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借助AI相机，实现土质自动识别——户田建设升级土压盾构排土量实时高精度管控
系统优化原因
户田建设于2026年3月研发一套多参量排土量管理系统，在皮带输送机布设3D扫描仪测定渣土体积、皮带秤测定渣土质量、近红外水分计测定土体含水率，并融合这3项实测数据对现有规范计算公式进行优化，实现排土量实时计算，可对过量开挖、掘进添加剂流失量进行更为准确的估算。但原有系统仍存在局限： 近红外水分计需要匹配对应土质的标定曲线;当掘进地层发生变化时，需要依靠技术人员通过肉眼观察渣土，人工切换标定参数，高度依赖人员经验，不利于盾构自动化作业落地。
为补齐这一短板，户田建设开发基于AIMERA一体化AI相机的渣土土质自动判别技术，并集成至既有排土量管控平台。设备对皮带输送机上输送的掘进渣土开展AI图像解析，自动识别砂质土、黏性土、砂砾土等土质类型，联动近红外水分计自动切换对应标定曲线，消除土质变化带来的测量偏差，进一步提升排土量测算准确度。
核心设备AIMERA技术特点
AIMERA为日本Rist公司研制的边缘AI一体化工业相机，专为隧道井下、工厂车间这类粉尘大、振动强、网络条件差的工业工况开发，适配盾构洞内复杂作业环境，技术特点为： 1）土质实时自动判别。 持续识别皮带输送渣土的土质类别，判别结果直接对接后端测量系统。2）边缘一体化运算。 机身内置NVIDIA Jetson Orin Nano算力单元完成本地AI推理，无需额外配置专用工控计算机，减少井下设备布设。3）离线独立运行。 可在盾构洞内无网络、信号微弱条件下稳定工作，不依赖云端服务器。4）整机小型紧凑，设备外形尺寸仅140 mm×140 mm×158 mm，便于在有限隧道断面内完成安装。5）集成可控环形LED光源，无需外接照明；自动采集成像，无需人员值守，降低现场作业人员工作负荷。6）现场试验条件下，针对皮带输送速度达60 m/min的移动渣土，AI对渣土土质判别正确率大于92%，可在洞内稳定完成土质实时识别。
整套系统工作流程
1）盾构排出渣土并由皮带输送机向外转运； 2）AIMERA一体化AI相机实时采集渣土图像，AI模型自动判别当前渣土土质； 3）根据识别得到的土质类别，系统自动切换近红外水分计的标定曲线； 4）3D扫描仪采集渣土体积、皮带秤采集渣土质量、近红外水分计获取土体含水率； 5）全部实测数据汇入数据集成程序，按照优化后的公式实时计算实际排土量； 6）排土量数据可视化展示，现场管理人员可实时掌握超挖风险，及时采取处置措施，规避地层沉降、地表塌陷隐患。
整套系统的测量、记录、计算全部实现自动化，减轻现场管理人员的数据统计压力。系统不再单纯统计排土的体积与质量，同时将含水率、土质类别纳入计算逻辑，更加符合土压盾构渣土多相变化的工程实际。
（摘自 隧道网微信公众平台 2026-10-16）
发布日期： 2026-10-29 浏览：
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