基于局部图像纹理计算的隧道裂缝视觉检测技术

• 作者: 史红梅 方恩权 朱力强 杨玲芝 王耀东
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 工学
• 关键词: 隧道裂缝 线阵相机 图像处理 裂缝检测 骨架提取
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 铁道通信信号、信息化
• 页码范围: 82-90
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7528字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2018.02.012

摘要

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.