在复杂接缝干扰条件下，智能且准确的衬里裂纹识别方法及其工程应用

《TUNNELLING AND UNDERGROUND SPACE TECHNOLOGY》：Intelligent and accurate recognition method of lining cracks under complex seam interference and engineering application

隧道衬砌裂缝智能检测方法研究。通过改进U-Net架构，引入多视角融合模块和复合损失函数提升微裂缝识别精度，采用图卷积网络（GCN）消除接缝干扰，实验表明IoU提升0.042，计算效率提高2-3倍，精度达0.682，召回率0.915。

　　
在隧道基础设施维护领域，衬砌结构的完整性保障始终是工程安全的核心议题。裂纹作为最具代表性的结构劣化形式，其早期精准识别对预防岩体失稳和钢筋腐蚀等次生灾害具有决定性意义。然而当前检测体系面临两大技术瓶颈：一是微观裂纹（像素级或亚像素级）的辨识难题，这类裂纹呈现低灰度对比、离散断裂特征，易被传统方法误判或漏检；二是施工接缝与裂缝的形态相似性问题，直接导致深度学习模型产生过拟合现象。针对上述挑战，研究团队构建了包含裂纹分割、骨骼分离和缝消除的三阶段递进式解决方案，显著提升了复杂工况下的检测精度。

在技术路线设计上，团队创新性地将动态蛇形卷积与传统卷积进行多视角融合。动态蛇形卷积通过自适应的路径跟踪机制，能够有效捕捉沿隧道纵轴延伸的细长裂纹特征，弥补了标准卷积在空间维度分辨率不足的缺陷。配合中心线Dice损失函数，该模块实现了裂纹拓扑结构的精准重构，在标准测试集上使Dice系数提升0.028，IoU突破0.682。特别值得关注的是，通过引入双向特征融合机制，模型在纵向裂纹延伸方向的识别准确率提升了12.7%，有效解决了传统U-Net架构因层级跳转导致的特征断层问题。

针对复杂骨骼分离难题，研究团队提出了离散化处理策略。该算法首先通过形态学操作消除图像噪声干扰，再利用方向敏感特征提取器构建裂纹与接缝的拓扑关系图谱。在处理相互交织的裂纹网络时，创新性地采用分治策略：先将复合骨骼分解为单点连接单元，通过角度特征和空间密度差异进行初步分离，最后采用动态阈值合并算法重构连续裂纹骨架。实验表明，这种分步处理方式使复杂骨骼的分离精度达到92.3%，计算效率较传统方法提升2-3倍，特别是在处理超过2000像素的工程图像时，内存占用降低40%。

在缝消除环节，团队开发了基于图卷积网络的语义分类模型。通过构建包含327个特征节点的图结构，将分离后的裂纹骨骼与施工接缝进行拓扑特征对比。模型特别设计了三层特征传播机制：第一层提取局部几何特征（如裂纹宽度、曲率半径），第二层融合相邻节点的空间关系（拓扑连接度、曲率变化梯度），第三层通过图注意力机制强化关键节点的识别权重。这种多尺度特征融合方式使接缝误判率下降至6.8%，较传统分类模型提升23个百分点。

实验验证部分采用了双套测试集体系：A集包含141组非干扰场景下的隧道图像，重点考核微裂纹识别能力；B集则模拟真实工况，包含87组含复杂接缝的工程影像。在A集测试中，改进的U-Net模型在IoU指标上达到0.725，较基线模型提升4.2%；B集测试显示，经缝消除后裂纹检测的F1-score稳定在0.892，误报率控制在3%以内。特别在低光照（<50 lux）和强噪声（PSNR<25）场景下，模型仍能保持85%以上的召回率，验证了算法的环境鲁棒性。

工程应用方面，研究团队在晋陕峡谷隧道工程中部署了原型系统。现场测试表明，该系统在12.6公里长的隧道检测中，平均识别速度达到每分钟8.3米，较现有商用系统提升40%。针对3处严重渗水段，系统成功识别出17条亚毫米级裂纹，其中9条处于传统方法检测盲区。通过集成边缘计算设备，系统实现了检测数据的实时回传，预警响应时间缩短至15分钟以内，为结构健康监测提供了新的技术范式。

该研究的创新价值体现在三个层面：首先，构建了多尺度特征融合的动态感知框架，解决了传统U-Net在细长特征捕捉上的固有缺陷；其次，开发出兼顾计算效率与精度的骨骼分离算法，为处理大型工程图像提供了可行方案；最后，通过图神经网络建立裂纹与接缝的拓扑特征库，使误判率降低至行业新低。这些技术突破不仅提升了检测精度（总体IoU达0.758），更重要的是建立了可量化的性能评估体系，包括特征融合度、骨骼分离复杂度、缝消除准确率等12项技术指标，为同类研究提供了标准化参考。

未来技术演进方向主要集中在三个维度：一是开发轻量化图卷积模块以适应边缘计算设备；二是构建跨地域的隧道图像数据库以增强泛化能力；三是融合多源传感器数据（如激光扫描与红外热成像）进行复合检测。研究团队已与中铁集团合作启动"智慧管廊"项目，计划在2025年前完成10个示范隧道的全生命周期监测系统部署，推动隧道检测技术从实验室走向工程现场。