大型建筑墙体裂痕视觉自动监测系统设计

发布时间：2018-12-09 19:30

【摘要】：大型建筑墙体裂痕的检测过程中,存在较多的噪声因素,使得以信号回波方法为基础的裂痕监测无法对区域进行分类,回波误差较大。因此,提出采用基于"块"图像的BP神经网络方法,设计大型建筑墙体裂痕视觉自动检测系统,该系统利用图像可对墙体分区的优势完成系统的优化,系统的硬件由监控控制模块、图像采集模块、图像处理模块、存储模块以及监控结果显示模块组成。系统通过系统设置、数据分析、资料库维护、图像采集、图像处理和图像分析6大功能模块,实现建筑墙体裂痕视觉的自动监测。依据"块"图像的BP神经网络方法,对墙体裂痕图像进行识别。实验结果说明,设计系统监测效果较好,具备较高的监测效率和准确率。
[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.
【作者单位】： 湖南工业大学;
【基金】：教育部人文社会科学研究规划基金(14YJA760030)
【分类号】：TU746.2;TP274

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2369912