具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图对本发明实施例作进一步地详细说明。

目前常见获取掌子面素描的方法对推进速度的要求较高，传统获取掌子面信息的方法不仅危险性高，而且严重影响施工效率。本发明将变焦照相机集成到凿岩台车上，对其增加防护功能后，能够在复杂的隧道施工环境中，自动获取掌子面围岩数码成像，结合图像处理与识别技术快速量化掌子面围岩结构的发育程度参数，如结构面组数、结构面间距、结构面延伸长度等结构面产状信息，形成掌子面电子素描。相较于传统的获取掌子面图像方法，本发明自动获取图像，方便快捷，很大程度地提高了施工效率和安全性。

图1显示了根据本发明的一个实施例的隧道掌子面围岩素描系统结构框图。如图1所示，系统包含：图像采集装置101以及图像处理装置102。

其中，图像采集装置101设置在凿岩台车上，用于采集隧道掌子面围岩的图像信息。图像处理装置102与图像采集装置101通信，用于接收图像信息，并对图像信息进行识别以及处理，量化隧道掌子面围岩的结构参数，构建隧道掌子面模型。

图像采集装置101包含移动采集设备。移动采集设备设置在凿岩台车的吊篮里，吊篮安装在凿岩台车的臂架上，通过控制臂架上的关节移动吊篮的位置，以使移动采集设备采集不同位置的隧道掌子面围岩的图像信息。根据本发明的一个实施例，移动采集设备包含：臂架摄像头，其设置在凿岩台车的吊篮里，用于通过变焦高清镜头采集不同位置的隧道掌子面围岩图像信息。

本发明提供的隧道掌子面围岩素描系统还包含：补光灯以及防护装置。补光灯设置在凿岩台车上，用于照射掌子面以提升图像采集的质量。防护装置设置在图像采集装置的外围，用于保护图像采集装置。

通过变焦高清摄像头以及补光灯的配合，能够获取隧道掌子面的清晰图像，保证了图像采集的要求，通过采集多张同一掌子面的图像，经过图像处理后可以合成隧道掌子面的三维模型，进行多视角的立体重现。

图像处理装置包含：二值分割模块、结构面信息模块、质量数据模块以及隧道掌子面模型模块。

其中，二值分割模块与图像采集装置通信，用于对图像信息进行二值分割，获得二值图像。结构面信息模块与二值分割模块通信，用于根据二值图像计算隧道掌子面围岩的结构面信息。质量数据模块与结构面信息模块通信，用于根据结构面信息得到隧道掌子面围岩质量数据。隧道掌子面模型模块与质量数据模块通信，用于构建隧道掌子面模型。

图2显示了根据本发明的一个实施例的隧道掌子面围岩素描系统结构示意图。如图2所示，进行隧道掌子面围岩分析时，需要臂架摄像头以及补光灯。

臂架摄像头设置在吊篮里，吊篮通过臂架与凿岩台车连接，吊篮可以随臂架上关节的移动而变换位置。凿岩台车上设置有多个补光灯。如图2所示，驾驶室上部设置有四个补光灯，凿岩台车的车身上分别设置有6个补光灯。

补光灯可照射整个掌子面，采集到的照片能更好的识别，可以提升图像采集的质量。臂架摄像头可通过变焦高清镜头采集不同位置的隧道掌子面围岩图像信息。

如图2所示，将变焦高清摄像头及补光设备在台车上进行合理布局，可以保证采集掌子面图像清晰度。通过采集多张同一掌子面图像，合成掌子面三维模型，进行多视立体重现，将掌子面按照里程依次排列，重构隧道掌子面地质三维模型，进行短距离预报。

在隧道施工的过程中，由于隧道处的地质岩层结构千差万别，施工人员等人为因素的干扰，使得获得的隧道掌子面图像也必然各不相同，再加上掌子面岩石的光滑程度不同，使用数码相机获取隧道掌子面数字图像时，闪光灯会令掌子面岩石产生反光，使得拍摄数字图像上的隧道掌子面留下大小不同的光斑，所有这些为隧道掌子面数字处理带来了极大的困难。在多数时候，对隧道掌子面数字图像的处理必须针对具体情况具体分析和解决。

进行隧道掌子面围岩素描的流程是：变焦相机拍照，将图像二值化处理，灰度变换，进行滤波，提取边缘，设定阈值，分析特征，填充内部区域。

在本发明的数字图像处理中，为了减少计算量，可以将灰度图像转换为二值图像处理。二值图像只有黑白两个灰度级，即像素灰度级非0即1，其数字图像可用每个像素1bit的矩阵表示。

本系统将图像采集系统与台车集成一体，无需人工搭设相机拍照，有效地改善了施工效率和施工安全性。通过合理布局补光灯，光照均匀，使后续图像二值化处理等顺利进行，避免大量的复杂算法。

获取隧道掌子面围岩的原始图像后，首先对图像进行预处理，然后特征提取阶段，最后是识别分析阶段。图像预处理阶段是图像处理的初级阶段。

在实际应用中获取的原始图像不是完美的，由于噪声、光照等原因，图像的质量不高，需要进行预处理，以有利于提取需要的信息。图像的预处理包括图像增强、平滑滤波、锐化等内容。图像的预处理既可以在空间域实现，也可以在频域内实现。

隧道掌子面图像不同于其它图像，它有自身的特点，这是隧道掌子面图像的特殊之处。掌子面图像上不同岩层之间的边界有的比较清晰，边界梯度较大。但是仍然有许多掌子面图像的岩层边界并不明显，岩层间的滑移和岩层节理会产生一些边界。目标和背景的纹理都不均匀。图像上经常会有许多裂缝，裂缝的大小、面积各不相同。如果裂缝中有和背景颜色相近甚至更亮的比较大的颗粒，也会导致裂缝图像颜色的变化。但总的来说，裂缝比背景颜色更暗。有的裂缝很短很密，并且相互交错。

由于数码相机固有的特点，所拍摄的掌子面图像存在亮度不均匀现象。边界和裂缝没有固定的形状，再加上隧道施工人员等人为因素的干扰，造成许多假的边界，使得本来比较复杂的掌子面图像变得更加复杂，更难处理。所以对掌子面图像进行处理不能只使用某种特定的算法，而需要具体问题具体分析。

图像处理装置包含：二值分割模块、结构面信息模块、质量数据模块以及隧道掌子面模型模块。二值分割模块与图像采集装置通信，用于对图像信息进行二值分割，获得二值图像。结构面信息模块与二值分割模块通信，用于根据二值图像计算隧道掌子面围岩的结构面信息。质量数据模块与结构面信息模块通信，用于根据结构面信息得到隧道掌子面围岩质量数据。隧道掌子面模型模块与质量数据模块通信，用于构建隧道掌子面模型。

图3a、图3b以及图3c显示了根据本发明的一个实施例的隧道掌子面围岩素描系统多种角度的结构示意图。

如图3a所示，系统包含移动采集装置以及补光灯，系统通过控制移动采集装置进行拍照，通过补光灯进行补光，采集多张掌子面图像作为数据输入，然后对数据进行质量筛选和预处理。

系统判识输入的照片像素值(大于1600w)、噪点相关(iso小于200)等相关参数是否达标，再通过图像处理算法判断照片是否模糊；对通过第一步判识的照片，利用神经网络模型，输入合格阈值(0-100)，获取返回结果。

掌子面分析系统自动识别出结构面数据后，用户可以进行人工校正，之后系统对其进行计算分析，计算出每组结构面的平均间距，平均长度以及整体走向角度以及掌子面的RQD值，岩石质量标准(Rock Quality Designation)。

系统再结合用户现场勾选的掌子面参数(强度信息，完整度信息等)，通过算法分析出围岩等级，最终由报表模块生成报告。

移动采集装置安装于云台上，云台需要满足720°旋转角度，在水平方向和垂直方向都可以进行旋转，且可远程遥控。

图4显示了根据本发明的一个实施例的隧道掌子面围岩素描方法流程图。如图4所示，在步骤S401中，采集隧道掌子面围岩的图像信息。采集图像信息的设备包含移动采集设备。

移动采集设备采用变焦高清镜头采集隧道掌子面围岩的图像信息。移动采集设备设置在凿岩台车臂架上的吊篮里。随着吊篮的移动，移动采集设备在不同位置采集隧道掌子面的图像信息。

在步骤S402中，对图像信息进行识别以及处理，量化隧道掌子面围岩的结构参数，构建隧道掌子面模型。在本步骤中，对图像信息进行二值分割，获得二值图像。然后，根据二值图像计算隧道掌子面围岩的结构面信息。接着，根据结构面信息得到隧道掌子面围岩质量数据。最后，构建隧道掌子面模型。

应该理解的是，本发明所公开的实施例不限于这里所公开的特定结构、处理步骤或材料，而应当延伸到相关领域的普通技术人员所理解的这些特征的等同替代。还应当理解的是，在此使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而并不意味着限制。

说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例”或“实施例”并不一定均指同一个实施例。

虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。