(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211207837.4 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 沈阳工业大 学 地址 110870 辽宁省沈阳市铁西区经济技 术开发区沈辽西路1 11号 申请人 中铁十九局集团第三工程有限公司 (72)发明人 王军祥　邸鑫　李俭　张业权　 于子洋　张国华　姜海涛　魏洪刚　 王哲　张思进　 (74)专利代理 机构 沈阳智龙专利事务所(普通 合伙) 21115 专利代理师 王聪耀　宋铁军 (51)Int.Cl. G06V 20/17(2022.01) G06V 20/64(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) F16M 11/04(2006.01) F16M 13/02(2006.01) G01N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种便携式隧道围岩智能快速分级系统及 分级方法 (57)摘要 本发明提供了一种便携式隧道围岩智能快 速分级系统及分级方法， 所述快速分级系统的飞 行及装置固定系统由无人机和装置固定支架组 成， 影像系统安装在无人机 前端， 图像处理系统、 图像识别系统、 岩体分级系统安装在无人机顶 部， 图像处理系统内置图像处理模块， 图像识别 系统内置图像识别模块， 岩体分级系统内置岩体 分级模块， 钻进系统安装在无人机底部。 本发明 采用无人机技术解决隧道中大型设备搬运笨重 的缺点， 提高了灵活性、 便携性。 方法中采用岩体 分级公式对岩体等级判别， 参数均采用智能化方 式获取， 实现无人工情况下快速、 智 能获取岩体 等级。 权利要求书2页 说明书8页 附图5页 CN 115546665 A 2022.12.30 CN 115546665 A 1.一种便携式隧道围岩智能快速分级系统， 其特征在于： 该分级系统包括飞行及装置 固定系统(1)、 影像系统(2)、 图像处理系统(3)、 图像识别系统(4)、 钻进系统(5)和岩体分级 系统(6)， 飞行及装置固定系统(1)由无人机(1 ‑1)和装置固定支架(1 ‑2)组成， 无人机(1 ‑1) 的机臂固定于装置固定支架(1 ‑2)的框体结构上， 影像系统(2)安装在无人机(1 ‑1)前端， 图 像处理系统(3)、 图像识别系统(4)、 岩体 分级系统(6)安装在无人机(1 ‑1)顶部， 图像处理系 统(3)内置图像处理模块(3 ‑1)， 图像识别系统(4)内置图像识别模块(4 ‑1)， 岩体分级系统 (6)内置岩体分级模块(6 ‑1)， 钻进系统(5)安装在无 人机(1‑1)底部。 2.根据权利要求1所述的一种便携式 隧道围岩智能快速分级系统， 其特征在于： 所述钻 进系统(5)由钻杆(5 ‑1)、 微型牙轮钻头(5 ‑2)、 长钻臂(5 ‑3)、 短钻臂(5 ‑7)、 位移传感器(5 ‑ 4)、 转速传 感器(5‑5)和压力传 感器(5‑6)组成， 长钻臂(5 ‑3)和短钻臂(5 ‑7)均销轴连接在 无人机(1 ‑1)底部， 且长钻臂(5 ‑3)和短钻臂(5 ‑7)与无人机(1 ‑1)底部组成三角形结构， 短 钻臂(5‑7)滑动连接在长钻臂(5 ‑3)远离无人机(1 ‑1)底部的一端开设的条形孔(5 ‑8)内， 长 钻臂(5‑3)前端安装钻杆(5 ‑1)， 钻杆(5 ‑1)前端安装微型牙 轮钻头(5 ‑2)； 位移传感器(5 ‑4) 安装在长钻臂(5 ‑3)上， 转速传感器(5 ‑5)安装在微型牙轮钻头(5 ‑2)一侧， 压力传感器(5 ‑ 6)安装在钻杆(5 ‑1)上。 3.一种如权利要求1所述的便携式隧道围岩智能快速分级系统的分级方法， 其特征在 于： 步骤为： 步骤(1)调试设备， 使影像系统(2)、 图像处理系统(3)、 图像识别系统(4)、 钻进系统 (5)、 岩体分级系统(6)均处于准备状态； 步骤(2)远程操控无人机(1 ‑1)到待测量的围岩位置后， 通过机械固定爪(1 ‑2‑1)收缩 抓住岩体， 将便携式隧道围岩智能快速分级系统固定 到待测量的围岩位置； 步骤(3)影像系统(2)扫描围岩生成点云图像工作， 并将生成的点云图像传递到图像处 理系统(3)； 步骤(4)图像处理系统(3)接收到影像系统(2)生成的点云图像进行图像处理， 将处理 过后的点云图像传递到图像识别系统(4)； 步骤(5)图像识别系统(4)采用深度学习Yo loV5算法处 理点云图像， 得到参数信息； 步骤(6)钻进系统(5)对目标围岩进行钻进动作， 得到参数信息； 步骤(7)岩体分级系统(6)接收到图像识别系统(4)和钻进系统(5)提供的参数信息， 通 过将参数信息输入到Spearman相关系数模型和岩石单轴抗压强度σc模型中分别确定影响 系数r和岩石单轴抗压强度Rc； 岩体分级系统(6)的岩体分级模块(6 ‑1)根据BQ法围岩基本 质量指标计算， 通 过定量指标的岩石单轴抗压强度Rc和岩体完整性系数Kv来确定BQ值； 再通 过Spearman相关系数模型计算影响系数r对BQ值进行进一步的修正， 最终实现围岩智能快 速分级。 4.根据权利要求3所述的便携式 隧道围岩智能快速分级系统 的分级方法， 其特征在于： BQ法围岩基本质量指标： BQ＝90+3σc+2250Kv 式中： σc为岩石单轴抗压强度， Kv为岩体完整性系数； 应用时如果Rc＞90Kv+30时， 应以 Rc＝90Kv+3 0代入计算BQ， 如果Kv＞0.04Rc+0.4时， 应以Kv＝0.04Rc+0.4代入计算BQ。 5.根据权利要求4所述的便携式 隧道围岩智能快速分级系统 的分级方法， 其特征在于：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115546665 A 2岩石单轴抗压强度σc模型为： 式中： σc为岩石单轴抗压强度， MPa； W为钻头上的轴压， N； Ω为转速， r/min； V为钻进速 率， m/min； D为钻头直径， m； f为能量传递 率； μ为钻头滑 移摩擦系数。 6.根据权利要求3所述的便携式 隧道围岩智能快速分级系统 的分级方法， 其特征在于： 岩体完整性指标 Kv根据如下关系表确定： 表中， 式中， Jv为岩体体积节理数， Si为成组节理条 数， So为非成组节理条 数。 7.根据权利要求3所述的便携式 隧道围岩智能快速分级系统 的分级方法， 其特征在于： Spearman相关系数模型： 式中： n是样本数量， RYi表示Xi在样本{X1,...,Xn}中的秩， 同理RYi表示Yi在样本 {Y1,...,Yn}中的秩， RXi与RYi的距离越小， 表明X与Y可能正相关； RXi与RYi的距离越大， 表明X 与Y可能负相关。 8.根据权利要求3所述的便携式 隧道围岩智能快速分级系统 的分级方法， 其特征在于： 修正公式为： [BQ]1＝BQ‑100(K1+K2+K3+r1+r2+r3+r4) 式中： K1为地下水影响修正系数； K2为主要软弱结构面产状影响修正系数； K3为初始应 力状态影响修正系数， r1为闭合裂隙影响系数、 r2为微张裂隙影响系数、 r3为张开裂隙影响 系数、 r4为宽张裂隙影响系数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115546665 A 3