本文關鍵詞：跨座式單軌交通軌道梁表面裂紋識別方法研究

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【摘要】：跨座式單軌交通系統(tǒng)是城市軌道交通的一種重要制式,其梁橋系統(tǒng)中的預應力混凝土軌道梁對單軌列車起著支撐和導向作用,它的健康狀態(tài)直接關系到乘客和地面人員的生命安全,因此軌道梁表面裂紋檢測是單軌交通系統(tǒng)日常維護中最為重要的工作之一。相對于傳統(tǒng)的人工檢測,基于計算機視覺的檢測技術具有突出的高效性和安全性,已成為大型基礎設施健康狀態(tài)檢測中的重要手段。目前,數字成像技術快速發(fā)展,軌道梁表面裂紋檢測的圖像采集系統(tǒng)日趨成熟,但是裂紋檢測的圖像處理技術仍相對滯后。本文主要研究基于圖像分析的裂紋自動識別技術,并著重解決從高噪聲背景中識別細小裂紋的問題,同時兼顧計算速度。軌道梁表面圖像數據總量十分龐大,為保證及時發(fā)現裂紋,計算速度是本研究中必須考慮的重要問題。本文首先提出了用于裂紋區(qū)域檢測的曲面形狀識別方法,用相對更快的速度將圖像分成裂紋圖像和非裂紋圖像,從而大幅降低后續(xù)裂紋提取步驟的工作量�；舅枷胧�,將圖像轉化為參數化曲面后,非裂紋曲面間的形狀變化可認為由近似的保距形變產生,而裂紋曲面與非裂紋曲面的形狀差異可認為由非保距形變產生,兩種曲面可通過測地距離圖來辨識。為解決裂紋中的間隙對測地距離圖產生明顯干擾的問題,本文提出了計算測地距離圖的平穩(wěn)行進算法。曲面形狀識別方法主要利用曲面的全局幾何特征,因此具有很強的抗噪能力。實驗表明其兼顧了計算速度和檢測準確率。此外,該方法還能夠擴展成一種裂紋快速提取方法。裂紋提取是裂紋危害等級評估的前提性工作。然而提取嵌入在高噪聲背景中的細小裂紋仍是一項難題,目前很多方法仍然不能兼顧自動化水平、抗噪能力以及對裂紋寬度信息的保留。本文提出了兩種新的裂紋自動提取方法,均具有抗噪能力強以及能夠保留裂紋寬度信息的性質,克服了上述問題。提出的第一種裂紋提取方法是曲面上各向異性聚類方法�；舅枷胧峭ㄟ^空間聚類將像素點分配到任意形狀的空間簇中,然后根據形狀狹長這一特性篩選出對應于裂紋的空間簇。該方法仍將灰度圖像通過曲面表示,然后基于曲面的幾何性質,設計了各向異性的聚類準則,確保在將相鄰對象分離的同時能夠將一條裂紋的多個片段歸入同一個空間簇。此外,通過與全局凸分割模型的結合,聚類過程所需的候選點和重要參數可以自動設定。提出的第二種裂紋提取方法是最小路徑點過程方法。基于最小路徑的裂紋提取方法面臨的首要困難是如何自動設置最小路徑的端點。該方法將最小路徑的端點視為點過程模型中的標記點,然后建立點過程的Gibbs能量,從而將最小路徑端點的自動設置問題轉化為能量最小化問題。另一方面,相對于傳統(tǒng)的標記點過程模型,該方法建立的模型不必考慮標記點的內部約束作用,并且具有更小的配置空間,因而在使用隨機搜索算法求解時具有很高的求解效率。通過與全局凸分割模型相結合,該方法同樣可提取包含寬度信息的完整裂紋。與第一種裂紋提取方法相比,該方法對于連續(xù)性差和邊緣模糊的裂紋可取得更為準確的提取結果。本文最后對裂紋提取結果進行局部形狀分析,以實現找出最寬裂紋區(qū)間以及去除塊狀噪聲的目的。這一部分沿用了前文的圖像幾何化表示思想,并提出了使用Laplace-Beltrami特征函數定位塊狀噪聲和最寬裂紋區(qū)間的方法。為適應裂紋曲面的特點,該方法對Laplace-Beltrami矩陣進行了必要的針對性調整。
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U446;U232;TP391.41

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本文編號：1290997