Исследование метода обнаружения обломков взрывной выемки на основе предварительной сегментации по вогнутости

Почему мусор в туннеле имеет значение

Каждый раз, когда инженеры взрывают туннель в горе, остаётся спутанная груда разрушенной породы. Размер этих фрагментов сильно влияет на то, как быстро грузовики могут их вывозить, как часто бригадам приходится повторно дробить слишком крупные куски или даже производить повторный подрыв, а также на то, можно ли повторно использовать разрушенную породу в строительстве. Тем не менее в жёстких, запылённых условиях действующего туннеля надёжно измерить размеры тысяч неправильной формы камней далеко не просто. В этом исследовании предлагается новый способ «увидеть» и отделить отдельные камни в трёх измерениях, что помогает бригадам лучше оценивать успешность каждого взрыва и улучшать последующие.

От беспорядочных куч к измеримым кускам

В проходке горных тоннелей бурение и взрыв остаются основным методом разработки. После каждого взрыва рабочие сталкиваются с кучей мусора, которую необходимо убрать перед следующей операцией. Если остаётся слишком много крупных породных блоков, требуется вторичное дробление или даже повторный взрыв, что замедляет ход работ и повышает расходы. Одновременно современные цели устойчивого развития стимулируют более мелкую фрагментацию, чтобы больше разрушенного камня можно было повторно использовать вместо утилизации. Поэтому распределение размеров фрагментов служит прямым индикатором качества проектирования взрыва, но традиционные способы измерения, такие как ручные замеры или ситовые машины, слишком медленны и непрактичны для интенсивных участков туннельного строительства.

Почему фотографии недостаточны

За последнее десятилетие программные средства на основе изображений стали популярны для оценки размеров фрагментов по фотографиям. Инструменты типа Split Desktop и WipFrag автоматически прослеживают видимые границы блоков, опираясь на различия цвета и яркости на 2D‑снимках. Однако условия в туннеле редко благоприятны для съёмки. Пыль, неравномерное освещение и перекрывающиеся фрагменты часто сбивают эти алгоритмы, заставляя их разделять один блок на множество частей или объединять несколько блоков в один. Подходы глубокого обучения, которые классифицируют пиксели, могут быть точнее, но им нужны большие, тщательно размеченные наборы изображений, и они по‑прежнему видят только одну сторону каждого камня. Они не восстанавливают истинную трёхмерную форму и объём груды.

Использование лазерных сканов и скрытых впадин

Чтобы преодолеть эти ограничения, авторы обратились к 3D‑лазерному сканированию. Сканер на штативе облучает кучу лучами лазера и фиксирует плотное «облако точек», которое позволяет восстановить полную поверхность фрагментов. Ключевая идея нового метода — воспользоваться вогнутыми промежутками, которые естественно образуются там, где камни соприкасаются. В облаке точек эти впадины проявляются как области, где направления поверхности изгибаются внутрь. Исследователи разработали алгоритм предварительной сегментации на основе вогнутости, который исследует окрестность каждой точки, сравнивает направление её поверхности с соседями и помечает точки, лежащие в таких внутрь изгибающихся областях. Эти вогнутые точки и их ближайшие соседи затем удаляются, что фактически «разрезает» кучу вдоль естественных зазоров между блоками.

Уточнение границ и подсчёт камней

После удаления таких зазоров оставшиеся точки образуют раздельные сгустки, которые в основном соответствуют отдельным фрагментам породы. Затем метод кластеризации на основе расстояний группирует близкие точки в кандидатные блоки. Поскольку предварительная сегментация удалила часть пограничных точек, авторы добавляют второй этап уточнения: они оценивают, какие точки лежат на краях каждого кластера, а затем выборочно восстанавливают совместимые точки из удалённой вогнутой области, используя простую проверку плоскостности. Это заполняет недостающие кромки, сохраняя при этом разделение соседних блоков. Наконец, стандартный геометрический инструмент — ориентированный ограничивающий параллелепипед — плотно охватывает каждый фрагмент для оценки его трёх основных размеров и составления распределения частиц по объёму всей кучи.

Испытания в реальных туннелях и сравнения

Команда протестировала свой подход на обломках взрыва в туннеле горы Сяньюэ в Китае, используя коммерческий 3D‑лазерный сканер в условиях обычного строительства. На этих реальных данных метод правильно сегментировал более 80 процентов крупных фрагментов толщиной примерно свыше 30 сантиметров при доле ложных срабатываний ниже 20 процентов. Недосегментация и переразбиение в основном были связаны с ограничениями сканера, такими как редкая выборка под некоторыми углами или мелкие камни, скрывающие вогнутые зазоры между большими блоками. Исследователи также сравнили свой метод с четырьмя широко используемыми алгоритмами для 3D‑облачка точек, включая базовую кластеризацию по расстоянию, кластеризацию с проверкой направлений поверхности, метод роста регионов и популярную технику на основе суперовокселов. Все четыре альтернативы испытывали трудности либо с раздроблением крупных камней на множество частей, либо с слиянием отдельных блоков, особенно при широком разбросе размеров фрагментов.

Что это означает для туннельных работ

Проще говоря, исследование показывает, что сначала «вырезав» естественные впадины между соприкасающимися камнями, инженеры могут надёжнее отделять один камень от другого в 3D‑скане. Такая предварительная сегментация по вогнутости в сочетании с усовершенствованной кластеризацией даёт более достоверные подсчёты и оценки размеров фрагментов прямо в туннеле. Хотя необходимы дальнейшие работы для ускорения вычислений и обработки очень сложных куч, метод уже представляет практичный способ проверить эффективность взрыва и тонко настроить последующие подрывы. Лучшее знание размеров обломков может сократить время погрузки, уменьшить доработки и поддержать более разумное повторное использование извлечённого материала — всё это важно для более безопасного, быстрого и устойчивого подземного строительства.

Цитирование: Xiao, Y., Lei, M., Jia, C. et al. Research on a detection method for blast rock fragments based on concavity-based pre-segmentation. Sci Rep 16, 14935 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-38799-8

Ключевые слова: взрывные работы в туннеле, обломки породы, 3D‑лазерное сканирование, сегментация облака точек, распределение размеров фрагментов