文献类型：期刊文章

作　　者：严世强[1,2] 张宇峰[3] 刘宁宁[3] 马月辉[3] 刘明静[3] 韩泽夏[4]

YAN Shiqiang;ZHANG Yufeng;LIU Ningning;MA Yuehui;LIU Mingjing;HAN Zexia(Modern Education Technology Center,Shijiazhuang Tiedao University,Shijiazhuang 050043,China;Hebei Key Laboratory for Health Monitoring and Control of Large-Scale Structures,Shijiazhuang 050043,China;School of Electrical and Electronic Engineering,Shijiazhuang Tiedao University,Shijiazhuang 050043,China;School of Traffic and Transportation,Shijiazhuang Tiedao University,Shijiazhuang 050043,China)

机构地区：[1]石家庄铁道大学现代教育技术中心,河北石家庄050043 [2]河北省大型结构健康诊断与控制重点实验室,河北石家庄050043 [3]石家庄铁道大学电气与电子工程学院,河北石家庄050043 [4]石家庄铁道大学交通运输学院,河北石家庄050043

出　　处：《现代电子技术》

基　　金：国家重点研发计划(2016YFB1200401-107);国家重点研发计划(2016YFC0802207);国家自然科学基金(51808358);石家庄铁道大学研究生创新资助项目(YC2019061);石家庄铁道大学大学生创新创业训练项目(201810107127)。

年　　份：2020

卷　　号：43

期　　号：18

起止页码：6-10

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、IC、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：裂缝病害是影响混凝土结构耐久性的重要因素之一,然而在复杂服役环境下,既有裂缝视觉检测方法难以保证算法的鲁棒性和高效性。基于此,文章提出一种基于渗流和区域生长联合分析的裂缝病害检测模型。首先,为了抑制不均匀光照和背景杂波的干扰,文章选用红外热图像作为裂缝病害感知源。针对红外裂缝图像数据,提出大津阈值分割和边缘检测相结合的裂缝区域种子点提取方法,提高裂缝病害检测效率。基于选取的种子点区域,展开裂缝病害渗流与区域生长联合分析,在保证裂缝检测精度的前提下,进一步提升裂缝病害检测速度。利用红外热成像仪对现场混凝土结构进行裂缝图像采集,实验结果表明,相比于既有裂缝视觉检测方法,文章算法在裂缝病害检测精度和效率两方面均取得了较为满意的结果。

关 键 词：裂缝病害检测  红外图像 渗流模型 区域生长  种子点提取  检测分析  

分 类 号：TN247-34] TP391]