基于局部图像纹理计算的隧道裂缝视觉检测技术
作者：王耀东;朱力强;史红梅;方恩权;杨玲芝
作者机构：北京交通大学 机械与电子控制工程学院,北京 100044;北京交通大学 载运工具先进制造与测控技术教育部重点实验室,北京 100044;北京交通大学 机械与电子控制工程学院,北京 100044;北京交通大学 载运工具先进制造与测控技术教育部重点实验室,北京 100044;北京交通大学 机械与电子控制工程学院,北京 100044;北京交通大学 载运工具先进制造与测控技术教育部重点实验室,北京 100044;广州地铁集团有限公司 工程技术研发中心,广东 广州 510335;广州地铁集团有限公司 工程技术研发中心,广东 广州 510335 来源：铁道学报 ISSN：1001-8360 年：2024 卷：040 期：002 页码：82-90 页数：9
中图分类：TP391 正文语种：chi
关键词：隧道裂缝;线阵相机;图像处理;裂缝检测;骨架提取
摘要：地铁隧道裂缝病害的自动检测技术是一个重要研究方向.针对地铁隧道复杂场景和弱光环境下,全局图像检测精度低的问题,提出分块图像局部纹理处理算法,将大视场裂缝图像进行网格化处理,在分块区域内完成预处理与纹理提取,基于图像细化与骨架提取算法,提出裂缝和虚假裂缝纹理的差异性计算模型,可有效提高真实裂缝图像的检测精度,滤除虚假裂缝的干扰.针对硬件系统,提出多目高速线阵相机的图像采集方案,研制裂缝图像采集系统样机,可安装于轨道小车上进行图像连续采集.利用研制的图像采集处理设备,可以自动采集和检测隧道裂缝图
像,对于纹理简单的普通裂缝图像样本,裂缝的识别率达到0.96;对于地铁隧道裂缝图像样本,裂缝的识别率达到0.84,验证了硬件系统和软件算法的有效性与可行性.
基于局部图像纹理计算的隧道裂缝视觉检测技术
