[发明专利]一种基于模板搜索的水工混凝土结构水下表面裂缝检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种检测方法，尤其涉及一种基于模板搜索的水工混凝土结构水下表面裂缝检测方法。

背景技术

水库大坝工程、港口码头以及桥梁工程中的重要结构绝大部分由混凝土构件组成，在长期服役过程中，由于外部环境(如风浪、腐蚀、水力冲刷以及温度应力等)的侵扰、材料性能的改变以及施工条件的限制等诸多因素的影响，水下混凝土结构不可避免地会出现不同程度的裂缝。尤其是服役初期，内部结构应力高速释放，裂缝产生速度更快，若不能被及时探测并进行维护，裂缝逐渐扩展极有可能会导致灾难性的后果。目前，对混凝土结构的水面以上及浅水部位裂缝探测已经存在比较有效的技术手段，如超声波检测法、传感器监测法、电位法和激光巡视法等。但对于深水部位的裂缝探测，这些方法的探测能力依然不足，表现为可靠性差、定位误差大、效率低、操作复杂等，无法满足实际的检测要求。随着科技的进步，图像检测技术得到了快速的发展，其具有“眼见为实”、灵活、可移植、可复用、速度快等诸多优点，并且在海洋探测、海底打捞、水下焊接等领域得到了广泛的应用。因此，采用数字图像处理技术为水工混凝土结构水下表面裂缝的检测提供了一种有效的方法。

现有的基于图像的水工混凝土结构水下表面裂缝检测方法主要分为两种，一种是基于阈值分割的方法；另一种是基于边缘检测的方法。基于阈值分割的方法，其步骤为：

(1)图像预处理，如对比度拉伸，中值滤波等；

(2)图像复原，如采用盲反卷积法、散射模型法等；

(3)图像分割，如基于灰度直方图的分割，基于类间方差最大化的分割，基于过渡区提取的分割等；

(4)裂缝提取，根据一定的规则对分割后的面元进行处理，如设定面元的线性度，饱和度等阈值。

基于边缘检测的方法，其步骤为：

(1)图像预处理，如对比度拉伸，中值滤波等；

(2)图像复原，如采用盲反卷积法、散射模型法等；

(3)边缘检测，如sobel、canny等边缘检测算子；

(4)裂缝提取，根据主要边缘提取裂缝。

现有的基于阈值分割和基于边缘的裂缝检测方法要求水下裂缝具有较高的对比度和较好的连续性。但是，由于水下环境的特殊性，所获得的水下图像不可避免的会受到干扰，导致图像中产生许多假细节，如自阴影、假纹理、假轮廓等，这使得传统的裂缝检测方法不能满足要求，无法将裂缝与干扰有效的区分。因此，本发明设计了基于模板搜索的方法来检测裂缝，该方法利用裂缝边缘相互匹配的特点，并结合一定的判别规则，能够准确的检测出完整的裂缝。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于模板搜索的水工混凝土结构水下表面裂缝检测方法，能实现对对比度低、连续性差的混凝土结构水下表面裂缝的有效提取。

本发明的目的是这样实现的：

一种基于模板搜索的水工混凝土结构水下表面裂缝检测方法，其包括以下步骤：

步骤11：裂缝增强，其包括：

步骤111：利用去背景法获得照明均匀的前景图像；

步骤112：利用改进的Butterworth对前景图像进行滤波，获得高对比度的水下裂缝图像；

步骤12：裂缝分割，运用基于支持向量机过渡区提取与分割方法，实现对水下裂缝图像的分割，其包括：

步骤121：选择核函数为高斯函数，惩罚因子C等于10的支持向量机模型；

步骤122：提取裂缝图像过渡区的特征，包括局部复杂度、局部差异度和领域非一致性；

步骤123：基于支持向量机模型，提取裂缝图像过渡区；

步骤124：将过渡区像素的灰度均值作为最优分割阈值，得到分割后裂缝图像；

步骤13：裂缝提取，运用模板搜索的方法，实现对连续性差的裂缝的有效检测，其包括：

步骤131：提取裂缝的特征，去除杂点和容易区分的非裂缝；

步骤132：选择合适的模板对余下裂缝边缘依次搜索，判断是否存在另外的边缘与其相匹配，从而检测出真实裂缝；

步骤133：根据裂缝边缘相互匹配的特征将裂缝边缘断开的部分连接起来，优化裂缝检测结果。

上述步骤13具体包括如下步骤：

步骤1：分别计算分割后图像中每个裂缝边缘的长度L和曲率C，其中L为裂缝边缘的所包含的像素个数，C表示裂缝边缘长度与边缘方向有显著变化的像素的数目的比值；

步骤2：将计算得到的每个边缘的长度L和曲率C与所设定的阈值进行比较，如果满足条件则表明是裂缝，否则为干扰；