采用計算機視覺對隧道襯砌表面的結(jié)構(gòu)病害進行快速無損檢測已成為發(fā)展趨勢,如何通過圖像識別結(jié)果客觀地評定病害嚴重程度是保障隧道結(jié)構(gòu)服役性能的重要切入點。以地鐵盾構(gòu)隧道襯砌結(jié)構(gòu)表面的裂縫病害二值圖像為研究對象,提出客觀的新型盾構(gòu)隧道裂縫診斷指標（Tunnel Defect Index-Crack,簡稱TDI-C）及其分級標準。首先,通過數(shù)字圖像處理對裂縫病害進行量化,得到長度、最大寬度、分形維數(shù)等3個參數(shù);提出一種動態(tài)分塊法來計算裂縫病害的長度和最大寬度;采用盒維數(shù)計算裂縫病害的分形維數(shù),發(fā)現(xiàn)其值越大,所對應(yīng)裂縫病害的形態(tài)越復(fù)雜。其次,以200環(huán)襯砌管片的隧道區(qū)段作為診斷尺度,計算病害量化參數(shù)的累計值,建立由21個隧道區(qū)段組成的病害樣本空間;采用K-means++聚類,合理地確定裂縫病害的分級檔數(shù)為三級與樣本空間中各個樣本的病害等級;通過偏最小二乘回歸分析,提出隧道裂縫診斷指標TDI-C,并建立病害等級的分級標準。最后,給出地鐵區(qū)間隧道裂縫病害診斷的應(yīng)用實例,并指出本文方法較現(xiàn)有方法具有較大優(yōu)勢。 

【文章來源】：巖石力學(xué)與工程學(xué)報. 2020,39(08)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：13 頁

【部分圖文】：

裂縫病害的分形維數(shù)計算

不同裂縫病害的分形維數(shù)

為了客觀地利用數(shù)字圖像進行盾構(gòu)隧道裂縫病害診斷，經(jīng)過圖像識別后的裂縫病害二值圖像需要經(jīng)過量化后，才能便于被處理。裂縫病害是一種狹長的線狀目標，其量化參數(shù)主要有長度、寬度、深度、分布、間距、位置和走向等。由于裂縫病害的間距、位置、走向3個參數(shù)的確定涉及圖像拼接、圖像空間坐標系建立等問題，在本文研究中暫不考慮。孫?[13]指出裂縫深度可通過雙直線模型依據(jù)裂縫寬度信息而確定；裂縫寬度和裂縫深度是相關(guān)的，選擇其中一個參數(shù)即可，因此本文采用裂縫寬度。通過數(shù)字圖像計算裂縫寬度時，需要區(qū)分是最大寬度還是平均寬度。裂縫平均寬度易于計算，但會忽略裂縫局部較寬的危險區(qū)域，本文選取裂縫最大寬度作為量化參數(shù)。鑒于分形維數(shù)能夠定量描述裂縫病害的密度、分布，采用分形維數(shù)作為裂縫量化參數(shù)之一。對于裂縫病害，本文考慮的量化參數(shù)主要有3個，分別是長度、最大寬度、分形維數(shù)。3.1 長度和最大寬度

【參考文獻】：
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本文編號：3416618