一种基于图像识别的隧道围岩地质强度指标快速判识方法与流程

本发明涉及岩土工程，具体涉及一种基于图像识别的隧道围岩地质强度指标快速判识方法。

背景技术：

1、目前隧道围岩稳定性分析必须充分掌握岩体的物理力学参数，比如弹性模量、泊松比、粘聚力和内摩擦角。岩体的这些参数难以直接获取，通常需要取芯开展室内力学试验，然后对岩性的力学参数进行折减进而换算出岩体的力学参数。目前常用的方法是基于广义hoek-brown准则对岩芯参数进行折减。然而，hoek-brown准则中，地质强度指标(gsi)的获取，目前主要是通过查表，且表中的参数取值均是基于定性的分析，十分依赖人员的经验，且存在较强的主观性。加上人工分析的效率低下，在实际施工过程中，难以及时准确地对围岩状态进行分析。存在准确性不足且分析不够及时的问题。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于图像识别的隧道围岩地质强度指标快速判识方法，能够通过图像识别来获取岩体的结构等级和节理粗糙度系数，从而采用量化计算的方法得到地质强度指标(gsi)，然后与gsi参数图表中的取值进行对比，获取对应的隧道围岩地质强度指标，解决了现有技术中地质强度指标的参数需要通过人工定性分析和查表获取，存在效率低、不及时、准确性不足的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

3、设计一种基于图像识别的隧道围岩地质强度指标快速判识方法，包括下列步骤：

4、s1、面向图像识别的岩体地质强度指标取值量化；

5、首先对gsi参数图表进行参数归一化处理，得到gsi取值的归一化公式ⅰ；

6、选取岩体结构等级sr作为表征岩体结构的参数，选取节理粗糙度系数jrc作为表征节理粗糙度的参数，按照对应的量化计算方法，得到gsi与sr、jrc关系的量化计算公式ⅱ；同时将图表转化为曲面公式，以满足图像识别算法的需要；

7、s2、岩体图像分割及尺寸标定；

8、对待测岩体进行照片拍摄，并通过激光网格分割图像并标定图像真实尺寸，得到分割后的标准图像，为后续图像识别算法提供基础；

9、s3、通过图像识别获取岩体结构等级；

10、通过对步骤s2得到的标准图形进行图像识别，获取节理体积密度，从而通过节理体积密度jv计算出岩体结构等级sr；

11、s4、通过图像识别获取节理粗糙度系数；

12、通过对步骤s2得到的标准图形进行图像识别，获取节理分形维数，基于barton标准剖面线，将分形维数作为计算节理粗糙度系数jrc的参数，通过分形维数计算节理粗糙度系数jrc；

13、s5、完成隧道围岩地质强度指标的判识；

14、将步骤s3得到的岩体结构等级sr和步骤s4得到的节理粗糙度系数jrc带入到步骤(1)中的gsi与sr、jrc关系的量化计算公式ⅱ中，得到的gsi值与gsi参数图表中的取值进行对比，获取对应的隧道围岩地质强度指标，即完成了基于图像识别的隧道围岩地质强度指标的判识。

15、进一步的，所述步骤s1中，对gsi取值图表进行参数归一化处理的具体方法包括：

16、以节理粗糙度为横坐标、岩体结构特征为纵坐标建立坐标系，岩体结构特征用系数s表示，取值范围为0～1，数值越大表示节理越发育；节理粗糙度用j表示，取值范围为0～1，数值越大表示节理越粗糙；参数归一化后，gsi和系数s和j的关系在坐标系中表示出来；归一化公式表示为：

17、gsi＝-44.54s+24.77j-3.76s2+26.87j2+45.53-式ⅰ。

18、进一步的，所述步骤s1中，gsi的量化计算方法为：

19、选用岩体结构等级sr作为表征岩体结构特征的参数，选用粗糙度系数jrc作为表征节理粗糙度的参数；

20、岩体结构等级sr的取值范围为0～100，数值越大代表岩体越完整，数值越小则代表节理越发育；粗糙度系数jrc的取值范围为0～20，数值越大表示节理越粗糙，数值越小表示节理越光滑；

21、将gsi与sr和jrc的关系在坐标系中表示出来，计算公式表示为：

22、gsi＝2.6sr+0.25jrc-0.0094sr2+0.0027jrc2-2.7762-式ⅱ。

23、进一步的，所述步骤s2中，通过激光网格分割图像并标定图像真实尺寸的方法为：在照片拍摄时，向待测岩体发射1m×1m的激光网格，从而得到图像上岩体的实际尺寸；同时，利用激光网格，将图像进行分割为若干个1m×1m标准图像，以便后续进行图像识别。

24、进一步的，所述步骤s3中，通过图像识别获取岩体结构等级的方法包括：

25、s3.1通过两条垂直测线计算节理体积密度

26、通过两条垂直测线计算节理体积密度jv的计算方法为：

27、

28、其中，nx、ny为沿水平方向和竖直方向测线上的节理数；lx、ly为沿水平方向和竖直方向测线的长度；

29、s3.2通过二维图像计算节理体积密度

30、首先将步骤s2得到的岩体标准图像进行预处理，然后沿水平方向和竖直方向分别布设测线，两个方向分别按照等间距布设测线n条，水平方向分别为：lx1，lx2，……lxn。竖直方向分别为：ly1，ly2，……lyn，计算每条测线上与该测线相交的节理数，然后取平均值：

31、

32、计算得到nx和ny之后，即可通过式(3)计算节理的节理体积密度jv，在计算中沿水平方向和竖直方向测线的长度lx和ly均为1m；

33、s3.3改进的岩体结构等级计算方法

34、根据不同数量级的节理体积密度jv与岩体结构等级sr的关系，将其范围进行划分，按照步骤s3.2计算得到的节理体积密度jv的不同等级，计算出岩体结构等级sr：

35、

36、

37、进一步的，步骤s3.2中对岩体标准图像进行预处理的方法为：首先将分割后的1m×1m的岩体图像转化二值图像，图像中的任何像素点的灰度值均为0或者255，分别代表黑色和白色；然后对图像进行滤波处理，过滤掉图片中的阴影部分，以减少对图像识别计算的干扰。

38、进一步的，所述步骤s4中通过图像识别获取节理粗糙度系数的具体方法包括：

39、s4.1通过图像识别得到节理分形维数

40、对步骤s2得到的岩体标准图像进行图像识别，提取图像中所有的裂隙的几何形态，通过盒计数法计算分形维数d；

41、s4.2通过节理的分形维数计算节理粗糙度系数jrc

42、采用分形维数d来进行计算节理粗糙度系数jrc的计算公式：

43、jrc＝-178.9985(d-1)-2.1039      —(8)

44、将步骤s4.1中得到的分形维数d带入到式(8)中即可计算得到节理粗糙度系数jrc。

45、本发明的有益效果在于：

46、本发明提出了一种基于图像识别的隧道围岩地质强度指标快速判识方法，能够对围岩地质强度指标进行快速判别，通过对围岩进行拍照，利用图像识别技术，实现围岩地质强度指标的快速获取，从而避免了通过检测人员查表获取相关参数存在的效率低、主观性强、不及时以及准确率不高的问题，减小了对人员经验的依赖和定性分析的主观性，极大提高了检查效率。