隧道智能檢測系統軟件系統設計與研究

薛春明

（山西省智慧交通研究院有限公司，山西太原 030032）

0 引言

隧道智能檢測系統采集速度快、精度高、穩定性好、自動化程度高且能耗低，可在正常行車速度下，實現公路隧道裂縫、滲水、剝落、襯砌變形、蓋板破損及缺失等襯砌表觀病害的快速檢測，可滿足各種等級公路隧道的日常、定期、專項檢測[1-2]。隧道智能檢測系統在正常速度下進行數據采集，速度可達80 km∕h，每秒數據量可達300 Mb。為了提高檢測效率，實現智能化圖像采集，保障圖像采集質量，提高圖像處理速度和病害識別精度，本文針對隧道智能檢測系統設計了一套集數據采集、處理和管理的軟件系統，實現了隧道襯砌圖像的高效、高質量采集以及圖像數據的高效處理[3-4]。

1 數據采集系統

數據采集系統由圖像采集軟件、數據采集軟件和圖像轉換軟件組成。圖像采集軟件用于采集隧道圖片信息；數據采集軟件由編碼器采集軟件、激光三維掃描儀采集軟件及微型陀螺儀數據采集軟件3 個模塊系統組成，分別采集車輛里程數據、隧道襯砌輪廓尺寸數據和車輛三自由度運動姿態信息；圖像轉化軟件主要對采集圖像數據進行壓縮。

1.1 圖像采集軟件

圖像采集軟件主界面如圖1所示，由功能區、顯示區和狀態區組成，用于實現相機參數設置、圖像采集、圖像查看、圖像存儲設置以及圖像顯示等功能。同時，該軟件內置了相機管理和配置功能，用于實現相機服務器和設備號的匹配以及相機參數的導入，如圖2所示，是實現相機識別、相機管理和圖像準確采集的重要保證，是確保圖像質量的關鍵因素。另外，圖像的連續和動態顯示是展現軟件好壞和反映圖像質量的直接窗口，為了便于用戶對圖像全局和局部的觀察，開發了圖像顯示比例可調控件，如圖3所示，實現用戶的自由調控。

圖1 單相機采集軟件

圖3 圖像顯示比例可調控件

隧道智能檢測系統采用半幅畫面采集方式，即在高速公路隧道行車道和超車道各行駛一次，在一次半幅采集過程中，單個相機無法滿足視場及精度要求，需要設置3 套工業相機及配套光源對隧道襯砌進行圖像采集。該系統采用多線程并行技術，將單相機采集軟件系統升級為多相機采集軟件，該軟件能夠自動識別相機數量，在擁有單相機采集軟件所有功能的基礎上，能夠同時預覽到所有相機的采集畫面[5]。多相機采集軟件如圖4所示。

圖4 多相機采集軟件

1.2 數據采集軟件

數據采集軟件主要由編碼器、激光三維掃描儀和微型陀螺儀子系統組成，軟件界面如圖5所示。編碼器子系統主要包括串口設置、編碼器設置、數據顯示、功能鍵等功能，用于顯示角度值、脈沖數量、車速和里程，設置編碼器發送的脈沖數量；激光三維掃描儀子系統是采用激光技術掃描隧道輪廓，以極坐標形式測繪隧道輪廓，可實時顯示測量物體與掃描儀之間的距離和相對角度，用于定測隧道智能檢測車的位置；微型陀螺儀子系統主要包括系統設置、系統標定、系統權重、溫度顯示、姿態角、角速度、加速度等功能，該軟件實現了俯仰角、滾轉角、方向角的實時采集和顯示，方便后期圖像處理時圖像矯正、裂縫識別等。

圖5 數據采集軟件

1.3 圖像轉化軟件

隧道智能檢測系統數據采集作業速度為80 km∕h，數據量為300 Mb∕s。采集過程中，為了實現大量數據瞬間完整存儲，系統對原始數據不經過任何加工和處理，采用RAW 格式保存。采集完成后，需將非可視化原始數據通過增加表頭信息轉化為可視化圖片，同時，對巨大數據量進行無損壓縮。為了方便轉換過程，加快轉換速度，完成批量轉換和去除無效圖片，開發了一款圖像轉換軟件，如圖6所示。

圖6 圖像轉化軟件

2 數據處理系統

數據處理系統由圖像預處理軟件、圖像拼接軟件和圖像病害識別軟件組成。圖像預處理軟件對采集的隧道圖像進行預處理，使其滿足復雜隧道環境下裂縫識別；圖像拼接軟件對圖像進行拼接，形成全幅展布圖；圖像病害識別軟件實現隧道海量圖片數據的分析、處理和識別。

2.1 圖像預處理軟件

隧道圖像預處理軟件主要包括圖像增強、圖像二值化、直方圖均衡、旋轉、亮度減弱增加等功能，用以滿足復雜隧道環境下低對比度的裂縫識別與檢測，系統界面如圖7所示。

圖7 圖像預處理軟件

2.2 圖像拼接軟件

該系統采集到的每張圖片代表實際里程1 m，為了形成隧道整體展布圖，需要將兩個半幅的6 套相機采集的圖片拼接在一起。拼接方式主要有位置和特征點拼接兩種，由于隧道等級不同，每套相機視場的重復率也會隨之不同，位置拼接方式需要根據隧道等級設置不同裁剪參數。特征點拼接方式原理是在圖片重復區域依據梯度和灰度方向計算得到面特征點，基于所有的特征點將相鄰圖片自動拼接，該拼接方式能夠得到很好的拼接效果[6-7]，因此，該系統采用特征點拼接方式。圖像拼接軟件子系統如圖8所示，隧道全幅拼接效果如圖9所示。

圖8 圖像拼接軟件

圖9 全幅圖拼接

2.3 圖像病害識別軟件

隧道病害識別軟件，如圖10所示，集成圖像分割和深度學習的算法，可實現圖像處理、數據報表，以及存儲管理，滿足隧道海量圖片數據的分析、處理和識別。同時，該軟件依托病害數據中心對采集的病害進行信息數據化管理，可與隧道歷史數據比對和預測，得到病害擴展趨勢和速率等信息，為隧道養護決策提供全方面數據支撐[8-9]。

圖10 圖像病害識別軟件

3 數據管理系統

隧道病害數據管理系統，如圖11所示，可對裂縫、剝落、滲水、機電設施和蓋板的破損及丟失等病害類型進行統一管理，具備數據報表、病害統計、隧道襯砌表觀圖出具及數據中心管理等功能。系統用戶可查閱每條隧道的病害信息，相應的圖片顯示在瀏覽窗口中，還可以按照病害種類、裂縫長度和寬度、里程信息、病害位置等進行搜索和分析。系統用戶可選擇多種輸出選項，包括檢測日志、隧道襯砌表觀圖、病害統計表、隧道病害提取圖像等。

圖11 隧道病害數據管理系統

3.1 病害統計報表

病害統計報表中包括病害里程樁號、位置、病害類型、病害幾何參數特性等，總表中按照病害類型、位置、病害幾何參數進行數據統計。隧道襯砌病害記錄表如表1所示。

表1 隧道襯砌病害記錄表

3.2 隧道襯砌表觀圖

隧道襯砌表觀圖為隧道全幅圖，全部病害信息展現在襯砌表觀圖上，每張圖呈現一定里程襯砌圖像，表觀圖中每種裂縫顏色表示0.2 mm 跨度的寬度，更加醒目地表示裂縫寬度。該種呈現方式更加直觀地將病害信息展現在襯砌表觀圖中，具有更強的閱讀性，如圖12所示。

圖12 隧道襯砌表觀圖

3.3 隧道病害數據中心

隧道病害數據中心如圖13所示，可對所有數據進行統一管理，使用了自主研發的海量數據無損壓縮技術，存儲外業采集獲得的數據；同時，配置高性能GUP服務器，可進行隧道圖像拼接和病害智能識別，形成可視化檢測報告；另外，可對隧道病害特征數據進行提取、分析、管理，可對病害信息進行統計與分析，展示隧道病害發展過程，為業主制定維護方案提供依據。

圖13 隧道病害數據中心

4 結論與展望

隧道智能檢測系統軟件系統通過圖像快速轉化、無損壓縮、預處理及圖像拼接，形成了全幅展布圖，通過深度學習算法實現了圖像數據的分析、處理與識別；建立了數據管理中心，實現了數據報表、病害統計、隧道襯砌表觀圖出具及數據中心管理等功能。

隧道智能檢測軟件系統的成功應用，保障了圖像采集質量，提高了圖像處理速度和病害識別精度，保障數據處理的順利進行，大幅降低檢測時間和檢測成本，便于對公路隧道進行定期檢測和數據管理，便于統計和分析病害的發展趨勢，從而在保障公路隧道安全運營、及時發現公路隧道初期病害、降低維護費用等多方面發揮不可替代的作用，具有較好的應用前景。