CN115793091B - 基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别方法与装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别装置，包括上部壳体，上部壳体顶端与提升盖连接，上部壳体内设置有电源组件、采集组件、控制组件、和方位组件，上部壳体的底端与光源组件顶端连接，光源组件底端与声波组件顶端，声波组件底端与透光窗顶端连接，透光窗底端与摄像组件顶端连接，摄像组件的底端与下部壳体顶端连接。本发明还公开了基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别方法，本发明从根本上解决了地质钻孔中软弱夹层识别难的技术问题。

Description

基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别方法与装置

技术领域

本发明涉及地质结构勘测领域，具体涉及基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别装置，还涉及基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别方法，适用于对地质各类领域中岩体结构的观测、识别和分类，获取地质钻孔的岩壁图像信息和声学响应信息，能够实现地质钻孔中软弱夹层的识别，有助于岩体结构的分类与评估。

背景技术

岩体中的软弱结构面具有软弱破碎、厚度小、易扰动、易冲蚀等特点，且强度与两侧岩石有显著的差异，确定其空间位置、形状、采取样品为工程勘察之难点。常规钻探方法采取到软弱结构面样品的成功率低，定位和定性效果较差。采用大口径钻孔或开挖探洞、竖井的勘察方法，工期长、费用高、安全性差。在地质勘查中，常规钻孔是一种非常成熟的勘查手段，它简单、方便、实用，但它是一种间接手段，当遇到钻孔取芯率较低的复杂地质条件时，就难以获得钻孔内的诸如断层、软弱面、软弱节理、软弱带等结构面的地质信息，容易导致对深部地质条件的误判。通过利用钻孔数字成像技术，使得钻孔内地质信息更直观明了。数字成像结果能够真实地反映孔内岩体受构造、岩溶和滑动影响破坏情况，弥补钻孔手段不适用于揭露岩体中存在发生已久且滑动带厚度很薄的滑动面情况的缺陷。虽然钻孔数字成像技术弥补了常规地质钻孔的不足，提供了更加直观明了的钻孔内地质信息，但是由于钻孔成像技术仅仅只反映了钻孔岩壁表面的图像特征，未考虑钻孔岩体内部结构的差异性特性，往往很难识别结构面的类型，无法为结构面的识别和分析提供更多丰富的数据来源。

为此，鉴于目前地质结构中采用图像识别方面判断结构面类型的技术难题，本发明借助现在比较成熟的高科技手段(光学摄像技术和声波扫描技术等)，提出了一种基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别方法与装置，有效削弱了钻孔内装置探测过程中因偏心而导致的测量误差，提高了孔壁光学成像和声学扫描测试结果的准确，为软弱夹层识别提供了更为精确的数据来源，同步融合孔壁的多元特征信息，从根本上改善了地质钻孔内软弱夹层识别难的技术问题。该装置将光学摄像技术、声波动态扫描技术以及精准定位技术相结合，实现地质钻孔的孔壁图像和岩壁反射特征的信息有机配对与融合，通过从光学图像与声波扫描的角度提取出来孔壁结构的多元特征信息参数，实现了多参数的各自优势互为补充、互相印证，同时，也弥补传统单一参数识别结构的单一数据来源问题，结合不同数据分析方法的互补特征，提高了钻孔岩体结构数据解译和判读的准确性和客观性，从而保证软弱夹层识别的正确性和可靠性，为地质灾害的治理提供科学的依据。

本文提出了一种基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别方法与装置，在有效校正因探测偏心而导致数据误差的基础上，通过将光学摄像技术、声波测量技术、动态扫描技术以及精准定位技术相结合，实现地质钻孔的孔壁图像和岩壁反射特征的信息有机配对与融合，从光学图像与声波扫描的角度提取出了孔壁结构的多元特征信息参数，实现了基于多元数据融合的钻孔内软弱夹层识别，大幅度提高了软弱夹层的识别准确性。一种基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别方法与装置的优点在于：1)识别精度高。通过有效校正实际探测过程中装置非居中而导致的误差数据，改善了基础数据的准确性，并从孔壁结构不同的特征参数出发，综合多参数的共同响应特征，实现了软弱夹层特征参数的互相补充与互相印证，改善了传统单一识别方法的不稳定性；2)数据多元化。通过巧妙的结构设计和算法补偿，实现了孔壁结构的直观图像信息和声波反射信息的同步采集，得到了孔壁结构纹理特征、孔壁结构完整性特征、回波信号时域特征、回波信号频谱特征等多元特征参数，保证了软弱夹层的识别过程具有更加多元化的数据参数作为辨识特征；3)数据更直观。通过将孔壁的光学图像和声波扫描数据的可视化，并结合相应的校正方法，能够更加清晰的呈现钻孔表面的形貌特征和声学响应特征，同时，通过软弱夹层的多元数据融合，实现了软弱夹层的直观化呈现，

最终能够直观的呈现软弱夹层的具体位置和分布特征；4)测量方式简单。仅通过钢丝绳或者推杆等部件下放装置到钻孔内部需要测量的区域，即可实现钻孔孔壁光学图像和岩壁声学反射特征数据的快速采集，结合后续的数据处理方法，即可实现软弱夹层的快速识别；5)结构小巧，布局灵活，连接简洁，易于实施。

发明内容

本发明的目的就是为了解决地质钻孔中软弱夹层识别难的技术问题，提供基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别装置，还提供基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别方法，结合光学摄像、声波测量、动态扫描以及精准定位，从根本上解决了地质钻孔中软弱夹层识别难的技术问题。该方法和装置构思新颖、实施容易，是地质钻孔测量技术的新方法和新一代装置，具有广阔的应用前景。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术措施：

基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别装置，包括上部壳体，上部壳体顶端与提升盖连接，上部壳体内设置有电源组件、采集组件、控制组件、和方位组件，上部壳体的底端与光源组件顶端连接，光源组件底端与声波组件顶端，声波组件底端与透光窗顶端连接，透光窗底端与摄像组件顶端连接，摄像组件的底端与下部壳体顶端连接。

如上所述上部壳体呈圆筒状，光源组件呈圆环状，声波组件包括若干个换能收发器，各个换能收发器呈环状分布设置，相邻的换能收发器之间填充有隔声材料，透光窗呈圆筒状，下部壳体上部呈圆柱状，下部壳体下部呈圆柱台或者半球状。

如上所述声波组件和摄像组件具有相同的钻孔孔壁监测环。

基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别方法，包括以下步骤：

步骤1、根据声波组件获得声波扫描矩阵，根据摄像组件获得孔壁展开图像；

步骤2、根据声波扫描矩阵和孔壁展开图像，确定孔壁纹理特征响应函数、孔壁完整性特征响应函数、回波信号时域特征响应函数、以及回波信号频谱特征响应函数；

步骤3、对于同一深度的孔壁纹理特征响应函数值、孔壁完整性特征响应函数值、回波信号时域特征响应函数值、以及回波信号频谱特征响应函数值进行加权计算，进一步获得钻孔孔壁重构图像，根据钻孔孔壁重构图像确定软弱夹层区域。

如上所述步骤1包括以下步骤：

步骤1.1、对摄像组件获得孔壁鱼眼图像进行处理获得孔壁展开图像，具体包括：

步骤1.1.1、将摄像组件采集的孔壁鱼眼图像F转化成孔壁展开图像F1，其中，孔壁展开图像F1的起始位置对应与孔壁地理北极的孔壁图像，孔壁展开图像F1依次呈现不同方位的孔壁图像，孔壁展开图像F1的截止位置对应与孔壁地理北极的孔壁图像，

步骤1.1.2、将用RGB表示的孔壁展开图像F1转换成用HSV表示的孔壁展开图像，获得孔壁展开图像F2，提取孔壁展开图像F2像素点各列明度值的算术平均值，对各列的算术平均值进行大小比较，确定各列算术平均值中最大值所对应的列数J，

步骤1.1.3、将孔壁展开图像F2进行预处理形成孔壁展开图像F3，记预处理前孔壁展开图像F2中各像素点对应的明度值为FV_i,j，预处理后孔壁展开图像F3中各像素点对应的明度值为FFV_i,j

其中，λ₁为光照增强系数，i表示行序号，j表示列序号，N_n表示孔壁展开图像F3像素点矩阵的总列数；

将用HSV颜色空间表示的孔壁展开图像F3转化成用RGB颜色空间表示的孔壁展开图像F4。

如上所述步骤1还包括以下步骤：

步骤1.2、对超声波扫描信号进行处理获得声波扫描矩阵，具体包括以下步骤：

步骤1.2.1、将同一探测深度采集的M组超声波扫描信号按照方位顺序进行重新排列，形成M+1列声波扫描矩阵T，声波扫描矩阵T的第1列代表钻孔孔壁地理正北方位的声波扫描回波信号，声波扫描矩阵T的第M+1列代表钻孔孔壁地理正北方位的声波扫描回波信号；

步骤1.2.2、将声波扫描矩阵T进行校正处理后形成声波扫描矩阵TT，记校正处理前声波扫描矩阵T中各声幅值为V_i,j，校正处理后声波扫描矩阵TT中各声幅值为VV_i,j，

其中，λ₂为声幅增强系数，i表示行序号，j表示列序号，M+1表示声波扫描矩阵T中的总列数，INT()表示取整处理，N_n表示孔壁展开图像F3像素点矩阵的总列数。

如上所述步骤2中孔壁纹理特征响应函数基于以下公式：

其中：TF(j)表示孔壁展开图像F4的第j列对应的孔壁纹理特征响应函数值，孔壁纹理特征响应表示孔壁展开图像F4的第j列对应的红色图像梯度；/>表示孔壁展开图像F4的第j列对应的绿色图像梯度；/>表示孔壁展开图像F4的第j列对应的蓝色图像梯度；

所述步骤2中孔壁完整性特征响应函数基于以下公式：

其中，IF(j)表示孔壁展开图像F4的第j列的孔壁完整性特征响应函数值，max{S_r(j)}为孔壁展开图像F4中第j列像素点RGB值对应的红色灰度最大值，min{S_r(j)}为孔壁展开图像F4中第j列像素点RGB值对应的红色灰度最小值，NN为孔壁展开孔壁展开图像F4像素点的总行数，N_n表示孔壁展开图像F3像素点矩阵的总列数，为孔壁展开图像F4中第j列像素点RGB值对应的蓝色灰度平均值，S_b(m,n)为孔壁展开图像F4中第m行第n列像素点RGB值对应的蓝色灰度值；

所述步骤2中回波信号时域特征响应函数基于以下公式：

其中，CF(j)表示声波扫描矩阵TT中第j列回波信号对应的回波信号时域特征响应函数值，c为钻孔内声波传播介质对应的声速，d为上部壳体的直径，D为地质钻孔的直径，t|_j表示声波扫描矩阵TT中第j列回波信号首次出现回波所对应的时间；

所述步骤2中回波信号频谱特征响应函数基于以下公式：

其中，AF(j)表示声波扫描矩阵TT中第j列回波信号对应的回波信号频谱特征响应函数值，fmax表示声波信号带宽对应的最大频率，fmin表示声波信号带宽对应的最小频率，E(f)|_j表示声波扫描矩阵TT中第j列回波信号对应的声学特征函数值。

如上所述步骤3包括以下步骤：

步骤3.1、将孔壁展开图像F4划分成M+1列等间距孔壁子图像，形成归一化孔壁展开图像，每列孔壁子图像包含了N_n/M列像素点，

归一化孔壁展开图像每一列的孔壁纹理特征响应函数值取孔壁展开图像F4对应的N_n/M列像素点的孔壁纹理特征响应函数值的平均值，

归一化孔壁展开图像每一列的孔壁完整性特征响应函数值取孔壁展开图像F4对应的Nn/M列像素点的孔壁完整性特征响应函数值的平均值，每列图像代表的孔壁方位角度为2π/M，

步骤3.2、基于以下公式获得钻孔孔壁重构图像F5：

F5(p,q)＝δ₁·TF(p,q)+δ₂·IF(p,q)+δ₃·AF(p,q)+δ₄·CF(p,q)

其中，δ₁、δ₂、δ₃、δ₄分别为不同响应函数的加权值，δ₁+δ₂+δ₃+δ₄＝1，F5(p,q)为钻孔孔壁重构图像的深度p列数q的像素值，TF(p,q)为深度p列数q对应的归一化孔壁展开图像的孔壁纹理特征响应函数值，IF(p,q)为深度p列数q对应的归一化孔壁展开图像的孔壁完整性特征响应函数值，AF(p,q)为深度p列数q对应的归一化孔壁展开图像的回波信号频谱特征响应函数值，CF(p,q)为深度p列数q对应的归一化孔壁展开图像的回波信号时域特征响应函数值，

步骤3.3、若钻孔孔壁重构图像F5某深度的像素平均数值小于设定阈值，则认为该深度为软弱夹层区域；若钻孔孔壁重构图像F5某深度的像素平均数值大于等于设定阈值，则认为该深度为非软弱区域。

本发明相对于现有技术具有以下有益效果：

1、本发明将视觉检测与声波检测相结合起来，既实现了地质钻孔内壁的孔壁形貌可视化，又实现了岩壁声学反射特征的定量测试，能够快速捕获地质钻孔的孔壁结构纹理特征、孔壁结构完整性特征、回波信号时域特征、回波信号频谱特征等多元信息，实现了从不同角度掌握岩体结构的呈现特征，为软弱夹层的识别提供了多元特征参数，能够有效解决软弱夹层的精准识别难题；

2、本发明所采用基础依托技术原理和装置简单，光学摄像、声波动态扫描以及精准定位所对应的传感器成本较低，且通用性较强，装置局部损坏之后容易更换；

3、本发明在数据处理方面效率较高，通过少量的数据处理，即可快速实现地质钻孔的多元数据提取，同步呈现地质钻孔的光学图像信息和声波扫描信息，最终能够直观的呈现软弱夹层的具体位置和分布特征；

4、本发明装置操作方便，容易实现，获得的数据更加丰富，取得的结果更加可靠，大大地提高了测量效率；

本发明的结构体系和总体布局简单，易于实施。

总之，本发明提供了一种利用光学摄像、声波测量、动态扫描以及精准定位的基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别方法及装置，从根本上解决了地质钻孔中软弱夹层识别难的技术问题，通过有效削弱钻孔内装置探测过程中因偏心而导致的测量误差，提高了孔壁光学成像和声学扫描测试结果的准确，为软弱夹层识别提供了更为精确的数据来源，同步实现地质钻孔的孔壁图像和岩壁反射特征的信息有机配对与融合，通过从光学图像与声波扫描的角度提取出来孔壁结构的多元特征信息参数，实现了多参数的各自优势互为补充、互相印证，同时，也弥补了传统单一参数识别结构的单一数据来源问题，结合不同数据分析方法的互补特征，改善了传统因探测装置不居中而导致的测量失败情况，大幅度提高了整套装置的适应能力。本方法及装置设计巧妙，构思严密，结构体系简单，易于实施。

附图说明

图1为本发明装置结构框图；

图2为声波组件结构示意图；

图3为探测区域示意图；

图4为探测过程示意图；

图5为孔壁展开图像的实例图；

图6为孔壁光照示意图；

图7为孔壁展开图像F1～孔壁展开图像F4的实例图；

图8为扫描信号重组示意图；

图9为矩阵归一化示意图；

图10为特征图像重建示意图；

图中：1-提升盖；2-上部壳体；3-电源组件；4-采集组件；5-控制组件；6-方位组件；7-光源组件；8-声波组件；9-透光窗；10-摄像组件；11-下部壳体。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1：

如图1-3所示，基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别装置，包括提升盖1、上部壳体2、电源组件3、采集组件4、控制组件5、方位组件6、光源组件7、声波组件8、透光窗9、摄像组件10、下部壳体11，提升盖1呈圆锥状，位于装置的顶部，主要用于固定钢丝绳或者推杆等，实现整体装置的下放和提升动作，上部壳体2顶端与提升盖1连接，上部壳体2呈圆筒状，主要用于保护内部的电源组件3、采集组件4、控制组件5、和方位组件6，上部壳体2能够防治外部的流体进入圆筒内部，起到保护内部电路的作用，电源组件3主要保护锂电池和电源控制电路，为整个装置提供稳定电源，采集组件4主要实现装置采集信号的管理和存储，控制组件5分别与采集组件4、方位组件6、光源组件7、声波组件8、以及摄像组件10连接，控制组件5主要实现整个装置多个组件之间的协同控制，方位组件6主要实现装置的方位信号采集，有效掌握装置固定位置的地理方位，上部壳体2的底端与光源组件7顶端连接，光源组件7呈圆环状，主要由多个LED灯珠和电路组成，并通过防水技术处理，能够浸泡在水中正常工作，光源组件7底端与声波组件8顶端连接，声波组件8包括若干个换能收发器，各个换能收发器呈环状分布设置，相邻的换能收发器之间填充有隔声材料，如软质塑料或者环氧树脂等吸收声波较强的材料，防止相邻的换能收发器之间的信号干扰，声波组件8底端与透光窗9顶端连接，透光窗9呈圆筒状，透光窗9底端与摄像组件10顶端连接，摄像组件10主要由鱼眼摄像头和电路组成，摄像组件10的底端与下部壳体11顶端连接，下部壳体11上部呈圆柱状，下部壳体11下部呈圆柱台或者半球状。

提升盖1、上部壳体2、光源组件7、声波组件8、透光窗9、摄像组件10、下部壳体11能够形成一个封闭的圆柱体，确保整个装置能够承受外部测试环境中的流体压力，流体不能够进入装置内部。上述各个部件之间安装有密封圈部件，如：O型圈或者密封胶等。

提升盖1和上部壳体2通常采用不锈钢等无磁性材质加工而成。

声波组件8的数量主要根据声波特征参数和成本综合来确定，声波换能器的频率越高，阵元的尺寸越小，能够布设的阵元数量越多，声波换能器的频率越低，阵元的尺寸越大，能够布设的阵元数量越小。

透光窗9通常采用玻璃或者亚克力等透明材质加工而成。

光源组件7、声波组件8、透光窗9、摄像组件10，通过机械尺寸调整，确保当装置位于钻孔中心位置时，即装置的中心轴线与钻孔的中心轴线重合时，光源组件7能够照亮的钻孔孔壁区域为区域A，覆盖的区域A呈圆环带状，声波组件8能够采集的钻孔孔壁区域为区域B的声波信号，覆盖的区域B呈圆环带状，摄像组件10能够采集的钻孔孔壁区域为区域C的光学图像，覆盖的区域C呈圆环带状，区域A与区域C重叠的区域为区域B，从而保证装置通过声波组件8和摄像组件10采集的声波信号和图像信息所对应的区域具有一致性。

如图4所示，若需要进行探测的钻孔区域为钻孔深度Z1到钻孔深度Z2之间的岩体结构，可以通过从钻孔深度Z1到钻孔深度Z2的顺序探测，即下放装置进行探测，也可以通过从钻孔深度Z2到钻孔深度Z1的顺序探测，即上提装置进行探测，若以下放装置进行探测，一种基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别装置的主要工作流程为：

(1)通过电缆或者推杆等外在工具将组装完成的装置快速下放到需要探测的钻孔深度为Z1的位置，等装置的声波组件8下放到钻孔深度为Z1的位置后，装置暂停一定时间，

(2)声波组件8控制M个环向换能器指向对应的垂直岩壁发射声波信号，M个环向换能器并同步接收岩壁反射回来的声波信号，摄像组件10采集孔壁光学图像，方位组件6采集装置固定位置对应的地理方位信号，采集组件4完成钻孔深度Z1处的M组声波信号、光学图像和地理方位信号的同步采集，

(3)在完成了钻孔深度Z1处的信号采集后，缓慢下放装置，当声波组件8下放到钻孔深度为Z1+△h的位置后，重复步骤(2)和步骤(3)，依次完成钻孔深度Z1到钻孔深度Z2区间的多个水平断面的声学扫描和光学图像孔壁信息探测

(4)在完成了探测之后，快速提升装置，实现装置的回收，并将采集组件4存储的数据进行后续处理，

在上述测试过程中，装置各个部件的下放位置可以通过电缆和推杆的下放深度来计算，在整个探测过程中，需要额外的装置来记录装置的起始工作深度，通过摄像组件10采集的视频来判断装置的起始位置，从而实现采集数据与真实数据之间的深度校正，从而实现探测信息与真实深度信息之间的对应，

实施例2：

基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别方法，利用实施例1所述的基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别装置获取的数据，主要包括：M组声波信号S、光学图像F和地理方位信号A，

基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别方法，主要包括：

步骤1、钻孔数据校正，主要避免装置在探测过程中因偏心导致的数据误差，提高孔壁光学图像质量和声波扫描数据质量。主要包括以下步骤：

步骤1.1、对摄像组件10获得孔壁鱼眼图像进行处理获得孔壁展开图像，主要包括以下步骤：

步骤1.1.1、孔壁图像展开，主要包括以下步骤：

如图5所示，通过数字图像处理技术，结合插值等技术和地理方位A，将采集的孔壁鱼眼图像F转化成孔壁展开图像F1，其中，孔壁展开图像F1的起始位置对应与孔壁地理北极的孔壁图像，孔壁展开图像F1依次呈现不同方位的孔壁图像，孔壁展开图像F1的截止位置对应与孔壁地理北极的孔壁图像，

如图6所示，装置越偏向钻孔孔壁，孔壁部位接收到的光照越强，对应的孔壁光学图像越清晰；装置越远离钻孔孔壁，孔壁部位接收到的光照越弱，对应的孔壁光学图像越模糊，孔壁光学展开图像，颜色越亮，表示光照强度越强，颜色越暗，表示光照强度越弱，通过建立光照几何模型可以看出，装置与孔壁之间的垂直距离沿周向呈三角函数变化的关系，装置离孔壁最近的位置，对应的孔壁光学图像亮度最高，装置离孔壁最远的位置，对应的孔壁光学图像亮度最低，

步骤1.1.2、图像亮度定位，主要包括以下步骤：

如图7所示，将用RGB表示的孔壁展开图像F1转换成用HSV表示的孔壁展开图像，用明度值大小呈现的孔壁展开图像记为孔壁展开图像F2，提取孔壁展开图像F2像素点各列明度值的算术平均值，对各列的算术平均值进行大小比较，确定各列算术平均值中最大值所对应的列数J，列数J表示装置最靠近孔壁方位所对应的图像像素点列数，通过确定列数J，即实现了装置在偏心状态下的图像亮度定位，为步骤1.1.3孔壁图像校正提供了校正基准参数，

步骤1.1.3、孔壁图像校正，主要包括以下步骤：

将孔壁展开图像F2进行预处理形成孔壁展开图像F3，若预处理前孔壁展开图像F2中各像素点对应的明度值为FV_i,j，预处理后孔壁展开图像F3中各像素点对应的明度值为FFV_i,j，明度值预处理前后之间的对应关系为：

其中，λ₁为光照增强系数，可以根据实际情况进行调整，通常情况下光照增强系数取0.5；i表示行序号，j表示列序号，N_n表示孔壁展开图像F3像素点矩阵的总列数，列数J表示装置最靠近孔壁方位所对应的图像像素点列数，由步骤1.1.2来确定，在完成孔壁展开图像F2到孔壁展开图像F3的预处理之后，再将用HSV颜色空间表示的孔壁展开图像F3转化成用RGB颜色空间表示的孔壁展开图像F4，即完成孔壁图像的校正处理，通过图像的校正处理，孔壁光学图像上的明暗条纹现象消失，图像上的孔隙结构更加清晰，能够为孔壁图像中的软弱夹层识别提供更加清晰的数字图像信息，有效降低装置因偏心而导致的光学图像偏差，

步骤1.2、对超声波扫描信号进行处理获得声波扫描矩阵，主要包括以下步骤：

步骤1.2.1、扫描信号重组，主要包括以下步骤；

如图8所示，结合地理方位A的方位数据，通过阵元分布方位换算，将同一探测深度采集的M组超声波扫描信号按照方位顺序进行重新排列，形成M+1列声波扫描矩阵T，声波扫描矩阵T对应的地方方位依次为N(北)方、E(东)方、S(南)方、W(西)方、N(北)方，声波扫描矩阵T包含了孔壁全方位的声波扫描回波信号，声波扫描矩阵T相邻两列声波扫描回波信号之间代表的地理方位夹角为2π/M，声波扫描矩阵T的第一列代表钻孔孔壁地理正北方位的声波扫描回波信号，声波扫描矩阵T的第M+1列代表钻孔孔壁地理正北方位的声波扫描回波信号，声波扫描矩阵T的第一列声波扫描回波信号与声波扫描矩阵T的第M+1列声波扫描回波信号相同，声波扫描矩阵T的每一列代表一组声波回波信号，回波信号的横向表示声幅值，横向零点位于中心位置，横向向左，表示负振幅，横向向右，表示正振幅，回波信号的纵向表示接收时间，纵向零点位于顶部位置，纵向向下，表示时间递增，

步骤1.2.2、扫描信号校正，具体包括以下步骤：

由于声波组件8与摄像组件10的位置相对固定，声波组件8与摄像组件10的探测区域基本一致，在扫描信号的校正中，利用图像亮度定位中的校正参数J作为扫描信号校正的特征参数，

将声波扫描矩阵T进行校正处理后形成声波扫描矩阵TT，若校正处理前声波扫描矩阵T中各声幅值为V_i,j，校正处理后声波扫描矩阵TT中各声幅值为VV_i,j，校正处理处理前后之间的对应关系为：

其中，λ₂为声幅增强系数，可以根据实际情况进行调整，通常情况下声幅增强系数取0.5；i表示行序号，j表示列序号，M+1表示声波扫描矩阵T中的总列数，INT()表示取整处理，N_n表示孔壁展开图像F3像素点矩阵的总列数，列数J表示装置最靠近孔壁方位所对应的图像像素点列数，由步骤1.1.2来确定，在完成不同方位孔壁对应的扫描信号校正处理之后，能够根据实际几何关系，不同程度的校正声幅值，从而削弱装置因偏心而导致的回波信号声幅值误差，为利用孔壁声波信号识别软弱夹层提供更加准确的声波回波信息，

步骤2、特征参数提取，主要包括以下步骤：

特征参数提取主要是在利用孔壁展开图像F4和声波扫描矩阵TT的基础上，从光学图像和声波扫描的角度，提取出孔壁结构的纹理特征、完整性特征、回波信号时域特征、回波信号频谱特征信息，因此，特征参数提取主要包括：步骤2.1、孔壁纹理特征响应函数值提取；步骤2.2、孔壁完整性特征响应函数值提取；步骤2.3、回波信号时域特征响应函数值提取；步骤2.4、回波信号频谱特征响应函数值提取四个步骤，

步骤2.1、确定孔壁纹理特征响应函数TF，主要包括以下步骤；

软弱夹层在充填构成上与非软弱夹层存在区别，即孔壁纹理特征存在差越，为此，通过构建孔壁纹理特征响应函数TF来描述岩体成分构成以及充填胶结物程度的差异，孔壁纹理特征响应函数TF的计算表达式为：

其中：TF(j)表示孔壁展开图像F4的第j列对应的孔壁纹理特征响应函数值，孔壁纹理特征响应表示孔壁展开图像F4的第j列对应的红色图像梯度；/>表示孔壁展开图像F4的第j列对应的绿色图像梯度；/>表示孔壁展开图像F4的第j列对应的蓝色图像梯度，孔壁纹理特征响应函数TF的值越小，对应的纹理突变越明显，孔壁纹理特征响应函数TF的值越大，对应的纹理突变越不明显，

步骤2.2、确定孔壁完整性特征响应函数，主要包括以下步骤：

完整的岩体结构具有一定的厚度，在图像上表现为灰度值的连续性，那么软弱夹层则具有一定的非连续性。为此，通过构建孔壁完整性特征响应函数IF来描述岩体图像灰度值连续性的差异，孔壁完整性特征响应函数IF的计算表达式为：

其中，IF(j)表示孔壁展开图像F4的第j列的孔壁完整性特征响应函数值，max{S_r(j)}为孔壁展开图像F4中第j列像素点RGB值对应的红色灰度最大值，min{S_r(j)}为孔壁展开图像F4中第j列像素点RGB值对应的红色灰度最小值，NN为孔壁展开孔壁展开图像F4像素点的总行数，N_n表示孔壁展开图像F3像素点矩阵的总列数，为孔壁展开图像F4中第j列像素点RGB值对应的蓝色灰度平均值，S_b(m,n)为孔壁展开图像F4中第m行第n列像素点RGB值对应的蓝色灰度值，孔壁完整性特征响应函数IF的值越小，对应的岩壁完整性越差，孔壁完整性特征响应函数IF的值越大，对应的岩壁完整性越好，

步骤2.3、确定回波信号时域特征响应函数，主要包括以下步骤：

在钻孔轮廓处于表征圆的情况下，声波在不同方位的声波能量衰减较为一致，能够根据能量的差异性特征，有效区分软弱夹层与非软弱夹层，但是，当钻孔轮廓为非标准圆，如掉块现象，这种情况下，由于声波传播距离更远或者更近些，声波的能量变化将与正常位置的能量变化有差异，从而容易影响软弱夹层的有效识别，为此，通过建立回波信号时域特征响应函数CF来反映测量区域的钻孔轮廓特征，回波信号时域特征响应函数CF的计算表达式为：

其中，CF(j)表示声波扫描矩阵TT中第j列回波信号对应的回波信号时域特征响应函数值，c为钻孔内声波传播介质对应的声速，若钻孔内声波介质为非泥浆环境，通常取1480m/s，d为上部壳体的直径，D为地质钻孔的直径，t|_j表示声波扫描矩阵TT中第j列回波信号首次出现回波所对应的时间，代表声波信号往返所用时间，t|_j可以通过阈值法和能量法确定，即通过首次回波信号最大峰值或能量最大值来确定首次回波，

步骤2.4、确定回波信号频谱特征响应函数；

在岩壁的声学特征方面，软弱夹层与非软弱夹层在声学响应特征方面存在一定的差异性特征，其区分开来的关键是寻找岩石的声学特征函数，超声波的功率谱具有突出主频率、能反映信号能量功率分布的特点，为此，通过建立回波信号频谱特征响应函数AF，来反映孔壁的声学响应特性。若采集的回波信号的时域信号为F(t)，t为时间变量，采用FFT进行分析，其功率谱函数G(f)的表达式为：

其中，T为FFT变换中的样本长度，F(f)是声波扫描矩阵TT中回波信号F(t)的傅里叶变换后的波形函数，f为频率变量，根据频谱分析的物理意义，功率谱反映了频域内的能量分布。频谱高，表面该段岩石对该频率的声波衰减小，接收的信号强，反之，频谱低说明衰减大，接收信号弱。为了更加准确的提取出接收回波信号的特征信息，构建声学特征函数E(f)，该声学特征函数定义为：

其中，f₁为声波组件8中换能器正常工作带宽的最小频率值，f₂为声波组件8中换能器正常工作带宽的最大频率值，G(f)为功率谱函数。为了使声学特征函数与超声回波信号的绝对幅度无关，只提取回波信号频率的相对变化量，需要将分析的回波信号进行归一化处理。不同岩石对应的声学响应特征存差异，通过将声学特征函数E(f)与频率轴之间围成的面积来反映回波信号频谱特征响应函数AF，回波信号频谱特征响应函数AF的计算表达式为：

其中，AF(j)表示声波扫描矩阵TT中第j列回波信号对应的回波信号频谱特征响应函数值，fmax表示声波信号带宽对应的最大频率，fmin表示声波信号带宽对应的最小频率，E(f)|_j表示声波扫描矩阵TT中第j列回波信号对应的声学特征函数值，

步骤3、软弱区域判断。

通过有机融合孔壁纹理特征响应函数TF、孔壁完整性特征响应函数IF、回波信号时域特征响应函数CF、回波信号频谱特征响应函数AF，来凸显钻孔岩体结构中软弱夹层所处的位置信息，实现软弱夹层的有效识别，软弱区域判断主要包括：步骤3.1、矩阵归一化；步骤3.2、特征图像重建；步骤3.3、软弱区域判断三个步骤，

步骤3.1、矩阵归一化，主要包括以下步骤：

如图9所示，为了保证光学图像信息和声波扫描信息之间的数组信息一致，将孔壁展开图像F4划分成M+1列等间距孔壁子图像，形成归一化孔壁展开图像，每列孔壁子图像包含了N_n/M列像素点，归一化孔壁展开图像对应的孔壁纹理特征响应函数TF也由原来的N_n列转化成M+1列，归一化孔壁展开图像每一列的孔壁纹理特征响应函数值取孔壁展开图像F4对应的N_n/M列像素点的孔壁纹理特征响应函数值的平均值，第1列和第M+1列相同。

步骤3.2、特征图像重建，主要包括以下步骤：

如图10所示，在孔壁展开图像F4的基础上，将归一化孔壁展开图像的孔壁纹理特征响应函数TF、孔壁完整性特征响应函数IF、回波信号时域特征响应函数CF、回波信号频谱特征响应函数AF进行融合处理，重构对应的孔壁特征图像，构建考虑多种孔壁特征的钻孔孔壁重构图像F5，其计算表达式为：

F5(p,q)＝δ₁·TF(p,q)+δ₂·IF(p,q)+δ₃·AF(p,q)+δ₄·CF(p,q)

其中，δ₁、δ₂、δ₃、δ₄分别为不同响应函数的加权值，通常取平均值，也可以根据实际情况进行适当调整，同时四个参数也需要满足δ₁+δ₂+δ₃+δ₄＝1的基本要求，F5(p,q)为钻孔孔壁重构图像的深度p列数q的像素值，TF(p,q)为深度p列数q对应的归一化孔壁展开图像的孔壁纹理特征响应函数值，IF(p,q)为深度p列数q对应的归一化孔壁展开图像的孔壁完整性特征响应函数值，AF(p,q)为深度p列数q对应的归一化孔壁展开图像的回波信号频谱特征响应函数值，CF(p,q)为深度p列数q对应的归一化孔壁展开图像的回波信号时域特征响应函数值，p表示不同的深度，q表示不同的列数。

步骤3.3、软弱区域判断，主要包括以下步骤：

对钻孔孔壁重构图像F5进行256数值的灰度化处理，形成的钻孔孔壁重构图像F5在某个深度对应的像素平均值数值越小，该深度对应软弱夹层的可能性越大，即钻孔孔壁重构图像F5越暗的地方，对应的软弱夹层概率越高，形成的钻孔孔壁重构图像F5在某个深度对应的像素平均值数值越大，该深度对应软弱夹层的可能性越小，即钻孔孔壁重构图像F5越亮的地方，对应的软弱夹层概率越低，即可通过将不同深度的平均数值与设定的阈值进行比较，来实现软弱夹层的判断，若钻孔孔壁重构图像F5某深度的像素平均数值小于设定阈值，则认为该深度为软弱夹层区域，若钻孔孔壁重构图像F5某深度的像素平均数值大于等于设定阈值，则认为该深度为非软弱区域，其中设定的阈值大小为λ_a*256，λ_a的取值范围为0到1之间，λ_a通常选取0.8，λ_a也可以根据具体情况进行适当调整，若软弱夹层对整个地质体的研究影响非常大，对软弱夹层的识别要求较高，λ_a的值可以设定更小，若软弱夹层对整个地质体的研究影响不明显，只需要识别主要和明显的软弱夹层，λ_a的值可以设定更大，另外，也可以结合后续的图像处理实现软弱夹层的识别，通过对钻孔孔壁重构图像F5进行二值化处理，即可实现地质钻孔内软弱夹层与非软弱夹层的区分，用黑色区域表示地质钻孔内的软弱夹层，用白色区域表示地质钻孔内的非软弱夹层区域，从而为岩体结构面的判断提供参考依据，通过本方法，能够实现钻孔多个深度的软弱夹层识别，若对多个相邻深度的钻孔进行连续探测，则可以实现钻孔区域的软弱夹层识别和判断。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (4)

1.基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别方法，利用基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别装置，该装置包括，上部壳体(2)，上部壳体(2)顶端与提升盖(1)连接，上部壳体(2)内设置有电源组件(3)、采集组件(4)、控制组件(5)、和方位组件(6)，上部壳体(2)的底端与光源组件(7)顶端连接，光源组件(7)底端与声波组件(8)顶端连接，声波组件(8)底端与透光窗(9)顶端连接，透光窗(9)底端与摄像组件(10)顶端连接，摄像组件(10)的底端与下部壳体(11)顶端连接，

所述上部壳体(2)呈圆筒状，光源组件(7)呈圆环状，声波组件(8)包括若干个换能收发器，各个换能收发器呈环状分布设置，相邻的换能收发器之间填充有隔声材料，透光窗(9)呈圆筒状，下部壳体(11)上部呈圆柱状，下部壳体(11)下部呈圆柱台或者半球状，

其特征在于，上述方法包括以下步骤：

步骤1、根据声波组件(8)获得声波扫描矩阵，根据摄像组件(10)获得孔壁展开图像；

步骤2、根据声波扫描矩阵和孔壁展开图像，确定孔壁纹理特征响应函数、孔壁完整性特征响应函数、回波信号时域特征响应函数、以及回波信号频谱特征响应函数；

步骤3、对于同一深度的孔壁纹理特征响应函数值、孔壁完整性特征响应函数值、回波信号时域特征响应函数值、以及回波信号频谱特征响应函数值进行加权计算，进一步获得钻孔孔壁重构图像，根据钻孔孔壁重构图像确定软弱夹层区域，

所述步骤1包括以下步骤：

步骤1.1、对摄像组件(10)获得孔壁鱼眼图像进行处理获得孔壁展开图像，具体包括：

步骤1.1.1、将摄像组件(10)采集的孔壁鱼眼图像F转化成孔壁展开图像F1，其中，孔壁展开图像F1的起始位置对应与孔壁地理北极的孔壁图像，孔壁展开图像F1依次呈现不同方位的孔壁图像，孔壁展开图像F1的截止位置对应与孔壁地理北极的孔壁图像，

步骤1.1.2、将用RGB表示的孔壁展开图像F1转换成用HSV表示的孔壁展开图像，获得孔壁展开图像F2，提取孔壁展开图像F2像素点各列明度值的算术平均值，对各列的算术平均值进行大小比较，确定各列算术平均值中最大值所对应的列数J，

步骤1.1.3、将孔壁展开图像F2进行预处理形成孔壁展开图像F3，记预处理前孔壁展开图像F2中各像素点对应的明度值为FV_i,j，预处理后孔壁展开图像F3中各像素点对应的明度值为FFV_i,j

其中，λ₁为光照增强系数，i表示行序号，j表示列序号，N_n表示孔壁展开图像F3像素点矩阵的总列数；

将用HSV颜色空间表示的孔壁展开图像F3转化成用RGB颜色空间表示的孔壁展开图像F4。

2.根据权利要求1所述基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别方法，其特征在于，所述步骤1还包括以下步骤：

步骤1.2、对同一探测深度采集的M组超声波扫描信号进行处理获得声波扫描矩阵，具体包括以下步骤：

步骤1.2.1、将同一探测深度采集的M组超声波扫描信号按照方位顺序进行重新排列，形成M+1列声波扫描矩阵T，声波扫描矩阵T的第1列代表钻孔孔壁地理正北方位的声波扫描回波信号，声波扫描矩阵T的第M+1列代表钻孔孔壁地理正北方位的声波扫描回波信号；

步骤1.2.2、将声波扫描矩阵T进行校正处理后形成声波扫描矩阵TT，记校正处理前声波扫描矩阵T中各声幅值为V_i,j，校正处理后声波扫描矩阵TT中各声幅值为VV_i,j，

其中，λ₂为声幅增强系数，i表示行序号，j表示列序号，M+1表示声波扫描矩阵T中的总列数，INT()表示取整处理，N_n表示孔壁展开图像F3像素点矩阵的总列数。

3.根据权利要求2所述基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别方法，其特征在于，所述步骤2中孔壁纹理特征响应函数基于以下公式：

其中：TF(j)表示孔壁展开图像F4的第j列对应的孔壁纹理特征响应函数值，孔壁纹理特征响应表示孔壁展开图像F4的第j列对应的红色图像梯度；/>表示孔壁展开图像F4的第j列对应的绿色图像梯度；/>表示孔壁展开图像F4的第j列对应的蓝色图像梯度；

所述步骤2中孔壁完整性特征响应函数基于以下公式：

其中，IF(j)表示孔壁展开图像F4的第j列的孔壁完整性特征响应函数值，max{S_r(j)}为孔壁展开图像F4中第j列像素点RGB值对应的红色灰度最大值，min{S_r(j)}为孔壁展开图像F4中第j列像素点RGB值对应的红色灰度最小值，NN为孔壁展开图像F4像素点的总行数，N_n表示孔壁展开图像F3像素点矩阵的总列数，为孔壁展开图像F4中第j列像素点RGB值对应的蓝色灰度平均值，S_b(m,n)为孔壁展开图像F4中第m行第n列像素点RGB值对应的蓝色灰度值；

所述步骤2中回波信号时域特征响应函数基于以下公式：

其中，CF(j)表示声波扫描矩阵TT中第j列回波信号对应的回波信号时域特征响应函数值，c为钻孔内声波传播介质对应的声速，d为上部壳体的直径，D为地质钻孔的直径，t|_j表示声波扫描矩阵TT中第j列回波信号首次出现回波所对应的时间；

所述步骤2中回波信号频谱特征响应函数基于以下公式：

其中，AF(j)表示声波扫描矩阵TT中第j列回波信号对应的回波信号频谱特征响应函数值，fmax表示声波信号带宽对应的最大频率，fmin表示声波信号带宽对应的最小频率，E(f)|_j表示声波扫描矩阵TT中第j列回波信号对应的声学特征函数值。

4.根据权利要求3所述基于孔内光学成像与声波扫描的软弱夹层识别方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：

步骤3.1、将孔壁展开图像F4划分成M+1列等间距孔壁子图像，形成归一化孔壁展开图像，每列孔壁子图像包含了N_n/M列像素点，

归一化孔壁展开图像每一列的孔壁纹理特征响应函数值取孔壁展开图像F4对应的N_n/M列像素点的孔壁纹理特征响应函数值的平均值，

归一化孔壁展开图像每一列的孔壁完整性特征响应函数值取孔壁展开图像F4对应的Nn/M列像素点的孔壁完整性特征响应函数值的平均值，每列图像代表的孔壁方位角度为2π/M，

步骤3.2、基于以下公式获得钻孔孔壁重构图像F5：

F5(p,q)＝δ₁·TF(p,q)+δ₂·IF(p,q)+δ₃·AF(p,q)+δ₄·CF(p,q)

其中，δ₁、δ₂、δ₃、δ₄分别为不同响应函数的加权值，δ₁+δ₂+δ₃+δ₄＝1，F5(p,q)为钻孔孔壁重构图像的深度p列数q的像素值，TF(p,q)为深度p列数q对应的归一化孔壁展开图像的孔壁纹理特征响应函数值，IF(p,q)为深度p列数q对应的归一化孔壁展开图像的孔壁完整性特征响应函数值，AF(p,q)为深度p列数q对应的归一化孔壁展开图像的回波信号频谱特征响应函数值，CF(p,q)为深度p列数q对应的归一化孔壁展开图像的回波信号时域特征响应函数值，

步骤3.3、若钻孔孔壁重构图像F5某深度的像素平均数值小于设定阈值，则认为该深度为软弱夹层区域；若钻孔孔壁重构图像F5某深度的像素平均数值大于等于设定阈值，则认为该深度为非软弱区域。