日本開發(fā)智能移動檢測系統(tǒng) 可用于隧道襯砌病害快速診斷

1 開發(fā)背景

隨著城市的建設(shè)與更新，早年間建設(shè)的交通基礎(chǔ)設(shè)施正在逐漸老化。在日本，一些公路隧道開通已經(jīng)長達幾十年，隨著時間的推移，會出現(xiàn)各種結(jié)構(gòu)病害，危害隧道運營安全。

目前，對公路隧道結(jié)構(gòu)病害的傳統(tǒng)探查方式是維護人員進入隧道進行目視檢查，但該方法存在以下弊端：

1)公路隧道進行結(jié)構(gòu)探查時，需要至少封閉1條車道，影響隧道內(nèi)正常運營；

2)若探查在夜間進行，部分隧道內(nèi)光線不足，可能會對目視探查的準確性產(chǎn)生影響；

3)人工探查極度依賴維護人員的主觀判斷，容易出現(xiàn)探查遺漏、判斷失誤；

4)人工探查速度緩慢，存在一定危險性，且人力成本高昂。

鑒于此，日本開發(fā)了一種結(jié)合非接觸式雷達和AI技術(shù)的智能移動檢測系統(tǒng)(MIMM-R)，在隧道內(nèi)勻速行駛過程中即可了解隧道狀況，探知襯砌病害，大幅提高效率與安全性，如圖1所示。

圖1 搭載MIMM-R系統(tǒng)的智能移動檢測車

2 MIMM-R系統(tǒng)

MIMM-R是一種探查+解析一體化的智慧隧道管理系統(tǒng)(見圖2)，具有高效率、高精度的特點，適用于公路隧道、鐵路隧道和橋梁等檢修作業(yè)。該系統(tǒng)搭載于一輛檢測車上，以50 km/h的速度在隧道內(nèi)行駛，同時進行以下工作：

圖2 MIMM-R系統(tǒng)

1)激光測量隧道變形。車頭與車尾均搭載激光掃描儀，采用100萬點/s的高精度激光，精準測量隧道內(nèi)壁的形狀與尺寸，同時探查隧道襯砌的變形模式、裂縫位置、襯砌高差等。

2)隧道影像生產(chǎn)及評估。車身上配備共計20個攝像頭，可對隧道表面進行持續(xù)性攝像。通過每個攝像頭獲取的不同圖像形成綜合成像，結(jié)合AI技術(shù)可識別0.3 mm以上裂縫，并分析損傷原因。

3)雷達探測。車頂搭載了非接觸性雷達，可探測襯砌混凝土背后狀態(tài)，檢測襯砌厚度、襯砌背后的空腔和襯砌內(nèi)部的病害。

3 系統(tǒng)功能

1)雷達探測。雷達探測是利用電磁波在不同物質(zhì)之間的邊界處反射率不同，以此發(fā)現(xiàn)隧道襯砌背后的空腔和結(jié)構(gòu)損害。該系統(tǒng)采用了2種高速非接觸式雷達，可在距離襯砌3 m的情況下，探查到襯砌背后細微至0.3 mm的襯砌裂縫與其他病害。

2)3D可視化。檢查車不僅能夠通過激光掃描儀進行圖像測量，還能夠進行隧道內(nèi)的幾何測量： 基于激光點云構(gòu)建3D模型，精確定位隧道變形的位置，同時將隧道原本的3D模型與現(xiàn)場模型的變形處進行疊加顯示與對比。

3)AI技術(shù)。系統(tǒng)采用了AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以自動識別隧道襯砌病害。使用數(shù)百張隧道檢測圖像，訓(xùn)練AI識別并標注隧道內(nèi)的滲漏水、襯砌開裂與混凝土變質(zhì)，如圖3所示。經(jīng)過深度學(xué)習(xí)，AI已能初步分辨不同的隧道病害，并分析未來可能發(fā)展趨勢。

圖3 AI技術(shù)自動識別隧道襯砌病害

4 隧道結(jié)構(gòu)病害綜合診斷

隧道結(jié)構(gòu)病害的診斷評價需要結(jié)合以下3個步驟進行綜合分析：

1)從采集圖像中檢測裂縫、漏水、混凝土表面變質(zhì)等現(xiàn)象；

2)利用激光點云識別變形模式和損傷位置，評估變形模式產(chǎn)生的原因，識別潛在的變形趨勢；

3)利用雷達采集的數(shù)據(jù)進行襯砌厚度和襯砌背后病害的檢測。

將以上數(shù)據(jù)匯入“綜合診斷系統(tǒng)”，通過三維可視化技術(shù)對各種狀況進行綜合評估，之后編入該隧道的養(yǎng)護數(shù)據(jù)庫，具體步驟包括：

1)點云分析。自動檢測襯砌施工縫，提取襯砌截面形狀等數(shù)據(jù)，進行變形模態(tài)分析。

2)損傷圖生成。將襯砌表面圖像與點云位置信息相結(jié)合，生成裂紋和滲漏水的損傷圖。

3)雷達測量分析。襯砌厚度變化、內(nèi)部結(jié)構(gòu)損害的測量分析結(jié)果可與點云信息同步顯示，在三維、輪廓、縱向和橫向視圖中顯示。

4)三維可視化。將圖像、激光和雷達分析結(jié)果以三維形式顯示，并結(jié)合三者進行變形原因的分析和診斷。

5)生成數(shù)據(jù)庫。存儲隧道的歷史圖像和記錄，用于優(yōu)化維護實施對策。

(摘自 隧道網(wǎng) https://www.tunnelling.cn/PNews/NewsDetail.aspx?newsId=44197 2021-07-27)