基于局部图像纹理计算的隧道裂缝视觉检测技术

摘要：

地铁隧道裂缝病害的自动检测技术是一个重要研究方向.针对地铁隧道复杂场景和弱光环境下,全局图像检测精度低的问题,提出分块图像局部纹理处理算法,将大视场裂缝图像进行网格化处理,在分块区域内完成预处理与纹理提取,基于图像细化与骨架提取算法,提出裂缝和虚假裂缝纹理的差异性计算模型,可有效提高真实裂缝图像的检测精度,滤除虚假裂缝的干扰.针对硬件系统,提出多目高速线阵相机的图像采集方案,研制裂缝图像采集系统样机,可安装于轨道小车上进行图像连续采集.利用研制的图像采集处理设备,可以自动采集和检测隧道裂缝图像,对于纹理简单的普通裂缝图像样本,裂缝的识别率达到0.96;对于地铁隧道裂缝图像样本,裂缝的识别率达到0.84,验证了硬件系统和软件算法的有效性与可行性.

关键词：隧道裂缝、线阵相机、图像处理、裂缝检测、骨架提取

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：科技部国家重点研发计划2016YFB1200402-002;中央高校基本科研业务费M16JB00240;城市轨道交通系统安全与运维保障国家工程实验室项目

在线出版日期：2018-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：82-90