基于特征分析的图像式地铁隧道裂缝检测方法研究

• 作者: 尹晓珍 张振海 王阳萍 闵永智
• 来源期刊: 铁道科学与工程学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 地铁隧道裂缝 灰度腐蚀 高斯-快速中值滤波 骨架提取
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 桥梁隧道与结构
• 页码范围: 2791-2800
• 页数: 10页
• 分类号: U457|TP391
• 字数: 5330字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19713/j.cnki.43-1423/u.2019.11.019

摘要

地铁隧道表面裂缝的自动检测技术是当下一个重要的研究方向.通过设计基于机器视觉的隧道裂缝自动检测系统来对裂缝进行识别,针对地铁隧道表面普遍存在的光照不均匀、噪声污染严重、对比度低等问题,依次采用Mask均光与灰度级腐蚀相结合的方法对图像进行增强处理,采用高斯-快速中值滤波算法滤除大量噪声,采用基于边缘信息的二次改进Otsu方法对裂缝图像进行有效分割,最终得到裂缝区域完整且噪声区域较少的二值图像.采用投影和阈值结合的方法判定裂缝种类,获取裂缝的长度、宽度及面积等特征指标来实现对裂缝的检测识别.研究结果表明:所提出的算法对普通裂缝的识别率达93％以上,对于地铁隧道表面裂缝识别准确率可达83％,验证了本文算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闵永智	兰州交通大学自动化与电气工程学院	43	317	11.0	15.0
2	张振海	兰州交通大学自动化与电气工程学院	25	177	9.0	12.0
3	王阳萍		11	34	3.0	5.0
4	尹晓珍	兰州交通大学自动化与电气工程学院	2	3	1.0	1.0