在世界各地，桥梁坍塌事故时有发生，造成了严重的人身伤害和经济损失。据统计，90%以上的混凝土桥梁损伤都是裂缝引发的，故裂缝是桥梁检测的重点。而目前国内外还是普遍采用人工检测的方法来检测桥梁裂缝，存在劳动强度大、检测效率低、费用高、安全性低等缺陷。为了改善当前桥梁裂缝检测现状，本文提出了一种基于数字图像处理技术的混凝土桥梁底面裂缝检测方法，能有效地检测出裂缝目标。本文先简要介绍了课题的研究背景，并通过分析桥梁裂缝检测的国内外研究现状，介绍了利用数字图像处理技术来检测桥梁裂缝的优势。在采集桥底表面的图像时，采用四轮底盘与导轮导轨相结合的运动方式，并在运动装置上搭载工业CCD相机来扫描桥梁底面，通过图像采集卡对图像进行A/D转换、压缩编码，再经PCI总线传输至计算机。然后结合图像处理的基本算法在计算机端开发了裂缝的智能识别软件，对桥底图像进行分析处理，识别是否含有裂缝，并记录裂缝的参数，评估桥梁的裂缝损伤情况。由于桥梁底面状况较复杂且采集图像时容易受到桥底光照条件的影响，故采集到的图像中可能会包含很多干扰物，从而影响裂缝检测的准确性。针对这些问题，本文先对原始图像进行预处理，包括图像灰度化、灰度修正，改进中值滤波、边缘检测、自适应阈值分割、形态学处理等，得到效果较好的裂缝二值图像；然后再对裂缝二值图像进行分析，通过对特征值的统计分析，并结合裂缝目标的特点，实现裂缝的提取；再对提取到的裂缝片段进行连接，还原裂缝的概貌，并进行特征测量，方便后期对桥梁进行裂缝损伤评估及维修。最后，基于Visual C++6.0平台开发了一套混凝土桥梁底面裂缝的检测软件，并对该软件进行了实例验证。和传统的检测方法相比，本系统提高了桥梁底面裂缝检测的效率及精度(可达0.1mm)，降低了检测的人工费用，缩短了检测时的桥梁封航时间，同时保证了检测人员的安全，提高了工程检测的质量，促进了社会经济的发展。