[發明專利]一種構造物外觀裂縫檢測方法及系統

在審

• 申請號: 201410631933.0
• 申請日: 2014-11-11
• 公開（公告）號: CN104700395A
• 公開（公告）日: 2015-06-10
• 發明（設計）人: 李剛;賀拴海;巨永鋒
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 西安恒泰知識產權代理事務所 61216
• 代理人: 李鄭建;王芳

技術領域

本發明屬于構造物外觀裂縫檢測技術領域，具體涉及一種構造物外觀裂縫的檢測方法及系統。

背景技術

定期檢測構造物外觀的裂縫是否產生和擴展，是有效減少其病害狀況及其影響的重要手段。當建筑物、公路、橋梁、隧道以及鋼結構等構造物中出現裂縫時必須及時修復，否則將導致構造物內部的損壞或者銹蝕，嚴重危害構造安全。傳統的裂縫檢測手段為接觸式檢測，需要檢測人員利用腳手架或云梯等在構造物表面近距離觀測，一般由檢測人員利用讀數顯微鏡進行人工讀數和記錄，其危險性極高、勞動強度巨大、檢測的客觀性嚴重缺失。而目前先進的無損檢測方法如彈性波法、電磁波法及傳感儀器檢測法則存在著儀器昂貴、測量范圍小、無法完全實現非接觸測量等缺點。

近年來，CCD技術取得了驚人的發展。CCD攝像機具有較高的動態范圍、分辨率和靈敏度，能夠有效地實現逆光的背景補償，能夠自動跟蹤白平衡，并以數字化圖像再現原始圖像，因此人們開始采用CCD像機獲取構造物表面圖像，并通過對圖像的分析獲得可用信息。基于圖像處理的構造物外觀裂縫檢測方法同時受到了眾多研究者的關注。其中，裂縫是構造物外觀圖像的敏感區域，其提供了用于圖像分割的重要信息。由于拍攝光照不同、構造物表面污染、缺陷目標形態的多樣性以及受不均勻光照的影響，使得圖像處理算法的優化成為裂縫提取過程中的關鍵。

目前，國內外針對基于圖像處理的結構物外觀破損自動檢測算法雖然也進行了長期的研究，但絕大部分的研究工作都是建立在采集的結構物外觀圖像質量很好、破損形態簡單且破損目標特征清晰的條件下。當采集到的結構物外觀圖像背景灰度不一致、存在大量噪聲時，這些算法就無法準確識別裂縫目標，如果綜合考慮各種構造物外觀狀況以及圖像的高噪聲、弱信號特點，將使得識別算法極為復雜，處理速度將非常緩慢。因此，目前仍缺少真正能廣泛推廣的結構物外觀裂縫檢測方法。

發明內容

針對上述現有技術中存在的缺陷或不足，本發明的一個目的在于，提供一種構造物外觀裂縫檢測方法。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案予以實現：

一種構造物外觀裂縫檢測方法，具體包括如下步驟：

步驟1：讀取路面圖像，在路面圖像上截取矩形的感興趣區域，并對其進行2～5次基于完全冗余Contourlet變換算法進行圖像增強處理，得到增強圖像；

步驟2：利用GAC模型對步驟1得到的增強圖像中的目標裂縫進行邊緣提取得到邊緣像素點，對每個邊緣像素點相鄰區域使用Canny邊緣檢測算子處理，將處理得到的邊緣像素點替代GAC模型邊緣像素點，最終得到二值化圖像；

步驟3：去除步驟2得到的二值化圖像中的孤立噪聲點；

步驟4：對步驟3得到的二值化圖像進行標記得到標記圖像，并得到最終的目標裂縫；

步驟5：計算步驟4得到的最終的目標裂縫的兩個端點的橫坐標之差和縱坐標之差，得到最終的目標裂縫與水平方向的夾角，旋轉該裂縫至水平方向；計算該條裂縫的寬度的最大值、最小值以及平均寬度值；

步驟6：計算目標裂縫的實際物理寬度A。

進一步的，所述步驟2包括以下步驟：

步驟21：通過GAC模型對增強圖像中目標裂縫進行邊緣提取，將得到的每個邊緣像素點的坐標存入數組A₁；

步驟22：逐一讀取數組A₁中的邊緣像素點，將每個邊緣像素點相鄰5×5區域的所有像素點的灰度值使用Canny邊緣檢測算法進行處理，將處理后得到的矩陣中數值1對應的像素點作為有效的邊緣像素點，并將它們的坐標存入數組A₂；

步驟23：從數組A₁讀出目標裂縫的兩個端點的坐標，計算該兩個端點的橫坐標之差以及縱坐標之差，根據差值得到目標裂縫的方向；

步驟24：對數組A₁和數組A₂求交集，將得到的像素點在增強圖像中的灰度值均設為255，同時將增強圖像中其余像素點的灰度值均設為0，得到二值化圖像。

進一步的，所述步驟3包括以下步驟：

步驟31：利用3×3模板掃描步驟2得到的二值化圖像，若二值化圖像中像素點的連續區域小于3×3模板，則認為該連續區域是噪聲，將其去除，否則保留；