本发明专利技术提供了一种盾构机刀具磨损检测方法及装置、计算机设备及存储介质，属于盾构机刀具检测技术领域，检测方法包括获取待测盾构机刀具点云数据；对待测盾构机刀具点云数据进行预处理；根据预处理之后的待测盾构机刀具点云数据，构建待测盾构机刀具三维模型；将待测盾构机刀具三维模型与标准盾构机刀具三维模型进行配准；提取待测盾构机刀具三维模型的特征；比较待测盾构机刀具三维模型与标准盾构机刀具三维模型的特征。技术效果：上述检测方法实现了待测盾构机刀具和标准盾构机刀具在三维模式下的特征对比，三维模式下对比更加全面，可以快速准确地对应检测待测盾构机刀具的磨损情况，检测精度更高，能够为换刀时机做出更科学准确的评判依据。更科学准确的评判依据。更科学准确的评判依据。
【技术实现步骤摘要】
盾构机刀具磨损检测方法及装置、计算机设备及存储介质
[0001]本专利技术属于盾构机刀具检测
，更具体地说，是涉及一种盾构机刀具磨损检测方法及装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]盾构机的刀盘是盾构施工过程中实现破岩掘进的主要部件，其中起决定性作用的是应用在刀盘上的各类盾构刀具，不仅价格昂贵，而且属于易耗件、易损件，在工作过程中，会产生不同类型、不同程度的磨损。
[0003]盾构机刀具磨损是影响盾构施工质量和进度的关键因素，传统的国内外检测盾构机刀具磨损的方法主要包括开仓检测、异味检测、油压检测、掘进参数分析等方法。例如，开仓检测法是检测刀具磨损最直接最可靠有效的方法，使盾构机停机，人工进舱对刀具逐个检查，但在过程中通常需要带压操作，安全风险高，可能会造成开挖面坍塌，甚至造成人员伤亡，并且工作周期较长，在某些工程中，人工进舱对刀盘整体检测需要耗时约三天，成本高效率低。再例如，异味检测法一般在掘进机的轴承润滑液中加入具有异味的添加剂，在掘进过程中，如果刀具漏油，则会释放出刺鼻的异味，能够敏感地报告刀具损坏信息，但是掘进机和盾构机不同，在应用至盾构机中时，检测效果不理想，可靠有效性较差。又例如，油压检测法由于油路数量有限，只能安装于少部分刀具上，检测不到其他刀具的磨损情况，而且无法获取具体的磨损量。类似地，在一些检测方法中采用在刀具或刀盘内安装液压或电子传感器系统，一旦刀具磨损到一定程度就会自动报警指示，但由于刀具磨损感应装置只能安装于少部分刀具上，因此无法检测其他刀具的磨损情况，也无法检测偏磨和非正常磨损。
[0004]基于传统的检测方法作业时间长或检测效果差的因素，出现了基于图像采集进行刀具磨损检测的方法。例如，利用机器视觉采集各类盾构机刀具的二维图像，基于神经网络对盾构机刀具类别和定位进行检测，虽然图像方法取得了很大进步，但基于影像或图像提取还存在许多困难，一方面，由于盾构掘进地质环境复杂多样，环境恶劣，虽然设置了照明装置，但是由于自然图像采集过程及图像处理技术的限制，获取的二维刀具图像往往存在大量噪声，不利于刀具磨损检测；另一方面，在刀具正常磨损或刀圈偏磨等情况下，目前基于二维图像信息的检测方法无法精确地计算磨损量。
[0005]基于此，出现了利用三维控制场标定的摄像装置，通过与标准三维模型的定向操作，借助三维可视化平台和摄像分析对刀具的磨损情况进行定量检测，实现了刀具磨损情况的评估。而此方案中，刀具的可视化检测方案是将盾构机三维模型上刀盘的边缘投影到二维图像上然后进行参数提取，与图像上的刀盘边缘进行比对，虽然此方法能够获取一定的磨损信息，但在从三维模型到二维转化过程中，由于丢失了大部分信息，对于刀具磨损中常见的偏磨、尖刃磨损等情况，其刀盘的边缘投影与正常刀盘的边缘投影几乎没有差别，因此，该测试方法具有一定的片面性，检测精度和检测效果不够理想。
[0006]在上述传统检测方法的基础上，如何快速准确地检测盾构机刀具的磨损情况成为本领域内需要解决的技术问题。
技术实现思路
[0007]本专利技术的目的在于提供一种盾构机刀具磨损检测方法及装置、计算机设备及存储介质，旨在解决如何快速准确地检测盾构机刀具的磨损情况的技术问题。
[0008]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：提供一种盾构机刀具磨损检测方法，包括：
[0009]获取待测盾构机刀具点云数据；
[0010]对所述待测盾构机刀具点云数据进行预处理；
[0011]根据预处理之后的所述待测盾构机刀具点云数据，构建待测盾构机刀具三维模型；
[0012]将所述待测盾构机刀具三维模型与标准盾构机刀具三维模型进行配准；
[0013]提取所述待测盾构机刀具三维模型的特征；
[0014]比较所述待测盾构机刀具三维模型与所述标准盾构机刀具三维模型的特征。
[0015]作为本专利技术另一实施例，在所述获取待测盾构机刀具点云数据之前，包括：
[0016]获取标准盾构机刀具点云数据；
[0017]对所述标准盾构机刀具点云数据进行预处理；
[0018]根据预处理之后的所述标准盾构机刀具点云数据，构建标准盾构机刀具三维模型；
[0019]提取所述标准盾构机刀具三维模型的特征。
[0020]作为本专利技术另一实施例，所述对所述待测盾构机刀具点云数据进行预处理，包括：
[0021]对所述待测盾构机刀具点云数据进行去噪处理；
[0022]对去噪处理之后的所述待测盾构机刀具点云数据进行平滑滤波处理；
[0023]对平滑滤波处理之后的所述待测盾构机刀具点云数据进行采样处理；
[0024]对采样处理之后的所述待测盾构机刀具点云数据进行压缩处理。
[0025]作为本专利技术另一实施例，所述根据预处理之后的所述待测盾构机刀具点云数据，构建待测盾构机刀具三维模型，包括：
[0026]对预处理之后的所述待测盾构机刀具点云数据进行曲面拟合，得到初步的待测盾构机刀具三维模型；
[0027]对初步的所述待测盾构机刀具三维模型进行二次处理，得到最终的所述待测盾构机刀具三维模型。
[0028]作为本专利技术另一实施例，所述将所述待测盾构机刀具三维模型与标准盾构机刀具三维模型进行配准，包括：
[0029]将所述待测盾构机刀具三维模型与标准盾构机刀具三维模型进行粗配准；
[0030]将粗配准之后的所述待测盾构机刀具三维模型与所述标准盾构机刀具三维模型进行精配准。
[0031]作为本专利技术另一实施例，在所述提取所述待测盾构机刀具三维模型的特征中，所述特征包括点云高程和点云曲率。
[0032]作为本专利技术另一实施例，所述比较所述待测盾构机刀具三维模型与所述标准盾构机刀具三维模型的特征，包括：
[0033]计算所述待测盾构机刀具三维模型与所述标准盾构机刀具三维模型的同一轮廓
线点云的高程差均值
[0034]比较高程差均值高程差预设低阈值ΔH
min
和高程差预设高阈值ΔH
max
，若则判定待测盾构机刀具为严重磨损或刀圈脱落状态；若则判定待测盾构机刀具为中度磨损状态；若则计算所述待测盾构机刀具三维模型的同一轮廓线相邻点云的曲率差ΔK，比较曲率差ΔK和曲率差预设高阈值ΔK
max
，若ΔK>ΔK
max
，则判定待测盾构机刀具为刀圈断裂状态，反之，则判定待测盾构机刀具为正常状态；
[0035]其中，m是点云个数，H
i
是待测盾构机刀具在点云p
i
处的高程，H'
j
是标准盾构机刀具在点云p'
j
处的高程值，点p'
j
是离p
i
最近的点，K
i
是待测盾构机刀具在点云p
i
处的曲率。
[0036]本专利技术还提供一种盾构机刀具磨损检测装置，包括：
[0037]获取模块，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.盾构机刀具磨损检测方法，其特征在于，包括：获取待测盾构机刀具点云数据；对所述待测盾构机刀具点云数据进行预处理；根据预处理之后的所述待测盾构机刀具点云数据，构建待测盾构机刀具三维模型；将所述待测盾构机刀具三维模型与标准盾构机刀具三维模型进行配准；提取所述待测盾构机刀具三维模型的特征；比较所述待测盾构机刀具三维模型与所述标准盾构机刀具三维模型的特征。2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，在所述获取待测盾构机刀具点云数据之前，包括：获取标准盾构机刀具点云数据；对所述标准盾构机刀具点云数据进行预处理；根据预处理之后的所述标准盾构机刀具点云数据，构建标准盾构机刀具三维模型；提取所述标准盾构机刀具三维模型的特征。3.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述对所述待测盾构机刀具点云数据进行预处理，包括：对所述待测盾构机刀具点云数据进行去噪处理；对去噪处理之后的所述待测盾构机刀具点云数据进行平滑滤波处理；对平滑滤波处理之后的所述待测盾构机刀具点云数据进行采样处理；对采样处理之后的所述待测盾构机刀具点云数据进行压缩处理。4.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述根据预处理之后的所述待测盾构机刀具点云数据，构建待测盾构机刀具三维模型，包括：对预处理之后的所述待测盾构机刀具点云数据进行曲面拟合，得到初步的待测盾构机刀具三维模型；对初步的所述待测盾构机刀具三维模型进行二次处理，得到最终的所述待测盾构机刀具三维模型。5.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述将所述待测盾构机刀具三维模型与标准盾构机刀具三维模型进行配准，包括：将所述待测盾构机刀具三维模型与标准盾构机刀具三维模型进行粗配准；将粗配准之后的所述待测盾构机刀具三维模型与所述标准盾构机刀具三维模型进行精配准。6.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，在所述提取所述待测盾构机刀具三维模型的特征中，所述特征包括点云高程和点云曲率。7.如权利要求6所述的检测方法，其特征在于，所述比较所述待测盾构机刀具三维模型与所述标准盾构机刀具三维模型的特征，包括：计算所述待测盾构机刀...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈宏彩，程煜，郝存明，任亚恒，赵航，
申请(专利权)人：河北省科学院应用数学研究所，
类型：发明
国别省市：
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