基于深度学习的隧道裂缝识别方法

为提高隧道衬砌裂缝的识别精度和速度,提出一种基于深度学习的隧道衬砌裂缝自动识别算法。该算法使用两个深度卷积神经网络分别实现隧道衬砌图像分类和裂缝识别。首先使用图像分类网络对隧道衬砌图像进行分类,筛选出含有裂缝的图像;然后使用裂缝识别网络,结合滑动窗口扫描的方式对含有裂缝的图像进行裂缝识别,得到初步的裂缝定位结果;最后根据初步的裂缝定位结果进行图像分割,并计算出裂缝的长度值和宽度值。实验结果表明:图像分类和裂缝识别的准确率均达到98%;处理单张不包含裂缝的大尺度图像耗时0. 008 s,处理单张包含裂缝的图像耗时0. 688 s;施工缝、线缆、字迹等对裂缝识别的影响减弱。     

基于分数阶积分谷底边界检测的路面裂缝提取

针对路面裂缝图像噪声大、边界弱、裂缝细小导致分割难的问题,提出了一种基于谷底边界的路面裂缝提取方法.该方法首先对原始图像进行邻域平滑处理,在消除噪声的同时扩展了裂缝的相对宽度;接着对图像进行基于分数阶积分的谷底边界检测;然后采用形态学方法对图像进行处理,使裂缝趋于光滑后进行短线噪声去除,并结合最大熵阈值断线连接法自动连接裂缝断口,从而得到最终的裂缝检测结果.实验结果表明,该方法能快速检测出细小的路面裂缝,具有抗噪性能好、定位准确及检测精度高的特点.     

形态学和最大熵图像分割的城市路面裂缝检测

针对路面检测过程中后期处理数据工作量大、城市路面图像噪声多等特点,提出利用形态学和最大熵图像分割的城市路面裂缝检测方法.路面图像经过初始分类后,利用数学形态学变换对路面裂缝图像预处理,采用不同尺度、不同方位的结构元素对灰度图像做开运算重构,以提高图像中裂缝目标与路面背景之间的灰度差异;利用最大熵法进行图像分割,并对二值化后的裂缝图像进一步精细化处理;利用投影分析方法进行裂缝分类.研究结果表明:该方法能够在抑制噪声干扰的同时,实现快速、准确地检测路面裂缝边缘,并准确完成裂缝分类.     

基于图像高维特征压缩映射的混凝土表面裂缝检测算法

在复杂背景下,基于单一朴素特征表示的混凝土裂缝检测算法易受光照、背景杂波的干扰.利用多种图像区域特征描述子可以提取混凝土图像区域大量丰富的纹理特征,取得良好的裂缝病害检测效果.然而高维度的图像区域特征向量给后续的裂缝分类检测过程带来巨大的存储与计算负担.针对此问题,提出一种基于图像高维特征压缩映射的混凝土表面裂缝检测算法.基于Johnson-Lindenstrauss引理,本文算法可以利用较少的区域特征向量获得关于裂缝与非裂缝区域具有良好区分度的特征描述.在高维特征压缩映射的基础上,进一步利用最小二乘支持向量机快速准确地判断出裂缝与非裂缝样本.通过在实际采集的混凝土图像数据集上进行测试验证,本文算法的训练效率比高维样本模型训练快150多倍,同时裂缝病害区域检测准确率为90.3%、召回率为91.2%,优于其他对比裂缝检测算法.      

基于多种连通域特征的结构表面裂缝提取方法

针对传统裂缝图像信息提取方法的局限性,提出了一种基于多种连通域特征的工程结构表面裂缝提取方法.在采用最大类间方差(Otsu)法对原始图像进行初始分割的基础上,对裂缝图像的连通域面积、最小外接矩形长宽比和连通域内最远距离等连通域特征参数分别进行K-means聚类分析,得到了裂缝目标和噪声背景区域的连通域特征参数分布范围;进而建立了一种新的裂缝信息提取方法,并给出了具体算法流程.该方法与其他方法对比验证表明:该算法计算得到有效性评价系数平均值为0.039 3,比其他方法具有更强的抗噪性和适用性.     

基于数字图像处理的路面裂缝识别关键技术研究

为提升基于数字图像处理技术的高速公路路面裂缝自动检测识别技术的识别速度及识别率,对采集到的路面裂缝图像,通过均衡化处理增强路面裂缝图像,提出一种自适应的快速去噪方法可提升识别速度;对经过图像预处理的裂缝图像,采用大津阈值分割法提取出图像中的裂缝,并在此基础上施加适当的形态学方法加以修正.实验表明,该方法可以快速有效地识别图像中裂缝的类型、长度、宽度、面积等信息.     

基于数字图像的混凝土桥梁裂缝检测技术

应用visual C++6.0语言编制程序,研究了基于数字图像的桥梁裂缝检测方法,深入分析评价了图像灰度化、棋盘格角点求解像素率、滤波除噪、边缘检测等图像处理算法,实现了基于视频(或图像)的桥梁裂缝宽度计算和软件系统,并用15幅桥梁裂缝图像验证了其裂缝检测精度.结果表明:本文提出的裂缝识别方法能较好地用于钢筋混凝土桥梁和B类预应力混凝土桥梁的裂缝检测,当裂缝宽度大于0.3 mm时,图像计算出的裂缝宽度值与实测值非常接近,相对误差在6％以内;当裂缝宽度为0.2～0.3mm时,相对误差在10％以内.     

基于改进Faster R-CNN+ZF模型的铁路桥梁裂缝分类方法

针对传统图像处理算法不能对存在过饱和像素和随机高强度噪声影响的铁路桥梁裂缝图像有效分类的问题,设计了一种基于改进Faster R-CNN+ZF模型的铁路桥梁裂缝自动分类方法.首先将原始图像集进行数据增强后,参照Pascal Voc数据集格式自制训练所需数据集;然后在Faster R-CNN网络模型前添加一层Prewitt算子锐化卷积层提升模型特征提取能力;最后重置ZF模型中相关卷积核的尺度、优化模型超参数和学习率,使模型的鲁棒性和高实时性得到有效保障.该方法在实际采集的49 124幅铁路桥梁裂缝图像数据集中进行测试.结果表明:新的算法能实现所有铁路桥梁裂缝类型的分类,有效裂缝识别率达93.7%以上,明显优于投影法和支持向量机法,具有很强的工程应用价值.     

裂缝图像识别与特征参数算法的研究

裂缝图像的计算机自动识别和参数统计在工程质量调查方面具有较好的应用前途,与目前人工判读相比,不但提高了工作效率,页提高了解释精度。要实现对裂缝图像解释,首先改进了中值滤波技术,通过改进算法,裂缝边缘得到较好的保护;其次利用最大类间方差阈值法进行图像分割,并根据裂缝的线性特征,进一步去除非裂缝图像;最后提出一种合理地有效地计算裂缝平均宽度、长度及每一段的裂缝宽度算法。该算法应用于裂缝识别和检测过程中,获得良好的应用效果,证明了算法的有效性。     

基于MATLABGUI的裂缝宽度测量系统设计

设计了一个基于MATLAB的以数字图像处理技术为指导的GUI图形用户界面软件,能实现裂缝图像的灰度变化、噪声滤波、二值计算和腐蚀处理,从而计算出裂缝图像的实际平均宽度、最大宽度及最小宽度．经调试,该系统工作稳定、可靠、实用性强．     

Determination of Concrete Fracture Parameters from a Three-Point Bending Test

The mechanical behavior within the processing zone of concrete material can be well described by the crack bridging performance. The material properties related to the crack bridging are cracking strength, tensile strength, and the stress-crack width relationship. In general, the cracking strength is lower than the tensile strength of concrete. Crack propagation is governed by the cracking strength. This paper presents a method to determine the above material parameters from a three-point bending test. In the experiment, a pre-notched beam is used. Corresponding values of load, crack mouth opening displacement, and load point displacement are simultaneously recorded. From experimentally determined load-crack mouth opening displacement curves, the above-mentioned crack bridging parameters are deduced by a numerical procedure. The method can be used to evaluate the influence of coarse aggregate and cementitious matrix strength on the stress-crack width relationship, tensile strength, and fracture energy of concrete.     

基于图像分析技术的混凝土桥梁结构表面裂缝宽度检测

针对目前检测裂缝宽度时通常采用的接触式人工直接测量方法费时费力、且难以准确测量最大裂缝宽度的问题,基于图像分析技术的应用,提出采用在混凝土表面粘贴纯色标定块来标定、修正原始图像,并对其进行对比增强、平滑等一系列处理后直接在图像上确定裂缝宽度的无接触式测量方法.基于所提方法,分别以正拍和斜拍图像对一开裂混凝土梁的表面裂缝进行了检测,结果表明:基于正拍和斜拍图像确定的裂缝宽度的识别精度分别为93.4%和90.9%,表明该方法能有效检测混凝土结构表面的裂缝宽度.     

大保护层钢筋混凝土受弯构件裂缝控制的试验研究

根据试验结果，建议了混凝土有效受拉面积的取值方法；分析了混凝土保护层厚度对钢筋混凝土梁抗裂度和裂缝宽度的影响规律，并提出了相应计算分析。用本文试验和其他单位的试验资料对建议公式作了验证。     

劲性钢筋轻骨料混凝土梁正截面受弯数值模拟

为研究劲性钢筋轻骨料混凝土构件的抗裂性能,采用跨中集中荷载的加载方式,通过数值模拟,分析劲性钢筋轻骨料混凝土梁受弯构件变形与荷载的关系。模拟结果表明:劲性钢筋轻骨料混凝土梁刚度较大,但破坏时挠度很大,有很好的延性。当受压区混凝土压碎破坏时,试验梁仍具有很大的承压能力。随着跨中荷载的增大,梁的位移变形也随之增多。跨中荷载增加到40 t时,梁的位移变形开始大幅度增大,导致混凝土开裂。混凝土开裂后,试件截面刚度退化,裂缝宽度增幅显著,裂缝宽度逐渐加宽。试件梁开裂后,裂缝宽度随荷载变化的增长趋于稳定,抗裂性能较好。模拟结果与试验值相符。     

等径离心成型钢纤维混凝土预应力电杆受力性能试验研究

通过试验研究了等径离心成型钢纤维混凝土预应力电杆的受力性能,主要包括抗裂度、裂缝的分布形态与裂缝宽度、跨中挠度和极限承载力等.试验证明:由于预应力和钢纤维的双重增强作用,电杆的抗裂度提高,在标准检验荷载作用下电杆截面混凝土处于抗裂的弹性工作状态;当荷载达到标准检验荷载的130%—160%后,截面混凝土出现初始裂缝,卸载后初始裂缝闭合,变形回复.在截面开裂荷载至承载力检验荷载范围内,裂缝延伸和裂缝宽度发展较慢,裂缝呈短细非贯通性分布形态,抗变形能力有所提高,截面极限承载破坏呈现出一定的延性性质.研究成果为此类电杆在河南省漯河—淮阳220kV线路工程建设中应用提供了科研依据.     

坝下游面钢衬钢筋混凝土管非线性有限元分析

采用解析法对某水电站坝下游面钢衬钢筋混凝土压力管道进行初步设计，确定了钢衬厚度和钢筋配置，对其进行整体三维非线性有限元分析，着重研究了在设计荷载作用下，钢衬和钢筋的应力状态以及管周混凝土的开裂特征．采用将非线性有限元分析与规范解析法相结合的方法，先根据非线性有限元计算的结果，分析得到钢衬钢筋混凝土管的钢筋应力，再将其代入规范解析公式，计算出结构的裂缝宽度，并最终提出了满足结构限裂要求的配筋方案．     

分布式光纤裂缝传感技术的试验研究

为探讨光纤-混凝土复合体在开裂过程中形成的力学-光学本构关系,本文采用模型试验方法对混凝土裂缝监测的分布式光纤传感力学-光学本构关系进行了实测标定,将试验结果中的混凝土裂缝宽度和光损耗值绘于坐标图上,分别采用半对数坐标幂函数拟合和普通坐标的多项式拟合2种方法建立了二者之间的函数关系。2种拟合方法结果的比较表明,普通坐标多项式拟合法优于半对数坐标幂函数拟合法。     

反向加载条件下CFRP加固混凝土梁裂缝演化的试验研究

通过对4根存在较大宽度裂缝的混凝土梁在反向加载条件下的碳纤维(CFRP)加固试验,分析了在反向加载条件下碳纤维加固梁的力学性能及裂缝的开展规律,表明采用该方法在第二次加载过程中混凝土梁的最大裂缝的宽度也可以得到有效的控制,可以减小裂缝宽度20％～50％．试验结果及理论分析表明该加固方法对减小混凝土梁的裂缝宽度、改善梁的应力分布有显著效果．     

UHPC加固箱梁顶板受弯性能试验研究

提出密配筋UHPC(超高性能混凝土)加固钢筋混凝土箱梁顶板方法,以消除混凝土箱梁顶板因开裂导致结构承载能力和耐久性普遍降低两类病害.为探究该加固方法在集中荷载下的箱梁顶板横向受弯性能,对3块足尺箱梁顶板局部模型进行试验研究.试验结果表明:负弯矩作用下,受拉的UHPC层显著提高了加固板的抗裂性能和刚度;加固试验板的开裂强度取决于UHPC的弹性抗拉性能;裂缝宽度为0.2mm时的持荷水平相对于未加固试验板提高了255.8%;当裂缝宽度小于0.27mm时,荷载与最大裂缝宽度关系近似线性.正弯矩作用下,UHPC层受压,加固试验板的开裂强度取决于封闭裂缝所用黏胶的抗拉强度;因为普通混凝土区域裂缝出现较早,正弯矩加固板在前期表现出略微偏大的挠度,但后期挠度和裂缝宽度的增长速度均明显小于未加固板,致密的UHPC层为箱梁顶板提供良好的防水性能,加固层对正弯矩试验板刚度的提高和裂缝发展的控制效果较为明显;破坏形态符合预期,破坏荷载与理论计算结果吻合良好.