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基于雙卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁裂紋實(shí)時(shí)檢測技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2020-12-18 09:20
  橋梁是一個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)命脈,而橋梁結(jié)構(gòu)在整個(gè)使用壽命周期中,不可避免地受到疲勞載荷環(huán)境侵蝕和突然的地震等災(zāi)害等復(fù)雜因素的耦合作用,結(jié)構(gòu)損傷逐漸的發(fā)展和積累,導(dǎo)致安全性不斷下降,服役性能不斷下降。這個(gè)研究課題已經(jīng)進(jìn)行了很多年,國內(nèi)外學(xué)者提出了很多接觸非接觸式橋梁結(jié)構(gòu)安全性評估方法,如聲波法,紅外法等,但普遍存在成本高昂,效率低下,魯棒性低的問題。裂縫是混凝土橋梁最常見、最重要的病害之一,隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,圖像法橋梁裂紋檢測成為了新的研究熱點(diǎn)。近年來,基于深度學(xué)習(xí)的圖像如理方法發(fā)展起來,算法效果顯著提升的同時(shí),仍然容易出現(xiàn)非裂紋區(qū)域錯(cuò)誤識別,準(zhǔn)確度不高的問題。針對這些問題本文提出了一種由一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型和一個(gè)語義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Segnet)模型組成的雙卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來識別圖像中的裂紋。首先,構(gòu)建CNN模型識別裂紋分割興趣區(qū)域。CNN模型將排除非裂紋區(qū)域的斑點(diǎn)、陰影、水漬、涂鴉等干擾因素。然后用Segnet模型對CNN獲得的裂紋興趣區(qū)域進(jìn)行像素級分割,提取出長度、寬度等裂縫特征。通過使用公開數(shù)據(jù)集訓(xùn)練CNN-Segnet模型來識別實(shí)際混凝土橋梁裂縫,與現(xiàn)有的圖... 

【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】:65 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于雙卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁裂紋實(shí)時(shí)檢測技術(shù)研究


寶成鐵路石亭橋垮塌

車檢,橋梁,懸臂,狀況


013年2月1日,連霍滬渝高速公路宜昌長江大橋橋體坍塌發(fā)生事故。倒塌的這座橋梁混凝土面板大約有80米長。八輛車一下子倒在橋下。事故共發(fā)生造成10人傷重死亡,11人嚴(yán)重受傷。在剛剛過去的五年里,我國總共累計(jì)發(fā)生了37起重大倒塌建筑事件,造成182人傷重死亡,177人頭部受傷。鐵路安全建設(shè)是國家保障廣大人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全的重要一環(huán)。只有防微杜漸防患于未然,才能真正保證消除隱患。實(shí)現(xiàn)及時(shí)、高效、準(zhǔn)確地消除檢測安全隱患,已逐漸成為當(dāng)前制約人民共和國境內(nèi)鐵路安全健康運(yùn)行的一大關(guān)鍵。圖1-1寶成鐵路石亭橋垮塌圖1-2懸臂橋檢車檢查橋梁狀況橋梁建設(shè)要能夠科學(xué)、有效地對其進(jìn)行周期養(yǎng)護(hù),就必須建立有一套科學(xué)、合理的公路橋梁病害檢測與風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)處理方法。目前我國橋梁的探傷檢測試驗(yàn)方法主要包括有人工觀測試驗(yàn)法和橋梁無損檢測法[5]。常規(guī)大橋表觀檢的巡檢車輛采用高空桁架橋檢車、懸臂橋檢車,以人力目檢為主。準(zhǔn)確、及時(shí)地快速發(fā)現(xiàn)橋梁裂縫現(xiàn)象是公路橋梁日常檢修維護(hù)的一項(xiàng)重要技術(shù)工作。尋找這些表面裂縫的一種傳統(tǒng)檢測方法(Fujitaetal.,2006)主要是人工式的觀察。用專門的小型橋梁裂縫檢查檢驗(yàn)車或橋梁腳手架來檢查這些橋梁裂縫,并手工檢查記錄這些裂縫中的信息。傳統(tǒng)生產(chǎn)方法的主要技術(shù)缺點(diǎn)如下是(1)操作效率低,耗時(shí)長,且額外消費(fèi)高。根據(jù)中國國家橋梁技術(shù)缺陷評價(jià)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),橋梁各部分構(gòu)件質(zhì)量應(yīng)根據(jù)橋體裂縫等橋梁視覺技術(shù)缺陷情況進(jìn)行實(shí)質(zhì)定量分析描述。因此,橋梁安全檢測的內(nèi)外部檢測工作都應(yīng)該是非常繁重的。(2)低精度。目前,裂縫點(diǎn)的寬度測量只能用個(gè)別斷裂點(diǎn)寬度來對一定量進(jìn)行描述。然而,其他技術(shù)參數(shù),如斷層裂紋的分布數(shù)量,長度和斷裂位置,只能簡單估計(jì)。檢驗(yàn)工作結(jié)果的真實(shí)準(zhǔn)確性在很大一定程度上主要取

立體圖像,爬壁機(jī)器人


哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-3-鐵橋梁,往往智能夜間非營運(yùn)時(shí)間檢測;高空作業(yè)或橋下作業(yè),安全風(fēng)險(xiǎn)較大;受檢測人員專業(yè)素養(yǎng)、經(jīng)驗(yàn)水平等因素影響,主觀因素影響較大。鑒于此,本課題擬開發(fā)橋梁表觀檢測的自動(dòng)化算法,將具有高效、客觀、安全等突出優(yōu)勢。圖1-3爬壁機(jī)器人圖1-4基于無人機(jī)的非接觸檢測方法能夠及時(shí)準(zhǔn)確的獲取裂紋寬度與長度信息,并關(guān)注隨時(shí)間的裂紋生長情況,就能夠更有針對性地對高風(fēng)險(xiǎn)位置進(jìn)行修補(bǔ)加固。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1基于圖像處理技術(shù)的方法這個(gè)學(xué)術(shù)研究課題已經(jīng)持續(xù)進(jìn)行了很多年,國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者已經(jīng)提出了很多關(guān)于接觸非接觸式結(jié)構(gòu)橋梁主體結(jié)構(gòu)技術(shù)安全性能的評估研究方法,如超聲波法,紅外法等,但普遍存在技術(shù)成本高昂,效率低下,可靠性差的技術(shù)問題。裂縫裂紋是建筑混凝土結(jié)構(gòu)橋梁最常見、最重要的施工病害之一,隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)學(xué)和視覺識別技術(shù)的飛速發(fā)展,圖像識別法凝土橋梁梁縫裂紋成像檢測技術(shù)成為了新的學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域熱點(diǎn)。橋梁嚴(yán)重?fù)p傷的發(fā)生位置很多在交通路線下方以及其橋墩上,且損傷位置相對隱蔽,因此會(huì)容易受到其他橋墩的阻礙。除了梁和墩,橋梁主體結(jié)構(gòu)的主要組成部分還有兩個(gè)主拱和兩座橋塔。因此,獲取完整的我國橋梁立體圖像更加困難,為此我國相關(guān)技術(shù)研究工作人員先后提出了多種不同的方法獲取完整橋梁損傷視像的技術(shù)[6]。(1)閾值分割識別法。該取值算法主要基于感光裂紋的顏色灰度,裂紋范圍與其他光背景的差異取值。背景的裂紋灰度平均值將遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于沒有裂紋的背景灰度平均值。找到合適的圖像灰度值和閾下數(shù)值,就等于可以將整個(gè)圖像進(jìn)行

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于機(jī)器視覺的橋梁檢測技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展[J]. 林國章.  中國新技術(shù)新產(chǎn)品. 2018(11)
[2]橋梁施工質(zhì)量控制及常見問題解決措施[J]. 鄒輝,李華同.  交通世界. 2017(36)
[3]中國橋梁技術(shù)的現(xiàn)狀與展望[J]. 張喜剛,劉高,馬軍海,吳宏波,付佰勇,高原.  中國公路. 2017(05)
[4]高鐵混凝土橋梁內(nèi)部缺陷無損檢測技術(shù)[J]. 王虎,魏祥龍.  工程建設(shè). 2017(02)
[5]橋梁檢測與維護(hù)加固的重要性分析[J]. 馬榮基,邱朗.  中國高新技術(shù)企業(yè). 2016(02)
[6]基于數(shù)字圖像處理的表面裂紋檢測算法[J]. 鄒軼群,侯貴倉,楊峰.  微計(jì)算機(jī)信息. 2004(04)

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的混凝土路面裂縫檢測[D]. 王麗蘋.河北工程大學(xué) 2018



本文編號:2923759

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