三维激光点云在隧洞病害缺陷检测中的应用研究

大坝与安全 ›› 2021 ›› Issue (5): 46-.

三维激光点云在隧洞病害缺陷检测中的应用研究

杨伟¹，施富强^1，2，张铱莹²，王立娟²，路祥祥¹

1. 西南交通大学机械工程学院，四川成都，610000；2. 四川省安全科学技术研究院，四川成都，610000

收稿日期:2021-02-20 修回日期:2021-04-04 出版日期:2021-10-08 发布日期:2022-01-10
作者简介:杨伟（1996— ），男，四川岳池人，硕士，研究方向为激光点云数据处理与安全工程。
基金资助:
四川省科技厅重点研发项目（2020YFS0387）；四川省科技厅重点研发项目（2020YFS0388）

Application of 3D laser point cloud in tunnel defect detection

YANG Wei, SHI Fuqiang, ZHANG Yiying, WANG Lijuan and LU Xiangxiang#br#

School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University

Received:2021-02-20 Revised:2021-04-04 Online:2021-10-08 Published:2022-01-10

摘要/Abstract

摘要： 现有隐患检测方法存在工作量大、精度低等缺点，三维激光扫描技术可有效解决这些弊端。以引水隧洞工程为例，介绍了三维激光扫描技术在隧洞检测中的作业流程及数据处理过程，通过提取与对比隧洞断面曲线进行形变分析，以及基于裂缝渗水水迹特征在二维影像图上进行裂缝提取，完成隧洞隐患检测。工程实践表明，上述方法能有效检测隧洞形变量、准确提取隧洞表观裂缝，展现了三维激光扫描技术在水工隧洞隐患检测中的可靠性与优越性。

关键词: 三维激光扫描, 水工隧洞, 隐患检测, 形变分析, 裂缝提取

Abstract: Existing hidden defect detection methods have disadvantages such as heavy workload and low accuracy. However, the three-dimensional laser scanning technology can effectively solve these problems. Taking a diversion tunnel as an example, this paper introduces the operation process and data processing of application of three-dimensional laser scanning technology in tunnel detection. By extracting and comparing the tunnel section curve for deformation analysis, and based on the characteristics of leakage water from cracks, crack detection is carried out on the two-dimensional image map. The engineering practice shows that the above method can effectively detect tunnel deformation and cracks in which the reliability and superiority of application of 3D laser scanning technology in the hidden defect detection are demonstrated.

Key words: three-dimensional laser scanning, hydraulic tunnel, hidden defect detection, deformation , analysis, crack detection

中图分类号:

P258

杨伟, 施富强, 张铱莹, 王立娟, 路祥祥. 三维激光点云在隧洞病害缺陷检测中的应用研究[J]. 大坝与安全, 2021, 0(5): 46-.

YANG Wei, SHI Fuqiang, ZHANG Yiying, WANG Lijuan and LU Xiangxiang. Application of 3D laser point cloud in tunnel defect detection[J]. Dam & Safety, 2021, 0(5): 46-.

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