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隧道畢業(yè)設計開(kāi)題報告
我國正處于社會(huì )經(jīng)濟大發(fā)展的重要時(shí)期,國民經(jīng)濟結構中基礎設施建設一直占有舉足輕重的地位。近些年來(lái),在工程建設的眾多技術(shù)領(lǐng)域中隧道和地下工程技術(shù)十分突出,它有著(zhù)越來(lái)越多的廣泛運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)設計開(kāi)題報告，僅供參考，歡迎大家閱讀。
課題名稱(chēng):隧道掌子面巖體裂隙快速識別及應用
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(wèn)題。隧道施工期形成的掌子面蘊含大量地質(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。掌子面巖體結構特征評價(jià)是隧道工程的基本工作，可用于圍巖分級、穩定性預測、支護設計[i]和施工工藝設計。實(shí)際工程中，受現場(chǎng)條件、技術(shù)條件限制，多數情況下仍然通過(guò)技術(shù)人員，根據既定記錄格式，實(shí)錄填寫(xiě)掌子面地質(zhì)信息。如填寫(xiě)人員無(wú)實(shí)際經(jīng)驗，記錄結果不夠準確，易導致對圍巖地質(zhì)狀況評價(jià)結果出現偏差。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，難以更加精細的指導設計和施工。
目前對掌子面地質(zhì)信息自動(dòng)提取和分析已開(kāi)展了一定研究。通過(guò)數碼照相采集掌子面圖像信息并自動(dòng)分析是其中的一種方法。數碼相機的普及，使掌子面數碼圖像獲取相對容易，圖像處理采用數字圖像處理技術(shù)，當自動(dòng)圖像處理和識別巖體裂隙等參數難度較大時(shí)，加入人工干預，以實(shí)現對掌子面巖體特征分析，也能滿(mǎn)足一定使用需求。
Sou-Sen Leu等[ii]對隧道掌子面數字圖像的處理及應用過(guò)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(xiàn)的裂隙，不適合檢測連續的非直線(xiàn)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]等對預處理后的巖體圖像進(jìn)行了統計特征分析，用于統計特征的圖像已經(jīng)過(guò)圖像處理，是否可直接用于特征提取未經(jīng)證實(shí)，故統計特征的可靠性仍有待證實(shí)。
掌子面巖體裂隙是掌子面上的典型特征，可用于統計節理分組、平均裂隙間距、單位面積裂隙長(cháng)度等特征參數[6]，以評價(jià)掌子面巖體穩定性。本文對掌子面巖體圖像的采集、圖像處理、裂隙識別及節理分組方法進(jìn)行了研究，提出一種對掌子面數字圖像中巖體裂隙識別的算法。通過(guò)巖體裂隙分析，實(shí)現對直線(xiàn)和非直線(xiàn)狀巖體裂隙邊界線(xiàn)自動(dòng)提取，提高了巖體裂隙提取速度。根據提取結果，建立了巖體裂隙邊界線(xiàn)自動(dòng)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(shí)間，提高地質(zhì)素描準確性�？蓳松烧谱用娴刭|(zhì)素描圖，自動(dòng)計算掌子面巖體特征參數，對掌子面地質(zhì)情況做出定量分析和定性評價(jià)。
2、論文綜述/研究基礎
首先采用圖像增強算法使圖像與視覺(jué)響應特性相匹配，提高掌子面圖像視覺(jué)效果。然后對圖像進(jìn)行邊緣檢測和邊界線(xiàn)提取，對提取邊界線(xiàn)進(jìn)行擬合、拆分和連接，得到巖體裂隙邊界線(xiàn)自動(dòng)提取結果；對提取結果進(jìn)行人工修正后，采用算法對裂隙邊界線(xiàn)進(jìn)行自動(dòng)分組，若分組結果有誤，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(xiàn)掌子面地質(zhì)素描圖。
隧道施工環(huán)境復雜，采集掌子面圖像時(shí)，盡量避免施工粉塵影響、人工和施工機械干擾，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，攝影距離以相機能剛好采集到完整掌子面區域圖像為宜，攝影時(shí)應盡量保證良好光照條件，保持光線(xiàn)均勻，鏡頭主軸方向與掌子面垂直，有條件時(shí)，盡量設置三角架采集圖像。
采集圖像前，在掌子面兩側底部各設置一標記點(diǎn)，測量?jì)蓸擞淈c(diǎn)間實(shí)際距離，以對不同時(shí)期采集掌子面圖像設置統一圖像像素與實(shí)際尺寸比例關(guān)系。采集圖像時(shí)，若受客觀(guān)條件制約，圖像成像質(zhì)量欠佳，應通過(guò)圖像增強算法進(jìn)行預處理，以提高圖像質(zhì)量。
3、參考文獻
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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(xiàn)提取
4邊界線(xiàn)分組
5實(shí)際效果與討論
6結論
5、論文的理論依據、研究方法、研究?jì)热?/strong>
論文以隧道掌子面數碼圖像為基礎，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(wèn)題
論文沒(méi)有考慮滲水、挖土機挖掘痕跡等復雜情況，需要在后續研究中排除這些因素帶來(lái)的干擾，進(jìn)一步提高巖體裂隙自動(dòng)提取方法的準確性和連續性。
7、預期的結果
�。�1）論文提供了一種掌子面巖體裂隙自動(dòng)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，并根據真實(shí)巖體裂隙特征，對可能的裂隙邊界線(xiàn)進(jìn)行擬合、拆分、篩選、合并，獲得巖體裂隙邊界線(xiàn)提取結果，再根據裂隙邊界線(xiàn)視傾角對篩選結果通過(guò)算法自動(dòng)進(jìn)行分組。
�。�2）論文給出的算法能夠實(shí)現掌子面上巖體裂隙的自動(dòng)提取和分組，論文通過(guò)實(shí)際掌子面圖像測試，驗證了算法的實(shí)際效果，提高了掌子面巖體裂隙提取和分組的自動(dòng)化程度。
8、論文寫(xiě)作進(jìn)度安排：略
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