基于爬壁机器人的桥梁裂缝图像检测与分类方法

发布时间：2017-09-21 01:14

  本文关键词：基于爬壁机器人的桥梁裂缝图像检测与分类方法

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【摘要】：针对传统的桥梁裂缝检测方法成本高、工作环境危险的现状,提出一种基于爬壁机器人的桥梁裂缝图像检测与分类方法,即利用安装在爬壁机器人上的微型摄像镜头获取桥梁的壁面裂纹,通过图像处理和分析方法识别并对裂缝分类.首先对获取的图片去除运动模糊;然后运用小波变换对图像中的裂缝目标进行增强,再用二值图像面形态学分析提取裂缝目标,运用KD树对裂缝进行连接完成对裂缝图像的识别;最后运用支持向量机方法对裂缝实现分类,并与几何特征分类方法和基于BP神经网络的分类方法比较,结果表明,该方法对裂缝分类效果较好.
【作者单位】： 中国科学技术大学自动化系;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所;重庆邮电大学;
【关键词】： 爬壁机器人 运动模糊 小波分析 面形态学 KD树 支持向量机
【基金】：重庆市杰出青年基金(cstc2014jcyjjq0049) 国家重点基础研究发展项目(973计划)(2011CB302100,2011CB302106)资助
【分类号】：TP391.41;TP242
【正文快照】： A bridge crack image detection and classificationmethod based on a climbing robotCHEN Yao1,2,MEI Tao2*,WANG Xiaojie2,3,LI Feng1,LIU Yanwei 2(1.Department of Automation,University of Science and Technology of China,Hefei 230031,China;2.Institute of Advanc

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1 吕学智;基于双目视觉的爬壁机器人环境检测技术研究[D];扬州大学;2014年

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本文编号：891507