【摘 要】
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在敞开式全断面硬岩隧道掘进机（TBM）隧道施工中,出渣是刀盘开挖后的一项重要环节。岩石破碎情况可以直观的反映掘进状态,岩渣粒径分布不均往往反映了掘进机刀具的故障或掘进参数设置的不合理。此外,粒径过大的渣块还会对传送皮带造成物理损伤。传统的人工出渣监控方法需要耗费大量的人力物力且判别结果受人的主观性影响,导致了施工效率低下和潜在的施工风险。本文采用深度学习与计算机视觉作为主要技术手段,研究了TBM出
【基金项目】
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国家重点研发计划《全断面隧道掘进装备运行服务平台及智能终端研制》（项目编号:2018YFB1702500）； 国家重点研发计划《钢拱架安装机器人感知与控制技术》（项目编号:2017YFB1302602）；
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在敞开式全断面硬岩隧道掘进机（TBM）隧道施工中,出渣是刀盘开挖后的一项重要环节。岩石破碎情况可以直观的反映掘进状态,岩渣粒径分布不均往往反映了掘进机刀具的故障或掘进参数设置的不合理。此外,粒径过大的渣块还会对传送皮带造成物理损伤。传统的人工出渣监控方法需要耗费大量的人力物力且判别结果受人的主观性影响,导致了施工效率低下和潜在的施工风险。本文采用深度学习与计算机视觉作为主要技术手段,研究了TBM出渣状态的自动识别,为TBM施工出渣无人监控提供技术支撑。本文的主要研究内容及工作如下:1.根据施工需求,设计了基于深度学习的TBM出渣状态识别的系统总体方案,分析系统各部分的功能需求,根据需求进行了系统硬件的选型,设计系统算法的流程。2.在TBM隧道施工现场选择位置安装图像采集系统对原始图像进行采集,使用裁剪、滤波、对比度饱和度增强的方法对原始图像进行预处理。针对隧道施工出渣监控的需求、现场地质条件以及相关国家标准归纳出TBM出渣图像的三分类方案,按方案完成人工标记。用保留标签的图像变换手段对数据进行扩增以解决类间数据不平衡的问题。3.在多种模型对比研究的基础上,根据测试准确率和算法运行速度选择AlexNet作为基础网络进行结构与参数设计,用采集的TBM渣片数据集对网络模型进行训练,通过多组参数设置对比实验得到最优的适用于渣块图像识别的参数设定集,在测试数据集上验证了最优模型的准确性、稳定性和泛化性能。4.将训练好的卷积神经网络模型移植到Jetson TX2嵌入式平台,使用Tensor RT推理优化器对模型进行加速,设计硬件并开发了集成系统各方面功能的前端界面,使整机系统兼具便携性和易用性,使之满足施工现场部署的要求。论文研究表明,本文基于深度学习的TBM出渣状态识别模型具有93.81%的准确率;算法在Jetson TX2上具有较高的实时性,识别速度能够达到12 fps,满足TBM隧道出渣监控的应用需求。
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