Ｃ１。以下単に記号のみ記載する。）次
に、この濃淡画像からずりの輪郭即ち、エッジを公知の
２値化法によって濃淡区分を明確化して求め（Ｃ２）、
後方視輪郭形状を確定する（Ｃ３）。
コンベヤ４に排出落下するずりの濃淡画像を後方から撮
像する（手順Ｃ１。以下単に記号のみ記載する。）次
に、この濃淡画像からずりの輪郭即ち、エッジを公知の
２値化法によって濃淡区分を明確化して求め（Ｃ２）、
後方視輪郭形状を確定する（Ｃ３）。
【００２２】ＣＣＤカメラ１３は、前記後方から撮像す
るＣＣＤカメラ１１と同タイミングで、ずり６を側方か
ら濃淡画像を撮像し（Ｃ４）、２値化法で濃淡区分を明
確にし（Ｃ５）、側方輪郭形状を確定する（Ｃ６）。
るＣＣＤカメラ１１と同タイミングで、ずり６を側方か
ら濃淡画像を撮像し（Ｃ４）、２値化法で濃淡区分を明
確にし（Ｃ５）、側方輪郭形状を確定する（Ｃ６）。
【００２３】レーザースキャンセンサ１４は、所定時間
ごとの水平スキャンを行いずりの前後方向寸法を計測し
（Ｃ７）、水平スキャンデータを重ねて３次元形状、寸
法を算出する（Ｃ８）。
ごとの水平スキャンを行いずりの前後方向寸法を計測し
（Ｃ７）、水平スキャンデータを重ねて３次元形状、寸
法を算出する（Ｃ８）。
【００２４】次いで、ＣＣＤカメラ１１および１３から
のずりの輪郭データと、レーザスキャンセンサ１４から
の３次元形状、寸法データとを突き合わせる相関計算処
理を行う（Ｃ９）。
のずりの輪郭データと、レーザスキャンセンサ１４から
の３次元形状、寸法データとを突き合わせる相関計算処
理を行う（Ｃ９）。
【００２５】次いで、上記撮像内での個々のずりの大き
さを推定し（Ｃ１０）、図１０に示すずりの粒径分布を
求める（Ｃ１１）。図１０の横軸は粒径を、縦軸はそれ
ぞれの粒径の占める割合を示している。分布曲線Ｐ１は
特定時間の粒径分布を示し、Ｐ２は別の時間に計測した
粒径分布を示している。図１０に見るように、地山の状
態で粒径の平均値（Ｐ１ではＭ）も分布状態も異なって
くる。
さを推定し（Ｃ１０）、図１０に示すずりの粒径分布を
求める（Ｃ１１）。図１０の横軸は粒径を、縦軸はそれ
ぞれの粒径の占める割合を示している。分布曲線Ｐ１は
特定時間の粒径分布を示し、Ｐ２は別の時間に計測した
粒径分布を示している。図１０に見るように、地山の状
態で粒径の平均値（Ｐ１ではＭ）も分布状態も異なって
くる。
【００２６】次に、ずりの水分量を推定する掘削ずり水
分量判定工程を説明する。ずり６の後方同方向から例え
ば、ＣＣＤカメラ１１では偏光レンズα°を装着させ、
ＣＣＤカメラ１２では偏光度の大きい（α＋９０）°の
レンズを装着させて撮像し、水分量を推定する。
分量判定工程を説明する。ずり６の後方同方向から例え
ば、ＣＣＤカメラ１１では偏光レンズα°を装着させ、
ＣＣＤカメラ１２では偏光度の大きい（α＋９０）°の
レンズを装着させて撮像し、水分量を推定する。
【００２７】次に、ずりの性状を判定する掘削ずり性状
判定工程を説明する。前記の掘削ずり粒径分布収集工程
で得た粒径分布と、掘削ずり水分量判定工程から得たず
り６の水分量から図１１にＡ３で示す掘削ずり性状判定
手段によって４分類に性状を分類する。性状４分類は、
粘土状、砂状、チップ状、大塊混り、であり、例えばチ
ップ状が標準状態に対して他の状態ではＴＭＢのカッタ
回転速度、推進速度等が不適当となる。
判定工程を説明する。前記の掘削ずり粒径分布収集工程
で得た粒径分布と、掘削ずり水分量判定工程から得たず
り６の水分量から図１１にＡ３で示す掘削ずり性状判定
手段によって４分類に性状を分類する。性状４分類は、
粘土状、砂状、チップ状、大塊混り、であり、例えばチ
ップ状が標準状態に対して他の状態ではＴＭＢのカッタ
回転速度、推進速度等が不適当となる。
【００２８】図９は、上記の作用全体をまとめた掘削ず
り状態計測〜判定処理のながれの手順を、ブロック図で
示している。図８の手順と重複する部分も含めて説明す
る。手順Ｂ１ではＣＣＤカメラ１１のずり後面実態画像
である濃淡画像の撮像、手順Ｂ２（以下単にＢ２と記
す。他も同様に記す。）では画像の濃淡を２値化してず
りの輪郭を採取、Ｂ４ではＣＣＤカメラ１３のずり側面
実態画像である濃淡画像の撮像、Ｂ５では画像の濃淡を
２値化してずりの輪郭を採取、Ｂ７ではレーザスキャン
センサ１４によるずりの前後方向形状寸法の計測とこの
繰り返しによるＢ８の３次元形状データの蓄積、Ｂ９で
はＢ２およびＢ５で得たデータとＢ８のデータによるず
りの３次元形状の生成、Ｂ１１ではその３次元形状デー
タからずりの粒度分布推定をする。これらＢ１〜Ｂ１１
の一連の手順が掘削ずり粒径分布収集工程を示してい
る。
り状態計測〜判定処理のながれの手順を、ブロック図で
示している。図８の手順と重複する部分も含めて説明す
る。手順Ｂ１ではＣＣＤカメラ１１のずり後面実態画像
である濃淡画像の撮像、手順Ｂ２（以下単にＢ２と記
す。他も同様に記す。）では画像の濃淡を２値化してず
りの輪郭を採取、Ｂ４ではＣＣＤカメラ１３のずり側面
実態画像である濃淡画像の撮像、Ｂ５では画像の濃淡を
２値化してずりの輪郭を採取、Ｂ７ではレーザスキャン
センサ１４によるずりの前後方向形状寸法の計測とこの
繰り返しによるＢ８の３次元形状データの蓄積、Ｂ９で
はＢ２およびＢ５で得たデータとＢ８のデータによるず
りの３次元形状の生成、Ｂ１１ではその３次元形状デー
タからずりの粒度分布推定をする。これらＢ１〜Ｂ１１
の一連の手順が掘削ずり粒径分布収集工程を示してい
る。
【００２９】次に、手順Ｂ１では前記粒径収集工程のデ
ータを使用、Ｂ２１ではＣＣＤカメラ１１より偏光度が
９０°大きい偏光レンズを装着したＣＣＤカメラ１２の
ずり後面実態画像である濃淡画像の撮像、Ｂ２２では画
像の濃淡を２値化してずりの輪郭を採取、Ｂ２３ではＣ
ＣＤカメラ１１および１２の偏光度の違いの相関関係の
計算、◎ Ｂ２４では水分量の算出による推定で、これらＢ１、Ｂ
２、Ｂ２１〜Ｂ２４の手順はずりの掘削ずり水分量判定
工程を示している。
ータを使用、Ｂ２１ではＣＣＤカメラ１１より偏光度が
９０°大きい偏光レンズを装着したＣＣＤカメラ１２の
ずり後面実態画像である濃淡画像の撮像、Ｂ２２では画
像の濃淡を２値化してずりの輪郭を採取、Ｂ２３ではＣ
ＣＤカメラ１１および１２の偏光度の違いの相関関係の
計算、◎ Ｂ２４では水分量の算出による推定で、これらＢ１、Ｂ
２、Ｂ２１〜Ｂ２４の手順はずりの掘削ずり水分量判定
工程を示している。
【００３０】次に、Ｂ１１とＢ２４から求めたずりの水
分量と粒径分布から、掘削ずり性状判定手段Ｂ３０によ
って、図１１のＡ３に示す、ずりの性状を判定する掘削
ずり性状判定処理工程を示している。図１１は、掘削ず
り状態計測方法の各工程とずりの性状別判定区分を示
し、手順Ａ１（以下単にＡ１と記す。他も同様に記
す。）は掘削ずり粒径分布収集工程、Ａ２は掘削ずり水
分量判定工程、Ａ３は前記のように、掘削ずり性状判定
手段Ｂ３０による掘削ずり性状判定工程を示している。
その判定の結果を、Ａ４は粘土状、Ａ５は砂状、Ａ６は
チップ状、Ａ７は大塊混りと区分する。図１２は、掘削
ずりの性状と地山状況およびＴＢＭ運転状況との関係を
示し、例えば掘削ずりがチップ状であれば地山は健全で
ありＴＢＭの運転状況も問題ないが、掘削ずりが砂状で
あれば地山は堆積岩等でありカッタ回転速度が過大いな
り好ましくない。このように掘削ずりの性状から地山状
況が推定され、ＴＢＭの最適運転が選択できる。
分量と粒径分布から、掘削ずり性状判定手段Ｂ３０によ
って、図１１のＡ３に示す、ずりの性状を判定する掘削
ずり性状判定処理工程を示している。図１１は、掘削ず
り状態計測方法の各工程とずりの性状別判定区分を示
し、手順Ａ１（以下単にＡ１と記す。他も同様に記
す。）は掘削ずり粒径分布収集工程、Ａ２は掘削ずり水
分量判定工程、Ａ３は前記のように、掘削ずり性状判定
手段Ｂ３０による掘削ずり性状判定工程を示している。
その判定の結果を、Ａ４は粘土状、Ａ５は砂状、Ａ６は
チップ状、Ａ７は大塊混りと区分する。図１２は、掘削
ずりの性状と地山状況およびＴＢＭ運転状況との関係を
示し、例えば掘削ずりがチップ状であれば地山は健全で
ありＴＢＭの運転状況も問題ないが、掘削ずりが砂状で
あれば地山は堆積岩等でありカッタ回転速度が過大いな
り好ましくない。このように掘削ずりの性状から地山状
況が推定され、ＴＢＭの最適運転が選択できる。
【００３１】
【発明の効果】本発明は、以上説明したように構成さ
れ、以下の効果を奏する。 （１） ＴＢＭの最適使用のために、掘削ずりの性状状
態に応じたカッタ回転速度、推進速度を選択する必要が
あり、本発明の掘削ずり状態計測方法によればリアルタ
イムでずりの性状が求められ対応が迅速にできる。 （２） ＴＢＭ掘削で不安定な地質に突入した際に、ず
り性状のリアルタイム計測によって地山状況を推定でき
補助工法の選定等の対応を迅速にできる。
れ、以下の効果を奏する。 （１） ＴＢＭの最適使用のために、掘削ずりの性状状
態に応じたカッタ回転速度、推進速度を選択する必要が
あり、本発明の掘削ずり状態計測方法によればリアルタ
イムでずりの性状が求められ対応が迅速にできる。 （２） ＴＢＭ掘削で不安定な地質に突入した際に、ず
り性状のリアルタイム計測によって地山状況を推定でき
補助工法の選定等の対応を迅速にできる。
【図１】本発明の実施形態を示すＴＢＭ掘削ずり状態計
測装置の側面図。
測装置の側面図。
【図２】図１の側面図。
【図３】レーザースキャンセンサの機能説明図。
【図４】レーザースキャンセンサのスキャンによるずり
の複数の２次元形状を示す図。
の複数の２次元形状を示す図。
【図５】同上の集積によるずりの３次元形状を示す図。
【図６】ＣＣＤカメラの撮像によるずりの濃淡画像を示
す図。
す図。
【図７】同上画像を２値化してずりの輪郭を求めた状態
を示す図。
を示す図。
【図８】ずりの粒径分布を求めるブロック図。
【図９】本発明の実施形態によるずりの性状を求めるブ
ロック図。
ロック図。
【図１０】ずりの粒径分布を示す図。
【図１１】ずりの粒径分布と水分量からずり性状を判定
するブロック図。
するブロック図。
【図１２】ずり性状と地山状況およびＴＢＭ運転状況の
関係を示す図。
関係を示す図。
Ｂ３０・・掘削ずり性状判定手段
１・・・ずり搬出コンベヤ
２・・・第２のコンベヤ
３・・・飛散防止カバー
４・・・第１のカバー
５・・・第２のカバー
７・・・擁護カバー
８・・・照明装置
９・・・リフレクタ
１０ａ・・送風管
１０ｂ・・排風管
１１・・ＣＣＤカメラ
１２・・ＣＣＤカメラ
１３・・ＣＣＤカメラ
１４・・レーザースキャンセンサ
１５・・レーザー出力曲線グラフ
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
E21D 9/10
G01N 33/24
Claims (2)
- 【請求項１】 トンネルボーリングマシンを用いてトン
ネルを掘削する際に、掘削ずりを解析して地山状況を把
握するＴＢＭ掘削ずり状態計測方法において、掘削ずり
をリアルタイムで解析して掘削ずりの粒径別分布を求め
る掘削ずり粒径分布収集工程と、該掘削ずりの水分量を
リアルタイムで判定する掘削ずり水分量判定工程と、前
記２つの工程で得たデータに基づき掘削ずりの性状をリ
アルタイムで判定する掘削ずり性状判定工程とを含み、
前記粒径分布収集工程はトンネルボーリングマシンから
ベルトコンベヤに排出落下するずりを複数のＣＣＤカメ
ラで撮像し、撮像した濃淡画像を輪郭処理してずりの輪
郭を求め、レーザースキャンセンサでレーザー光を複数
回スキャンさせてずりの３次元形状を求め、前記ずりの
輪郭とずりの３次元形状から個々のずりの粒径を求める
と共に粒径分布を求めることを特徴とする画像処理によ
るＴＢＭ掘削ずり状態計測方法。 - 【請求項２】 トンネルボーリングマシンを用いてトン
ネルを掘削する際に、掘削ずりを解析して地山状況を把
握するＴＢＭ掘削ずり状態計測装置において、トンネル
ボーリングマシンから排出落下するずりを撮像する複数
のＣＣＤカメラと、落下するずりの形状を計測するレー
ザースキャンセンサと、ＣＣＤカメラとレーザースキャ
ンセンサのデータに基づいて掘削ずり状態を判定する掘
削ずり性状判定手段と、浮遊粉塵による撮像の劣化を防
ぐための送風管および排風管を設けたことを特徴とする
画像処理によるＴＢＭ掘削ずり状態計測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30689898A JP3485300B2 (ja) | 1998-10-28 | 1998-10-28 | 画像処理によるｔｂｍ掘削ずり状態計測方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30689898A JP3485300B2 (ja) | 1998-10-28 | 1998-10-28 | 画像処理によるｔｂｍ掘削ずり状態計測方法及び装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000130088A JP2000130088A (ja) | 2000-05-09 |
| JP3485300B2 true JP3485300B2 (ja) | 2004-01-13 |
Family
ID=17962599
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30689898A Expired - Fee Related JP3485300B2 (ja) | 1998-10-28 | 1998-10-28 | 画像処理によるｔｂｍ掘削ずり状態計測方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3485300B2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP2015004194A (ja) * | 2013-06-20 | 2015-01-08 | 株式会社マシノ | 山岳トンネル切羽前方地山の地質探査方法 |
| JP6651945B2 (ja) * | 2016-03-30 | 2020-02-19 | 株式会社大林組 | 土質区分装置及び土質区分方法 |
| CN110186396B (zh) * | 2019-06-05 | 2021-04-30 | 中南大学 | 一种获取tbm隧洞形貌三维点云数据的装置及方法 |
| CN110187401B (zh) * | 2019-06-20 | 2023-12-01 | 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 | 双护盾tbm隧道掌子面岩体三维影像成像装置 |
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-
1998
- 1998-10-28 JP JP30689898A patent/JP3485300B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2000130088A (ja) | 2000-05-09 |
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