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隧道畢業(yè)設(shè)計開題報告
我國正處于社會經(jīng)濟(jì)大發(fā)展的重要時期,國民經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)一直占有舉足輕重的地位。近些年來,在工程建設(shè)的眾多技術(shù)領(lǐng)域中隧道和地下工程技術(shù)十分突出,它有著越來越多的廣泛運(yùn)用和奪目誘人的商業(yè)前景。下面是小編為大家整理的隧道畢業(yè)設(shè)計開題報告，僅供參考，歡迎大家閱讀。
課題名稱:隧道掌子面巖體裂隙快速識別及應(yīng)用
1、選題意義和背景
隧道工程中，工程地質(zhì)情況一直是參建各方十分關(guān)注的問題。隧道施工期形成的掌子面蘊(yùn)含大量地質(zhì)信息，隨工程推進(jìn)，掌子面不斷產(chǎn)生變化，地質(zhì)狀態(tài)也在發(fā)生改變。掌子面巖體結(jié)構(gòu)特征評價是隧道工程的基本工作，可用于圍巖分級、穩(wěn)定性預(yù)測、支護(hù)設(shè)計[i]和施工工藝設(shè)計。實際工程中，受現(xiàn)場條件、技術(shù)條件限制，多數(shù)情況下仍然通過技術(shù)人員，根據(jù)既定記錄格式，實錄填寫掌子面地質(zhì)信息。如填寫人員無實際經(jīng)驗，記錄結(jié)果不夠準(zhǔn)確，易導(dǎo)致對圍巖地質(zhì)狀況評價結(jié)果出現(xiàn)偏差。另外，對掌子面地質(zhì)信息主要以定性分析為主，缺少定量描述，難以更加精細(xì)的指導(dǎo)設(shè)計和施工。
目前對掌子面地質(zhì)信息自動提取和分析已開展了一定研究。通過數(shù)碼照相采集掌子面圖像信息并自動分析是其中的一種方法。數(shù)碼相機(jī)的普及，使掌子面數(shù)碼圖像獲取相對容易，圖像處理采用數(shù)字圖像處理技術(shù)，當(dāng)自動圖像處理和識別巖體裂隙等參數(shù)難度較大時，加入人工干預(yù)，以實現(xiàn)對掌子面巖體特征分析，也能滿足一定使用需求。
Sou-Sen Leu等[ii]對隧道掌子面數(shù)字圖像的處理及應(yīng)用過程進(jìn)行了分析。周春霖[iii]、李鵬云等[iv]介紹了基于Hough變換檢測和識別巖體裂隙的算法，但Hough變換僅適用于檢測近似直線的裂隙，不適合檢測連續(xù)的非直線裂隙。范留明[v]、羅佳等[vi]利用模板匹配和閾值匹配算法檢測巖體裂隙，其檢測結(jié)果采用人工方式提取巖體裂隙，效率較低，對具有大量裂隙的巖體處理工作量極大。葉英[vii]、胡剛[viii]等對預(yù)處理后的巖體圖像進(jìn)行了統(tǒng)計特征分析，用于統(tǒng)計特征的圖像已經(jīng)過圖像處理，是否可直接用于特征提取未經(jīng)證實，故統(tǒng)計特征的可靠性仍有待證實。
掌子面巖體裂隙是掌子面上的典型特征，可用于統(tǒng)計節(jié)理分組、平均裂隙間距、單位面積裂隙長度等特征參數(shù)[6]，以評價掌子面巖體穩(wěn)定性。本文對掌子面巖體圖像的采集、圖像處理、裂隙識別及節(jié)理分組方法進(jìn)行了研究，提出一種對掌子面數(shù)字圖像中巖體裂隙識別的算法。通過巖體裂隙分析，實現(xiàn)對直線和非直線狀巖體裂隙邊界線自動提取，提高了巖體裂隙提取速度。根據(jù)提取結(jié)果，建立了巖體裂隙邊界線自動分組方法。該研究成果可作為掌子面巖體地質(zhì)素描的一部分，大大降低掌子面地質(zhì)素描時間，提高地質(zhì)素描準(zhǔn)確性�？蓳�(jù)此生成掌子面地質(zhì)素描圖，自動計算掌子面巖體特征參數(shù)，對掌子面地質(zhì)情況做出定量分析和定性評價。
2、論文綜述/研究基礎(chǔ)
首先采用圖像增強(qiáng)算法使圖像與視覺響應(yīng)特性相匹配，提高掌子面圖像視覺效果。然后對圖像進(jìn)行邊緣檢測和邊界線提取，對提取邊界線進(jìn)行擬合、拆分和連接，得到巖體裂隙邊界線自動提取結(jié)果；對提取結(jié)果進(jìn)行人工修正后，采用算法對裂隙邊界線進(jìn)行自動分組，若分組結(jié)果有誤，可再次進(jìn)行人工分組修正，最后得到不同分組下巖體裂隙邊界線掌子面地質(zhì)素描圖。
隧道施工環(huán)境復(fù)雜，采集掌子面圖像時，盡量避免施工粉塵影響、人工和施工機(jī)械干擾，為便于圖像處理和圖像解析，攝影位置盡量位于掌子面后方中間位置，攝影距離以相機(jī)能剛好采集到完整掌子面區(qū)域圖像為宜，攝影時應(yīng)盡量保證良好光照條件，保持光線均勻，鏡頭主軸方向與掌子面垂直，有條件時，盡量設(shè)置三角架采集圖像。
采集圖像前，在掌子面兩側(cè)底部各設(shè)置一標(biāo)記點(diǎn)，測量兩標(biāo)記點(diǎn)間實際距離，以對不同時期采集掌子面圖像設(shè)置統(tǒng)一圖像像素與實際尺寸比例關(guān)系。采集圖像時，若受客觀條件制約，圖像成像質(zhì)量欠佳，應(yīng)通過圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行預(yù)處理，以提高圖像質(zhì)量。
3、參考文獻(xiàn)
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4、論文提綱
1引言
2掌子面巖體信息分析方法
3裂隙邊界線提取
4邊界線分組
5實際效果與討論
6結(jié)論
5、論文的理論依據(jù)、研究方法、研究內(nèi)容
論文以隧道掌子面數(shù)碼圖像為基礎(chǔ)，對掌子面上巖體裂隙檢測、提取、分組算法進(jìn)行研究。
6、研究條件和可能存在的問題
論文沒有考慮滲水、挖土機(jī)挖掘痕跡等復(fù)雜情況，需要在后續(xù)研究中排除這些因素帶來的干擾，進(jìn)一步提高巖體裂隙自動提取方法的準(zhǔn)確性和連續(xù)性。
7、預(yù)期的結(jié)果
�。�1）論文提供了一種掌子面巖體裂隙自動提取和分組算法，該算法可用于分析掌子面圖像巖體裂隙。即采用Canny邊緣檢測算子檢測出掌子面上所有可能的巖體裂隙邊界，并根據(jù)真實巖體裂隙特征，對可能的裂隙邊界線進(jìn)行擬合、拆分、篩選、合并，獲得巖體裂隙邊界線提取結(jié)果，再根據(jù)裂隙邊界線視傾角對篩選結(jié)果通過算法自動進(jìn)行分組。
�。�2）論文給出的算法能夠?qū)崿F(xiàn)掌子面上巖體裂隙的自動提取和分組，論文通過實際掌子面圖像測試，驗證了算法的實際效果，提高了掌子面巖體裂隙提取和分組的自動化程度。
8、論文寫作進(jìn)度安排：略
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