文档介绍：圈暑匮�獠吩�基于图像处理的混凝土表面主裂纹的检测算法�枷翊�砑际�算法简介万妮,宋固全,兰志文数字图像处理是随着计算机技术的发展而发展起来的。它的广泛应用是实现质量监控和故障诊断的最有效方法之一。近几年来国内外许多学者将数字图像处理技术运用到物体表面裂纹检测中并取得了较好的效果。如:��甋����取�混凝土材料是一种允许带微裂纹工作的材料,这些微裂纹和部分骨料会对疲劳损伤裂纹的提取产生干扰。由于混凝土的非均质性,传统的超声检测法已很难满足检测精度的要求【�俊C娑哉庑┧婊�分布于混凝土试件中具有不规则几何形状和不同空间尺度的裂纹缺陷,可以结合数字图像处理技术,对提取的图像化的信息进行分析,得到表面主裂纹的特征参数。���钦攵运淼阑蚵访娌��幕�凝土裂纹进行分析,����甋��【�是针对断裂后的裂纹提出了检测算法,而本文是以使用中混凝土墙面出现的微裂纹为研究对象。武汉理工大学的刘清元�针对混凝土表面微裂纹提出了一种综合算法。该算法是直接对灰度图像进行分析且只对前景与背景灰度变化大的图像的处理效果较好。但对图像干扰因素复杂且多分支的裂纹,算法难以处理。而本算法是对直接采集的彩色的裂纹图像进行分析处理,实际采集的彩***像中的干扰因素较复杂�肷�扇牛�尘傲炼雀扇诺�,对检测算法的消噪和去除干扰有更高的要求。本算法针对上述诸多问题对带微裂纹工作且多分支的混凝土主裂纹图像提出了一种抗干扰性强,检测精度相对较高的算法,具有一定的普偏性。边缘检测、阈值分割、形态学运算是检测混凝土表面裂纹的核心技术。利用边缘检测来分割图像的基本思路是检测出图像的边缘点,按照某中策略将边缘点连接成轮廓,从而构成分割区域。由于边缘是所要提取目标和背景的分界线,只有准确提取出边缘才能将目标和背景区分开来。阈值分割是一种简单有效的图像分割方法,它用一个或多个阈值将图像的灰度级分为几个部分,将属于同一部分的像素视为相同的物体。这里所谓的阈值,是指在图像分割时,作为区分物体和背景像素的门限,大于或等于阈值的像素属于物体,而其他像素属于背景形态学运算是针对二值图像,并依据数学形态学集合论方法,运用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中对应的形状,以达到对图像分析和识别的目的。整个算法流程共分为六个部分,如图所示。第一步为裂纹的前期处理部分,主要完成图像的采集和消噪等工作。第二、三步阈值分割和除去非裂纹是整个算法的关键,这一步的处理效果决定整个检测算法的精确。第四到第六步为图像的后处理部分,主要实现图像的清晰显示和特征测量。图像分析处理,并较精确地检测出裂纹的位置、长度、方向等特征,在一定层次上对混凝土表面主裂纹的空间扩展�第�卷专辑��年�月南昌大学学报�砜瓢����������文章编号:��������ḿ�������喜�笱Ыㄖ�こ萄г海��髂喜����摘要:一种基于图像处理技术的混凝土表面主裂纹检测的综合算法。运用这种算法能够直接对实际采集的彩色形态进行定量的描述或追踪显示。关键词:图像处理;彩***像;混凝土表面主裂纹;特征提取中图分类号:�����文献标识码:����】、�瓺������收稿日期:��—�—�作者简介:万妮,女,�惴�鞒淌疽馔��������狽����’
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