基于机器视觉的高铁隧道衬砌裂缝骨架拐点识别

摘要：

裂缝作为隧道工程衬砌结构中最为普遍的缺陷,具有不断生长延展的特性.以单裂缝为研究主题,采用基于机器视觉的检测系统对同一裂缝不同时期的高效识别可掌握病害发展状况并制定相应的整改措施.因此本文基于裂缝本身特征研究,提出一种裂缝骨架拐点识别的方法.采用改进的八方向Freeman链码技术,在对可疑拐点进行初步识别后,进行伪拐点剔除,得到真实拐点位置.试验证明,针对不同形态的裂缝图像,该算法具有良好的适应性,拐点剔除率达82％ ～96％,保留了真实有效的拐点.所提取的拐点前后线段长度比值及拐角作为裂缝特征,具有“基因”属性,该特征可用于匹配原始裂缝和延展裂缝,实现对同一裂缝不同时间点的精确定位.

关键词：裂缝骨架、拐点识别、Freeman链码、“基因”属性

所属期刊栏目：16

分类号：U25(铁路隧道工程)

在线出版日期：2020-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：524-530