公路隧道围岩分级是确定公路隧道围岩稳定性及其支护结构的基础性工作,但传统围岩分级方法存在获取参数难度大、周期长的问题。因此本文以数字图像处理技术为基础,采用图像分割算法分析掌子面图像,结合定性选取的岩石坚硬程度、地下水发育和地应力参数能够快速得出围岩亚分级结果。通过整合上述研究在Android studio平台上编写开发了安卓端的公路隧道围岩分级系统,取得了以下主要研究成果:(1)分析了岩体图像的共有特征,通过提取图像主色彩并结合地质分布来判断岩土种类;采用中值滤波进行处理,结合Sobel算子与Otsu算法来进行图像分割并提取裂隙特征参数;结合图像整体像素值大小计算出岩体破碎系数,建立了破碎系数与掌子面完整程度的对应关系。(2)成功开发了安卓端上的公路隧道围岩分级系统,该系统界面友好,操作简单,对各项操作中可能出现的问题都进行了预处理,同时无需使用其他设备获取围岩参数,实现了移动端上高效快捷的围岩分级,提高了围岩分级的准确性,为后续支护方式的选取与实施提供参考与依据。(3)除了使用以岩体图像识别为基础的分级方法外,系统也包含规范中的BQ分级模块,用户参照规范输入相应的围岩参数即可自动计算出围岩等级,并与前者进行对比供用户参考。(4)将该系统运用于已经施工完毕的那丘、六月田等隧道中,对比规范使用的BQ方法的分级结果,验证了该系统分级结果的准确性,体现了该系统在工程实际中的应用价值。