基于机器视觉的隧道衬砌裂缝分析与检测

摘要：

隧道衬砌裂缝是造成隧道结构损坏和崩塌的主要不安全隐患之一,极易造成交通事故,因此对于隧道裂缝的检测,具有重要意义.本文基于机器视觉技术,对隧道衬砌裂缝进行研究分析和检测.检测隧道裂缝的方法有很多,本文先通过对采集隧道衬砌完好图像和裂缝图像数据进行处理,分为预处理、特征识别两个部分,其中预处理中采用Mask匀光和灰度级腐蚀来解决图像曝光、光照不足的问题,图像去噪采用双边滤波改进算法,图像分割采用基于sobel模板的二次改进的Ostu阈值分割法,根据裂缝特有的形态特征选取了最大连通域的矩形度、最大连通域宽高、Hu不变矩1、Hu不变矩2四个参数作为裂缝特征,最后建立支持向量机分类器,对衬砌裂缝进行识别检测.

关键词：机器视觉、裂缝识别、图像处理、支持向量机

所属期刊栏目：10

分类号：U455.91(隧道工程)

在线出版日期：2020-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：78-79,82