基于机器视觉检测的裂缝特征研究

发布时间：2017-10-11 08:01

  本文关键词：基于机器视觉检测的裂缝特征研究

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【摘要】：裂缝作为土木工程中常见的病害,随着基于机器视觉检测设备的不断优化,如何对裂缝进行高效的识别与统计是整个系统高效运行的关键。然而这两者均涉及的一点就是特征选取。初选定特征后,如何对特征进行合理的分配应用是个需要探讨的问题。本文围绕裂缝特征及其应用展开,在选定裂缝特征之后,首先对应用部分裂缝特征的有效性进行了验证,即通过对处理得到的两值图像进行初筛选滤去大部分杂质;其后根据RBF-SVM算法建立自动判别模型,分别将6个特征(全部)和3个特征(部分)作为输入参数的工况进行结果对比,表明该模型具有很好的适应性,且均能高效实现裂缝识别,进而验证了裂缝特征分配应用的必要性。
【作者单位】： 西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室;西南交通大学;
【关键词】： 特征选取 裂缝识别 分配应用 RBF-SVM
【基金】：国家自然科学基金(51278423,51478395)
【分类号】：TU746
【正文快照】：

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：1011364