我國地勢走向西高東低,山地面積要占全國土地總面積的2/3以上。因此,大跨度的斜拉橋和懸索橋被廣泛采用,其中我國斜拉橋數(shù)量占世界斜拉橋總數(shù)一半以上。近年來我國橋梁行業(yè)的發(fā)展重心已經(jīng)逐漸從“建設(shè)為主”向“養(yǎng)護為主”轉(zhuǎn)移。目前國內(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營與否。拉索外觀的缺陷檢測是橋梁安全檢查工作中的重點內(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)在實際工作中對拉索表面檢測還是通過人工目視視頻數(shù)據(jù)的方式進行。這種方式的弊端主要是工作效率低下;依靠個人主觀經(jīng)驗判斷;長時間目視檢測容易出錯等。因此,本文從實際需求出發(fā),研發(fā)了橋梁拉索外觀視頻檢測軟件系統(tǒng),并就系統(tǒng)中的關(guān)鍵問題進行技術(shù)攻關(guān),實驗表明該系統(tǒng)可以代替人工進行橋梁拉索外觀的缺陷檢測。本論文重點對拉索類橋梁外觀缺陷檢測的理論和技術(shù)流程進行了研究。圍繞拉索類橋梁外觀視頻數(shù)據(jù)自動化檢測的實際工程需求,開展了相關(guān)實驗。針對原始視頻數(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;然后對分割圖像進行連通域標(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 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 橋梁外觀檢測方法的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 橋梁缺陷檢測的算法研究
    1.3 拉索圖像的基本認(rèn)識
        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
    1.4 技術(shù)路線與研究內(nèi)容
        1.4.1 技術(shù)路線
        1.4.2 研究內(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
        2.3.1 灰度化
        2.3.2 圖像分塊
        2.3.3 基于統(tǒng)計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 最小錯誤閾值法
    3.3 形態(tài)學(xué)分割
        3.3.1 基本形態(tài)學(xué)運算
        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 實驗結(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)域面積計算
        4.2.2 外接矩形長寬計算
        4.2.3 矩形度的計算
        4.2.4 圓形度的計算
        4.2.5 邊界周長計算
    4.3 病害識別
        4.3.1 橋梁拉索圖像病害信息的特點
        4.3.2 病害區(qū)域判斷規(guī)則
        4.3.3 實驗驗證
    4.4 本章小結(jié)
第五章 橋梁拉索表面檢測視頻自動化處理軟件開發(fā)
    5.1 系統(tǒng)功能需求分析
    5.2 軟件開發(fā)平臺及檢測流程
        5.2.1 開發(fā)平臺簡介
        5.2.2 軟件檢測流程概述
    5.3 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計實現(xiàn)
    5.4 工程實踐
        5.4.1 工程概況
        5.4.2 試驗驗證
        5.4.3 試驗分析
    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
在學(xué)期間發(fā)表的論文及學(xué)術(shù)成果


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]2016年交通運輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報[J].   交通財會. 2017(05)
[4]基于譜殘差視覺顯著性的帶鋼表面缺陷檢測[J]. 陳海永,徐森,劉坤,孫鶴旭.  光學(xué)精密工程. 2016(10)
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博士論文
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碩士論文
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[5]基于機器視覺的焊件外觀缺陷檢測系統(tǒng)的設(shè)計[D]. 郭俊磊.南京航空航天大學(xué) 2014
[6]基于圖像處理技術(shù)的縫紉機針外觀質(zhì)量高速檢測系統(tǒng)研究[D]. 紀(jì)孝利.煙臺大學(xué) 2013
[7]基于多足爬墻機器人平臺的橋梁裂縫檢測方法研究[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系統(tǒng)研究[D]. 蔡光明.北京交通大學(xué) 2011



本文編號：3627501