隨著城市建設的發展,地鐵已經成為我國大中型城市的主要交通方式之一。每天上下班的時候,地鐵已經成為上班族公共交通的首選,速度快、乘坐舒適方便、沒有堵車問題,的不足大概就是高峰期擠地鐵的滋味不太好受吧。我國地鐵建設事業起步較晚,但是由于政策的推動以及地鐵建設關鍵技術的突破與自主化,近十幾年我國的地鐵規模快速擴大。
地鐵交通極大方便了城市居民的出行,但是,地鐵絕大部分的運營路線都位于城市地面以下的隧道中,周圍地質情況復雜、地下管道與線路密集,而且還有地表的建筑和交通的影響。不僅隧道施工時面臨著安全風險,地鐵隧道中出現的各種“病害”,如地鐵投入運行后隧道也會出現收縮變形、沉降變形、隧道壁開裂滲漏等安全隱患。因此,對于地鐵隧道的監測是地鐵交通養護的重要內容。
傳統的地鐵隧道監測主要依賴人工監測,配合常用的儀器設備,如鋼尺、游標卡尺、裂縫測深儀、裂縫測寬儀等,不但效率低、成本高,而且很難發現前期問題,無法保證盾構隧道長期安全運行。而科學技術的發展,多維傳感、機器視覺檢測技術的使用則為這項檢測工作的提速、高效提供了新的契機,那么,什么是機器視覺呢?
據悉,機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。簡單說來,機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置,分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,得到被攝目標的形態信息,根據像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。
為了適應當前地鐵隧道自動化監測的需求,北京交通大學副教授王耀東和他的團隊正在嘗試將機器視覺、先進傳感等技術引入相關檢測,讓這一過程變得更加高效、智能。
以隧道裂縫為例,相關工作人員表示,其形成原因比較復雜,巖層性質、巖土壓力、混凝土收縮、結構移位變形、侵蝕破壞、施工遺留等都是潛在誘因。別是南方的過江過河隧道或地下水較豐富區域的隧道,如果產生裂縫產生就會產生滲漏水,影響地鐵運行的安全。因此需要定期巡檢,及時養護、維修。
機器視覺的特點是效率高、可移動、非接觸,特別是信息處理自動化、智能化、數字化,也是隧道巡檢的發展方向,因此,工作人員在不斷嘗試把機器視覺技術、圖像處理技術、多維感知、人工智能等技術,應用在隧道病害檢測當中,這些智能巡檢技術可以逐步代替人工,完成隧道基礎設施的自動檢測。
最后,我們要知道,機器視覺是一項綜合技術,包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術(圖像增強和分析算法、圖像卡、 I/O卡等)。一個典型的機器視覺應用系統包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊,隨著信息技術的發展,機器視覺能運用到更多的方方面面,發展前景可期。此次應用到地鐵隧道的“體檢”就是一方面,相關企業可重點布局。
從人工到智能,地鐵隧道“體檢”,機器視覺來助力。
資料來源:中國科學報、百科、搜狐