巖石裂隙圖像分割及裂隙間距測(cè)量方法研究的開(kāi)題報(bào)告

巖石裂隙圖像分割及裂隙間距測(cè)量方法研究的開(kāi)題報(bào)告開(kāi)題報(bào)告一、選題背景和意義巖石是地球最常見(jiàn)的物質(zhì)之一，它們?cè)诘刭|(zhì)學(xué)、工程學(xué)、科學(xué)研究等領(lǐng)域都具有著非常重要的作用。在巖石結(jié)構(gòu)中，裂隙是一種十分普遍的存在形式，它影響著巖石的穩(wěn)定性和力學(xué)性能。因此，在巖石裂隙圖像的分割和裂隙間距測(cè)量方面的研究具有重要的學(xué)術(shù)和實(shí)用價(jià)值。目前，針對(duì)巖石裂隙圖像的分割和裂隙間距測(cè)量方法已經(jīng)得到了較為廣泛的研究和應(yīng)用。然而，現(xiàn)有的方法仍然存在著一些不足之處，如降低了測(cè)量精度、耗時(shí)且無(wú)法處理大規(guī)模數(shù)據(jù)等問(wèn)題。因此，對(duì)于裂隙的自動(dòng)化分割和間距的快速測(cè)量依然存在具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。二、研究?jī)?nèi)容和方法本研究主要針對(duì)巖石裂隙圖像的分割和裂隙間距測(cè)量方法進(jìn)行研究。具體方法如下：1.基于圖像處理技術(shù)的分割方法：首先采集巖石裂隙圖像，然后利用圖像處理技術(shù)進(jìn)行預(yù)處理和增強(qiáng)，最后使用分割算法來(lái)分離出裂隙和背景。此處，我們將探究利用基于深度學(xué)習(xí)、傳統(tǒng)圖像處理及結(jié)合兩者方法的裂隙圖像自動(dòng)分割技術(shù)。2.基于線性度量技術(shù)的裂隙間距測(cè)量方法：本研究將利用線性度量技術(shù)來(lái)計(jì)算裂隙的間距。具體方法包括首先追蹤裂縫圖像中的裂隙中線，然后通過(guò)測(cè)量線之間的距離來(lái)確定裂隙的間距。此處將探究基于深度學(xué)習(xí)的中線特征提取算法及結(jié)合傳統(tǒng)圖像處理方法的混合算法。三、研究創(chuàng)新點(diǎn)和預(yù)期貢獻(xiàn)本研究的創(chuàng)新點(diǎn)和預(yù)期貢獻(xiàn)如下：1.基于深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)相結(jié)合的裂隙自動(dòng)分割方法，使得分割結(jié)果更加準(zhǔn)確、效率高，以及具有較強(qiáng)的魯棒性。2.基于線性度量技術(shù)的裂隙間距測(cè)量方法，可使測(cè)量結(jié)果精度更高、速度更快，并且可處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。3.為地質(zhì)學(xué)、巖土工程學(xué)等領(lǐng)域提供實(shí)用的巖石裂隙圖像分割和間距測(cè)量方法，實(shí)現(xiàn)巖石裂隙的自動(dòng)化分析，進(jìn)一步提高該領(lǐng)域的研究成果和實(shí)際應(yīng)用效果。四、研究難點(diǎn)和可行性分析本研究的主要難點(diǎn)和可行性如下：1.巖石裂隙圖像的復(fù)雜性和多變性，使得分割和測(cè)量方法需要具有較高的適應(yīng)性和魯棒性。2.裂隙間距的測(cè)量比較困難，需要廣泛探究各種線性度量算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法來(lái)提高測(cè)量精度。3.本研究所述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)方法及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)都具備廣泛可行性。數(shù)據(jù)來(lái)源包括實(shí)地采集、地質(zhì)工程的三維成像圖像及網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)數(shù)據(jù)集。五、研究計(jì)劃和進(jìn)度安排本研究預(yù)計(jì)采用以下的計(jì)劃和進(jìn)度安排：1.前期研究（1個(gè)月）：收集相關(guān)資料和文獻(xiàn)，深入了解巖石裂隙圖像分割和裂隙間距測(cè)量的研究現(xiàn)狀和前沿。2.算法設(shè)計(jì)（3個(gè)月）：基于深度學(xué)習(xí)的裂隙自動(dòng)分割算法研究，基于線性度量技術(shù)的裂隙間距測(cè)量算法設(shè)計(jì)，分別實(shí)現(xiàn)預(yù)處理、特征提取、訓(xùn)練、分割、測(cè)量等各環(huán)節(jié)。3.實(shí)驗(yàn)與分析（4個(gè)月）：采用實(shí)際數(shù)據(jù)（包括實(shí)地采集的圖像、地質(zhì)工程三維成像圖像、網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)數(shù)據(jù)集等），對(duì)所設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和效果分析。4.論文撰寫(xiě)（4個(gè)月）：系統(tǒng)總結(jié)和計(jì)算研究工作，編寫(xiě)論文并行業(yè)內(nèi)期刊或?qū)W術(shù)會(huì)議發(fā)表。以上計(jì)劃不可避免存在一定的風(fēng)險(xiǎn)要素，如數(shù)據(jù)獲取、算法設(shè)計(jì)不夠充分等，我們將盡一切努力以最快的速度克服這些問(wèn)題，保證研究進(jìn)程的順利推進(jìn)。六、參考文獻(xiàn)[1]K.Lan,G.Zhang,Y.Li,etal.,“Anautomatedalgorithmfordeterminingtheorientationofrockcorespecimensbasedoncomputervision,”J.RockMech.Geotech.Eng.,vol.9,no.6,pp.1081–1088,2017.[2]J.Li,L.Cao,X.Jia,etal.,“Amethodologyfordigitalmappingofdiscontinuitiesinrockmass,”J.RockMech.Geotech.Eng.,vol.9,no.6,pp.1191–1202,2017.[3]T.Palchak,E.Antipov,R.Tirosh,etal.,“Automateddetectionofrockdiscontinuitiesin3Dpointcloudsusingdeepneuralnetworks,”RemoteSensing,vol.11,no.18,p.2135,2019.[4]S.Yang,A.Raizman,H.Al-Malki,etal.,“Animprovedalgorithmforquantitativeassessmentofrockdiscontinuityorientationutilizingdigitalimages,”Eng.Geol.,vol.233,pp.176–186,2018.[5]S.Zhang,S.Chen,andJ.J.Liu,“Identifyingandcharacterizingf