[发明专利]一种混凝土结构裂缝智能化检测方法

权利要求书

1.一种混凝土结构裂缝智能化检测方法，包括如下步骤：(a)对照相机进行标定；(b)对获取到的图像截取待处理区域内的单条裂缝；(c)对单条裂缝图像进行图像增强、阈值分割的二值化操作；(d)在步骤(c)得到的二值图像对裂缝进行连接和填充处理，提取目标区域的轮廓，剪枝后得到裂缝区域；(e)根据(a)所得的图像平面上单位像素的长度a得到裂缝的实际宽度值；(f)提取裂缝的骨架，对裂缝的起始点和终止点进行定位，得到裂缝的长度；根据裂缝的起始点位置以及由步骤(b)得到的单条裂缝图像区域的初始边界位置，得到此裂缝的起始点的位置；(g)重复(b)、(c)、(f)的操作，得到邻近裂缝的宽度、长度、裂缝的起始点位置，从而计算得相邻两裂缝的间距。

2.按照权利要求1所述的一种混凝土结构裂缝智能化检测方法，其特征在于采集图像后通过图像处理方法得到裂缝边缘信息，从而获得裂缝的宽度、长度和裂缝间距。

3.按照权利要求2所述的一种混凝土结构裂缝智能化检测方法，其特征在于通过图像处理的方法得到裂缝边缘信息，步骤为：

步骤1裂缝图像采集，采用高清照相机对裂缝图像进行采集，首先对相机进行标定，得相片中单位像素宽度代表实际物体的尺寸的αmm/像素，拍摄时需保持相机轴线与被拍摄面垂直，在保证识别精度的前提下，相机与拍摄物体之间的距离在5米范围之内；

步骤2图像裁剪，人机交互截取图片内待处理的单条裂缝，称为目标区域，同时程序自动记录目标区域左边界的横坐标在整个图像中的位置X₀；

步骤3图像增强，将图像灰值化后，采用选择式掩模平滑和中值滤波相结合的方法去除图像噪声，增强图像，采用阈值分割法得到二值图像，最佳阈值在100～120之间；

步骤4裂缝连接与填充，本发明采用图像膨胀和腐蚀相结合的方法对二值化目标边界点进行扩充，连接邻近目标，平滑其边界，使目标成为一条连续不间断的裂缝；

步骤5剪枝，提取目标轮廓，计算每个连通区域的包含的像素数，设定阈值得到只含裂缝边缘的图像；

步骤6裂缝信息获取，裂缝信息的获取包括如下内容：

a)本发明选取裂缝特征最大宽度作为衡量裂缝的标准，选取裂缝的绝对最大宽度及其位置作为补充信息，设裂缝左边界点的坐标为(x_m，y_m)，右边界点的坐标为(x_n，y_n)，则左右边界点的距离如式(h)所示，

w=α(xn-xm)2+(yn-ym)2---(h)]]>

对左边界的任一边界点，遍历右边界的所有点，根据式(h)计算w，当w为最小值时，则w为与此左边界点相对应的裂缝宽度值，其中，α为相机标定时的换算因子，

因此，裂缝的平均裂缝宽度、绝对最大裂缝宽度的计算公式分别如式(i)、式(j)所示，

w‾=Σiwi/N---(i)]]>

其中，w为裂缝的平均宽度，w_i为第i行的裂缝宽度值，N为裂缝区域所占的行数，w_max为绝对最大裂缝宽度，

放大系数τ_s的计算公式如式(k)所示，

τ_s＝u+zσ_z    (k)

其中，z为保证率的大小，取值为0.95，其物理意义为超过这个宽度的裂缝出现概率不大于协议概率5％，即概率保证率为95％，u、τ_i、σ_z的计算公式分别如式(m)、(n)、(p)所示，

u=Σi=1NτiN---(m)]]>

τi=wiw‾---(n)]]>

σz=Σi=1N(u-τi)N-1---(p)]]>

则裂缝的特征最大裂缝宽度为w_Tmax为裂缝的平均宽度w乘以一个放大系数τ_s，其计算公式如式(q)所示，

wTmax=τs·w‾---(q)]]>

b)设裂缝左边界点的坐标为(x_m，y_m)，右边界点的坐标为(x_n，y_n)，取左右边界点中点的连线为裂缝骨架，通过图像扫描确定裂缝的起始点(X_q，Y_q)和终止点(X_z，Y_z)，从而确定裂缝的位置X和长度l，

裂缝的位置用横坐标X来表示，如(r)式所示，

X＝X_q+X₀                                (r)

裂缝长度为l(单位为mm)，如(s)式所示，

l=a(Xz-Xq)2+(Yz-Yq)2---(s)]]>

其中，α为相机标定时的换算因子。

4.按照权利要求3所述一种混凝土结构裂缝智能化检测方法，其特征在于对已处理裂缝的邻近裂缝依次进行相同操作，获取裂缝宽度、长度和位置X_l信息，从而可求得相邻裂缝的间距Δl，

Δl＝α|X_l-X|              (t)。