[发明专利]基于图像处理技术的混凝土裂缝识别方法

说明书

一种基于图像处理技术的混凝土裂缝识别方法，对采集到的混凝土表面裂缝RGB图像进行灰度比、滤波及分割等处理后得到二值灰度图像，再进行裂缝判断和片段连接处理，计算混凝土结构表面裂缝的面积、长度及最大宽度等参数；对裂缝进行判断及片段连接处理，取代现有的人工检查方法，实现对彩色图像的混凝土结构表面裂缝进行识别，有效提高对混凝土结构表面裂缝测定的准确性，可大范围搜索裂缝及对工程中的初查裂缝，具有检测速度快，准确性高，适用性好的优点以及很好的应用推广价值。

技术领域

本发明涉及混凝土结构病害检测和监测技术领域，尤其涉及一种基于图像处理技术的混凝土裂缝识别方法。

背景技术

混凝土结构裂缝的产生及延展严重危害建筑结构的健康与安全。相对于普通混凝土，大体积混凝土由于结构尺寸较大导致其结构内部水泥产生大量的水化热不容易散发出来，较高的内外温度差形成复杂的温度应力。除温度影响之外，还有众多其他影响因素，这些因素又与温度相互影响，使得大体积混凝土的裂缝呈现出分布范围大、形态不规则、数量繁多且交错复杂的特征，导致识别难度大，排查效率低。这些复杂裂缝如果没有及时的发现和处理，很可能在各种作用下发展成贯穿裂缝而对结构安全产生严重影响。因此，对于混凝土裂缝，尤其是大体积混凝土裂缝快速、高效地进行大范围初查，准确识别，对确保混凝土建筑物结构安全和正常运行起着十分重要的作用。

混凝土裂缝检测的最常用方法是人工检测，主要依靠裂缝刻度尺和放大镜检测裂缝表面特征，耗时费力，检测结果受人为经验影响大，精度明显不足，在震后鉴定中还具有一定的危险性。随着计算机性能的不断提高，一些学者借助数字图像处理技术展开混凝土裂缝识别研究。如亓大鹏(2016)建立了分布式集群，能实现隧道裂缝图像分布式存储与分布式处理，解决了海量隧道裂缝图像存储与处理的问题；方志等(2012)研究了正拍和斜拍图像的混凝土裂缝检测方法，但在修正和标定图像过程中，容易扭曲实际裂缝；刘娜(2015)利用形态学和最大熵图像分割的方法来检测路面裂缝，较好地实现了裂缝与背景间的分离；卫军(2011)使用遍历边缘点的最短距离法来求裂缝宽度，但求取最短距离时的无效计算偏多许；许薛军(2013)提出了基于斜率法的裂缝宽度检测技术，很好地实现了对一般裂缝的宽度测量，但不适用于裂缝拐角过多的情况。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于图像处理技术的混凝土裂缝识别方法，利用Matlab软件，取代现有的人工检查方法，能够对彩色图像的混凝土结构表面裂缝识别，对裂缝进行判断及片段连接处理，有效提高对混凝土结构表面裂缝的测定的准确性，具有检测速度快，准确性高，适用性好的优点。

为了达到以上技术目的，本发明提供以下技术方案。

一种基于图像处理技术的混凝土裂缝识别方法，具体包括以下步骤：

步骤一、对混凝土结构表面的彩色图像进行灰度化；

步骤二、运用分段线性变换改变灰度图像的灰度值分布，进行灰度校正；

步骤三、采用中值滤波法图像滤波，消除抑制图像中存在的孤立噪声点；

步骤四、采用阈值分割方法对图像进行分割，区分裂缝区和背景区；

步骤五、进一步区分裂缝和残余噪声，准确识别裂缝；

步骤六、对裂缝参数进行计算。

所述步骤一具体为：在拟拍照的混凝土结构表面刻画已知尺寸的参照标记；对混凝土表面裂缝进行拍照，获取RGB彩色图像，将其转换为灰度图像：对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个分量进行加权处理的平均值法算出各像素灰度值，利用YUV空间与RGB空间的对应关系，其中Y表示明亮度，也就是灰度值；U和V表示色度：

得到灰度计算式：

Y＝0.299R+0.587G+0.114B (2)