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机器视觉技术在隧道结构检测中的创新应用

目录

文档概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

机器视觉系统体系构成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1硬件设备介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1.1图像采集装置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.1.2图像传输设备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.1.3处理单元架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.2软件平台设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.2.1图像处理模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.2.2分析算法集成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.2.3报告生成系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

基于机器视觉的隧道结构缺陷识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.1表面裂缝检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.1.1裂缝自动分割．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.1.2裂缝宽度量化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.2钢筋锈蚀评估技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.2.1锈蚀区域特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

3.2.2锈蚀程度分级．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.3混凝土局部损伤分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.3.1表观缺陷分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.3.2损伤面积统计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

机器视觉辅助的隧道检测优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

4.1基于深度学习的图像增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

4.1.1噪声滤除算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

4.1.2对比度提升设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

4.2检测效率提升途径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63

4.2.1自适应扫描模式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65

4.2.2多源数据融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

4.3检测精度验证方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68

4.3.1现场实测比对．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72

4.3.2回归模型训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74

工程实践案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76

5.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78

5.1.1项目概况．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80

5.1.2检测结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．