基于双目立体视觉的隧道围岩形变监测系统

（长安大学，陕西 西安 710046）

0 引 言

在隧道工程建设过程中，岩体原有平衡被破坏导致应力场与应力重新分布[1]，常出现坍塌、冒顶、突水突泥、岩土断裂、形变等地质灾害。其中，围岩形变因其持续时间长、危害程度大、整治费用高成为隧道建设安全最艰难的挑战之一。现有的隧道围岩形变测量方法主要有隧道围岩形变现场测量方法，可以分为接触式测量与非接触式测量两种，接触式测量方法如精密水准仪、钢尺收敛计、巴塞特收敛系统[2]，测量仪器需要与侧面接触，对施工造成一定影响，并且测量精度受人工读数影响严重。非接触测量方式以全站仪测量、三维激光扫描测量[3-6]为主，测量精度较高，但仪器在使用过程中仍需人工调试与操作，且价格昂贵，测量数据需进行复杂处理，无法实时直观反映围岩形变。因此，本文提出了基于双目立体视觉的隧道围岩形变监测系统。双目立体视觉是一种模拟人眼的计算机视觉，它根据左右摄像头的相对位置计算出物体的体积、距离等信息[7]，近年来被广泛应用于测量领域，如桥梁裂缝、物体距离、位姿测量等。基于双目立体视觉的隧道围岩形变监测系统可以实现隧道围岩图像实时采集与传输，通过灰度化、特征点识别、三维计算等图像处理算法可以从图像获取的二维平面信息中恢复形变的三维信息，具有非接触性、连续性、高精度性、实时性等优点。

1 监测系统设计

基于双目立体视觉的隧道围岩形变测量系统由图像采集模块、图像传输模块、图像处理及可视化模块、数据管理模块以及智能预警模块组成，每个模块的主要功能如下。

（1）图像采集模块：在监测点处固定工业双目相机，定时对待测隧道围岩面进行图像采集。

（2）图像传输模块：利用无线网桥等设备实现隧道围岩图像高质量、实时传输以及控制指令等信息传输。

（3）图像处理模块：利用灰度化、高斯滤波等图像处理算法对隧道围岩特征点进行识别并获取其三维坐标，基于双目立体视觉原理计算得到特征点三维坐标。

（4）数据管理及可视化模块：系统根据每次采集获取的特征点计算特征点在三维坐标轴上变化的速度及加速度、角度等信息，并进行显示与存储。此外，用户可查看隧道围岩图像及历史监测数据。

（5）智能预警模块：当形变量超过设定的阈值时，系统可及时、远程发送预警信息。

2 隧道围岩形变计算

在使用双目相机采集与传输隧道围岩图像的过程中，受隧道恶劣施工环境、传输方式与距离等因素影响，隧道围岩图像质量较低，表现为图像模糊、亮度不均匀及多种噪声污染，因此必须对图像进行预处理。采用加权平均值法[8]将彩色图像转化为灰度图，选用7×7的高斯卷积核[9]遍历图像去除噪声污染，利用Hough算法[10]对特征点进行识别与定位，获取监测点二维图像坐标。

双目立体视觉通过左右2个相机不同角度的成像获取物体三维信息[11]。单个相机成像遵循小孔成像模型原理，成像涉及4个坐标系，分别为像素坐标系(o,u,v)、图像坐标系(o,x,y)、相机坐标系(OC,XC,YC,ZC)、世界坐标系(OW,XW,YW,ZW)，相机成像模型与各坐标系之间的关系[7]如图1所示。

图1 小孔成像模型（坐标系关系）

在图像处理中获取的标识物中心坐标(u,v)位于像素坐标系，像素坐标系与世界坐标系的转换关系见式（1）：

式中，M代表双目相机内参矩阵与外参矩阵乘积。

通过对双目相机采集到的图像进行处理，可获得同一点在左右两张图像上的像素坐标。由成像模型可知，解式（2）方程可得到该点的三维坐标：

持续采集隧道围岩图像，形变量可由式（3）计算得到：

式中，i表示图像采集时刻，i+1表示图像下一采集时刻。

3 系统运行

基于双目立体视觉的隧道围岩形变监测控制系统应用展示界面如图2所示。主界面主要包括三部分，分别为监测设备所采集的隧道围岩图像展示部分、围岩形变数据展示部分及用户操作部分。在图2左侧上方，展示了最近一次采集到的围岩图像，下方展示了隧道围岩特征点相对于原始位置在二维平面与三维平面的相对变化图。图2右侧上方展示了用户信息，右侧下方展示了各监测点上形变数据情况，使用者可通过选择日期及时间查看历史数据，如监测点的三维坐标及每个点的平均形变量。

图2 隧道围岩形变监测主界面

4 结 语

本文提出了基于双目立体视觉的隧道围岩形变监测系统，通过设置双目相机对隧道围岩监测点图像进行采集，利用无线网桥模块将采集到的高质量图像传输到处理中心，利用特征点识别、高斯滤波、三维坐标计算等图像处理算法获取形变相关数据并进行展示，当形变量达到设定阈值时，将自动发送消息预警，实现隧道围岩形变远距离、非接触、实时监测。