[发明专利]结构裂缝自动化描绘及宽度精准测量方法与设备有效
申请号: | 201810006120.0 | 申请日: | 2018-01-03 |
公开(公告)号: | CN108364280B | 公开(公告)日: | 2022-04-15 |
发明(设计)人: | 张建;倪富陶 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/60 |
代理公司: | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人: | 杜静静 |
地址: | 210096 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开结构裂缝自动化描绘及宽度精准测量方法与设备,其方法包括的裂缝自动化描绘方法与基于单像素骨架和Zernike正交矩的裂缝宽度计算方法,其中的裂缝自动化描绘方法用于快速精确勾画出结构表面的裂缝,其中基于裂缝骨架和Zernike正交矩的裂缝宽度计算方法用于实时计算图像中宽裂缝和细微裂缝的裂缝宽度。其设备将测试和分析功能融为一体,主要包括图像标定模块、图像获取模块、图像处理模块,该设备可以实现结构表面裂缝的自动化检测,包含:(1)高精度、自动化勾画出结构表面的裂缝;(2)结构表面裂缝宽度的精准测量,本发明公开方法与设备可以广泛应用于结构外观裂缝定期检测及结构实验室裂缝观测中。 | ||
搜索关键词: | 结构 裂缝 自动化 描绘 宽度 精准 测量方法 设备 | ||
【主权项】:
1.一种结构裂缝自动化描绘方法,其特征在于,所述描绘方法包括以下步骤,1)基于多尺度的深度学习的裂缝检测方法,用多个尺度的深度学习检测出图像中的裂缝范围,保障后续工作不遗漏裂缝信息;2)基于深度学习、中值滤波及Hessian矩阵线性增强的“整体‑局部协同分割”裂缝初步提取方法,保障提取出结果中同时完整的包含图像中的宽裂缝、细微裂缝信息,保障检测结果的高召回率;3)基于深度学习、图像分割、图像重构的裂缝精细化检测方法,能够有效的剔除结果中的噪声干扰,保障检测结果的高准确率、高精确率。
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