深度学习与数字图像处理结合的裂缝检测研究

"基于计算机视觉技术的结构表面裂缝检测方法研究" 本文主要探讨了利用计算机视觉技术来检测混凝土结构表面裂缝的研究。计算机视觉技术在结构裂缝检测中的应用具有显著的优势，如现场检测便捷、效率高以及结果客观性强。然而，图像数据分析是这项技术的关键，尤其是裂缝的提取与定量测量是其技术难点。 作者韩晓健和赵志成提出了一种融合深度学习和数字图像处理技术的新型裂缝检测方法。他们构建了一个基于深度卷积神经网络（CNN）的裂缝识别模型，这个模型能够自动在图像中定位裂缝。通过结合图像局部阈值分割技术，可以有效地从背景中分离出裂缝，从而实现裂缝的精确提取。 在裂缝宽度的定量测量方面，研究者采用了双边滤波算法对裂缝图像进行预处理，以平滑图像噪声并保留边缘细节。接着，通过三段线性变换进一步增强裂缝特征，这有助于提高裂缝边缘识别的精确度。为了定位裂缝的最大宽度并自动获取这一参数，他们改进了边缘梯度法，使得裂缝的最大宽度测量更为准确。 关键词涉及到裂缝识别、计算机视觉、深度学习、数字图像处理和裂缝宽度测量，这些都是该研究涉及的重要领域和技术手段。文章发表在《建筑结构学报》的增刊1，2018年9月，属于土木工程和结构工程的专业期刊，具有较高的学术价值。 该研究的意义在于为全自动识别裂缝图像以及高精度测量裂缝宽度提供了一种新的解决方案。通过结合先进的深度学习模型和传统的图像处理技术，可以提高检测效率，减少人为误差，对于建筑安全监测和维护具有重要的实践意义。此外，这种方法也为未来的计算机视觉在结构健康监测领域的应用提供了新的思路。