[发明专利]一种混凝土结构裂缝智能化检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种混凝土结构裂缝智能化检测方法，具体涉及一种基于图像处理技术的对混凝土结构裂缝进行非接触、远距离、自动提取裂缝特征信息的智能化检测技术。

背景技术

混凝土抗压强度高，而抗拉强度低，因此，裂缝是混凝土结构的“常发病”。结构的损坏乃至倒塌往往是从裂缝的开展开始的，裂缝问题最终将成为结构的安全问题。因此，需对结构出现的裂缝进行准确识别与定位，掌握裂缝特征信息，为结构的病害成因分析、健康状况的准确评定等提供信息资料。传统的裂缝检测方法是目测法，人工操作多，缺乏客观性和权威性；费时费力，误差大，效率低。弹性波法、电磁波法以及传感仪器检测法等先进的无损检测方法则存在仪器价格昂贵、测量范围小、无法完全实现非接触测量。而近年迅速发展基于图像处理的摄影法，对局部区域裂缝的宽度进行获取，信息单一。

因此，研制一种新型的应用于混凝土结构裂缝智能化检测方法已为急需。

发明内容

本发明目的在于针对现有建筑物裂缝测量的不足，提出一种通过拍摄的高清晰混凝土结构表面裂缝图片，运用图像处理技术，获取裂缝信息的新方法，具有信息详细、省时省力、检测方便、速度快、测量精确度高等优点。本发明采用全新思路，利用高清数码拍摄设备和图像处理技术，发明了一种混凝土结构裂缝非接触、远距离、自动提取裂缝信息并进行分析的新型的智能化技术。在保证精度的前提下，获取裂缝宽度与长度、平均裂缝间距等信息，本发明克服传统方法的困难，能为评价结构性提供全面有效的数据。

本发明的解决方案是在现有技术的基础上的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)所得的被拍摄图像平面5上单位像素的长度a(mm/像)素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。本发明能对构件的全场进行裂缝信息的获取，且提高了检测效率和信息的准确度，为现有结构的有效检测、实时监控、安全性能评判和投资决策管理提供可靠依据。

本发明还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。

本发明还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。