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High-Precision defect detection and geometric verification in pipe jacking projects using computer vision and point cloud data
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OA
AI
DOI：10.1016/j.rineng.2025.105358.png)
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摘要
En 中文
顶管施工是一种用于地下管道安装的无沟槽方法，在减少城市环境地表干扰方面效果显著，但由于复杂的地下条件，其实时质量控制面临重大挑战。现有方法主要依赖人工检查或竣工后调查，这些方法劳动强度大、缺乏连续性，且常无法在施工过程中检测到缺陷或几何偏差。为解决这些问题，本研究引入了一个集成计算机视觉和点云分析的两阶段框架，用于施工期间的内部缺陷检测和几何验证。该方法包括两个阶段：第一阶段涉及配备双目相机系统和YOLOv5模型的CCTV管道检测机器人，通过立体匹配和SLAM技术实现内部缺陷的实时检测与三维定位；第二阶段采用GoSLAM手持激光扫描仪，通过RANSAC拟合和ICP配准进行连续几何验证。该方法在哈尔滨市一项2.58公里的顶管工程中得到验证，能够准确识别五种常见缺陷类型—裂缝、孔洞、渗漏污渍、沉积物沉积和剥落—实现了高整体精度和召回率，仅在检测不太明显的缺陷如剥落时遇到轻微挑战。几何验证的平均拟合误差为6.3毫米，RMSE为60.7毫米，测得的偏差—径向（16毫米）、垂直（78毫米）、水平（55毫米）和曲率（0.02度）—均远在允许公差（159毫米、112毫米、0.5度）范围内。通过实现主动监测和早期缺陷修正，该双阶段解决方案提升了顶管施工的安全性、效率与可靠性，为现代无沟槽基础设施项目提供了一种可扩展策略。
Keyword:
Pipe jacking project
Defect detection
Geometric verification
Computer vision
Point cloud analysis
期刊
IF:
7.9
论文数:
1.2W
被引数:
1.7W
机构
引用论文
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