-
题名基于局部图像纹理计算的隧道裂缝视觉检测技术
被引量：39
- 1
-
-
作者
王耀东
朱力强
史红梅
方恩权
杨玲芝
-
机构
北京交通大学机械与电子控制工程学院
北京交通大学载运工具先进制造与测控技术教育部重点实验室
广州地铁集团有限公司工程技术研发中心
-
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期82-90,共9页
-
基金
科技部国家重点研发计划(2016YFB1200402-002)
中央高校基本科研业务费(M16JB00240)
城市轨道交通系统安全与运维保障国家工程实验室项目
-
文摘
地铁隧道裂缝病害的自动检测技术是一个重要研究方向。针对地铁隧道复杂场景和弱光环境下,全局图像检测精度低的问题,提出分块图像局部纹理处理算法,将大视场裂缝图像进行网格化处理,在分块区域内完成预处理与纹理提取,基于图像细化与骨架提取算法,提出裂缝和虚假裂缝纹理的差异性计算模型,可有效提高真实裂缝图像的检测精度,滤除虚假裂缝的干扰。针对硬件系统,提出多目高速线阵相机的图像采集方案,研制裂缝图像采集系统样机,可安装于轨道小车上进行图像连续采集。利用研制的图像采集处理设备,可以自动采集和检测隧道裂缝图像,对于纹理简单的普通裂缝图像样本,裂缝的识别率达到0.96;对于地铁隧道裂缝图像样本,裂缝的识别率达到0.84,验证了硬件系统和软件算法的有效性与可行性。
-
关键词
隧道裂缝
线阵相机
图像处理
裂缝检测
骨架提取
-
Keywords
tunnel cracks
linear array camera
image processing
crack detection
skeleton extraction
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
