桥梁拉索护套表面缺陷视觉检测及智能识别研究

发布时间：2023-04-09 18:45

　　拉索是斜拉桥的重要构件,对桥梁安全至关重要。桥梁拉索外侧通常有高聚乙烯护套,护套在光照、风、水汽等作用下会产生裂纹、孔洞等缺陷,这些缺陷会对桥梁安全造成潜在威胁。对护套的定期检测和养护能够保证拉索的使用安全。本文对基于机器视觉的缺陷检测方法进行了研究,形成了一套较为完整的检测方案,有望在今后代替人工完成护套缺陷检测工作。本文的主要工作内容有:1)设计了表面缺陷视觉检测方案,其中图像采集模块包括CMOS工业相机、8mm定焦镜头、环形LED工业光源,用于采集护套表面图像。线上算法主要完成图像灰度化、图像去噪、图像分割与缺陷判别,并保存缺陷图像;线下算法完成图像拼接、特征提取、特征选择和图像分类任务。2)研究了图像预处理与图像分割算法。使用YUV颜色空间对采集的图像进行灰度化,用自适应中值滤波算法进行去噪处理,以保留原始图像信息。用sobel算子配合阈值分割、形态学处理等方法完成了缺陷部分的图像分割,最后使用面积和长轴长度判别是否为缺陷图像,长轴角度用PCA算法计算获得。3)对于缺陷可能存在于相邻相机交界处的情况,研究了图橡拼接算法。在特征点选取阶段,使用特征稳定、信息丰富的SIFT算法,并...

【文章页数】：98 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 桥梁拉索检测技术发展现状
        1.2.1 拉索应力状态检测
        1.2.2 受力体抗力退化状态检测
        1.2.3 防护系统状态检测
    1.3 机器视觉检测技术介绍
        1.3.1 机器视觉技术简介
        1.3.2 机器视觉技术在表面缺陷检测中的应用
    1.4 关键技术与难点分析
    1.5 项目检测需求
    1.6 本文研究内容与章节安排
第2章 机器视觉缺陷检测系统方案设计
    2.1 引言
    2.2 检测装置整体方案
        2.2.1 检测装置的组成结构
        2.2.2 检测装置主要功能
        2.2.3 检测装置的工作流程
    2.3 检测装置硬件部分
        2.3.1 机械爬升模块
        2.3.2 图像采集模块
    2.4 检测装置软件部分
    2.5 小结
第3章 拉索护套表面图像预处理与缺陷部分分割
    3.1 引言
    3.2 拉索护套表面图像采集与灰度化
    3.3 拉索护套表面图像预处理
    3.4 拉索护套表面缺陷图像分割
    3.5 拉索护套表面缺陷的判别
    3.6 实验与分析
    3.7 小结
第4章 拉索护套表面图像拼接
    4.1 引言
    4.2 图像拼接技术
    4.3 缺陷图像拼接方法分析
    4.4 FAST-SIFT算法
        4.4.1 SIFT算法原理介绍
        4.4.2 SIFT算法简化
        4.4.3 特征点匹配及变换矩阵计算
    4.5 图像融合
    4.6 实验与分析
    4.7 小结
第5章 拉索护套表面缺陷图像识别分类
    5.1 引言
    5.2 拉索护套表面缺陷特征提取
        5.2.1 基本特征描述子
        5.2.2 拓扑特征描述子
        5.2.3 统计特征描述子
        5.2.4 纹理特征描述子
    5.3 拉索护套表面缺陷特征选择
        5.3.1 特征选择中的可分性准则
        5.3.2 特征选择方法
    5.4 拉索护套表面缺陷特征分类
        5.4.1 SVM算法
        5.4.2 狼群算法
        5.4.3 WPA-SVM算法
    5.5 小结
第6章 总结与展望
    6.1 全文内容总结
    6.2 工作展望
参考文献
附录 攻读学位期间发表的论文及专利
致谢



本文编号：3787542