基于机器视觉的公路隧道衬砌检测系统研究

贾 磊

（山西省交通科学研究院，山西 太原 030006）

0 引言

随着我国高速公路的快速建设发展，隧道作为公路线上的咽喉工程，需要定期检查维护，以确保其正常运行。当前，我国高速公路隧道检测以人工方式为主，检测效果并不理想。一是因为检测时需要封闭交通，检测时间不充足；二是因为隧道内环境恶劣，光照不足，给人工检测带来了诸多不便；三是难以对检测结果进行重复判断，准确性不足。同时，随着科技水平提高，国内各地建起了许多特长隧道，传统的人工方式已经不能满足检测任务要求[1]。《公路隧道养护技术规范》（JTG H12—2015）指出，为了提高隧道养护质量和技术水平，有必要积极采用隧道养护新设备，使我国隧道养护技术尽快达到较先进水平。

目前，欧美等发达国家先后开发出了基于机器视觉技术的路面检测车，具有检测效率高、人为因素少、无需封闭交通等优点，在路面检测中已经有较为成熟的应用案例。而这类自动化智能检测设备在公路隧道中还鲜有应用[2]。

针对上述问题，为了将机器视觉技术应用于公路隧道检测，通过本项目的研究，提出一套公路隧道车载检测系统的方案，对于提高公路隧道养护质量有重要意义。

1 总体方案设计

基于机器视觉的车载公路隧道衬砌检测方法，其核心是利用相机对隧道衬砌进行连续拍照，将照片存储在计算机中，然后再经过图像处理软件，提取出衬砌裂缝信息，诸如裂缝的几何尺寸与具体位置等，最后对裂缝的总数以及严重程度做出统计性的评价，为隧道养护提供数据支撑[3]。

该检测方法主要基于工业领域机器视觉检测原理[4]，利用先进的工业相机系统对隧道衬砌图像进行快速采集，代替效率低下的人工检测。采集到的图像存储在计算机上，通过专业的图像处理软件进行分析，实现对裂缝的识别、分类、测量和统计，总体上对裂缝现状及发展趋势进行评估。整个检测系统需要安装在专用的检测车辆上，其硬件组成如图1所示。本项目根据图1所示的系统构架图在实验室中对设备进行组装、调试和优化，并取得了阶段性的成果。

1.1 工业相机

工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的选择不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。

工业相机中按传感器结构特性分为面阵相机与线阵相机两种。由于自身工作原理的局限性，面阵CCD摄像机不适于连续、高精度对动态目标完成捕捉，而线阵CCD相机恰恰相反，其在机器视觉系统中一般用于被测物连续运动的场合，尤其适合运动速度较快、分辨率要求较高的情况，同时也能降低应用成本。因此，在隧道检测车的设计中，鉴于采集图像的精度要求和时间限制，选择线阵相机[5]。

图1 系统构架图

隧道衬砌断面是一个近似于半圆的形状。一般来说，隧道断面周长为20 m以内，为了获取完整的隧道断面图像，以精度1 mm计算，需要相机拥有20 k的分辨率，这需要几台相机组合在一起同时拍摄。同时，考虑到拍摄过程中并不封闭隧道内交通，因此，检测车在行进过程中不可避免旁边会有其他车辆通过，这会对拍摄造成一定的影响。因此，本项目采用单次行进过程中只拍隧道半幅的方案，利用相关机械结构实现相机的翻转，实现检测车走左车道拍左半幅，反之亦然。此时只需要3台4 k分辨率的相机即可满足精度要求，降低了系统的整体成本。

1.2 光源系统

隧道内光照不均匀，且整体亮度较低。若想拍出理想的照片，保证裂缝等特征具有足够的对比度，光源必须足够亮。同时，在足够亮的光照条件下，可将相机的感光参数调低，降低隧道中粉尘等颗粒物对照片的影响，减少噪点，使得图片更加清晰。并且必须保证光源的均匀性，使拍出的照片整体亮度一致，以便于图像的自动识别。

基于机器视觉的检测系统中常用的照明光源有激光、卤素灯、LED等。这几种光源都有成熟的应用案例，但是需要根据公路隧道内的特定环境进行选择。

卤素灯发光效率高、显色性好，但对于隧道内的裂缝等特征，采用8位或12位色深的灰度图即可满足要求，一般不需要彩色图，因此其显色性好的优点并不适用于隧道检测。同时卤素灯需要经常更换灯泡，使用成本高。

LED光源具有单色性好、寿命长、稳定性及均匀性好和亮度便于调节等特点，通过组合多个LED可以得到合适的照明条件。但若采用常亮的LED光源系统，为保证足够的亮度，则整体功耗太高，会增加供电系统的成本。若采用高频曝闪的方式，在高频拍照时，LED光源曝闪频率与拍摄频率难以适配，会导致某些帧无法正常曝光。

激光光源亮度高，均匀性较好，功耗低，为常亮光源。可以通过光源镜头将光打成需要的形状和范围，具有良好的普适性。通过简单的机械结构将线阵相机和光源进行配准，就可满足使用要求。

综上，采用激光光源作为本项目的照明系统。

1.3 定位系统

为了保证所拍摄的图片尺寸与被拍摄物体的实际尺寸相对应，需要保证二维图像两个方向上的像素个数匹配实际尺寸。垂直于检测车行进方向通过调整线阵相机的分辨率以及相机与隧道内壁的距离来调整实现；而行进方向上为了获得连续完整的图片，要求线阵相机所拍的帧幅数与检测车的行进速度相匹配。在路面检测车的应用中，通常采用安装在汽车轮毂上的编码器来进行车速匹配。

假设垂直于行进方向图像分辨率为R（mm/像素），由于汽车轮毂与编码器同轴固定，传动比为1∶1，则：

式中：l为检测车行进距离，m；f为编码器一圈脉冲数，Hz；D 为轮胎直径，m。

可以看出，R与f正相关。为了使拍出的图片比例真实，则要求调整f以保证两个方向上的图像分辨率一致。因此，选择可编程的增量型编码器，通过调整编码器分辨率，以适配不同图像分辨率的需求。

由于只安装一个编码器，但要同时触发3台相机，为了保证3台相机同步触发，选用编码器脉冲分配器将信号分为同步的3路信号对线阵相机进行触发。同时通过数据采集卡将编码器计数采集到计算机上，进行数据记录，保证图片与隧道内实际位置一一对应。

1.4 数据存储

单个相机每秒数据量，以时速80 km/h，精度1 mm计算，相机像素为1×4 096。相机拍摄图片为灰度点位图，灰度等级256=28，则每个像素点占8位（1Byte），单个相机每次快门得到的图片为4 096/1 024=4 KB。时速 80 km/h=2.23×104mm/s即所需拍摄频率22.3 kHz。则每秒数据=4 KB×22.3 kHz≈90 MB。

为了保证如此大量的数据存储，本项目采用RAID0结构的磁盘阵列工控机，提升了系统运行效率，保证采集图像的完整存储。

1.5 传感器系统

由于人为驾驶原因，汽车时刻在隧道断面中的位置不能保持一致，可能导致相机镜头与隧道内壁的距离不一致，镜头与隧道内壁的夹角不一致。使得拍摄出的图片存在一定失真的情况。并且由于隧道为曲面，而拍摄图片为平面，这就导致图片中的特征（裂缝等）较实际偏小，这就需要利用隧道的轮廓信息进行修正。

图2为通过激光扫描仪对隧道内壁的测量结果，可以获取检测车在行进时在隧道内的相对位置。由于相机、光源等部件相对于扫描仪的位置是固定不变的，根据相应机械结构的尺寸，也就知道了相机、光源与隧道内壁的距离和角度。

图2 隧道内壁扫描仪测量结果

同时，利用陀螺仪、加速度计等传感器可给出三轴方向上的线加速度和姿态角，实时测量汽车行进姿态，以便于后期图像处理对由于汽车行进姿态引起的图片变形进行调整。同时结合方向角与激光扫描仪测得的隧道断面轮廓数据，可将隧道的实际三维轮廓描绘出来。

2 系统测试及结果

在实验室内，根据上述硬件进行了组装调试，并在隧道进行了实地测试。

2.1 测试确定的重要参数

a）确定了不同车速下（50～70 km/h）相机的最佳曝光时间以及所需感光度（使图片亮度保持稳定）。

b）确定了相机的景深（指在摄影机镜头或其他成像器前沿能够取得清晰图像的成像所测定的被摄物体前后距离范围）。

c）确定了相机放置的倾斜角度（防止拍摄物体反光导致过度曝光）。

图3为通过将采集回来的图像拼接起来的完整的隧道断面图，截取了其中50 m的长度。可以从图中看出，通过该系统完成了对隧道衬砌断面所有信息的采集，并且精度可达1 mm。

图3 隧道断面拼接图像

2.2 试验过程中存在的问题

a）编码器在产生的积累误差会使拍摄得到的图片无法正确定位，影响后续的养护工作，需要研究加以消除。

b）需要结合热红外摄像机等其他类型的检测设备，提升系统对隧道衬砌检测的全面性。

3 结语

本文提出了隧道衬砌车载检测系统的设计方案，并对其实施方法与工作原理进行了阐述。根据检测任务需求，对系统的硬件设备选型依据进行了详细的介绍。最终在实验室进行了系统搭建，并且在隧道内进行了测试，初步达到了快速检测的指标要求。对于遇到的问题，需要在后续试验中改进和完善。