基于数学形态学的混凝土表面麻点检测方法
发布时间：2021-04-19 18:24
由于原材料、增加剂、施工工艺、外部环境等多方面的原因,混凝土表面或多或少地会产生麻面、蜂窝、孔洞、气泡、龟裂、污渍、色差等缺陷,影响硬化混凝土的外观质量。为了提高混凝土外观质量,需多次进行工艺试验,观察对比每次试验结果的缺陷改善情况,来改进施工的工艺参数。目前,在施工和试验过程中,对麻面、蜂窝、孔洞、气泡等麻点的检测主要采用的是人工观察检测法。该方法用彩笔在混凝土表面标识出麻点,对麻点气泡等缺陷进行观察、测量、统计分析。该方法存在效率低、主观性强、结果不精确等问题,还会在混凝土表面留下污渍。为了解决人工检测带来的问题,本文提出基于数学形态学的检测混凝土表面麻点的方法,可有效弥补纯人工检测的问题。该方法分为图像采集、刻度识别和麻点识别三个模块。图像采集模块是在混凝土表面竖直放置一把刻度尺,用高清数码相机拍照,获得高清图像。为了提高图像分析的效率,将彩色图像转变为灰度图像。刻度识别模块有两个功能:一是识别出刻度尺的在图像中的坐标,将刻度尺从图像中提取出来,将整幅图像分开为刻度尺和混凝土表面两个单独的部分;二是用数学形态学方法,提取出图像中的刻度线,检测出每两根刻度线间的像素数量,用频率分布...
【文章来源】：河北大学河北省
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究的背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文研究的主要内容及框架
第二章 形态学图像处理基本理论
2.1 数学形态学简介
2.2 二值图像形态学
2.2.1 二值图像中的基本形态学的运算
2.2.2 二值图像形态学的组合运算及应用
2.3 灰度图像的形态学处理
2.4 模糊数学形态学
2.5 本章小结
第三章 混凝土表面麻点检测方法的设计
3.1 算法流程设计
3.2 图像采集及预处理
3.2.1 图像采集
3.2.2 图像预处理
3.2.3 空间域图像增强
3.3 刻度识别
3.3.1 刻度尺识别
3.3.2 刻度线识别
3.3.3 刻度数值统计
3.3.4 计算单个像素面积
3.4 麻点识别
3.4.1 图像处理
3.4.2 麻点统计
3.5 本章小结
第四章 麻点检测方法的实现与结果分析
4.1 刻度识别
4.1.1 图像采集及预处理
4.1.2 识别刻度尺
4.1.3 识别刻度线
4.1.4 计算单位长度内像素个数
4.2 麻点识别
4.2.1 图像增强
4.2.2 灰度阈值变换
4.2.3 提取连通分量
4.3 实验结果分析
4.3.1 刻度识别的结果分析
4.3.2 麻点识别结果分析
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 论文工作总结
5.2 进一步的研究工作
参考文献
致谢
攻读学位期间的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于新距离矩阵方差的模糊聚类图像分割算法[J]. 胡婕,周跃跃. 量子电子学报. 2018(03)
[2]基于数学形态学的电梯注册代码定位算法[J]. 王炎. 中国电梯. 2018(08)
[3]BGA焊点空洞缺陷的数字形态学检测（英文）[J]. 张俊生,王明泉,王玉,王军,郭晋秦. Journal of Measurement Science and Instrumentation. 2017(02)
[4]基于数学形态学的气泡水平尺自动检测系统研究[J]. 喻婷,朱善安. 机电工程. 2017(03)
[5]自适应多方向灰度形态学图像边缘检测算法[J]. 曹风云,李东兴,张华强,杜钦君,常晓刚,马良慧. 光学技术. 2016(03)
[6]结合图像增强和数学形态学的水泥混凝土路面裂缝识别方法[J]. 徐爱华,皋军. 公路. 2015(10)
[7]决策分析法在烤烟质量综合评价中的应用[J]. 徐文姗,谭馨,鲁黎明. 安徽农业科学. 2014(17)
[8]基于模糊形态学的图像边缘轮廓提取改进分割算法[J]. 倪元敏,巫茜. 西南师范大学学报(自然科学版). 2013(12)
[9]常用图像边缘检测方法及Matlab研究[J]. 韦炜. 现代电子技术. 2011(04)
[10]墙体浅层裂缝检测的数字化图像处理方法[J]. 傅军,金伟良,康锋,陈云华. 土木建筑与环境工程. 2009(06)
硕士论文
[1]磨料磨具用金刚石生产品质检测技术研究[D]. 张留振.郑州航空工业管理学院 2019
[2]基于图像处理的混凝土桥梁裂缝识别技术研究[D]. 林亚茹.北京化工大学 2018
[3]基于LAB和OTSU算法的混凝土裂缝图像处理研究[D]. 陶开云.昆明理工大学 2018
[4]基于图像处理技术的桥梁裂缝检测[D]. 王玮华.长安大学 2013
[5]基于数学形态学的图像去噪[D]. 耿帅.山东师范大学 2012
[6]激光加工中视觉定位系统的研究[D]. 刘榴.华中科技大学 2012
[7]实验小鼠体态特征图像识别算法研究[D]. 范勋.南京理工大学 2012
[8]基于图像分析技术的混凝土结构外观质量检测与评定[D]. 彭海涛.湖南大学 2011
[9]基于数字图像的短路过渡焊熔池形态研究[D]. 李梦醒.上海交通大学 2011
[10]基于彩色图像识别的混凝土表观质量评价系统研究[D]. 刘春玉.武汉理工大学 2008
本文编号：3148074
【文章来源】：河北大学河北省
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究的背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文研究的主要内容及框架
第二章 形态学图像处理基本理论
2.1 数学形态学简介
2.2 二值图像形态学
2.2.1 二值图像中的基本形态学的运算
2.2.2 二值图像形态学的组合运算及应用
2.3 灰度图像的形态学处理
2.4 模糊数学形态学
2.5 本章小结
第三章 混凝土表面麻点检测方法的设计
3.1 算法流程设计
3.2 图像采集及预处理
3.2.1 图像采集
3.2.2 图像预处理
3.2.3 空间域图像增强
3.3 刻度识别
3.3.1 刻度尺识别
3.3.2 刻度线识别
3.3.3 刻度数值统计
3.3.4 计算单个像素面积
3.4 麻点识别
3.4.1 图像处理
3.4.2 麻点统计
3.5 本章小结
第四章 麻点检测方法的实现与结果分析
4.1 刻度识别
4.1.1 图像采集及预处理
4.1.2 识别刻度尺
4.1.3 识别刻度线
4.1.4 计算单位长度内像素个数
4.2 麻点识别
4.2.1 图像增强
4.2.2 灰度阈值变换
4.2.3 提取连通分量
4.3 实验结果分析
4.3.1 刻度识别的结果分析
4.3.2 麻点识别结果分析
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 论文工作总结
5.2 进一步的研究工作
参考文献
致谢
攻读学位期间的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于新距离矩阵方差的模糊聚类图像分割算法[J]. 胡婕,周跃跃. 量子电子学报. 2018(03)
[2]基于数学形态学的电梯注册代码定位算法[J]. 王炎. 中国电梯. 2018(08)
[3]BGA焊点空洞缺陷的数字形态学检测（英文）[J]. 张俊生,王明泉,王玉,王军,郭晋秦. Journal of Measurement Science and Instrumentation. 2017(02)
[4]基于数学形态学的气泡水平尺自动检测系统研究[J]. 喻婷,朱善安. 机电工程. 2017(03)
[5]自适应多方向灰度形态学图像边缘检测算法[J]. 曹风云,李东兴,张华强,杜钦君,常晓刚,马良慧. 光学技术. 2016(03)
[6]结合图像增强和数学形态学的水泥混凝土路面裂缝识别方法[J]. 徐爱华,皋军. 公路. 2015(10)
[7]决策分析法在烤烟质量综合评价中的应用[J]. 徐文姗,谭馨,鲁黎明. 安徽农业科学. 2014(17)
[8]基于模糊形态学的图像边缘轮廓提取改进分割算法[J]. 倪元敏,巫茜. 西南师范大学学报(自然科学版). 2013(12)
[9]常用图像边缘检测方法及Matlab研究[J]. 韦炜. 现代电子技术. 2011(04)
[10]墙体浅层裂缝检测的数字化图像处理方法[J]. 傅军,金伟良,康锋,陈云华. 土木建筑与环境工程. 2009(06)
硕士论文
[1]磨料磨具用金刚石生产品质检测技术研究[D]. 张留振.郑州航空工业管理学院 2019
[2]基于图像处理的混凝土桥梁裂缝识别技术研究[D]. 林亚茹.北京化工大学 2018
[3]基于LAB和OTSU算法的混凝土裂缝图像处理研究[D]. 陶开云.昆明理工大学 2018
[4]基于图像处理技术的桥梁裂缝检测[D]. 王玮华.长安大学 2013
[5]基于数学形态学的图像去噪[D]. 耿帅.山东师范大学 2012
[6]激光加工中视觉定位系统的研究[D]. 刘榴.华中科技大学 2012
[7]实验小鼠体态特征图像识别算法研究[D]. 范勋.南京理工大学 2012
[8]基于图像分析技术的混凝土结构外观质量检测与评定[D]. 彭海涛.湖南大学 2011
[9]基于数字图像的短路过渡焊熔池形态研究[D]. 李梦醒.上海交通大学 2011
[10]基于彩色图像识别的混凝土表观质量评价系统研究[D]. 刘春玉.武汉理工大学 2008
本文编号：3148074
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3148074.html
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