为实现隧道掘进机(tunnel boring machine, TBM)施工掌子面图像的安全、高效采集及岩体信息的智能识别,研发了一套基于机器视觉技术的 TBM 施工掌子面岩体信息感知系统。 该系统由图像采集、控制与通讯、图像处理与可视化 3 个模块构成。 设计抗振、密封的终端结构用于保护图像采集模块,使其可稳定安装于刀盘人孔内。 提出多线阵相机协同旋转采集图像的方式,实现刀盘狭小空间内的大范围图像采集。 采用无线与有线相结合的数据传输方案,确保系统通讯的稳定性。 针对图像畸变与拼接难题,提出基于误差校正的多角度图像处理方法。 此外,配套研发软件系统,用于采集控制和数据可视化。 室内与现场试验验证表明: 1)在拍摄距离不超过 950 mm 时,系统图像分辨率优于 1 mm/ pix。 2)所设计终端结构的抗振性和密封性满足实际工程要求,能够在TBM 施工环境中稳定运行,并采集掌子面图像。 3)系统现场应用中的单次采集总耗时约 280 s,平均数据传输速率约 80 Mbps,丢包率低于 1%,能够获取清晰的掌子面二维图像。
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TBM 隧道施工掌子面岩体信息系统研制 -
盾构隧道施工刀盘状态实时监测系统
盾构隧道施工中，由于盾构刀盘后面为有压舱，刀盘工作处于“黑箱”状态。为了实时监测盾构掘进 过程中刀盘滚刀及刀盘整体的工作状态，研发了一套盾构隧道施工刀盘状态实时监测系统。
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滚刀高精度测量与圆度评价系统
玖瑞科技与北京工业大学联 合研制的滚刀高精度测量及圆度 评价系统，弥补了以往难以精确 获得刀具磨损量的不足，可以高 精度测量滚刀刀具磨损量及评价 圆度，为盾构与 TBM 刀具设计 与选型提供依据，是玖瑞科技测 控技术在岩土与地下工程领域的 典型应用。
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地铁隧道表面缺陷检测系统
玖瑞科技与北京工业大学联合研制的地铁隧道表面缺陷检测系统，可快速智能 检测隧道表面裂纹、漏水及形变，是机器视觉与人工智能技术在岩土与地下工程领 域的典型成功应用。
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岩石磨蚀性试验系统对比试验报告
在硬岩隧道工程建设中，破岩工具的损耗是施工经济性的一项重要指标。对于钻爆法施工，钻头的消耗是施工成本的一部分。对于应用愈发广泛的硬岩隧道掘进机（TBM）隧道施工而言，滚刀的磨损有两个方面的负面影响，一是滚刀更换的直接费用；二是更换滚刀造成的停机时间，将降低TBM 的利用率。因此，对于各类破岩工具的磨损机理与预测研究仍是研究热点。
