隧道检测仪器保障地铁安全运营

　　“从1969年10月1日北京地铁一号线试运行至今已经历50多年，我国地铁里程不断攀升。据中国城市轨道交通协会最新统计，2020年我国地铁运营总里程6200多公里，在建5000多公里，总历程达到超过一万公里。当前，我国北、上、广、深等特大城市，轨道交通里程处于世界前五的水平。”近日，北京交通大学副教授王耀东接受采访时说。

　　而地铁隧道病害与表面状态检测则是保障安全运营的重要内容之一。“否则，地铁隧道一旦发生事故，将会给生命财产带来巨大损失。”在4月22日举行的聚焦2021年北京地区广受关注学术成果报告会上，王耀东说。随着隧道病害检测技术的快速发展，他和团队正在尝试将机器视觉、先进传感等技术引入相关检测，让这一过程变得更加高效、智能。

　　隧道“体检”，从人工巡检到机器检视

　　地铁交通极大方便了城市居民的出行，但是地铁隧道中出现的各种“病害”，如隧道裂缝、渗漏水、沉降、衬砌剥落、掉块等，给电客车安全运营带来挑战。

　　以隧道裂缝为例，王耀东表示，其形成原因比较复杂，岩层性质、岩土压力、混凝土收缩、结构移位变形、侵蚀破坏、施工遗留等都是潜在诱因。别是南方的过江过河隧道或地下水较丰富区域的隧道，如果产生裂缝产生就会产生渗漏水，影响地铁运行的安全。因此需要定期巡检，及时养护、维修。

　　王耀东还记得2012年回国之初跟随地铁巡检人员做现场数据采集的情形。“凌晨1点到4点，夜深人静，地铁停运，才会开始人工巡检，要用肉眼观察、手写记录。”

　　他表示，尽管传统的超声波检测法、声发检测法、电磁波检测技术等不断提高检测精度，但速度低、效率慢，难以满足现代轨道交通快速发展的需求。而信息技术的发展，多维传感、机器视觉检测技术的使用则为这项检测工作的提速、高效提供了新的契机。

　　“机器视觉的特点是效率高、可移动、非接触，特别是信息处理自动化、智能化、数字化，也是隧道巡检的发展方向。”王耀东说。他和同事在不断尝试把机器视觉技术、图像处理技术、多维感知、人工智能等技术，应用在隧道病害检测当中，这些智能巡检技术可以逐步代替人工，完成隧道基础设施的自动检测。

　　裂缝识别，让机器拥有“人眼”和“大脑”

　　“裂缝检测智能巡检技术主要分两个步骤，第一步是图像裂缝采集，利用高速相机和特制的辅助光源，保证采集到高质量的隧道图像;第二步是裂缝病害图像处理，对所有原始图像进行预处理，包括：匀光处理、连通区域分块化、噪声滤波等，提取纹理目标进行特征判断，最后识别裂缝区域，为后续速调维护提供技术支持。”王耀东介绍。

　　这些听起来似乎很简单，但如何让机器像人眼一样，全面、精细采集图像，并像人脑一样准确地识别裂缝种类呢?每一步做起来都不简单，都需要精细化的算法研究和关键技术的攻克。

　　例如，他们研发了图像采集系统样机引入了线阵相机(进行连续拍摄形成二维图像，避免图像重叠和数据冗余)、面阵相机(针对隧道中照明不佳，进行大面积强光源补光)、定向运动设备(对隧道进行扫描式图像采集降低漏检率)，来获得高质量的图像。他们还开发出一套表面裂缝图像的批量识别软件，设计出核心算法进行图像处理。

　　经过近十年的“磨剑”，王耀东及团队成员克服各种挑战，2018年在发表于《铁道学报》的论文研究中，首次报告了基于局部图像纹理计算的隧道裂缝视觉检测技术。他们研发的一套图像采集系统实验样机，将线状激光光源、高速线阵相机、激光发生器、图像采集卡，安装在可调节移动式视觉检测平台上，可在隧道中进行巡检。然后将高分辨率裂缝图像分成子区域，针对性地进行算法研究，完成最后的检测。

　　“这种智能巡检技术有助于解放人力，服务地铁运维。”王耀东说。他坦言，从综合指标看，目前这种技术对于背景简单的普通隧道裂缝识别率比较高，可以达到84%以上。但对于比较复杂环境下的裂缝，识别率还有待提高。”。

　　2018年至今，随着深度学习卷积神经网络深入发展，对海量隧道图像的计算性能有了数十倍的提升，识别率也有较大提高。然而，王耀东表示，对于复杂恶劣环境下，肉眼难以观察的微小缺陷仍然很难检测到。

　　增强自主创新，助力交通强国建设

　　王耀东希望，在未来检测算法上，加强对不同类型纹理噪声的识别，提高图像处理的计算效率，进一步提高隧道病害检测效率。

　　为此，他们建立了隧道病害样本库，基于深度学习，对隧道表面病害图像多分类智能识别。为了更好地采集图像，他们还对采集系统进行了模块化研发，并研制了隧道巡检机器人，对隧道裂缝、三维形变、沉降进行检测。

　　目前，他们还在研制多种类、移动式隧道检测平台，如低速便携手推式(0-10公里/小时)检测平台，到中速紧凑自主行走式检测平台(0-30公里/小时)，再到高速车载式综合检测平台(0-100公里/小时)的，以及路轨两栖式综合平台(0-60公里/小时)。对隧道、轨道多维数据进行采集，并进行智能分析和大数据处理，最后生成区间报表提供给专业人员使用，用于隧道和轨道维护。

　　“目前，我国轨道交通运营里程已经位居世界第一位，智能运维也处于世界前列。”王耀东说，但仍然亟需加强自主创新。他举例说，我国轨道交通智能数据采集设备、高精尖传感器还需要从国外进口，这些设备有的一套系统单一功能，但因为技术被国外垄断，报价却达到数百万元，甚至上千万元。

　　“我们科技工作者还要继续努力，推动基础研究创新，将主动权掌握在自己手中。”他说，2035年我们国家要基本建成交通强国，这将推动我国城市轨道交通进一步向大数据、智能化、精准化方向去发展，让老百姓出行更安全、更便利，乘坐舒适性更高。