一种基于机器视觉的隧道超欠挖智能快速识别技术

本发明提供了一种基于机器视觉的隧道超欠挖智能快速识别技术。该方法首先通过激光测距仪获取掌子面上参考点的实际空间距离，并结合拍摄的掌子面图像计算像素与物理尺寸转换比例。随后，利用视觉语言模型CLIP筛选高质量引导信息，驱动针对隧道场景微调的分割模型SAM，实现对掌子面轮廓的精确分割。将分割得到的轮廓像素面积结合转换比例换算为实际物理面积，并与预设的隧道设计轮廓面积进行对比，从而自动判定掌子面的超挖或欠挖状态，并确定超/欠挖面积大小。本方法显著提升了隧道工程中超欠挖检测的自动化程度、精度和实时性，克服了传统人工测量的局限，为隧道智能化掘进提供关键技术支持。