便携式隧道能见度检测仪

能见度检测设备-一款交通大气中皆可使用的能见度传感器#2022已更新【品牌型号：天合环境TH-N50】短时强降雨会造成多种安全隐患，特别是会大大降低能见度，造成交通问题。强降雨前会使得路面湿润，导致汽车的轮胎与地面的摩擦减小，尤其是冰雪天，加剧交通隐患。【设备名称】：大气能见度测量仪【能见度定义】：大气能见度定义为具有正常视力的人在当时的天气条件下还能够看清楚目标轮廓的最大地面水平距离。【功能介绍】：大气能见度测量仪发射端通过红外led光源发射红外光，红外光源透过一定体积的空气，由空气中的气体分子，气溶胶粒子、雾滴等引起红外光源散射，能见度测量仪接收端通过接收红外光源散射光的强度来确定能见距离，同时仪器可对能见度连续测量输出。【检测原理】：35°前向散射原理，测量更准确。【整体外观】：整体环抱式一体化设计使内部电缆的布局更趋合理。【测量元件】：光学部件镜头，红外led光源。【硬件防护设计】：①、采用了光学部件镜头朝下并带有防护罩，有效防止降水、飞沫或尘埃进入镜头，减少探头表面的污染，这种设计提供了精确的测量结果并减少了维护的需要。②、探头的防护罩为铝合金材料，表面涂有防腐蚀的玻璃纤维涂层。③、能见度仪的过电压和电磁保护装置能保证传感器的长时间安全运行。④、红外LED光源，增加滤光设计、抗光源干扰。⑤、低功耗，内部电路抗干扰设计。⑥、仪器的直流供电电路具有防反接和自恢复保险双重设计。【设备清单】：大气能见度测量仪1台+2个抱箍。【安装注意事项】：①、将能见度传感器安装到距离地面大约2米的地方。②、保证能见度下方不要有别的物体，干扰测试。③、理想安装场地应距大型建筑物或其它会产生热量及妨碍降雨的设施至少100米，而且也要避免树荫的影响。④、场地应无干扰光学测量的障碍物、反射面和明显的污染源。⑤、选择合适地点安装设备，设备提供安装抱箍，利用抱箍将设备安装到75mm立杆上，为避免光源干扰，发射端务必在南侧。【供电方式】：10-30vdc宽压供电。【测量范围】：默认0-500000m。【测量误差】：≤1KM±2%；±10%1KM。【分辨率】：1m【更新间隔】：20s【平均无.故障时间】：（MTBF）大于18000小时【工作环境温度】：-40~60℃【工作相对湿度】：不大于95%（30℃）【重量】：小于10kg【功耗】：0.5w【红外光波长】：870nm【信号输出方式】：RS485，标准modbus-rtu协议【可测能见度数据种类】：①、实时能见度数值②、能见度10min平均值③、能见度1min平均值【光学镜头洁净等级】：可实时读取红外光发射端、接收端的镜头洁净度，清洁度等级1-5，5代表清洁度最高，当清洁度小于3时需要现场清理光学镜头。【能见度常识】：1.能见度20-30公里能见度极.好视野清晰2.能见度15-25公里能见度好视野较清晰3.能见度10-20公里能见度一般4.能见度5-15公里能见度较差视野不清晰5.能见度1-10公里轻雾能见度差视野不清晰6.能见度0.3-1公里大雾能见度很差7.能见度小于0.3公里重雾能见度极差8.能见度小于0.1公里浓雾能见度极差

3月18日，江苏省能见度监测网通过了专家组验收。据悉，江苏能见度监测网项目于2010年7月30日进行项目投标工作，10月28日进行产品安装，11月28日完成全省71套能见度安装任务。能见度检测仪器装配在各市县气象局场站内。其中有西连岛、大丰、邳州、吕泗、南京和泗洪等六个站装配50千米能见度仪，其他站和金坛基地等65个站装配30千米能见度仪，形成了一套完整的监测系统。

“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。