刘兴全
摘 要：为准确评估岩体质量的优劣，以及了解其在稳定性方面的差异，进行岩体质量分级工作是必要的，其中最关键的部分是调查岩体的结构面。现阶段，对于岩体质量分级中的岩体结构面的调查方法主要有现场接触法、钻孔测量以及非接触扫描测量3类方法。随着科技发展，基于双目摄像技术的岩体结构面非接触调查法在识别准确率上有质的提升，同时大大节省人力物力成本。该文结合基于双目摄像技术的岩体结构面非接触调查法的基本原理、采集过程及数据处理过程对这项技术进行详细介绍，同时通过应用实例对该技术的实用性进行评述。该技术符合现场实际条件，能够快速评价岩体质量，为矿山企业提供重要依据来选择工程结构参数，并有效指导生产。
关键词：结构面；调查；非接触法；双目测量技术；岩体质量分级
中图分类号：TD853 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2024）06-0192-05
Abstract： In order to accurately evaluate the quality of rock mass and understand the difference in stability， it is necessary to carry out rock mass quality classification， of which the most important part is to investigate the structural plane of rock mass. At present， the investigation methods of rock mass structural plane in rock mass quality classification are mainly divided into three kinds of methods： in-situ contact method， borehole survey and non-contact scanning measurement. With the development of science and technology， the non-contact investigation method of rock mass structural plane based on binocular camera technology has qualitatively improved the recognition accuracy， and greatly saved the cost of manpower and material resources. In this paper， combined with the basic principle， acquisition process and data processing process of the non-contact investigation method of rock mass structural plane based on binocular camera technology， this technology is introduced in detail， and the practicability of this technology is evaluated by an application example. This technology is in line with the actual conditions of the site， can quickly evaluate the quality of rock mass， provide an important basis for mining enterprises to select engineering structural parameters and effectively guide production.
Keywords： structural plane; investigation; non-contact method; binocular measurement technique; rock mass quality classification
岩体结构面调查是进行岩体质量分级的重要参数之一。传统方法主要包括测线和测窗等方法。通过调查目标区域岩体的结构面，获取节理组数、分布情况以及结构面的方位、迹长、起伏度和张开度等主要参数。岩体结构面调查可以预测不同类型结构面的成因和形成机制，进一步推断采场的破坏方式，并结合现场采矿地质情况提供合理支护建议。随着科技进步，测线法和测窗法逐步向非接触方法转变，使现场调查变得更科学、更便捷。通过非接触的采集数据，可以快速获取目标区域的调查参数，并用于复杂曲面的建模、评价和改进。
现今较为先进且能够进行商业化操作的调查手段主要有三维激光扫描系统岩体结构面调查、Sirovision岩体结构面调查及Shape Metrix 3D系统岩体结构面调查。Hongdi等[1]对这3种非接触式测量手段的测量原理，特征拾取算法及后处理方法等进行了详细描述发现：非接触式自动测量不仅大大提高了工作效率和测量精度，而且避免了传统接触式测量方法给测量员和设备带来的安全隐患。摄影测量存在一些不可避免的影响测量精度的问题，如镜头畸变、投影点偏移、三维重建算法误差等，因此，本文主要就三维非接触测量中的基于双目摄像技术的Sirovision遥测调查开展研究。
1 双目摄像立体测图的基本原理
双目立体视觉是智能视觉识别科学的一个重要分支，通过模拟人类的视觉系统对景物进行处理。其利用2台固定位置的高精度工业相机从不同角度对同一物体进行成像，并利用视差原理进行三维图像重构。双目立体视觉的组成包括视觉导航和定位、三维重构、立体测量以及空间跟踪。其步骤涵盖相机标定、双目标定、图像处理、特征检测、图像匹配和姿态测量等。
双目立体测量的特点包括：需要提取的点较少、速度要求高、对光照环境要求高。实现步骤包括相机参数标定、双目标定、特征点提取与匹配、视差计算和三维重建。具体而言，相机参数标定用于获取相机的内参和外参，而双目标定确定左右相机的相对位置关系。特征点提取与匹配用于找出对应的特征点对，视差计算则利用特征点位置差异计算物体的三维信息。最后，基于视差信息进行三维重建，生成三维点云或模型。一般的操作步骤如下。
1.1 相机参数标定
对单目相机进行标定，获取相机的内参（焦距、感光芯片的物理尺寸、感光芯片中心偏移等）和外参（旋转矩阵和平移向量），如图1所示。
假设有一个点p，沿着垂直于相机中心连线方向上下移动，则其在左右相机上的成像点的位置会不断变化，即d=xl-xr的大小不断变化，并且点p和相机之间的距离Z跟视差d存在着反比关系。上式中视差d可以通过2个相机中心距T减去p点分别在左右图像上的投影点偏离中心点的值获得，所以只要获取到了2个相机的中心距T，就可以评估出p点距离相机的距离，这个中心距T也是双目标定中需要确立的参数之一。
当然这一切有一个前提就是要在2个相机成像上定位到同一个点p上，就是要把左右2个图片的点匹配起来，这就涉及到双目校正的动作。如果通过一幅图片上一个点的特征在另一个二维图像空间上匹配对应点，这个过程会非常耗时。为了减少匹配搜索的运算量，我们可以利用极限约束使得对应点的匹配由二维搜索空间降到一维搜索空间，原理如图2所示。
为了消除双目立体测量中的畸变，需要进行双目校正操作。双目校正的目标是确保经过校正后的2幅图像在水平方向上对齐，使得它们的对极线在同一水平线上。这样，在一幅图像上的任意一点与其在另一幅图像上的匹配点具有相同的行号。因此，只需在该行进行一维搜索即可找到对应点。这一过程能够有效简化匹配操作，提高匹配的准确性和效率。可以参考图3了解详细原理。
1.2特征点识别
对被测物进行拍摄，并获取被测部分的特征点。这是双目立体视觉测量最重要的部分。主要难点在于该用哪些算法来获取特征点，并且这种特征点的获取方式上，不能用打激光点或手动贴特征点这样的方式来“取巧”，必须尊重原图。根据前人提供的一些图像预处理算法进行实验后发现，一般提取特征点时需要用到数十种的预处理算法，而这些算法中的参数需要不断地去实验。由于CCAS提供二次开发库，所以在一些极端情况下用户还可以在其中加入一些其他的算法。其最终目的还是把特征点准确找到。
1.3 三维模型建立
完成以上步骤后，就可以进行立体匹配并计算三维坐标。该部分只要给出来数学模型直接带入公式即可。
2 Sirovision系统简介、信息采集与数据处理流程
2.1 Sirovision系统简介
CAE SirovisionTM是一种专门用于岩体结构面调查和分析的测量系统，由2个部分组成。第一部分是CAE立体图像采集仪，包含2台高分辨率工业相机、可控强度闪光灯、可更换电池、激光发射器和触控式操作屏幕，如图4、图5所示。通过单杆脚架，可以快速获取岩面二维图像，涵盖了360°的范围。第二部分是三维图像处理与分析软件，集成了岩体三维模型重构、结构面绘制、结构面统计分析和岩体稳定性分析等功能，能够提供准确的岩体稳定性评价结果[2]。
Sirovision系统的优点体现在以下几个方面：
1）测量设备采用单支架半固定式支撑，可实现水平和垂直方向的360°旋转，提供更广阔的测量范围和更大的灵活性。
2）系统内置可调强度闪光灯，能够在无光条件下进行正常拍摄，确保图像质量。
3）实现了高效的原始二维图像到三维图像的合成工艺，显着缩短了后处理时间[3]。
2.2 Sirovision系统岩体结构面信息采集
图6为Sirovision系统岩体结构面信息采集流程图。
1）井下图像获取区域划分。现场图像获取之前要确定调查区域，先到调查区域进行调研，调研需要拍摄区域的节理裂隙发育情况及其测量环境是否适宜，并对调查区域进行划分，并做上控制点，控制点的形式采用如图7所示的形式：序号（依次增加）+标记点（叉+点+圈叉），依次对划分的区域进行标记，每一个控制点距离最好控制在6～10 m，控制距离可用激光测距仪进行测量，实际控制距离可根据实际情况再做调整。
2）井下图像获取。利用Sirovision 系统拍摄获取图像。
3）3D图像合成。井下进行图像采集，图片采集时设备与墙面的距离最好控制在3～5 m。每次拍摄完照片后都要检查照片光强是否合适，光强的设置与合成3D照片的质量密切相关，徐帅等[2]也对拍摄操作误差、控制点坐标误差以及节理识别误差等进行修正，进一步提高了成像精度。
在拍摄过程中对每个控制点的位置关系进行记录，对所需拍摄区域画一个简易平面图，图上简单画出该水平的工程结构和标出每个控制点位置，还要对每组照片的位置关系进行记录。记录控制点区域照片组的位置信息与图像获取同时进行。
2.3 Sirovision系统数据处理流程
1）三维立体图像信息处理。要将设备中的图像使用Sirovision进行3D图像合成。若合成效果不佳，则根据实际情况下井进行补测。
2）控制点坐标和平面图获取。控制点坐标由矿山测量人员给出，每个控制点由3个坐标点构成，3个坐标点在现场使用叉、点、圈叉标识，呈倒三角布置（图8）。每个坐标点都由三维坐标，即X、Y、Z组成。现场坐标测点时叉、点、圈叉分别用2-1、2-2、2-3或者①、②、③表示。将控制点坐标信息转换成Sirovision软件的能识别的文件格式（.txt），并重命名。其中1-1表示控制点1中叉的坐标信息，1-2表示点的坐标信息，1-3表示圈叉的坐标信息，每个坐标用空格隔开。
坐标定位是将现场采集的图片赋予实际坐标。第一步是将之前的坐标信息导入处理的Sirovision数据中。具体步骤如下：第一步打开Sirovision软件，打开原始数据中导入；第二步是将拍有某个控制点的完整的3个坐标点的图片进行点位；第三步进行定位（图9）。
3）画节理面。在之前合成的3D图像上画节理面。首先，双击打开CompositeImage，画节理是选中添加新路径菜单，找到节理面后，点击添加新路径，左击画第一个节点，沿着路径继续画节点，右击结束。画节理的原则是大节理和主节理必须画，太小的节理可以不画，节理数目不可太少保持30个以上。每画一个节理，右边极点图上会出现一个三角形。从左往右不要遗落大节理和主节理（图10）。
3 工程应用实例
作为现行较为流行的节理裂隙调查手段，Sirovision已较为广泛地应用于矿山、边坡及隧道中，并能够提供较为精准的结果，提高了工作效率和测量精度。
徐帅等[2]对Sirovision系统出现的分析误差进行了分析解决，最后基于修正后的 Sirovision 节理岩体调查及分析方法对焦家金矿典型岩体进行了岩体结构调查与分析，完成了岩体三维模型的重构与结构面信息的提取，并将调查分析结果与手工测量结果进行了对比分析，结果表明，基于修正后的 Sirovision 节理岩体调查及分析方法获得的数据与实际情况吻合良好，能够达到节理岩体调查所需的精度。
研究人员成功将Sirovision系统应用于铁蛋山铁矿的节理岩体调查与分析[3]。他们利用该系统获得了真实描述岩体宏观结构的数字图像，并从中提取了节理几何形态的空间分布信息。此外，他们还计算了结构面的几何统计参数。通过基于节理面分组结果的岩体稳定性分析，研究人员揭示了调查区域岩体的不稳定特征，这对于矿山的安全防护和工程参数优化具有参考价值。
Osasan[4]利用Sirovision系统对矿井边坡岩石移动进行及时、准确的监测，并提出2个观点：一方面是对于具有较大边坡稳定性挑战的大型露天矿，需要进行全面的边坡监测。另一方面，对于露天矿山而言，需要2种或2种以上技术的结合来进行监测。此外，他还提出每个矿山由于其形成的地球物理环境都是特殊的，因此在决定采用哪种技术或工艺之前，应该对其稳定性进行详细分析。
Bonilla-Sierra等[5]利用Sirovision摄影测量技术和将离散裂缝网络与离散元法（DEM）耦合的数值模型的互补使用，提供了一种方法，可用于评估真实的三维（3D）构造的力学行为，并在位于法国阿尔卑斯山脉的罗恩山得到了成功应用。这种方法成功解决了仅使用剪切强度降低方法的方法的局限性，为复杂裂隙岩质边坡的更全面的稳定性分析奠定基础。
Sun等[6]以数字摄影测量为基础，提出了控制点的布置、拍摄区域的优化等技术操作标准和技术要点。从而在不影响隧道施工的前提下，快速、准确地获取隧道开挖轮廓和节理参数。利用Sirovision系统采集了62个隧道工作面的超、下冲数据和节理参数，进一步分析了分形维数与围岩分类、方位、节理间距、节理走向与隧道轴线夹角的关系。结果表明，当节理间距固定时，分形维数随节理走向与巷道轴线夹角的增大呈指数衰减。当角度固定时，分形维数随节理间距的增大而减小。
周申等[7]对基于Sirovision的隧道岩体信息测量方法进行了研究，通过量化分析和对比试验，得到隧道围岩三维建模的误差来源，并提出了相应的控制点位置确定、测量点标识、加密点拼接的修正方法。采用修正后的测量方法，对滨莱高速工程姚家峪隧道进行了隧道岩体信息采集和稳定性分析，并取得了良好的效果。
李术才等[8]利用Sirovision系统构建了隧道掌子面岩体结构量化表征体系，提出了基于数码摄像的二维掌子面裂隙模型构建方法，并通过测线法布设多条测线实现全断面考虑。使用单测线的RBI指标，以玫瑰花方位角表示测线位置，以玫瑰花半径表示对应方位岩体结构的RBI量化值。通过建立隧道掌子面岩体结构的玫瑰花表征体系，可以实现隧道径向岩体结构差异的可视化分析。此外，还初步构建了预测隧道轴向岩体完整性的方法，并进行了工程验证。
张延欢等[9]针对当前隧道围岩结构面信息获取方法难以满足隧道快速施工需求的问题，进行基于数字摄影测量系统——CAE Sirovision获取岩体结构面几何信息的研究，详细介绍了双目立体摄影测量的基本原理及结构面产状提取方法。采用 CAE Sirovision 系统进行物像关系模型构建；通过交互式操作方式实现结构面识别及提取，以测线法RQD指标获取方法为基础，针对传统RQD指标仅能反映隧道轴向结构特性的局限，构建隧道径向RQD评价体系；针对岩体结构空间差异性，提出隧道径向RQD玫瑰花图，实现了结构面获取、RQD分析、RQD直观显示的集成化处理，为隧道数字化施工提供理论和技术支撑。
4 结论
1）Sirovision岩体遥测系统则利用数码相机获取地质体的图像，通过Sirovision专用软件进行相机标定、双目标定、图像处理、特征检测、立体匹配、双目三维测量以及姿态测量等多步操作后，处理获取目标岩体的三维空间坐标，进而对岩体结构（如断层、裂隙、节理和结构面等）进行参数分析。
2）Sirovision岩体遥测系统能够大幅度减少工程地质师的现场工作量，且能够快速、精确、详尽地进行岩体结构统计分析与报告，对于岩体结构面特征参数测量精度高。但是其在应用过程，存在相机标定、双目标定、图像处理、特征检测、立体匹配、双目三维测量以及姿态测量等多步，在其中任何一步出现误差都将导致最终结果的精确性下降，同时，其在使用过程中的距离、光源强度等都是其精度的重要影响因素。
参考文献：
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