基于圖像處理的地鐵隧道裂縫檢測技術(shù)研究.pdf

1、近年來，城市軌道交通以其車速快、行車密度大、客流量大等特點成為解決交通擁堵的重要措施之一，它的飛速發(fā)展給人們出行帶來了極大的便利。但與此同時，大量城市軌道交通的土建設(shè)施由建設(shè)期轉(zhuǎn)入養(yǎng)護期，給線路安全檢測帶來了巨大的挑戰(zhàn)。
　　在各種安全檢測中，隧道裂縫的檢測一直是一個技術(shù)難點。目前我國的隧道裂縫檢測仍以人工判讀和記錄為主，這種方法費時、費力，而且主觀性強，不利于客觀地對隧道結(jié)構(gòu)安全進行評估?；趫D像處理的裂縫檢測方法能夠彌補傳統(tǒng)檢

2、測方法的不足，高效準確地獲取裂縫數(shù)據(jù)并節(jié)約人工成本，是一種理想的裂縫自動檢測技術(shù)。
　　本文的工作主要包括以下幾個方面:
　　(1)深入研究了裂縫圖像處理的基本方法，對圖像預(yù)處理（灰度校正、平滑濾波、銳化）、圖像分割及特征提取幾個關(guān)鍵步驟中的常用算法進行總結(jié)，分析了各個算法的適用性和不足，對裂縫識別的過程有了深刻的認識。
　　(2)詳細分析了隧道裂縫圖像的特點，針對這些特點對二維最大類間方差快速迭代算法進行改進，采用局

3、部閾值代替原來的全局閾值，并增加了修正因子Δ以及閾值ω。改進后的算法能夠消除背景灰度不均帶來的影響，并較為準確地將細小的隧道裂縫分離出來。采用該算法能夠檢測的最細裂縫寬度為0.23mm。
　　(3)對裂縫檢測過程中每個步驟用到的相關(guān)算法進行詳細分析并用Matlab仿真，比較處理結(jié)果后選取合適的算法，最終提出一種基于圖像處理的隧道裂縫自動檢測方法。通過對多張隧道圖片進行檢測，驗證了該方法準確率高、漏檢率低，可以高效、準確地檢測出隧道

4、圖像中的裂縫并對其長寬、走勢等特征進行提取，滿足實際應(yīng)用的要求。
　　(4)設(shè)計并用JAVA實現(xiàn)地鐵隧道裂縫監(jiān)測平臺。數(shù)據(jù)處理模塊采用本文提出的隧道裂縫檢測方法對裂縫信息進行提取，然后將其導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫中;數(shù)據(jù)管理模塊實現(xiàn)對裂縫信息的增刪改查，依據(jù)設(shè)定的閾值對裂縫進行安全等級分類，并能與歷史數(shù)據(jù)對比判斷病害發(fā)展趨勢，實現(xiàn)及時預(yù)警。
　　本文最后對實現(xiàn)的地鐵隧道裂縫監(jiān)測系統(tǒng)進行測試，其不僅能夠高效準確地獲取隧道襯砌裂縫數(shù)據(jù)，而且能