基于MATLAB的橋梁拉索表面缺陷視頻檢測(cè)
發(fā)布時(shí)間:2022-02-15 23:48
我國(guó)地勢(shì)走向西高東低,山地面積要占全國(guó)土地總面積的2/3以上。因此,大跨度的斜拉橋和懸索橋被廣泛采用,其中我國(guó)斜拉橋數(shù)量占世界斜拉橋總數(shù)一半以上。近年來我國(guó)橋梁行業(yè)的發(fā)展重心已經(jīng)逐漸從“建設(shè)為主”向“養(yǎng)護(hù)為主”轉(zhuǎn)移。目前國(guó)內(nèi)已建成的拉索類橋梁中,拉索是其主要承載構(gòu)件,拉索的健康狀態(tài)直接影響到橋梁的正常運(yùn)營(yíng)與否。拉索外觀的缺陷檢測(cè)是橋梁安全檢查工作中的重點(diǎn)內(nèi)容之一,也是發(fā)現(xiàn)橋梁拉索安全隱患的重要內(nèi)容。然而行業(yè)內(nèi)在實(shí)際工作中對(duì)拉索表面檢測(cè)還是通過人工目視視頻數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行。這種方式的弊端主要是工作效率低下;依靠個(gè)人主觀經(jīng)驗(yàn)判斷;長(zhǎng)時(shí)間目視檢測(cè)容易出錯(cuò)等。因此,本文從實(shí)際需求出發(fā),研發(fā)了橋梁拉索外觀視頻檢測(cè)軟件系統(tǒng),并就系統(tǒng)中的關(guān)鍵問題進(jìn)行技術(shù)攻關(guān),實(shí)驗(yàn)表明該系統(tǒng)可以代替人工進(jìn)行橋梁拉索外觀的缺陷檢測(cè)。本論文重點(diǎn)對(duì)拉索類橋梁外觀缺陷檢測(cè)的理論和技術(shù)流程進(jìn)行了研究。圍繞拉索類橋梁外觀視頻數(shù)據(jù)自動(dòng)化檢測(cè)的實(shí)際工程需求,開展了相關(guān)實(shí)驗(yàn)。針對(duì)原始視頻數(shù)據(jù)采用了合理的壓縮準(zhǔn)則提取可疑圖像,減少了數(shù)據(jù)量;同時(shí)通過形態(tài)學(xué)的引入提升缺陷圖像閾值分割精度;然后對(duì)分割圖像進(jìn)行連通域標(biāo)定提取缺陷幾何信息量化目標(biāo)區(qū)...
【文章來源】:重慶交通大學(xué)重慶市
【文章頁數(shù)】:78 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 橋梁外觀檢測(cè)方法的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.2 橋梁缺陷檢測(cè)的算法研究
1.3 拉索圖像的基本認(rèn)識(shí)
1.3.1 拉索表面病害類型
1.3.2 病害圖像特征分析
1.3.3 研究的難點(diǎn)
1.4 技術(shù)路線與研究?jī)?nèi)容
1.4.1 技術(shù)路線
1.4.2 研究?jī)?nèi)容
第二章 橋梁拉索表面視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.1 橋梁拉索視頻數(shù)據(jù)采集
2.2 視頻拆分轉(zhuǎn)換
2.2.1 按幀提取圖像
2.2.2 單鏡頭圖像提取
2.3 圖像預(yù)檢測(cè)
2.3.1 灰度化
2.3.2 圖像分塊
2.3.3 基于統(tǒng)計(jì)的方差雙閾值信息提取
2.4 本章小結(jié)
第三章 橋梁拉索缺陷圖像分割
3.1 圖像分割的原理
3.2 拉索圖像分割算法研究
3.2.1 最大類間方差法
3.2.2 迭代法閾值分割
3.2.3 最小錯(cuò)誤閾值法
3.3 形態(tài)學(xué)分割
3.3.1 基本形態(tài)學(xué)運(yùn)算
3.3.2 結(jié)構(gòu)元素的選擇
3.4 基于形態(tài)學(xué)的大津法分割
3.4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
3.5 本章小結(jié)
第四章 缺陷圖像幾何特征描述及計(jì)算方法研究
4.1 連通域標(biāo)記
4.2 幾何參數(shù)提取
4.2.1 區(qū)域面積計(jì)算
4.2.2 外接矩形長(zhǎng)寬計(jì)算
4.2.3 矩形度的計(jì)算
4.2.4 圓形度的計(jì)算
4.2.5 邊界周長(zhǎng)計(jì)算
4.3 病害識(shí)別
4.3.1 橋梁拉索圖像病害信息的特點(diǎn)
4.3.2 病害區(qū)域判斷規(guī)則
4.3.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
4.4 本章小結(jié)
第五章 橋梁拉索表面檢測(cè)視頻自動(dòng)化處理軟件開發(fā)
5.1 系統(tǒng)功能需求分析
5.2 軟件開發(fā)平臺(tái)及檢測(cè)流程
5.2.1 開發(fā)平臺(tái)簡(jiǎn)介
5.2.2 軟件檢測(cè)流程概述
5.3 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)
5.4 工程實(shí)踐
5.4.1 工程概況
5.4.2 試驗(yàn)驗(yàn)證
5.4.3 試驗(yàn)分析
5.5 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間發(fā)表的論文及學(xué)術(shù)成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]拉索檢測(cè)機(jī)器人爬升裝置設(shè)計(jì)與穩(wěn)定性分析[J]. 余劍武,張申林,肖清,羅紅,張漢衛(wèi). 機(jī)械設(shè)計(jì)與研究. 2017(04)
[2]運(yùn)營(yíng)期橋梁斜拉索的技術(shù)狀況檢測(cè)[J]. 李鷗,侍剛,王波,趙承新. 世界橋梁. 2017(04)
[3]2016年交通運(yùn)輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)[J]. 交通財(cái)會(huì). 2017(05)
[4]基于譜殘差視覺顯著性的帶鋼表面缺陷檢測(cè)[J]. 陳海永,徐森,劉坤,孫鶴旭. 光學(xué)精密工程. 2016(10)
[5]基于多閾值Otsu準(zhǔn)則的閾值分割快速計(jì)算[J]. 申鉉京,劉翔,陳海鵬. 電子與信息學(xué)報(bào). 2017(01)
[6]基于視覺顯著度的皮革表面瑕疵檢測(cè)[J]. 朱凌云,嚴(yán)飛華,李汶松. 計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2016(03)
[7]發(fā)動(dòng)機(jī)包覆層表面缺陷自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)研究[J]. 楊建華,劉進(jìn)圣,金永. 傳感器世界. 2016 (01)
[8]我國(guó)橋梁技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略的思考[J]. 馮正霖. 中國(guó)公路. 2015(11)
[9]基于圖像分析的紙張表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 羅磊,張二虎. 西安理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(02)
[10]基于圖像處理的橋梁纜索檢測(cè)系統(tǒng)研制[J]. 劉朝濤,杜子學(xué),武維,向中富. 重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(02)
博士論文
[1]橋梁拉索表面缺陷圖像檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 李新科.重慶大學(xué) 2014
碩士論文
[1]道路裂縫圖像識(shí)別的算法研究[D]. 宰柯楠.鄭州大學(xué) 2017
[2]基于路面檢測(cè)車圖像的裂縫提取方法研究[D]. 任帥.重慶交通大學(xué) 2015
[3]基于Matlab的路面裂縫識(shí)別算法研究[D]. 任炳蘭.長(zhǎng)安大學(xué) 2014
[4]橋梁裂縫檢測(cè)中圖像識(shí)別處理與測(cè)量技術(shù)的研究[D]. 齊超.北京交通大學(xué) 2014
[5]基于機(jī)器視覺的焊件外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D]. 郭俊磊.南京航空航天大學(xué) 2014
[6]基于圖像處理技術(shù)的縫紉機(jī)針外觀質(zhì)量高速檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 紀(jì)孝利.煙臺(tái)大學(xué) 2013
[7]基于多足爬墻機(jī)器人平臺(tái)的橋梁裂縫檢測(cè)方法研究[D]. 蔡釗雄.華南理工大學(xué) 2012
[8]高速鐵路橋梁底面裂縫的視頻檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 蔡光明.北京交通大學(xué) 2011
本文編號(hào):3627501
【文章來源】:重慶交通大學(xué)重慶市
【文章頁數(shù)】:78 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 橋梁外觀檢測(cè)方法的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.2 橋梁缺陷檢測(cè)的算法研究
1.3 拉索圖像的基本認(rèn)識(shí)
1.3.1 拉索表面病害類型
1.3.2 病害圖像特征分析
1.3.3 研究的難點(diǎn)
1.4 技術(shù)路線與研究?jī)?nèi)容
1.4.1 技術(shù)路線
1.4.2 研究?jī)?nèi)容
第二章 橋梁拉索表面視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.1 橋梁拉索視頻數(shù)據(jù)采集
2.2 視頻拆分轉(zhuǎn)換
2.2.1 按幀提取圖像
2.2.2 單鏡頭圖像提取
2.3 圖像預(yù)檢測(cè)
2.3.1 灰度化
2.3.2 圖像分塊
2.3.3 基于統(tǒng)計(jì)的方差雙閾值信息提取
2.4 本章小結(jié)
第三章 橋梁拉索缺陷圖像分割
3.1 圖像分割的原理
3.2 拉索圖像分割算法研究
3.2.1 最大類間方差法
3.2.2 迭代法閾值分割
3.2.3 最小錯(cuò)誤閾值法
3.3 形態(tài)學(xué)分割
3.3.1 基本形態(tài)學(xué)運(yùn)算
3.3.2 結(jié)構(gòu)元素的選擇
3.4 基于形態(tài)學(xué)的大津法分割
3.4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
3.5 本章小結(jié)
第四章 缺陷圖像幾何特征描述及計(jì)算方法研究
4.1 連通域標(biāo)記
4.2 幾何參數(shù)提取
4.2.1 區(qū)域面積計(jì)算
4.2.2 外接矩形長(zhǎng)寬計(jì)算
4.2.3 矩形度的計(jì)算
4.2.4 圓形度的計(jì)算
4.2.5 邊界周長(zhǎng)計(jì)算
4.3 病害識(shí)別
4.3.1 橋梁拉索圖像病害信息的特點(diǎn)
4.3.2 病害區(qū)域判斷規(guī)則
4.3.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
4.4 本章小結(jié)
第五章 橋梁拉索表面檢測(cè)視頻自動(dòng)化處理軟件開發(fā)
5.1 系統(tǒng)功能需求分析
5.2 軟件開發(fā)平臺(tái)及檢測(cè)流程
5.2.1 開發(fā)平臺(tái)簡(jiǎn)介
5.2.2 軟件檢測(cè)流程概述
5.3 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)
5.4 工程實(shí)踐
5.4.1 工程概況
5.4.2 試驗(yàn)驗(yàn)證
5.4.3 試驗(yàn)分析
5.5 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間發(fā)表的論文及學(xué)術(shù)成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]拉索檢測(cè)機(jī)器人爬升裝置設(shè)計(jì)與穩(wěn)定性分析[J]. 余劍武,張申林,肖清,羅紅,張漢衛(wèi). 機(jī)械設(shè)計(jì)與研究. 2017(04)
[2]運(yùn)營(yíng)期橋梁斜拉索的技術(shù)狀況檢測(cè)[J]. 李鷗,侍剛,王波,趙承新. 世界橋梁. 2017(04)
[3]2016年交通運(yùn)輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)[J]. 交通財(cái)會(huì). 2017(05)
[4]基于譜殘差視覺顯著性的帶鋼表面缺陷檢測(cè)[J]. 陳海永,徐森,劉坤,孫鶴旭. 光學(xué)精密工程. 2016(10)
[5]基于多閾值Otsu準(zhǔn)則的閾值分割快速計(jì)算[J]. 申鉉京,劉翔,陳海鵬. 電子與信息學(xué)報(bào). 2017(01)
[6]基于視覺顯著度的皮革表面瑕疵檢測(cè)[J]. 朱凌云,嚴(yán)飛華,李汶松. 計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2016(03)
[7]發(fā)動(dòng)機(jī)包覆層表面缺陷自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)研究[J]. 楊建華,劉進(jìn)圣,金永. 傳感器世界. 2016 (01)
[8]我國(guó)橋梁技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略的思考[J]. 馮正霖. 中國(guó)公路. 2015(11)
[9]基于圖像分析的紙張表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 羅磊,張二虎. 西安理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(02)
[10]基于圖像處理的橋梁纜索檢測(cè)系統(tǒng)研制[J]. 劉朝濤,杜子學(xué),武維,向中富. 重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(02)
博士論文
[1]橋梁拉索表面缺陷圖像檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 李新科.重慶大學(xué) 2014
碩士論文
[1]道路裂縫圖像識(shí)別的算法研究[D]. 宰柯楠.鄭州大學(xué) 2017
[2]基于路面檢測(cè)車圖像的裂縫提取方法研究[D]. 任帥.重慶交通大學(xué) 2015
[3]基于Matlab的路面裂縫識(shí)別算法研究[D]. 任炳蘭.長(zhǎng)安大學(xué) 2014
[4]橋梁裂縫檢測(cè)中圖像識(shí)別處理與測(cè)量技術(shù)的研究[D]. 齊超.北京交通大學(xué) 2014
[5]基于機(jī)器視覺的焊件外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D]. 郭俊磊.南京航空航天大學(xué) 2014
[6]基于圖像處理技術(shù)的縫紉機(jī)針外觀質(zhì)量高速檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 紀(jì)孝利.煙臺(tái)大學(xué) 2013
[7]基于多足爬墻機(jī)器人平臺(tái)的橋梁裂縫檢測(cè)方法研究[D]. 蔡釗雄.華南理工大學(xué) 2012
[8]高速鐵路橋梁底面裂縫的視頻檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 蔡光明.北京交通大學(xué) 2011
本文編號(hào):3627501
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