本文選題：隧道工程 + 隧道襯砌　； 參考：《巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)》2017年S2期

【摘要】：針對(duì)隧道襯砌圖像清晰度,通過移動(dòng)機(jī)械平臺(tái)搭載線陣相機(jī)、光源(LED或LASER)、工業(yè)電腦等設(shè)備開展室內(nèi)模型正交試驗(yàn),采用一種融合圖像幅度譜斜率和圖像總變差的圖像清晰度量化算法,以方差分析的手段研究光源類型、物面照度、曝光時(shí)間、物面直徑等四個(gè)影響因素的顯著性及優(yōu)水平,并分析不同水平下圖像清晰度的變化規(guī)律。試驗(yàn)結(jié)果表明:影響圖像清晰度的主次因素順序是曝光時(shí)間、光源類型、物面照度、物面直徑,其中物面直徑為不顯著因素;試驗(yàn)因素水平下最優(yōu)組合為L(zhǎng)ED,6 klux,90μs。研究成果可為基于計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)的隧道病害檢測(cè)裝備的研制提供參考依據(jù)。
[Abstract]:Aiming at the clarity of tunnel lining image, the indoor model orthogonal test is carried out by means of moving mechanical platform with linear camera, light source LED or LASERA, industrial computer, etc. An image definition quantization algorithm which combines the slope of image amplitude spectrum and the total variation of image is used to study the significance and superior level of four influencing factors, such as the type of light source, illumination of object surface, exposure time and surface diameter, by means of variance analysis. At the same time, the change rule of image sharpness at different levels is analyzed. The experimental results show that the order of primary and secondary factors affecting image definition is exposure time, light source type, illumination of object surface and surface diameter, in which the diameter of object surface is not significant, and the optimal combination of experimental factors is LEDX 6 klux90 渭 s. The research results can provide a reference for the development of tunnel disease detection equipment based on computer vision and machine learning.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)地下建筑與工程系;同濟(jì)大學(xué)巖土及地下工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51778474) 上海市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)資助項(xiàng)目(16DZ1200402)~~
【分類號(hào)】：TP391.41;U456

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本文編號(hào)：1775716