【摘 要】
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混凝土作为当前的主要建筑材料,它在桥梁设施建设中被广泛使用。在温度变化、车辆荷载、基础不均匀沉降等不利因素的影响下,桥梁混凝土会出现不利于其正常工作的开裂现象。如果桥梁裂缝超过其开裂的限制,则会影响桥梁的正常使用,降低其寿命周期,甚至引起灾难性的事故。定期对桥梁裂缝进行检测是桥梁管养的一个基本手段,其中裂缝的图像检测是最直观的检测方法。本文通过搭建桥梁裂缝采集系统,结合图像处理技术对桥梁裂缝进行检
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混凝土作为当前的主要建筑材料,它在桥梁设施建设中被广泛使用。在温度变化、车辆荷载、基础不均匀沉降等不利因素的影响下,桥梁混凝土会出现不利于其正常工作的开裂现象。如果桥梁裂缝超过其开裂的限制,则会影响桥梁的正常使用,降低其寿命周期,甚至引起灾难性的事故。定期对桥梁裂缝进行检测是桥梁管养的一个基本手段,其中裂缝的图像检测是最直观的检测方法。本文通过搭建桥梁裂缝采集系统,结合图像处理技术对桥梁裂缝进行检测,对复杂混凝土背景下的裂缝进行高抗噪抽取并提取其特征信息,研究的内容主要包括如下四个方面:（1）图像采集设备的调研工作。在CCD图像传感器与CMOS图像传感器之间做优选方案,由于CCD图像传感器对稳定性要求比较高,并不适用于工程检测领域。CMOS图像传感器由于其成本较低、能耗较低等特点,方便工程检测中组网扫描,并且CMOS图像传感器出片色彩丰富,细节更加丰富,更适合工程检测领域。（2）基于深度残差网络的裂缝检测。采用Py Torch搭建深度学习框架,并选用深度残差网络Res Net-50作为模型训练裂缝检测神经网络系统,对模型的泛化能力进行测试评估,进一步增强模型的适应能力。（3）基于动态阈值方法的裂缝抽取。采用灰度变换、滤波去噪以及图像增强等预处理方法,去除图像的大部分噪声,再利用OTSU法将预处理的图像进行像素二值化,得到只包含裂缝区域与大块噪声的连通域集合。按照连通域的大小排序,设置第二大连通域面积为阈值变量,将裂缝连通域从图像中抽取出来,并剔除图像中非裂缝的大噪声区域。（4）基于图像形态学方法的裂缝特征识别。通过统计裂缝区域的像素点数量,并对其标定,计算出裂缝区域的实际面积。采用图像形态学运算方法,对裂缝区域进行骨架细化处理,使得裂缝沿裂缝长度方向呈单像素排列的形式,统计像素点数量,按照标定系数得到其真实长度。对裂缝区域进行有限元分割,划分矩形网格,按照裂缝的面积与长度信息求得裂缝的平均宽度。
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