【摘 要】
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金属钢结构凭借强度高、重量轻、刚性好等优点而被广泛应用于水工钢闸门、拦污栅、压力钢管等水利工程设备中,其表面受水流冲击、泥沙冲磨、水体浸泡以及水生物侵蚀等因素影响极易产生锈蚀。锈蚀作为水工钢结构失效的重要因素,如若不能及时进行检测、评估以及维护加固等措施,表面锈蚀可能会进一步深入至钢结构内部而影响设备设施运行稳定性和可靠性。其中锈蚀面积和锈蚀等级是锈蚀检测与评估中的两项必检项目,目前在工程上对于锈
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金属钢结构凭借强度高、重量轻、刚性好等优点而被广泛应用于水工钢闸门、拦污栅、压力钢管等水利工程设备中,其表面受水流冲击、泥沙冲磨、水体浸泡以及水生物侵蚀等因素影响极易产生锈蚀。锈蚀作为水工钢结构失效的重要因素,如若不能及时进行检测、评估以及维护加固等措施,表面锈蚀可能会进一步深入至钢结构内部而影响设备设施运行稳定性和可靠性。其中锈蚀面积和锈蚀等级是锈蚀检测与评估中的两项必检项目,目前在工程上对于锈蚀区域面积和锈蚀状况的检测仍以人工目视为主,这种方法安全风险高、劳动强度大、检测效率低且缺乏客观性。近年来随着机器视觉和深度学习技术的快速发展,视觉图像在金属钢结构锈蚀区域分割和检测等任务中具备越来越大的应用空间与发展潜力,采用视觉图像进行缺陷检测能够为水工机械设备的防锈、除锈及维护加固策略提供理论指导和数据支撑。因此本文结合机器视觉技术、图像处理以及深度学习等相关理论围绕水工钢结构表面锈蚀图像展开研究,探究水工钢结构表面锈蚀的图像采集、图像压缩与重构以及锈蚀区域分割等关键问题,构建一体化的锈蚀检测系统软件,从而实现水工钢结构表面锈蚀区域的定点监测与智能检测,具体如下:（1）针对高质量锈蚀图像数据占用存储空间大、传输速度慢且影响后续锈蚀分割速度等问题,研究了基于小波变换和嵌入式零树编码的锈蚀图像压缩与重构方法。采用嵌入式零树编码对小波分解后的系数进行量化,引入YCbCr颜色空间和对比敏感度函数构建锈蚀图像压缩重构算法,通过公开的锈蚀图像数据集对算法的重要参数进行对比择优。实验结果表明该算法在20张测试集上的平均压缩比达到1.281,单张图像平均节省21.9%的存储容量,重构图像的峰值信噪比指标全部超过40db,能够在保证图像质量的同时有效缓解硬件设备的容量,结合第四章系统测试结果可知压缩重构之后图像的锈蚀区域分割精度几乎不变而运行速度提升将近20%。（2）针对小样本数据集中细小局部锈蚀区域难以精确分割的问题,构建了融合双注意力机制和U-Net深度网络的锈蚀区域分割模型。在传统U-Net模型基础上采用VGG16作前端提取器,引入预训练权重初始化网络参数,嵌入双注意力机制加强特征提取,并采用深度可分离残差卷积模块减小模型尺寸。实验结果表明该模型在50张测试集上的平均准确率达到95.5%,平均交并比指标为81.4%,单张图片的平均测试时间为0.596秒,能够从水工钢结构图像中准确检测并分割出锈蚀区域。（3）针对锈蚀检测信息存在滞后且缺乏端到端的锈蚀检测系统等问题,设计并搭建了钢结构表面锈蚀检测系统的整体软件框架,实现了一体化的钢结构表面锈蚀区域智能检测与分割系统软件。通过中性盐雾实验获取不同锈蚀状态下的水工钢结构样本,对图像采集与压缩、定点监测、锈蚀检测以及辅助功能等系统界面依次进行测试,实验结果表明该系统软件可以实现图像的压缩重构和锈蚀区域的检测分割,能够形成端到端的智能化锈蚀区域分割系统软件。
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