[发明专利]一种桥梁质量检测中的裂缝检测方法

摘要

本发明涉及桥梁质量检测中的裂缝检测方法，可有效解决将机器视觉技术、现代传感技术、数据分析处理技术、计算技术融合到桥梁质量检测之中，获取对被检测桥梁连续、稳定的裂缝图像，以实现桥梁质量的裂缝自动化检测，确保桥梁安全使用的问题，方法是，安装设备，采集裂缝图像，对图像进行图像灰度化、灰度级变换、图像滤波的预处理，裂缝目标和图像背景区分出来，以鉴别裂缝，提取裂缝参数，裂缝细化得到骨架脊线，剔除毛刺,计算裂缝宽度，得到桥梁裂缝的真实最大宽度。本发明方法科学，易操作，检测效果好，能够快速、精确地实现桥梁裂缝的鉴别，提高桥梁裂缝自动化检测水平，有效地保障了交通运输的畅通和安全。

主权项

1.一种桥梁质量检测中的裂缝检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、安装设备：将检测车行驶至桥梁待检测区域上方，并在检测车上安装向下的机械臂，在机械臂下部安装与桥梁待测部位平行的直线轨道，将直线轨道固定在桥墩上，将行走小车安装在直线轨道上，使行走小车沿着直线导轨进行往复运动，行走小车与控制主机相连，将环形LED光源、CCD相机经垂直升降台装在行走小车上方，调整相机镜头与桥梁底面的距离，由控制主机实现行走小车的往复行走及定位；(2)、裂缝图像的采集：启动桥梁检测车，操控机械臂，将行走小车送入桥梁底部待测部位下方，通过垂直升降台，调整CCD相机镜头与桥梁底面的距离，由控制主机控制行走小车，连续地拍摄桥梁底面的图像，，拍摄完一趟后，检测车沿桥梁方向移动一段距离，继续拍摄相邻区域的图像，直至待测部位拍摄完，将采集的图像传给控制主机计算机，完成裂缝图像采集；(3)、裂缝图像预处理：图像预处理包括对图像灰度化、灰度级变换、图像滤波的处理，方法是：图像灰度化：获取的裂缝图像是真彩RGB图像，在检测裂缝过程中，只需要图像的亮度(灰度)值信息，因此，利用灰度处理技术将裂缝图像由真彩RGB图像处理为灰度级图像；图像灰度级变换：通过设定阈值，利用灰度变换方法，将数值低于和高于该阈值的灰度分别压缩至两个区间内，从而实现裂缝图像的平衡光照、减弱背景干扰并增强目标裂缝；图像滤波：图像滤波的作用是滤除图像中噪声对应的波形并尽量保留图像细节特征完整，图像质量对于后续图像检测和分析的可信度以及有效性有直接的影响，利用滤波模板对裂缝图像进行滤波处理；(4)、裂缝图像的鉴别：裂缝图像分割是将裂缝目标和图像背景区分出来，以鉴别裂缝，方法是：a.计算灰度为i的像素的概率；b.设灰度阈值为t，将图像灰度值分为两类C1、C2；c.分别计算C1、C2类出现的概率W1、W2；d.分别计算C1、C2类的均值U1、U2；e.计算C1、C2类间方差D1，2；f.依次选取灰度阈值t，求取出使得方差D1，2最大的灰度阈值t；(5)、裂缝参数的提取：裂缝参数测量包括裂缝细化、毛刺剔除以及宽度计算；1).裂缝细化：裂缝的细化是为了得到骨架脊线，方法是：①对于裂缝图像中的某一点，将消除模板与之匹配，若满足消除模板中的任意一个，则转至下步骤②，否则跳转至下步骤③；②用保留模板与图像匹配：若满足保留模板中的任意一个，则保留该点，否则删除该点；③保留该点，回至步骤①；④不断重复步骤①、②、③，直至对一幅图中所有像素点扫描完毕，转至下步骤⑤；⑤若前一次扫描中，有像素点被删除，表明裂缝未被进一步地细化，则程序回至步骤①，继续执行模板匹配；若没有点被删除，则细化结束后，得到裂缝的骨架图像；2).毛刺剔除：毛刺的剔除首先需要标记节点和端点、分支编码，然后通过设定阈值来滤除，方法是：①标记节点和端点，在细化后的裂缝骨架图中取掩模依次滑过整幅图像，若至少有3个点与掩模的中心点相连，则该中心点即为节点，若只有一个点与中心点连接，则为端点；②分支编码，从节点开始跟踪毛刺直至其端点，然后对各段分支进行编码，并计算毛刺长度LE；③毛刺剔除，设定一个毛刺长度阈值TE，将低于毛刺长度阈值TE的毛刺去除末梢；3).裂缝宽度计算：①对于裂缝骨架图g(x,y)中的任意像素点i，提取两条法线L1和L2；②计算法线L1和L2分别与原裂缝特征图像f(x,y)交点，得到一系列交点(x1,y1)、(x2,y2)，…，(xr,yr)，并构成两个集合A1＝{(xi,yi)|(xi,yi)∈L1}和A2＝{(xi,yi)|(xi,yi)∈L2}；x为裂缝图像像素点在X轴上的投影坐标，y为裂缝图像像素点在Y轴上的投影坐标，f(x,y)为裂缝图像处理后的灰度值，取值范围为0到255；③分别求两个集合中任意两元素的距离，其最大值即为法线与原裂缝特征边缘的交点，分别记为d1和d2；④比较d1和d2的大小，取较大值作为裂缝在点i的宽度d(i)，并存入宽度矩阵W，则W＝[d(1),d(2),…,d(n)]，其中n为裂缝骨架的像素点总数；⑤求宽度矩阵W的最大值，得到桥梁裂缝的真实最大宽度dmax。