土木工程结构中远距离非接触式表面缺陷及裂缝检测系统研究

论文摘要

在建构筑物工程建设和运营过程中,由于设计、施工以及使用等方面的原因,混凝土结构往往会产生裂缝,并影响其使用性及耐久性。而且,当裂缝宽度扩展到一定程度时,还极有可能危及主体结构的安全。虽然大量的科研成果和实践已经证明,混凝土结构出现裂缝是难以避免的,是混凝土固有的材料特性之一,是人们可以接受的,但是问题的关键是要将其有害程度严格控制在允许的范围之内。裂缝的开展状况,往往是诊断、分析、评判已有建筑物病态的重要条件和依据之一。根据其位置和形态,可以初步判断建筑结构上出现裂缝的原因,评判裂缝的危害,从而采取相应的解决措施。因此,及时准确掌握混凝土裂缝的形态、走向、宽度、长度和深度等信息,对于正确判断混凝土构件的健康状况,提出科学合理的处理方案起着至关重要的作用。目前,裂缝宽度检测以传统的接触式检测方法为主,这种方法准确度较高,但效率较低,影响检测进程和结果,人员安全隐患大,经济成本和人力成本较高。当前工程检测实际应用中急需一种远距离的非接触式裂缝测量设备,使得检测成本降低,提高工作效率,并在此基础上,实现远程遥控、实时的、大批量的高精度测量,以满足现代社会对建筑测量智能化的要求。因此,本科研课题的设立对于建筑物智能化检测、鉴定、评估工作具有重大意义。随着数字化光学摄影技术的发展,涉及到光学摄像的硬件技术如光学镜头、电荷耦合传感器、相关电子元器件等产品性能指标大幅度提高,且成本逐渐走低,为实现光学测量技术的应用创造了条件。本课题正是利用基于光测法的数字图像处理技术,对混凝土表面裂缝宽度等特征进行测量和分析。具体技术路线为：1、利用图像采集系统对裂缝形态进行拍摄；2、将采集到的图像进行滤波、锐化、对比度增强等处理；3、对裂缝的图像边缘进行处理,以此来锐化裂缝边缘,使其更加清晰可辨；4、将裂缝边缘作亚像素处理,确保图像中的裂缝在放大处理后依然保持清晰可辨的轮廓边缘,以利于计算时拾取边缘位置。本课题打破常规裂缝图像处理方法仅能计算水平和竖直方向裂缝宽度的局限,提出了一种全新的能计算任意走向和在一定倾角、俯仰角及在圆弧形特殊平面内的裂缝宽度计算方法,并详细的对其进行了多种误差修正,经多组实验比较、分析和验证,该方法具有较高的精度,完全能够满足建构筑物表面裂缝检测的需要。最后,基于Java开发环境,采用面向对象的程序设计方法,编写了裂缝宽度检测软件,实现了裂缝宽度的直接测量,使裂缝检测更加数字化,解决了传统人工检测裂缝的效率低、不确定性、主观性等方面的弊端,发挥了数字图像处理技术的优势。采用MySQL数据库,实现了裂缝信息的智能化管理。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 国内外研究发展现状
• 1.3 课题研究目的和意义
• 1.4 课题研究内容
• 第二章 计算机视觉与数字图像技术理论
• 2.1 引言
• 2.2 光学成像原理
• 2.2.1 折射镜
• 2.2.2 反射镜
• 2.2.3 折反射镜
• 2.3 图像处理技术概述
• 2.3.1 图像处理技术的发展与运用
• 2.3.2 数字图像处理方法
• 2.4 坐标系
• 2.4.1 图像像素坐标系（Pixel Coordinate System）
• 2.4.2 图像物理坐标系（Retinal Coordinate System）
• 2.4.3 相机坐标系（Camera Coordinate System）
• 2.4.4 世界坐标系（World Coordinate System）
• 第三章 检测系统的硬件实现
• 3.1 检测系统的组成
• 3.2 系统工作机制与流程
• 3.3 系统的硬件实现
• 3.3.1 镜头
• 3.3.2 电荷耦合传感器
• 3.3.3 云台
• 3.3.4 测距仪
• 第四章 裂缝图像预处理（Image Preprocessing）
• 4.1 引言
• 4.2 图像数字化（Image Digitization）
• 4.3 图像的灰度变换（Image Gray Level Transformation）
• 4.3.1 算法对比分析
• 4.3.2 YUV模型法
• 4.4 图像的灰度增强（Image Gray Level Enhancement）
• 4.4.1 算法对比分析
• 4.4.2 线性灰度拉伸
• 4.5 图像的平滑处理（Image Smoothing Processing）
• 4.5.1 算法对比分析
• 4.5.2 中值滤波法
• 4.6 图像的二值化处理（Binaryzation）
• 4.6.1 算法对比分析
• 4.6.2 最大熵阀值法
• 4.7 本章小结
• 第五章 裂缝边缘检测
• 5.1 裂缝边缘检测
• 5.2 裂缝边缘锐化
• 5.2.1 算法对比
• 5.2.2 Sobel算子
• 5.3 亚像素边缘定位
• 5.3.1 插值理论
• 5.3.2 二次拟合插值
• 5.3.3 三次正交多项式插值
• 5.3.4 样条插值
• 5.4 本章小结
• 第六章 裂缝分析与特征计算
• 6.1 裂缝特征分析
• 6.2 裂缝宽度计算
• 6.2.1 基本原理
• 6.2.2 角度误差修正
• 6.2.3 弧度误差修正
• 6.3 试验验证
• 6.3.1 角度误差验证
• 6.3.2 弧度误差验证
• 6.3.3 焦距误差验证
• 6.4 适用范围
• 6.4.1 偏转角
• 6.4.2 弧度
• 6.5 本章小结
• 第七章 裂缝检测系统的软件设计
• 7.1 Java简介
• 7.1.1 关于Java
• 7.1.2 Java语言的特征
• 7.1.3 面向对象程序设计
• 7.2 裂缝检测软件设计
• 7.2.1 软件功能设计
• 7.2.2 软件流程设计
• 7.2.3 软件用户界面设计
• 7.2.4 模块设计
• 7.3 数据库设计
• 7.3.1 MySQL简介
• 7.3.2 数据库性能
• 7.3.3 数据文件的关联配置
• 7.3.4 数据库模块
• 7.4 实例验证
• 7.4.1 平面实例
• 7.4.2 曲面实例
• 7.5 本章小结
• 第八章 全文总结与展望
• 8.1 全文总结
• 8.2 今后展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历 在读期间发表的论文与成果