[发明专利]基于图像的裂缝检测方法、系统、计算机装置和存储介质

说明书

本发明公开了一种基于图像的裂缝检测方法、系统、计算机装置和存储介质，基于图像的裂缝检测方法包括将待检测图像输入至PANet模型，PANet模型对待检测图像进行处理，输出裂纹像素和背景像素，通过A*算法对裂纹像素进行处理，输出裂纹长度等步骤。本发明通过对待检测图像进行图像分析来检测裂纹长度，具有较高的检测效率；使用A*算法对PANet模型进行了扩展，能减少裂纹不连续和图像骨架化等带来的不精确性，将裂纹特征从待检测图像中分离出来，A*算法具有较低的长度和宽度量化错误率，因此能够准确地解析得到待检测图像中的裂纹长度和宽度，从而实现裂纹的高效准确检测。本发明广泛应用于图像处理技术领域。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种基于图像的裂缝检测方法、系统、计算机装置和存储介质。

背景技术

在建筑工程施工等领域需要进行裂缝检测，裂缝检测的任务除了发现裂缝之外，还关心裂缝的长度等数据。目前的裂缝检测相关技术中，主要是通过探伤仪等仪器进行裂缝检测，其仪器操作流程复杂，并且可能需要使用有毒的渗透剂等材料辅助检测过程进行，因此效率低而且具有一定危险性。在检测裂缝长度的数据等方面，目前的裂缝检测相关技术普遍采用测长法，根据缺陷波高与探头移动距离来确定缺陷的尺寸。测长法中，按规定的方法测定的缺陷长度称为缺陷的指示长度，但是由于实际工件中缺陷的取向、性质、表面状态等都会影响缺陷回波高度，因此缺陷的指示长度总是小于或者等于缺陷的实际长度，造成裂缝长度不准确等缺点。

发明内容

针对上述裂缝检测相关技术中效率低、裂缝测量长度不准确等至少一个技术问题，本发明的目的在于提供一种基于图像的裂缝检测方法、系统、计算机装置和存储介质。

一方面，本发明实施例包括一种基于图像的裂缝检测方法，包括：

获取待检测图像；

建立PANet模型；

将所述待检测图像输入至所述PANet模型；

所述PANet模型对所述待检测图像进行处理，输出裂纹像素和背景像素；

通过A*算法对所述裂纹像素进行处理，输出裂纹长度。

进一步地，所述建立PANet模型包括：

建立主干单元、区域提取网络、ROI对齐层、自适应特征池、掩模分支和语义分支；

将所述主干单元、所述区域提取网络、所述ROI对齐层和所述自适应特征池依次连接，将所述掩模分支与所述自适应特征池连接，将所述语义分支与所述自适应特征池连接，组成所述PANet模型。

进一步地，所述PANet模型对所述待检测图像进行处理，输出裂纹像素和背景像素，包括：

所述主干单元从所述待检测图像提取裂纹特征；

所述区域提取网络根据所述裂纹特征，从所述待检测图像提取出多个选定区域；

所述ROI对齐层分别从各所述选定区域提取出固定长度的特征向量；

所述自适应特征池融合各所述特征向量；

所述掩模分支对融合后的各所述特征向量进行分类、边界盒回归以及全连通融合，从而输出所述裂纹像素和所述背景像素。

进一步地，所述通过A*算法对所述裂纹像素进行处理，输出裂纹长度，包括：

所述语义分支向所述裂纹像素分配第一数值，向所述背景像素分配第二数值，从而获得二值图像；