作者:冯丽妃 来源:中国科学报 发布时间:2021/4/26 19:56:03
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王耀东:机器视觉,助力地铁隧道病害“体检”

 

“从1969年10月1日北京地铁一号线试运行至今已经历50多年,我国地铁里程不断攀升。据中国城市轨道交通协会最新统计,2020年我国地铁运营总里程6200多公里,在建5000多公里,总历程达到超过一万公里。当前,我国北、上、广、深等特大城市,轨道交通里程处于世界前五的水平。”近日,北京交通大学副教授王耀东在接受《中国科学报》采访时说。
 
而地铁隧道病害与表面状态检测则是保障安全运营的重要内容之一。“否则,地铁隧道一旦发生事故,将会给生命财产带来巨大损失。”在4月22日举行的聚焦2021年北京地区广受关注学术成果报告会上,王耀东说。随着隧道病害检测技术的快速发展,他和团队正在尝试将机器视觉、先进传感等技术引入相关检测,让这一过程变得更加高效、智能。
 
隧道“体检”,从人工巡检到机器检视
 
地铁交通极大方便了城市居民的出行,但是地铁隧道中出现的各种“病害”,如隧道裂缝、渗漏水、沉降、衬砌剥落、掉块等,给电客车安全运营带来挑战。
 
以隧道裂缝为例,王耀东表示,其形成原因比较复杂,岩层性质、岩土压力、混凝土收缩、结构移位变形、侵蚀破坏、施工遗留等都是潜在诱因。别是南方的过江过河隧道或地下水较丰富区域的隧道,如果产生裂缝产生就会产生渗漏水,影响地铁运行的安全。因此需要定期巡检,及时养护、维修。
 
王耀东还记得2012年回国之初跟随地铁巡检人员做现场数据采集的情形。“凌晨1点到4点,夜深人静,地铁停运,才会开始人工巡检,要用肉眼观察、手写记录。”
 
他表示,尽管传统的超声波检测法、声发检测法、电磁波检测技术等不断提高检测精度,但速度低、效率慢,难以满足现代轨道交通快速发展的需求。而信息技术的发展,多维传感、机器视觉检测技术的使用则为这项检测工作的提速、高效提供了新的契机。
 
“机器视觉的特点是效率高、可移动、非接触,特别是信息处理自动化、智能化、数字化,也是隧道巡检的发展方向。”王耀东说。他和同事在不断尝试把机器视觉技术、图像处理技术、多维感知、人工智能等技术,应用在隧道病害检测当中,这些智能巡检技术可以逐步代替人工,完成隧道基础设施的自动检测。
 
裂缝识别,让机器拥有“人眼”和“大脑”
 
“裂缝检测智能巡检技术主要分两个步骤,第一步是图像裂缝采集,利用高速相机和特制的辅助光源,保证采集到高质量的隧道图像;第二步是裂缝病害图像处理,对所有原始图像进行预处理,包括:匀光处理、连通区域分块化、噪声滤波等,提取纹理目标进行特征判断,最后识别裂缝区域,为后续速调维护提供技术支持。”王耀东介绍。
 
这些听起来似乎很简单,但如何让机器像人眼一样,全面、精细采集图像,并像人脑一样准确地识别裂缝种类呢?每一步做起来都不简单,都需要精细化的算法研究和关键技术的攻克。
 
例如,他们研发了图像采集系统样机引入了线阵相机(进行连续拍摄形成二维图像,避免图像重叠和数据冗余)、面阵相机(针对隧道中照明不佳,进行大面积强光源补光)、定向运动设备(对隧道进行扫描式图像采集降低漏检率),来获得高质量的图像。他们还开发出一套表面裂缝图像的批量识别软件,设计出核心算法进行图像处理。
 
经过近十年的“磨剑”,王耀东及团队成员克服各种挑战,2018年在发表于《铁道学报》的论文研究中,首次报告了基于局部图像纹理计算的隧道裂缝视觉检测技术。他们研发的一套图像采集系统实验样机,将线状激光光源、高速线阵相机、激光发生器、图像采集卡,安装在可调节移动式视觉检测平台上,可在隧道中进行巡检。然后将高分辨率裂缝图像分成子区域,针对性地进行算法研究,完成最后的检测。
 
“这种智能巡检技术有助于解放人力,服务地铁运维。”王耀东说。他坦言,从综合指标看,目前这种技术对于背景简单的普通隧道裂缝识别率比较高,可以达到84%以上。但对于比较复杂环境下的裂缝,识别率还有待提高。”。
 
2018年至今,随着深度学习卷积神经网络深入发展,对海量隧道图像的计算性能有了数十倍的提升,识别率也有较大提高。然而,王耀东表示,对于复杂恶劣环境下,肉眼难以观察的微小缺陷仍然很难检测到。
 
增强自主创新,助力交通强国建设
 
王耀东希望,在未来检测算法上,加强对不同类型纹理噪声的识别,提高图像处理的计算效率,进一步提高隧道病害检测效率。
 
为此,他们建立了隧道病害样本库,基于深度学习,对隧道表面病害图像多分类智能识别。为了更好地采集图像,他们还对采集系统进行了模块化研发,并研制了隧道巡检机器人,对隧道裂缝、三维形变、沉降进行检测。
 
目前,他们还在研制多种类、移动式隧道检测平台,如低速便携手推式(0-10公里/小时)检测平台,到中速紧凑自主行走式检测平台(0-30公里/小时),再到高速车载式综合检测平台(0-100公里/小时)的,以及路轨两栖式综合平台(0-60公里/小时)。对隧道、轨道多维数据进行采集,并进行智能分析和大数据处理,最后生成区间报表提供给专业人员使用,用于隧道和轨道维护。
 
“目前,我国轨道交通运营里程已经位居世界第一位,智能运维也处于世界前列。”王耀东说,但仍然亟需加强自主创新。他举例说,我国轨道交通智能数据采集设备、高精尖传感器还需要从国外进口,这些设备有的一套系统单一功能,但因为技术被国外垄断,报价却达到数百万元,甚至上千万元。
 
“我们科技工作者还要继续努力,推动基础研究创新,将主动权掌握在自己手中。”他说,2035年我们国家要基本建成交通强国,这将推动我国城市轨道交通进一步向大数据、智能化、精准化方向去发展,让老百姓出行更安全、更便利,乘坐舒适性更高。
 
 
 
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