[01127446]多传感器融合的桥隧缺陷识别和定位关键技术研发

针对目前我国桥隧混凝土结构缺陷检测系统仍采取人工目检手段中存在的检测效率低、成本高、客观性差以及裂缝无法定位等问题,本项目开发一套融合多传感器的高精度桥隧缺陷自动识别和定位系统。 本项目从桥隧混凝土结构缺陷图像特征建模、图像采集设备优化、桥隧缺陷图像自适应阈值的图像分割算法、缺陷图像拼接定位四个关键环节展开研究。 1)建立混凝土结构缺陷图像的数学模型 分析混凝土结构缺陷图像中敏感区域、噪声特性、光照和拍摄角度变化与工程实际采集到的图像之间的内在关系,建立适用于混凝土结构缺陷图像分析算法的数学理论模型。 2)桥隧混凝土缺陷图像采集设备的优化 依据成像原理,合理布置缺陷采集设备的组成,优化高分辨率CCD相机、长焦镜头、距离传感器、角度传感器等设备的集成度,提高系统的采集效率和便携度。 3)研究桥隧缺陷图像自适应阈值的图像分割算法 分析比较已有的应用于路面、桥隧和隧道混凝土结构缺陷图像分割算法,结合混凝土结构缺陷图像特征,提出一种自适应阈值的图像分割手段,研究一种全自动、高精度的缺陷长度和宽度等特征提取算法,减少现有系统使用过程中的人工干预,提高系统的实用性。 4)基于SIFT特征的混凝土结构缺陷图像拼接算法研究和缺陷定位 针对待拼接图像特征,调整SIFT算法的特征点位置和所处尺度,提出一种适用于桥隧结构缺陷图像拼接的对图像平移、旋转、缩放、甚至仿射变换保持不变性的SIFT算法局部特征以及基于该特征的描述符。桥隧结构缺陷图像拼接缝消除算法研究 对于仅有小部分重叠区域的桥隧结构缺陷图像,研究待拼接图像的拼接缝特征,在拼接缝相邻像素点选择融合区域,然后在小波变换域进行融合,经逆变换形成融合图像,在保证缺陷细微特征不受影响条件下,寻求最优的融合参数。依据图像拼接得到的缺陷全景图像,为缺陷定位提供理论依据和实验验证。 通过本项目获得的专利、发表论文及专著： 软件著作权：基于视频的车辆数据采集系统v1.0,2013年7月。发明人：李刚,王振 发表论文： [1] Gang Li,Shuanhai He,YongfengJu,Long-distance precision inspection method for bridge cracks with image processing[J].Automation in Construction,2014,41：83-95（SCI检索：000334139500010） [2] 李刚,贺拴海,巨永锋等,远距离混凝土桥梁结构表面裂缝精确提取算法[J].中国公路学报,2013,4（7）：1-8. （EI检索：20133516679465） [3] Li Gang , He ShuanHai, Ju YongFeng, et al.. Image-Based Method for Concrete Bridge Crack Detection[J]. Journal of Information ＆ Computational Science,2013,10（8）：2229-2236.（EI检索：2013251642907）