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基于水平集方法的隧道衬砌裂缝识别研究
摘要
在隧道工程中，隧道衬砌出现裂缝是一种常见的问题。裂缝的存在会对隧道的安全和使用造成影响，因此需要对隧道衬砌裂缝进行识别和监测。本文基于水平集方法，提出了一种隧道衬砌裂缝识别方法。该方法通过对隧道衬砌的图像进行处理，得到衬砌的边界信息，并计算出衬砌边界的曲率和法向量信息，从而实现裂缝的识别。实验结果表明，本方法可以有效地识别隧道衬砌的裂缝，具有很好的应用前景。
关键词：水平集方法；隧道衬砌；裂缝识别；曲率；法向量
Abstract
Cracksintunnelliningareacommonproblemintunnelconstruction.Theexistenceofcrackswillaffectthesafetyanduseofthetunnel,soitisnecessarytoidentifyandmonitorcracksinthetunnellining.Basedonthelevelsetmethod,thispaperproposesacrackidentificationmethodfortunnellining.Themethodprocessestheimagesofthetunnelliningtoobtaintheboundaryinformationoflining,andcalculatesthecurvatureandnormalvectorinformationoftheliningboundarytoachievecrackidentification.Experimentalresultsshowthatthismethodcaneffectivelyidentifycracksintunnelliningandhasgoodapplicationprospects.
Keywords:levelsetmethod;tunnellining;crackidentification;curvature;normalvector
1.引言
隧道工程是重要的交通基础设施，但是地下岩土环境复杂，隧道施工存在很大的困难，隧道衬砌的裂缝是一种常见的问题，也是造成隧道事故的重要原因之一[1]。因此，隧道衬砌裂缝的识别和监测对于保障隧道的使用安全和运行质量至关重要。虽然已经有很多方法被提出用于识别隧道衬砌的裂缝，但是由于隧道衬砌图像的复杂性，这些方法仍然存在很多问题。
水平集方法是一种基于偏微分方程的边界跟踪方法，它可以有效地处理具有复杂拓扑结构的边界[2]。因此，本文提出了一种隧道衬砌裂缝识别方法，该方法基于水平集方法，通过对隧道衬砌的图像进行处理，得到衬砌的边界信息，并计算出衬砌边界的曲率和法向量信息，从而实现裂缝的识别。实验结果表明，本方法可以有效地识别隧道衬砌的裂缝，具有很好的应用前景。
2.相关工作
目前已经有很多方法被提出用于识别隧道衬砌的裂缝。其中，基于数字图像处理和机器学习的方法是比较常见的。Papadopoulos等人[3]提出了一种基于机器学习的方法，使用神经网络来对隧道衬砌的图像进行分类，以识别隧道衬砌的裂缝。Szuetal.[4]提出了一种基于数字图像处理的方法，使用多种滤波器对隧道衬砌的图像进行处理，并通过二值化处理实现对裂缝的识别。此外，还有一些基于特征提取的方法，如使用边缘检测算子和形态学变换等方法。
然而，在实际应用中，这些方法普遍存在识别效果不佳、易受噪声和干扰等问题。因此，需要寻找新的方法来解决这些问题。
3.方法
3.1水平集方法
水平集方法是一种基于偏微分方程的边界跟踪方法，它可以有效地处理具有复杂拓扑结构的边界。该方法可以将边界的演化过程建模为一个偏微分方程，通过控制演化方程的参数来实现对边界的跟踪和分割。
水平集方法的核心思想是将边界表示为零水平面的等值线。因此，可以通过定义一个时间变量t，来描述边界随着时间的变化。将初始的边界表示为一个函数ϕ(x,y)，其中ϕ(x,y)>0表示在边界外部，而ϕ(x,y)<0则表示在边界内部。运用偏微分方程，可以将边界的演化过程描述为：
∂ϕ/∂t=F|∇ϕ|
其中F为边界的速度函数，|∇ϕ|表示梯度的模长。通过不断迭代求解，可以得到边界在不同时间点的位置。
3.2隧道衬砌裂缝识别方法
本文提出的隧道衬砌裂缝识别方法基于水平集方法。该方法的具体流程如下：
步骤1.图像预处理：对隧道衬砌的图像进行预处理，包括灰度化、平滑化和二值化等操作，以得到衬砌的边界信息。
步骤2.水平集分割：将得到的衬砌边界信息传入水平集框架，采用双曲正切函数作为初始函数，得到衬砌的边界演化过程。
步骤3.曲率计算：在边界演化过程中，可以得到衬砌边界的曲率信息。曲率是一个表示边界变化速率的参数，对于裂缝的识别非