复杂环境公路隧道裂缝快速识别与分割算法研究

随着我国公路隧道由建设为主朝建养并重转化,在运营里程快速增长与既有隧道劣化加剧的双重作用下,移动检测及结构安全快速诊断已成为目前公路隧道运营维养领域的研究热点之一。我国已研发了多种类型的隧道检测车,为裂缝、渗漏水等表观病害的快速检测提供了手段,然而公路隧道衬砌图像背景复杂、干扰因素多、裂缝占比小的特点,给检测数据的快速分析带来巨大挑战,已成为制约技术推广的主要瓶颈。基于深度学习算法,本文提出了一种将目标识别与语义分割进行组合的裂缝快速提取方法,首先采用Faster R-CNN网络对原始衬砌图像进行目标识别,判定所采集图片是否存在裂缝并智能框选出裂缝区域;随后对框选出的裂缝区域自动裁切,由此过滤不含裂缝的图片并去除含裂缝图片中的干扰背景,再利用U-Net语义分割网络对裂缝进行像素级分割。通过实际工程验证发现,单幅图像裂缝整体分割时间小于0.15 s,在常见各类干扰因素下,目标识别F1值可达到92%,语义分割像素准确度可达到98%以上。与阈值分割和同类智能分割算法相比,本方法显著提高了识别速度与精度,为从隧道检测车海量数据中进行快速准确的裂缝提取提供了良好手段。     

基于计算机视觉技术的结构表面裂缝检测方法研究

计算机视觉技术用于混凝土结构表面裂缝检测,具有现场检测方便、效率高、客观性强的特点,但图像数据分析是该技术的核心,其中裂缝提取与定量测量较为复杂。为提高裂缝图像处理效率和准确率,将深度学习和数字图像处理技术相结合,提出一种裂缝检测方法。建立基于深度卷积神经网络的裂缝识别模型,在图像上自动定位裂缝并结合图像局域阈值分割方法提取裂缝。在裂缝宽度定量测量方面,采用双边滤波算法和三段线性变换对裂缝图像进行预处理,提高了裂缝边缘识别的精确度。通过改进边缘梯度法,实现裂缝最大宽度的定位和裂缝最大宽度的自动获取。该研究为全自动识别裂缝图像及高精度测量裂缝宽度提供了一种解决方法。     

基于全卷积神经网络的桥梁裂缝分割和测量方法

为了提高桥梁病害检测自动化水平,解决当前人工检测耗时费力和传统图像分割方法存在去噪效果不明显、分割后裂缝连续性较差等问题,提出了一种基于全卷积神经网络的BCI-AS(Bridge Crack Image-Automatic Segmentation)桥梁裂缝自动分割模型和一种基于投影技术的最小二乘拟合中心线的裂缝宽度测量算法。基于BCI-AS的模型对桥梁裂缝图像数据集进行了精确的像素级分割,分割准确率达到94.45%。基于投影技术最小二乘拟合中心线的算法对分割的裂缝二值图进行了宽度测量,结果表明相对误差在7%以下,证明了所提出具体算法对裂缝分割和裂缝宽度计算的可行性。     

基于递进式级联卷积神经网络的混凝土裂缝识别方法

基于深度学习的卷积神经网络方法是目前图像裂缝识别鲁棒性较高的方法,主要分为滑动窗口法和图像分割法。滑动窗口法存在后期阈值分割裂缝精度不高的问题;全局图像分割法存在裂缝区域数据和背景区域数据严重不均衡问题,会对裂缝分割精度产生影响。采用了基于递进式级联卷积神经网络的方法对混凝土表面裂缝进行识别:首先采用全卷积神经网络一次性判断图像中所有密集重叠窗口区域内是否含有裂缝,然后将含有裂缝的窗口区块提取出来作为感兴趣区域,再基于轻量化的U-Net图像分割网络作用于感兴趣区域,将裂缝区域精确地提取出来。试验结果表明,所提出的基于递进式级联卷积神经网路的裂缝识别方法优于直接使用滑动窗口法和全局图像分割法,有着可靠的应用前景。     

基于图像局部网格特征的隧道衬砌裂缝自动识别

 裂缝是隧道衬砌最常见也是最严重的病害之一。针对常规图像识别方法存在的问题,提出一种基于图像局部网格特征的隧道衬砌裂缝自动识别方法。首先将图像划分为8 Pixel×8 Pixel的局部网格,基于局部网格内不同方向之间的亮度差异和对比度差异特征设计十字形模板,通过模板计算将网格中灰度值最小的像素识别为潜在的裂缝种子,最后采用种子连接算法将离散的裂缝种子像素连接成为完整的连续裂缝,在连接过程中自动计算裂缝的走向、长度和宽度。通过接受者操作特征曲线估计算法的最优参数和最佳阈值,从定性和定量分析两方面验证其可靠性和准确性。工程应用实例表明,算法能取得良好的裂缝识别效果,特别是对细微裂缝和存在渗漏水的衬砌图像,算法的可靠性和识别率均高于常规的图像识别方法。     

基于数字图像处理的裂缝检测方法

为保证图像质量,提出一种基于阈值判断的自适应中值滤波(TAMF)新算法。通过扩充图像边界,将噪声图像与对其进行中值滤波后的图像相减得到的灰度值均值T作为判断条件,对搜索窗口内的噪声像素点采用中值滤波处理后输出结果,信号点则不做处理。使用几种滤波算法进行试验分析,结果表明,不同浓度的椒盐噪声均可采用TAMF算法进行滤除,该算法能有效保护图像边缘细节,在PSNR和MSE等图像性能指标上维持较高的水平,为后续裂缝宽度测量提供良好环境。数字图像处理通过获取图像(裂缝)灰度信息,对图像(裂缝)特征进行提取;然后,基于TAMF算法与改进的切线垂线法,将数字图像处理中的图像预处理、裂缝骨架提取、裂缝宽度计算等方法进行集成,提出一套基于数字图像处理的混凝土裂缝图像宽度测量流程,该测量流程所需设备单一,可大幅提高检测精度和效率,满足工程应用要求。     

基于计算机视觉技术的裂缝特征参数提取方法研究与裂缝检测系统设计

目前国内外学者针对混凝土结构所提出的裂缝图像处理算法可移植性较差,还未有较为通用的算法。对目前常用的图像预处理算法及特征参数提取算法在混凝土裂缝图像识别方面的适用性进行了研究,从相机的拍摄和校正、图像预处理、裂缝特征参数提取等方面对比了不同的算法处理效果,并自主开发了一套混凝土裂缝检测系统。     

基于深度学习和无线传输的桥梁裂缝图像识别系统

目前混凝土桥梁裂缝检测自动化程度低且多依靠人工肉眼判定裂缝的出现。为解决该问题,设计了一种便于搭载在检测设备上的桥梁裂缝识别系统。分为以下三个部分:采集传输系统,采用OV5640摄像头获取实时JPEG格式图像,使用WIFI协议完成JPEG数据流的传输,实现通过网络的图像实时传输;图像处理系统,采用与C#语言相对应的OpenCV函数库Emgu设计了一种高效视频流图像处理方法,并采用图像灰度化、中值滤波、阈值分割等方法处理裂缝图像;图像识别系统,在AlexNet神经网络的基础上改进设计了识别精确且速率更快的神经网络,用于裂缝的自动识别。通过对桥梁表面扫描拍摄,该识别系统可快速识别并定位裂缝,能够较大地提高裂缝检测自动化程度,推动了桥梁裂缝检测技术的发展。     

HRB500级钢筋混凝土梁裂缝宽度试验研究

对15根配置HRB500级钢筋的混凝土梁进行裂缝宽度试验,研究试验梁中裂缝特性,分析GB50010—2002《混凝土结构设计规范》的裂缝宽度计算方法。分析结果表明:对于配置HRB500级钢筋的混凝土梁,钢筋应变εsm-εs平行性关系仍然成立;截面内力臂系数取0.87,与试验结果符合良好;裂缝间距及裂缝宽度试验值较规范公式计算值小,调整钢筋粘结特征系数为1.2,可提高规范公式计算精度;规范的裂缝计算模式能够反映实际裂缝规律,但最大裂缝宽度计算结果偏于保守。     

一种改进的用于裂缝图像分割的Otsu方法

裂缝是隧道衬砌最常见的病害之一,基于近几年快速发展的工程检测系统与图像处理算法的研究,提出了一种CCD相机的衬砌裂缝快速检测系统采集裂缝图像。在提取裂缝特征之前,需要将裂缝区域与图像背景分离。采用Otsu法进行分割处理,然而传统的Otsu方法对裂缝区域过小的图像易产生欠分割;对背景不单一或光照度不均匀的裂缝图像易造成过分割的情况。根据Ostu方法分割特点对该方法进行改进,以达到更好的裂缝图像分割效果,从而为实现隧道裂缝的快速检测埋下基础。     

基于试验数据分析的FRP筋混凝土受弯构件最大裂缝宽度计算方法

由于FRP筋为非金属材料,耐腐蚀性能好,我国规范规定FRP配筋混凝土受弯构件的最大裂缝宽度限值放宽至0.5 mm。但规范中的最大裂缝宽度计算公式仍然沿用普通钢筋混凝土规范中的计算公式,公式中的参数取值未经过试验数据的校核,公式适用性存疑。为此,该文从最大裂缝宽度的计算原理出发,借助近年来文献中完成的FRP筋混凝土受弯构件的实测数据,对相对黏结特性系数νi的取值、裂缝间受拉FRP筋应变不均匀系数ψ的计算、最大裂缝宽度与平均裂缝宽度的比值系数τs、长期荷载下的裂缝宽度增大系数τl以及裂缝间混凝土受拉对裂缝宽度的影响系数αc等进行了全面的校核和修订。该文提出的修正的最大裂缝宽度计算公式具有更高的可信度和合理性,可为我国规范的修订提供参考。     

盾构隧道管片裂缝图像识别及宽度计算优化方法

针对盾构隧道管片结构裂损的图像,基于数字图像处理技术,运用软件MATLAB的图像处理功能进行裂缝图像灰度变换及均衡化、图像分割及裂缝识别、边缘提取和宽度计算。在宽度计算中,采用霍夫变换对曲线裂缝进行拟合,细化裂缝图像的宽度,得到更精确信息。     

超大保护层钢筋混凝土梁短期裂缝宽度试验研究

为研究超大保护层水工钢筋混凝土梁的裂缝特征以及评估其对DL/T 5057—2009《水工混凝土结构设计规范》裂缝宽度计算公式的适用性,进行了10根截面宽度为200～300 mm、高度为400～1 000 mm、保护层厚度为25～150 mm配置HRB400钢筋混凝土简支梁的受弯性能试验,得到梁的开裂荷载、裂缝间距的大小与分布、裂缝宽度等,分析了混凝土保护层厚度对梁的裂缝间距和裂缝宽度的影响,结合短期裂缝试验结果,采用DL/T 5057—2009《水工混凝土结构设计规范》的裂缝计算公式进行了对比计算。结果表明：在正常使用状态下,当混凝土保护层厚度小于60 mm时,裂缝平均间距随保护层厚度的增大而增加;当混凝土保护层厚度超过60 mm时,保护层厚度对裂缝平均间距影响不大;平均裂缝间距、平均裂缝宽度和短期最大裂缝宽度试验值与按DL/T 5057—2009计算的结果相比总体上偏小。根据试验结果并参考相关规范,给出平均裂缝间距计算式,并根据黏结滑移理论得到了适用于超大保护层厚度的钢筋混凝土梁短期最大裂缝宽度计算式,经与裂缝试验资料对比计算,其短期最大裂缝宽度与试验结果吻合较好。     

基于改进Canny算法的墙面裂缝自动识别及量测

墙体结构的表面裂缝对建筑结构的健康和美观都有一定程度的影响,因此墙面裂缝的监测和检测工作较为重要。基于数字图像的检测方法人工参与度低,自动化程度高,能快速识别裂缝。本文对比了传统微分算子识别图像裂缝的效果,选取Canny算法为基本算法,在算法中引入导向滤波和同态滤波进行改进,达到消除噪声、保留和增强边缘细节信息的目的。在识别裂缝的基础上,通过边界像素的计算测量裂缝的像素长度和宽度,通过像素解析度求得实际长度。通过实验对比手工测量值和图像测量值,在普通相机标定情况下,图像测量的裂缝几何特征值精度较好,与手工测量值的误差在3%左右。因此该方法能够为后续裂缝的常态监测和检测的智能化提供一种思路。     

基于图像处理技术的房屋裂缝宽度变化实时监测研究

基于MATLAB数字图像处理技术,对房屋裂缝宽度变化进行实时监测,依次对采集裂缝图像进行灰度化、图像滤波、二值化、目标区域分割标记和像素标定等处理,计算获得图像裂缝最大宽度值及单次变化值、人工标志间距离变化值。通过与实测数据相比,运用本文提出的计算方法获得房屋裂缝检测数据的识别精度为99.19%。利用MATLAB图像处理技术获得人工标志间距离变化值与最大裂缝宽度变化值累计相对误差为0.16%,人工标志间距离变化能够反映裂缝宽度变化情况。对于实际情况中无法寻找裂缝最大宽度处,而进行裂缝宽度变化实时监测时,可用人工标志间距离变化反映裂缝宽度变化情况。     

基于语义分割的混凝土搅拌站卸料对齐方法

为实现混凝土搅拌站进、卸料口自动对齐判定,本文基于语义分割技术提出一个自动卸料对齐方法.该方法包括硬件布局和算法设计,其中算法设计思路为:先构建一个覆盖实际场景的图像样本库,并通过多步训练提升语义分割模型Deeplab V3+的泛化能力;再利用形态学算法对语义分割得到的二值图像去噪;最后根据预先设定的规则实现混凝土搅拌...     

基于无人飞机成像的桥梁裂缝宽度识别可行性研究

基于传统桥梁检测车裂缝宽度检测存在阻碍交通、受到桥型限制、使用维护费用高等问题。该文以旋翼无人飞机为工作平台,为满足0.2mm以上桥梁裂缝宽度识别要求,采用IMETRUM非接触式测量仪验证无人机悬停状态下机载成像质量具有可靠性;通过加装机载三点激光测距仪,测量物距并推导成像平面与被测平面夹角,计算并修正裂缝图像像素解析度;设计适于无人机成像的图像预处理程序、构建基于支持向量机（SVM）裂缝形态智能提取训练模型、裂缝法向实际宽度计算方法。以湘潭市湘江二大桥为研究对象,通过对实桥进行无人机裂缝宽度识别,并与传统人工测试进行比较,表明机载成像识别裂缝宽度满足工程精度要求,以无人飞机为工作平台替代桥检车或支架工作平台,实现结构表面裂缝形状与宽度识别具有可行性和广泛应用前景。     

一种基于孔洞填充的路面裂缝识别方法

本文提及一种基于孔洞填充路面裂缝识别方法,通过图像分割、去阴影算法,增强图像,使得在光照强度不佳的环境条件下拍摄的路面照片也能得到较好的识别效果;通过最大类间方差法,将图像进行较好的分割;通过孔洞填充算法去除较小面积区域的像素点,识别裂缝大小。提高了裂缝病害的识别精度,对公路养护部门的决策起到一定的作用。     

混凝土梁柱极限挠度和裂缝宽度计算

在竖向荷载作用下,截面250mm×500mm,净跨5m的钢筋混凝土梁发生弯曲变形。混凝土开裂前钢筋混凝土协同工作,混凝土开裂后,混凝土退出工作,构件进入带裂缝工作阶段直到钢筋屈服,记录此状态下最大挠度变形和裂缝宽度;在竖向和水平荷载作用下,截面400mm×400mm,高度3m的钢筋混凝土柱发生大偏心受压,计算其最大挠度和裂缝宽度。     

基于准平面假定的内嵌CFRP筋加固宽缺口混凝土梁裂缝分析

为研究内嵌CFRP筋加固的宽缺口混凝土梁的裂缝特性,通过16根内嵌CFRP筋加固的混凝土梁静载试验,详细观测和研究了其开裂和裂缝扩展状况。基于FRP类材料加固混凝土梁应变协调的准平面假定,根据传统的钢筋混凝土裂缝研究理论,在充分考虑CFRP筋的力学贡献的前提下,对内嵌CFRP筋加固的普通混凝土梁、宽缺口混凝土梁的裂缝间距、裂缝宽度和最大裂缝宽度的计算式进行了理论推导。将理论算式的计算结果与试验实测结果进行了比对。研究结果表明：与对比梁相比,内嵌CFRP筋材加固的宽缺口混凝土梁和内嵌CFRP筋加固的普通混凝土梁的开裂裂缝和最大裂缝宽度均有大幅度降低,前者的裂缝宽度降低幅度要小于后者的。两类加固梁的最大裂缝宽度都随着CFRP加固量的增大而减小。裂缝间距、裂缝宽度和最大裂缝宽度的理论算式的计算结果与实测结果吻合较好。4个加固梁试件组的平均开裂裂缝均比对比梁的开裂裂缝宽度减少0.30mm。