期刊专题

10.16652/j.issn.1004-373x.2020.18.002

基于渗流和区域生长联合分析的红外图像裂缝病害检测方法

引用
裂缝病害是影响混凝土结构耐久性的重要因素之一,然而在复杂服役环境下,既有裂缝视觉检测方法难以保证算法的鲁棒性和高效性.基于此,文章提出一种基于渗流和区域生长联合分析的裂缝病害检测模型.首先,为了抑制不均匀光照和背景杂波的干扰,文章选用红外热图像作为裂缝病害感知源.针对红外裂缝图像数据,提出大津阈值分割和边缘检测相结合的裂缝区域种子点提取方法,提高裂缝病害检测效率.基于选取的种子点区域,展开裂缝病害渗流与区域生长联合分析,在保证裂缝检测精度的前提下,进一步提升裂缝病害检测速度.利用红外热成像仪对现场混凝土结构进行裂缝图像采集,实验结果表明,相比于既有裂缝视觉检测方法,文章算法在裂缝病害检测精度和效率两方面均取得了较为满意的结果.

裂缝病害检测、红外图像、渗流模型、区域生长、种子点提取、检测分析

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TN247-34;TP391(光电子技术、激光技术)

国家重点研发计划;国家重点研发计划;国家自然科学基金;石家庄铁道大学研究生创新资助项目;石家庄铁道大学大学生创新创业训练项目

2020-09-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

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现代电子技术

1004-373X

61-1224/TN

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2020,43(18)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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