地铁隧道渗漏水病害快速检测及图像处理技术

姚旭朋

（同济大学国家土建结构预制装配化工程技术研究中心，200092，上海//高级工程师）

地铁隧道渗漏水病害快速检测及图像处理技术

姚旭朋

（同济大学国家土建结构预制装配化工程技术研究中心，200092，上海//高级工程师）

检测盾构隧道渗漏水的传统人工检测方法工效低，无法满足大量运营地铁隧道快速检测的需求。隧道渗漏水快速检测系统包括快速摄像设备及与之配套的图像分析处理器。快速摄像设备是基于工业定焦相机和自动化控制技术集成开发的，可实现对地铁隧道渗漏水病害的快速摄像。与快速摄像系统配套的图像分析与数据处理器，是根据地铁隧道结构宏观特征和结构构件空间几何关系开发的，能实现病害特征的快速计算，并对病害进行分类。该隧道渗漏水快速检测系统在上海地铁中的应用效果良好，现场摄像速度达5 km/h，渗漏水病害检测准确率达到95%。

地铁隧道；渗漏水病害；快速检测；图像分析

渗漏水是隧道的主要病害之一，也是引起隧道其他病害的根源［1-2］。上海处于软土地区，90%以上的地铁隧道均采用盾构法施工完成。因而，在上海地铁运营中，渗漏水病害状况的检测和掌控作为日常维护工作的内容之一，一向受到极高的重视［3-6］。

传统的隧道渗漏水病害检测方法极简单，都以人工为主，按照现场检查和数据处理分步完成［7-8］。现场检查工作组多为4人，以相机和隧道结构图纸为主要工作用具。在现场针对渗漏水病害检查时，工作人员需要完成发现病害、初步分类和现场记录等工作。现场记录时，要完成确定位置、图像绘制及拍照保存等工作，并将三者信息对应标注。数据处理工作主要是将现场病害描绘图纸进行电子化，并根据病害类型和规定的统计条件进行分析。最后编制报告进行信息反馈。现场病害检查工作只能在每天晚上地铁停运之后开展，每天有效工作时间仅有2 h。完成1个1 000环隧道区间的表观病害检查需要1 d，数据处理需2 d。

可见，人工检查隧道渗漏水病害的方法具有时间窗口窄、检查效率低、判定差异大和信息反馈周期长等缺点［3］。当前，上海地铁运营线路总长达617 km。如全部依靠人工开展渗漏水病害检查势必难以满足需求，故必须要研发适用于地铁隧道的渗漏病害快速检查的设备及相应海量数据处理技术。

通过现场快速摄像获取地铁隧道结构渗漏水病害，并采用配套的图像分析技术进行数据处理的新型快速检测（以下简为“快速检测”）技术能克服人工检测的缺点，其实施效果良好。

1 快速检测系统

快速检测系统由快速摄像设备和图像分析处理器组成。

1.1 快速摄像设备

1.1.1 快速摄像设备构成

快速摄像设备包括车载平台和采集中心两个模块。车载平台为“工”字型可移动框架，由前梁、后梁、中梁、立柱和电池等组成（见图1）。采集中心由工业定焦相机、里程控制卡、编码器、补光器、交换机和主控电脑等部件组成。各模块组装后可在轨道上推行完成检测工作。

图1 快速检测系统车载平台

车载平台提供移动式工作平台和设备支撑框架。工业定焦相机为病害图像采集部件；补光器用来补偿现场拍摄光照条件；编码器和控制卡实现移动过程中自动图像拍摄，且具有纵向里程记录和病害图像纵向定位的功能。工业定焦相机沿着环形支架布置（见图2），通过与确定的立柱高度相配合，实现隧道内部表面的全覆盖。

图2 相机布置方式

1.1.2 快速摄像设备工作原理

快速摄像设备采用模块化装配式设计。在完成车载平台装配和控制系统启动之后，车载平台通过运动带动编码器转动，使编码器产生电子脉冲。在设定的距离间隔上，编码器的电子脉冲进入控制卡激活控制卡中的控制程序，进而激活工业定焦相机，并同步激活补光器进行拍摄。拍摄的图像通过交换机存入主控电脑。具体工作流程如图3所示。

现场测试表明，快速摄像设备可实现5 km/h的病害拍摄速度。而固定的相机布置方式及脉冲化的里程控制，可实现隧道渗漏水病害的精确定位。

1.2 图像分析处理器

图3 快速检测系统平台工作流程

实现隧道渗漏水病害状况的快速检测，快速摄像仅是基础性工作。只有实现了对所摄图像的快速分析，才能充分地提高信息反馈的效率。图像分析处理工作包括图像预处理、图像分割、病害特征计算和病害分类等4个主要步骤。

图像预处理和图像分割主要基于现有的传统技术来完成，本文不予展开介绍。病害特征计算和病害分类是实现图像快速分析处理的关键。对此根据目前地铁隧道检测技术水平和评价方法，结合快速检测技术特点进行了针对性开发。

1.2.1 病害特征计算

病害特征计算时要按连通区算法的特点和地铁隧道渗漏水病害统计需要来设计其主要指标参数。主要指标参数包括面积大小、占空比、长宽比及灰度差等。经过腐蚀和膨胀处理后的图像可对病害进行连通区信息计算。该算法包括查找连通区及连通区的指标参数计算两部分。

查找连通区的步骤为：

（1）从照片的第一个像素开始，在图像中依顺序查找亮度为1（即白色，在二值图中亮度只有1和0，1为白色，0为黑色）的像素，当找到第一个亮度为1的像素时停止查找，并将此像素设置序号为1。

（2）在该位置的相邻8个像素点（如图4所示）开始查找亮度为1的像素，若发现有亮度为1的像素，则将该像素标记为序号1。

图4 中心像素的8个相邻像素

（3）只要有序号为1的像素，即对该点进行步骤（2）的运算，直到该位置周围没有亮度为1的像素。所有序号为1的像素是相邻的，被称为连通区1。

（4）继续查找亮度为1的像素，查找过程中跳过序号为1的区域，当其他位置有亮度为1的像素时，则将该位置标为序号2。

（5）在序号为 2 的位置上重复步骤（2）、（3），直至该序号位置周围没有亮度为1的像素。所有序号为2的像素也是相邻的，被称为连通区2。

（6）按照上述步骤依次查找图像中的连通区并编号，直到图像中没有无标记的病害区域。

依次计算连通区域n的指标参数：

（∑编号为n的像素个数）×每个像素对应的实际面积；

包含连通区的最小矩形（见图5）水平长度等于该连通区最左边像素位置和最右边像素位置之差，竖直长度等于该连通区最上面像素位置和最下面像素位置之差。包含连通区的最小矩形面积等于宽度乘以高度。

图5 包含连通区的最小矩形

查找连通区可将图像中的每一块病害区分开来，连通区的指标参数计算可得出病害的特征信息。这为病害的识别和分类做了准备。

1.2.2 病害分类

病害的分类是通过分析病害的特征信息（如面积大小、占空比、长宽比、灰度差）来进行的。渗漏水、破损和裂缝等病害在特征上存在一些统计规律。识别程序可通过不断地学习和修正得到合适的参数，进而对病害进行分类。

根据人工在隧道内检测识别的经验，渗漏水、破损和裂缝等不同病害的特征各不相同，而同种病害的特征有一定的规律。表1是常见病害的特征信息。

根据病害特征信息的不同，通过统计经验确定大小阀值，可识别出每个病害连通区所属的病害类型。另外，还可根据检测系统记录的每张照片所在的里程数，定位出病害所在位置。根据病害的大小、类型和位置，就可统计出病害在隧道内的空间分布。

表1 不同病害的连通区特征

2 实施效果

采用快速摄像技术及图形快速处理技术的地铁隧道快速检测系统已经在上海多条地铁线路的结构渗漏水病害检测中得以应用。从现场应用的结果来看，渗漏水病害检测准确率达到95%。

首先，快速检测系统通过对现场获取的渗漏水图像进行自动分析，得出实际渗漏水病害对比图（如图6所示）。该图片携带有原始图像采集时赋予的纵向位置和环向位置信息；其次，通过对病害对比图片空间位置信息的虚拟整理，贴入对应类型的隧道结构内部空间展开图中，形成病害展开图（如图7所示）。病害对比图和病害展开图能分别从局部和宏观的角度衡量某段隧道渗漏水状态；而且，病害对比图具有可追溯的特征，即通过图片的空间位置信息，还原到已检测的地铁隧道工程中。

图6 病害对比图

图7 病害展开图

在地铁隧道日常维护中，渗漏水病害的统计分析也是必要工作，可用以衡量区间或者线路等更大范围内渗漏水病害的发育程度。因此，渗漏水病害的统计工作（见图8）也是其快速检测的必要功能之一。

3 结论

根据地铁隧道的特点，设计了快速摄像系统架构，开发了以工业定焦相机为基础快速摄像系统，实现了地铁隧道结构渗漏水病害的现场快速摄像。

图8 病害统计图

通过对图像处理技术的研究，开发了针对地铁隧道结构渗漏水病害的快速分析方法，并实现了图像的智能化处理，给出了实用化的渗漏水病害表现结果。

该快速检测系统，能够以5 km/h速度实现现场渗漏水病害的图像采集工作。配合智能化的数据处理方法，总体效率比传统方式提升了20多倍，突破了当前地铁隧道渗漏水病害检测的关键瓶颈问题，提高了信息反馈速度，为地铁隧道运营安全提供新的保障手段。

［1］ 吴江滨，张顶立，王梦恕.铁路运营隧道病害现状及检测评估［J］.中国安全科学学报，2003，13（6）：49．

［ 2 ］ RICHARDS J A.Inspection，maintenance and repair of tunnels:international lessons and practice[J].Tunneling and Underground space Technology，1998，（13）：369．

［3］ 毕湘利，袁勇，王秀志，等.软土隧道工程运营期结构安全关键技术研究[R].上海：上海市科学技术委员会，2014.

［4］ 王如路，周贤浩，余泳亮.近年来上海地铁监护发现的问题及对策[C]//中国土木工程学会.中国土木工程学会隧道及地下工程学会地下铁道专业委员会第十四届学术交流会论文集，北京：中国科学技术出版社，2001：239．

［5］ 叶耀东，朱合华，王如路.软土地铁运营隧道病害现状及成因分析［J］.地下空间与工程学报，2007，3（1）：158．

［6］ 郑永来，李美利，王明洋，等.软土隧道渗漏对隧道及地面沉降影响研究［J］.岩土工程学报，2005，27（2）：243．

［7］ 姚旭朋.运营地铁隧道结构病害快速监测技术［J］.现代隧道技术，2014，51（S1）：205．

［8］ 黄永杰，柳献，袁勇，等.盾构隧道渗漏水的自动检测技术［J］.上海交通大学学报，2012，46（1）：73．

Rapid Inspection of Water LeakageDefectinMetro Tunnel and Image Treatment Technology

YAO Xupeng

The current water leakage defect inspection method is inefficient and can′not meet the demands of rapid inspection for large amount of metro tunnel maintenance.A rapid inspection system includes fast video camera，image analysis and treatment system belonging with the camera.,which is developed by using industrial fixed focus camera and automatic control technology，assisted with the matching image processing software. This system could realize fast photography of the tunnel water leakage，analyze the characters of leakage defects and classify the seepage water diseases.Ithas been used in Shanghaimetro tunnel maintenance with the speed of 5 km/h and the 95%accuracy.

metro tunnel； water leakage defect； rapid inspection；image analysis

Author′s address National Technology Research Center for Prefabricated Civil Engineering Structure of Tongji University，200092，Shanghai，China

U457+.2

10.16037/j.1007-869x.2017.12.012

2016-03-10）