【摘要】：大型建筑墻體裂痕的檢測過程中,存在較多的噪聲因素,使得以信號回波方法為基礎(chǔ)的裂痕監(jiān)測無法對區(qū)域進行分類,回波誤差較大。因此,提出采用基于"塊"圖像的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,設(shè)計大型建筑墻體裂痕視覺自動檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)利用圖像可對墻體分區(qū)的優(yōu)勢完成系統(tǒng)的優(yōu)化,系統(tǒng)的硬件由監(jiān)控控制模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊、存儲模塊以及監(jiān)控結(jié)果顯示模塊組成。系統(tǒng)通過系統(tǒng)設(shè)置、數(shù)據(jù)分析、資料庫維護、圖像采集、圖像處理和圖像分析6大功能模塊,實現(xiàn)建筑墻體裂痕視覺的自動監(jiān)測。依據(jù)"塊"圖像的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,對墻體裂痕圖像進行識別。實驗結(jié)果說明,設(shè)計系統(tǒng)監(jiān)測效果較好,具備較高的監(jiān)測效率和準(zhǔn)確率。
[Abstract]:There are many noise factors in the detection process of cracks in large building wall, which makes the detection of cracks based on signal echo method impossible to classify the region, and the echo error is large. Therefore, BP neural network method based on "block" image is used to design a visual automatic detection system for wall cracks in large buildings. The hardware of the system consists of monitoring and control module, image acquisition module, image processing module, storage module and monitor result display module. The system realizes the visual automatic monitoring of building wall cracks through six functional modules: system setup, data analysis, database maintenance, image acquisition, image processing and image analysis. According to the BP neural network method of block image, the wall crack image is identified. The experimental results show that the design system has better monitoring effect, higher monitoring efficiency and accuracy.
【作者單位】： 湖南工業(yè)大學(xué);
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃基金(14YJA760030)
【分類號】：TU746.2;TP274

【參考文獻】

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【共引文獻】

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3 何彬;馮瀏R，

本文編號：2369912