【摘 要】
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裂缝能够反映一个建筑结构的早期安全情况,随着时间推移,裂缝会发生变形并且进一步影响建筑结构的安全性,所以要对建筑结构上的裂缝进行严密的监测。近几年,随着图像处理技术和深度学习技术的发展,裂缝的非接触检测成为主要研究方向。由于不同时刻、不同图像采集设备获得的裂缝图像存在角度上的不同,在对裂缝图像进行检测时,无法得知裂缝的整体变化情况。本文设计了一套监测裂缝整体相对变化的系统,能够对不同时刻、不同图像
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裂缝能够反映一个建筑结构的早期安全情况,随着时间推移,裂缝会发生变形并且进一步影响建筑结构的安全性,所以要对建筑结构上的裂缝进行严密的监测。近几年,随着图像处理技术和深度学习技术的发展,裂缝的非接触检测成为主要研究方向。由于不同时刻、不同图像采集设备获得的裂缝图像存在角度上的不同,在对裂缝图像进行检测时,无法得知裂缝的整体变化情况。本文设计了一套监测裂缝整体相对变化的系统,能够对不同时刻、不同图像采集设备获得的裂缝图像进行配准、微调,并且分析裂缝整体的变化区域,本文的主要研究工作和研究成果如下:（1）首先解决了不同时刻、不同采集设备获得的裂缝图像存在的角度问题,针对常用图像配准算法在裂缝图像应用场景中的低准确性,本文设计了新的配准方法。根据常用配准方法的步骤流程,利用二维码标识辅助裂缝图像进行配准,通过识别定位不同裂缝图像中相同二维码的点坐标,计算出不同时刻下拍摄的两幅裂缝图像之间的变换矩阵并且进行配准,该配准方法有效解决了常用配准方法精度不足,误匹配的现象。（2）针对裂缝图像配准后,两幅裂缝图像中的裂缝区域在图像中并不能完全重合,还存在几个像素点偏移的情况,本文设计了光流算法追踪裂缝的像素点,计算出两幅裂缝图像中裂缝的偏移量,使两幅图像达到空间上的最大重合。（3）对处理后的裂缝图像进行识别检测,本文采用深度学习的方法进行裂缝的识别,用训练好的Mask R-CNN获取裂缝的掩膜信息,并且根据裂缝的掩膜信息变化分析裂缝的变化,根据裂缝掩膜交并比判断裂缝的变化过程,并且利用裂缝掩膜坐标将两幅裂缝图像进行融合,将裂缝的变化过程和变化区域可视化的展现出来。（4）本文全程利用Python来进行算法流程编写和实现并且通过混凝土试块模拟裂缝的变化实验,证明了裂缝整体变化流程的稳定性及可靠性。
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