基于圖像處理的混凝土預(yù)制構(gòu)件裂縫檢測(cè)系統(tǒng)研究.pdf

1、裝配式建筑具有施工速度快、質(zhì)量穩(wěn)定可靠、節(jié)能環(huán)保等優(yōu)點(diǎn)，在中國(guó)得到快速的發(fā)展?；炷令A(yù)制構(gòu)件是裝配式建筑的重要組成部分，當(dāng)混凝土預(yù)制構(gòu)件出現(xiàn)寬度大于0.2mm的裂縫時(shí)將會(huì)嚴(yán)重影響到裝配式建筑的工程質(zhì)量。目前對(duì)于裂縫的檢測(cè)主要采用人工方法，不僅效率低下而且檢測(cè)精度不高。為改善當(dāng)前現(xiàn)狀，研究了一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的混凝土預(yù)制構(gòu)件裂縫檢方法，此方法能有效的對(duì)裂縫進(jìn)行檢測(cè)。
　　針對(duì)裂縫圖像在采集過程中易受外界環(huán)境影響產(chǎn)生圖像對(duì)比度較

2、弱、模糊等缺陷以及圖像分割算法對(duì)裂縫檢測(cè)精度具有重要影響，重點(diǎn)對(duì)裂縫圖像分割算法進(jìn)行了研究。首先采用灰度化、灰度增強(qiáng)、及自適應(yīng)中值濾波對(duì)裂縫圖像進(jìn)行預(yù)處理以減弱上述缺陷的影響。然后采用脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）實(shí)現(xiàn)裂縫圖像的分割，針對(duì)PCNN模型存在不穩(wěn)定性，利用遺傳算法和最小誤差準(zhǔn)則對(duì)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了改進(jìn)，并結(jié)合裂縫的幾何形態(tài)特征實(shí)現(xiàn)圖像中裂縫的識(shí)別。最后計(jì)算已識(shí)別裂縫的長(zhǎng)度和平均寬度。
　　結(jié)合上述裂縫檢測(cè)方法，設(shè)