一种隧道管片裂缝监测仪的制作方法

1.本实用新型属于隧道管片裂缝监测技术领域，具体涉及一种隧道管片裂缝监测仪。


背景技术：

2.隧道管片裂缝是由于管片混凝土结构因内外因素作用而产生的物理结构变化，隧道管片裂缝是管片承载力、耐久性及防水性降低的主要原因，是隧道施工与运营期内的重大安全隐患。
3.隧道管片裂缝的产生一般是由于外部环境所致，而临近隧道施工或临近基坑开挖是导致既有隧道管片形变开裂的常见因素，对既有隧道管片裂缝监测是分析临近施工对既有隧道管片影响的重要手段，因而对既有隧道管片裂缝的实时智能监测有助于指导临近施工及有助于保护既有隧道管片。
4.目前暂无隧道管片裂缝实时智能监测仪器，无法准确分析判断临近施工对既有隧道管片安全承载的影响。


技术实现要素：

5.针对现有技术中存在的技术问题，本实用新型提供了一种隧道管片裂缝监测仪，用于监测隧道管片裂缝。
6.本实用新型为解决上述技术问题所采用的技术方案如下：
7.一种隧道管片裂缝监测仪，包括数据采集设备；数据采集设备包括滑轮、横杆、横撑、传动齿轮、传动轴、能源仓、主支架、平台板、球铰固定器、垂直转向轴、水平转向轴以及高速摄像机；
8.其中，滑轮为四个，每两个滑轮与一根横撑相连；横撑的尺寸与隧道轨道尺寸一致；两横撑由横杆固定连接，与滑轮一起构成可移动的底座；主支架固定于横杆上，平台板固定于主支架上；球铰固定器为三个，分别连接平台板与垂直转向轴、垂直转向轴与水平转向轴、水平转向轴与高速摄像机；
9.传动轴连接能源仓与传动齿轮，传动齿轮与横撑相连；能源仓依次通过传动轴、传动齿轮以及横撑驱动滑轮，进而带动隧道管片裂缝监测仪在隧道轨道上前后行进。
10.进一步的，滑轮为自带螺丝的h型双边轮，横撑上自带螺孔，滑轮与横撑通过螺丝与螺孔相连。
11.进一步的，横杆为两根，主支架为四根立柱，主支架的四根立柱立于两根横杆上以托起平台板。
12.进一步的，该数据采集设备还包括二道横撑，二道横撑为四根，固定连接主支架的四根立柱。
13.进一步的，该数据采集设备还包括新能源电池，新能源电池给能源仓供电。
14.进一步的，新能源电池置于能源仓内。
15.进一步的，该隧道管片裂缝监测仪还包括智能终端，智能终端与高速摄像机相连。
16.本实用新型与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
17.横撑、横杆与滑轮一起构成可移动的底座，由能源仓依次通过传动轴、传动齿轮以及横撑驱动滑轮，进而带动隧道管片裂缝监测仪在隧道轨道上前后行进；再经由球铰固定器、垂直转向轴与水平转向轴固定的高速摄像机，可全方位转向拍摄隧道管片图像，监测隧道管片裂缝；最后由智能终端识别隧道管片裂缝，分析裂缝发展因素以指导施工。
附图说明
18.图1为本实用新型的隧道管片裂缝监测仪结构示意图；
19.图2为本实用新型的隧道管片裂缝监测仪数据分析流程图。
20.图中：1-滑轮、2-横杆、3-横撑、4-传动齿轮、5-传动轴、6-能源仓、7-新能源电池、8-主支架、9-二道横撑、10-平台板、11-球铰固定器、12-垂直转向轴、13-水平转向轴、14-高速摄像机。
具体实施方式
21.为了使本实用新型的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本实用新型进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式用以解释本实用新型，并不用于限定本实用新型。此外，下面所描述的本实用新型各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
22.本实用新型公开了一种基于高速视觉与机器学习的隧道管片裂缝智能监测仪，包括数据采集设备及智能终端上的数据分析操作步骤；其中数据采集设备构成包括滑轮、横杆、横撑、传动齿轮、传动轴、能源仓、新能源电池、主支架、二道横撑、平台板、球铰固定器、垂直转向轴、水平转向轴及高速摄像机，高速摄像机采集的图片数据将实时传输至智能终端，经智能终端上编写安装的基于机器学习算法的程序自动侦查识别，剔除相同实验数据，保留可分析用数据，便于与外部因素所致隧道管片裂缝因素及其它应力应变检查数据对照分析，辨明外部因素所致隧道管片裂缝开裂机理。该隧道管片裂缝监测仪，操作简单，使用难度低，便于数据的实时反馈与分析。
23.本实用新型的基于高速视觉与机器学习的隧道管片裂缝智能监测仪，包括数据采集设备及智能终端上的数据分析操作步骤。其中，如图1所示，数据采集设备构成包括滑轮1、横杆2、横撑3、传动齿轮4、传动轴5、能源仓6、新能源电池7、主支架8、二道横撑9、平台板10、球铰固定器11、垂直转向轴12、水平转向轴13及高速摄像机14。
24.滑轮1为45#圆钢h型双边轮，轮上自带螺丝，横撑3亦由45#圆钢制作而成，横撑3上自带螺孔，滑轮1与横撑3经螺丝螺孔连接。横杆2、横撑3、传动齿轮4、传动轴5、主支架8、二道横撑9及平台板10均可以采用45#圆钢制作而成，相互间可以以点焊连接。
25.滑轮1为四个，每两个滑轮1与一根横撑3相连；横撑3的尺寸与隧道轨道尺寸一致；两横撑3由横杆2固定连接，与滑轮1一起构成可移动的底座；主支架8固定于横杆2上，平台板10固定于主支架8上；球铰固定器11为三个，分别连接平台板10与垂直转向轴12、垂直转向轴12与水平转向轴13、水平转向轴13与高速摄像机14；传动轴5连接能源仓6与传动齿轮4，传动齿轮4与横撑2相连；新能源电池7给能源仓6供电，能源仓6提供动力，依次通过传动
轴5、传动齿轮4以及横撑3驱动滑轮1，进而带动隧道管片裂缝监测仪在隧道轨道上前后行进。
26.进一步的，横杆2为两根，主支架8为四根立柱，主支架8的四根立柱立于两根横杆2上以托起平台板。横杆可中间打孔使横撑穿过，或横杆上焊接圆环或u形环以使横撑穿过。二道横撑9为四根，固定连接主支架8的四根立柱。
27.监测仪器可以采用前驱、后驱或四驱式驱动。后驱式，即后轮为主动轮，前轮为从动轮，后轮经由传动齿轮4驱动，可由装载于能源仓6的新能源电池7驱动，新能源电池可重复充电使用。
28.垂直转向轴12可经球铰固定器11沿z轴进行360
°
旋转，从而高速摄像机可完成水平面内360
°
范围的摄像，水平转向轴13可经球铰固定器11沿x轴进行360
°
旋转，从而高速摄像机可完成垂直面内360
°
范围的摄像。
29.如图2所示，数据分析操作步骤为：第一步、全方位多角度采集带有时间和地点信息的隧道管片图像；第二步、对图片进行预筛选与存储，并据此建立图片数据库；第三步、构建基于神经网络的裂缝检测算法；第四步、训练神经网络得到识别模型；第五步、利用识别模型快速识别管片裂缝；第六步、建立管片裂缝随时间的动态演化历程；第七步、建立管片裂缝随外界因素影响的映射关系，便于裂缝发展因素分析，指导施工。
30.实施例：
31.基于高速视觉与机器学习的隧道管片裂缝智能监测仪，包括数据采集设备和数据分析操作步骤。
32.如图1所示，数据采集设备包括滑轮1、横杆2、横撑3、传动齿轮4、传动轴5、能源仓6、新能源电池7、主支架8、二道横撑9、平台板10、球铰固定器11、垂直转向轴12、水平转向轴13及高速摄像机14。
33.滑轮1为自带螺丝的h型双边轮，四个滑轮1共同构成了数据采集设备的底座，在图片数据采集过程中，滑轮1将在既有隧道轨道上转动，从而带动整个数据采集设备的前后移动。本实施例中，数据采集设备采用后驱式前进，即后轮为主动轮，前轮为从动轮，但前后方向不做固定处理，即在某一前进方向上的主动轮在相反前进方向上将成为从动轮，而在某一前进方向上的从动轮在相反前进方向上将成为主动轮，数据采集设备可据此在被检测隧道轨道上来回行进，实时采集反馈临近施工所致隧道管片裂缝发展情况。
34.横撑3自带螺孔，并与四个滑轮1紧密相连，横撑3转动进而带动滑轮1转动，进而带动整个数据采集设备前后移动，此外横撑3的尺寸与隧道轨道尺寸一致，从而整个数据采集设备能在既有隧道轨道上前后行进。横杆2固定于横撑3上，并支撑起整个上部结构。
35.传动齿轮4由传动轴5驱动，传动轴5由能源仓6驱动，能源仓6由新能源电池7的电力驱动，传动齿轮4的转动可带动横撑3转动，进而带动滑轮1转动，使得整个数据采集设备能前后行进。传动轴5通过传动齿轮4与两道横撑3连接，主要用于带动滑轮1协同转动，且传动齿轮4固定于传动轴5上。能源仓6用于提供动力以及搭载新能源电池7，同时用于电力线路布置。
36.新能源电池7搭载于能源仓6内，当电池电能用完后可通过两种方式重复利用，方法一：将无电能新能源电池拆卸，安装上满电能新能源电池，被替换的无电能电池被重新充电，方法二：设计充电插孔，使得能源仓内的新能源电池在不拆卸替换情况下可直接用插头
连接充电。
37.主支架8有四根立柱，连接于两根横杆2上，且托举起平台板10。二道横撑9有四根，固定于四根立柱上，用于维持整个数据采集设备在水平面内的稳固。平台板10固定于主支架上，主要用于安放高速摄像机14。
38.球铰固定器11有三个，分别连接垂直转向轴12与平台板10、水平转向轴13与垂直转向轴12、高速摄像机14与水平转向轴13，三个球铰固定器11的协同作用使得高速摄像机14可全方位转向拍摄。其中，垂直转向轴经球铰固定器固定于平台板，可绕z轴进行360
°
旋转，高速摄像机可据此拍摄水平面内360
°
范围内隧道管片图像。水平转向轴经球铰固定器固定于垂直转向轴，可沿x轴或y轴进行360
°
旋转，高速摄像机可据此拍摄水垂直面内360
°
范围内隧道管片图像。高速摄像机经球铰固定器固定于水平转向轴，高速摄像机采用每秒1000～10000帧的高性能摄像机，且摄像机具备摄像数据的实时传输功能。
39.如图2所示，数据分析的具体操作步骤如下：
40.1、通过转动垂直转向轴和水平转向轴，利用高速摄像机，全方位多角度采集隧道管片图像，每张图像均带有自身id，id包含了图像采集时间及采集地点，具体而言，采集地点可以是距离标准地点的距离，也可以是管片环号。
41.2、采用opencv中的ncc算法对采集的图像数据进行相似度判断，对图像数据进行预筛选与存储，具体而言，将与某图像相似度超99％的其他图像数据予以删除，利用保留的图像数据建立图片数据库。
42.3、基于图片数据库，提取每张图像数据的像素特征，引入transformer机器学习算法，构建基于神经网络的裂缝检测算法。
43.4、基于图片数据库，训练神经网络得到隧道管片裂缝识别模型
44.5、利用裂缝识别模型对新采集隧道管片图像数据进行分析处理，快速识别隧道管片裂缝
45.6、提取隧道管片裂缝数据，建立管片裂缝随时间的动态演化历程
46.7、建立管片裂缝随外界因素影响的映射关系，便于裂缝发展因素分析。
47.本实用新型的基于高速视觉与机器学习的隧道管片裂缝智能监测仪，具备以下有益效果：
48.高速摄像机采集到的每一张图片均带有自身id，id中包含图片拍摄时间及地点，每张图片数据将自动实时传输至数据处理系统，经数据处理系统自动识别功能对图片进行预筛选和存储，建立图片数据库，用于后续分析研究。
49.该基于高速视觉与机器学习的隧道管片裂缝智能监测仪在使用时，整体操作较为简便，从而人员简单学习就会应用，使用难度低，便于人员进行使用。
50.尽管已经示出和描述了本实用新型的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本实用新型的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本实用新型的范围由所附权利要求及其等同物限定。

技术特征：
1.一种隧道管片裂缝监测仪，其特征在于，包括数据采集设备；数据采集设备包括滑轮、横杆、横撑、传动齿轮、传动轴、能源仓、主支架、平台板、球铰固定器、垂直转向轴、水平转向轴以及高速摄像机；其中，滑轮为四个，每两个滑轮与一根横撑相连；横撑的尺寸与隧道轨道尺寸一致；两横撑由横杆固定连接，与滑轮一起构成可移动的底座；主支架固定于横杆上，平台板固定于主支架上；球铰固定器为三个，分别连接平台板与垂直转向轴、垂直转向轴与水平转向轴、水平转向轴与高速摄像机；传动轴连接能源仓与传动齿轮，传动齿轮与横撑相连；能源仓依次通过传动轴、传动齿轮以及横撑驱动滑轮，进而带动隧道管片裂缝监测仪在隧道轨道上前后行进。2.根据权利要求1所述的隧道管片裂缝监测仪，其特征在于，滑轮为自带螺丝的h型双边轮，横撑上自带螺孔，滑轮与横撑通过螺丝与螺孔相连。3.根据权利要求1所述的隧道管片裂缝监测仪，其特征在于，横杆为两根，主支架为四根立柱，主支架的四根立柱立于两根横杆上以托起平台板。4.根据权利要求3所述的隧道管片裂缝监测仪，其特征在于，该数据采集设备还包括二道横撑，二道横撑为四根，固定连接主支架的四根立柱。5.根据权利要求1所述的隧道管片裂缝监测仪，其特征在于，该数据采集设备还包括新能源电池，新能源电池给能源仓供电。6.根据权利要求5所述的隧道管片裂缝监测仪，其特征在于，新能源电池置于能源仓内。7.根据权利要求1所述的隧道管片裂缝监测仪，其特征在于，该隧道管片裂缝监测仪还包括智能终端，智能终端与高速摄像机相连。

技术总结
本实用新型公开了一种隧道管片裂缝监测仪，包括数据采集设备和智能终端；数据采集设备包括滑轮、横杆、横撑、传动齿轮、传动轴、能源仓、主支架、平台板、球铰固定器、垂直转向轴、水平转向轴以及高速摄像机；横撑、横杆与滑轮一起构成可移动的底座，由能源仓依次通过传动轴、传动齿轮以及横撑驱动滑轮，进而带动隧道管片裂缝监测仪在隧道轨道上前后行进；主支架固定于横杆上，平台板固定于主支架上；再经由球铰固定器、垂直转向轴与水平转向轴固定的高速摄像机，可全方位转向拍摄隧道管片图像，监测隧道管片裂缝；最后由智能终端识别隧道管片裂缝，分析裂缝发展因素以指导施工。分析裂缝发展因素以指导施工。分析裂缝发展因素以指导施工。


技术研发人员：黄超群 孙和美 彭静 李忠超 冯恒 刘律 黄栋 孟凡衍 吴怀娜 屈秦萼 刘奇 丁康
受保护的技术使用者：武汉市市政建设集团有限公司
技术研发日：2023.02.07
技术公布日：2023/7/27