• ISSN 0258-2724
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隧道掌子面岩体裂隙快速识别方法

冷彪 张毅 杨辉 侯高鹏

冷彪, 张毅, 杨辉, 侯高鹏. 隧道掌子面岩体裂隙快速识别方法[J]. 西南交通大学学报, 2021, 56(2): 246-252, 322. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20190749
引用本文: 冷彪, 张毅, 杨辉, 侯高鹏. 隧道掌子面岩体裂隙快速识别方法[J]. 西南交通大学学报, 2021, 56(2): 246-252, 322. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20190749
LENG Biao, ZHANG Yi, YANG Hui, HOU Gaopeng. Rapid Recognition of Rock Mass Fractures in Tunnel Faces[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2021, 56(2): 246-252, 322. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20190749
Citation: LENG Biao, ZHANG Yi, YANG Hui, HOU Gaopeng. Rapid Recognition of Rock Mass Fractures in Tunnel Faces[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2021, 56(2): 246-252, 322. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20190749

隧道掌子面岩体裂隙快速识别方法

doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20190749
基金项目: 国家自然科学基金(51108386,51478394);中央高校基本科研业务费专项资金科技创新项目(2682015CX096)
详细信息
    作者简介:

    冷彪(1979—),男,讲师,研究方向为隧道信息化施工,E-mail:bleng@126.com

  • 中图分类号: U451.2

Rapid Recognition of Rock Mass Fractures in Tunnel Faces

  • 摘要: 隧道掌子面上含有许多地质信息,若能充分提取和分析,将有助于对隧道工程地质状态作出评价,用于指导隧道设计和施工. 以隧道掌子面数码图像为基础,对掌子面上岩体裂隙检测、提取、分组算法进行研究. 首先,基于数字图像处理技术对掌子面岩体裂隙目标分割算法进行分析,根据分割结果,通过图像细化和边界线拟和、分离、合并、过滤,连接不连续边界,过滤短边界,形成较完整的岩体边界线识别结果;然后,计算岩体边界线视倾角,将视倾角相近的边界线合并为一组,实现对裂隙边界线的自动分组;最后,将本方法应用于实际掌子面岩体图像测试其有效性. 测试结果表明:该方法基本实现了对掌子面上岩体裂隙的自动提取和分组;对具有明显裂隙的掌子面岩体,本算法能较完整的提取出岩体裂隙,错误提取率不超过10%,并实现了自动分组,自动分组错误率不超过5%,提高了掌子面岩体分析的自动化程度,可用于地质素描,并为掌子面围岩分级提供参考依据.

     

  • 图 1  掌子面岩体信息分析流程

    Figure 1.  Flow chart of analysis of rock mass in the face

    图 2  Canny算子边缘检测

    Figure 2.  Canny operator edge detection

    图 3  单像素宽裂隙边界线处理示意

    Figure 3.  Diagram of single-pixel-width fracture boundary line processing

    图 4  原始边界及聚合结果

    Figure 4.  Original boundary and aggregation results

    图 5  边界线多段线拟合

    Figure 5.  Boundary line polyline fitting

    图 6  拟合多段线分离

    Figure 6.  Fitted the polyline separation

    图 7  两近邻多段线相似性分析示意

    Figure 7.  Schematic diagram of similarity analysis of neighboring polylines

    图 8  边界拆分、合并及筛选结果(dT = 2)

    Figure 8.  Boundary split,merge and filter results (dT = 2)

    图 9  掌子面图像及岩体裂隙边界提取与分组结果

    Figure 9.  Image of the face and the boundary of the rock mass are extracted and grouped.

    表  1  岩体裂隙自动提取及分组结果与人工修正结果对比

    Table  1.   Comparison of automatic extraction results and artificial correction results of rock mass fractures

    图像序号自动提取参数设置及提取结果人工修正情况自动分组及处理结果
    dT /
    Pixels
    αT/(º)DT/
    Pixels
    βT/(º)LT/
    Pixels
    总长度Lt/
    Pixels
    删除总长度Ld/Pixels删除率Rd/%添加总长度La/Pixels添加率Ra/%错误分组边界线条数 Ne/条错误分组长度Le/Pixels错误分组
    Re/%
    1 2 155 400 155 39.7 3978.0 92.8 2.3 217.6 5.5 1 39.7 1
    2 2 155 400 155 47.1 4736.5 107.8 2.2 11.0 2.5 0 0 0
    3 2 155 400 155 35.3 3583.0 195.4 5.5 200.0 5.6 0 0 0
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-07-30
  • 修回日期:  2019-09-26
  • 网络出版日期:  2019-10-09
  • 刊出日期:  2021-04-15

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