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大型建筑墙体裂痕视觉自动监测系统设计 　　摘 要： 大型建筑墙体裂痕的检测过程中，存在较多的噪声因素，使得以信号回波方法为基础的裂痕监测无法对区域进行分类，回波误差较大。因此，提出采用基于“块”图像的BP神经网络方法，设计大型建筑墙体裂痕视觉自动检测系统，该系统利用图像可对墙体分区的优势完成系统的优化，系统的硬件由监控控制模块、图像采集模块、图像处理模块、存储模块以及监控结果显示模块组成。系统通过系统设置、数据分析、资料库维护、图像采集、图像处理和图像分析6大功能模块，实现建筑墙体裂痕视觉的自动监测。依据“块”图像的BP神经网络方法，对墙体裂痕图像进行识别。实验结果说明，设计系统监测效果较好，具备较高的监测效率和准确率。 　　关键词： 大型建筑； 墙体裂痕； 视觉检测系统； 自动监测 　　中图分类号： TN98?34； TP391.4 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2015）24?0139?04 　　Design of visual automatic monitoring system for cracks in walls of huge building 　　TANG Xiya 　　（Hunan University of Technology， Zhuzhou 412007， China） 　　Abstract： The crack monitoring method based on the signal echo can not categorize the crack area in the detection process of wall crack for huge building due to the noise factors， and the echo error is bigger， so the BP neural network method based on block image is proposed. A visual automatic detection system for cracks in the walls of large building was designed. The system uses images to complete the wall division. The system hardware is composed of monitoring module， image acquisition module， image processing module， storage module and display module of monitoring results. The visual automatic monitoring of cracks in building walls is realized by six functional modules of system setting， data analysis， database maintenance， image acquisition， image processing and image analysis. The BP neural network method based on block images is adopted to recognize the wall cracks in images. The experimental results indicate that the designed system has good monitoring effect， and high monitoring efficiency and accuracy. 　　Keywords： huge building； wall crack； visual monitoring system； automatic monitoring 　　0 引 言 　　随着科技和经济的快速发展，建筑行业的发展速度也不断提高。由于建筑服役时间的逐渐增加，建筑墙体会出现不同程度以及类型的裂痕，对人民群众的人身安全和经济损失造成巨大威胁[1?3]。因此，如何对大型建筑墙体裂痕进行自主监测，具有重要的应用价值。大型建筑墙体裂痕的检测过程中，存在较多的噪声因素，使得以往方法的裂痕监测误差较高，无法实现墙体裂痕的实时自动监控要求。而通过机器视觉技术可实现建筑物裂痕的实时监测，该技术逐渐成为相关人员分析的热点[4?6]。 　　当前存在较多的计算机视觉监测方法，但都存在相应的问题，如文献[7]分析的根据图像边区域生长的方法，将图像处理过程划分成不同过程，实