基于計算機視覺的橋梁表面缺陷檢測技術研究.pdf

1、本文主要研究工作是根據(jù)現(xiàn)代橋梁健康評估和檢測方法，結合公路混凝土橋梁的現(xiàn)狀與現(xiàn)行《規(guī)范》，應用數(shù)字圖像處理和模式識別技術對橋梁表面缺陷圖像進行檢測和評估，并且對以下幾個關鍵問題進行了研究：(1)在采用高速CCD和圖像采集卡進行缺陷圖像采集過程中，分析缺陷圖像采集過程中光照不均的問題，選用了合適的光源與光照方法。(2)實現(xiàn)對缺陷圖像的進行量化分割，即采用中值濾波與加權平均算法對量化后的缺陷圖像進行噪聲去除，同時選用結合迭代剪枝算法和形態(tài)學

2、方法，以保存良好的缺陷特征信息。(3)運用基于“塊”圖像的神經網(wǎng)絡對缺陷圖像進行識別分類：即將預處理完的圖像進行“塊”處理化，采用兩種基于“塊”圖像的BP神經網(wǎng)絡方法：基于圖像的神經網(wǎng)絡方法(INN)和基于直方圖的神經網(wǎng)絡方法(HNN)對缺陷圖像進行分類識別。這兩種方法都是在基于像素的神經網(wǎng)絡方法(PixNN)的基礎上發(fā)展起來的。通過對兩種神經網(wǎng)絡在不同隱含節(jié)點、學習效率和循環(huán)次數(shù)下分別進行性能測試。(4)對缺陷進行量化估算，并建立缺陷