铁路隧道衬砌表观病害智能检测技术

针对铁路隧道衬砌表观病害检测需求，梳理并分析技术现状，介绍隧道衬砌表观病害智能检测系统的研制情况和系统组成。提出铁路隧道衬砌表观病害智能检测面临的技术难点，分析图像快速采集、病害智能识别、病害样本库构建等智能检测关键技术。通过基于实测数据集以及现场检测复核等手段，验证铁路隧道衬砌表观病害智能检测系统关键参数。结合现场运用情况，分析铁路隧道衬砌表观病害智能检测系统运用效率。智能检测系统应用表明，铁路隧道衬砌表观病害智能检测技术可大幅提升隧道衬砌病害检测的自动化和智能化水平。     

铁路隧道衬砌表观病害等级评定研究

运营期铁路隧道衬砌存在不同程度的裂缝、渗漏水、剥落（掉块）等表观病害。本文首先分析了GB 50010—2010《混凝土结构设计规范》、TB/T 2820.2—1997《铁路桥隧建筑物劣化评定标准隧道》等规范和标准评定隧道衬砌表观病害等级时存在的差异，针对QC/R 405.2—2019《铁路桥隧建筑物劣化评定第2部分：隧道》中存在的对细长裂缝没有给出判定规则、未考虑环向位置对等级评定的影响、不能依据检测图像对剥落（掉落）病害进行等级评定等问题，对裂缝长宽等级进行了细分，对病害环向位置进行了划分。在此基础上，对Q/CR 405.2—2019中高速、普速铁路隧道衬砌裂缝、渗漏水的等级评定规则进行了细化，实现了对不同属性特征的隧道衬砌表观病害等级的比较全面的评定。最后给出了隧道衬砌表观病害关注程度分类规则和不同等级病害的应对措施。     

隧道衬砌表观病害检测后处理算法

针对现有隧道衬砌表观病害自动检测结果难以直接使用的情况，提出了一种对自动检测结果再次快速处理的后处理算法。对于剥落、渗漏水等区域形病害，通过合并和删减将相近病害合并为一处，同时删除面积较小病害；对于线形病害，使用Zhang-Suen算法提取病害主干，通过八邻域端点定位算法快速寻找端点，在两条断裂端部分别取数个离散点，依据离散点的坐标拟合出两条裂缝中间缺失部分，从而实现两条断裂的平顺连接。经对5座隧道自动检测数据统计分析，经后处理算法处理后病害数量明显减小，且与实际病害数量相近。这样可大幅减少人工成本，提高处理效率。