基于数字图像技术的桥梁裂缝检测综述

传统的桥梁裂缝检测主要基于人眼识别,检测效率、精度低,而且人眼识别存在受光照影响大、桥塔、高墩等高空位置无法检测及主观性强的问题。近年来,国内外诸多学者为了解决上述问题,研发了许多基于数字图像技术的桥梁裂缝检测设备,像搭载高清相机的桥梁检测车、无人机、爬墩机器人等。同时,拥有高效、高精度的裂缝检测算法更是裂缝检测的基础,如何权衡检测速度与精度一直也是众多学者研究的热点问题之一。本文就近年来国内外基于数字图像技术的桥梁裂缝检测设备、相机的搭载平台与标定方法、预处理算法、传统检测算法、深度学习算法、裂缝特征计算、图像拼接算法以及裂缝的三维输出与监测等方面展开综合评述。此外,对研究过程中存在的不足进行了总结,并从桥梁裂缝检测方法、裂缝三维表达、裂缝的监测跟踪管理和桥梁刚度损失评价及预警等方面进行了展望。     

基于改进YOLO网络的混凝土裂缝检测方法研究

对于模型规模大、算力要求高的目标检测网络,一般很难实现移动部署,因此,在混凝土裂缝检测领域中的应用受到制约.为此,提出一种混凝土裂缝检测网络模型(YOLO-GAMM),将YOLOv5s主干网络替换为轻量型网络MobileNetV3,再引入全局注意力机制以实现YOLO-GAMM,使其复杂度和精度能够满足便携式混凝土裂缝检测系统的要求.仿真结果表明,与YOLOv5s模型相比,改进后的网络模型计算量缩小了60.0%,占用的内存约缩减了65.5%,性能良好.     

基于图像处理的混凝土裂缝的检测

结合数字图像处理技术，提出了判断混凝土裂纹的综合算法。对于混凝土裂纹图像，算法能够找出裂纹的走向、长度、平均宽度和最大宽度。用开启运算去掉裂纹图像的噪声，对裂纹进行细线化处理，由方向链码得到裂纹长度、平均宽度及裂纹走向，由斜率配合裂纹区域得到细线上每个点所对应的裂纹宽度以及最大宽度，对于复杂的多分支细小裂纹，算法难以处理，有待进一步完善。     

基于图像补偿的隧道衬砌裂缝检测方法

针对检测平台振动导致隧道衬砌裂缝图像识别准确率低、检测数据可靠性差的问题,提出基于图像补偿的隧道衬砌裂缝检测方法.开发车载式隧道衬砌裂缝检测系统,提出图像帧间自适应运动估计的方法. 对采用环境光增强处理得到的图像进行基于特征点匹配的自适应运动估计,建立图像帧间的运动关系,用卡尔曼滤波算法对运动参数进行滤波,去除采集平台的无规则振动,经过双三次插值实现图像补偿. 提出基于自适应分块综合滤波和形态学方法的衬砌图像裂缝分割方法,有效地完成裂缝提取和裂缝参数计算. 实验结果表明,利用提出的方法能够较好地补偿采集平台的振动误差,准确地提取裂缝信息,实现隧道衬砌裂缝的高精度检测.     

论混凝土裂缝控制方法

从目前建筑业的总体发展的现状来看,混凝土在房屋和高层建筑得到了广泛的应用,人们更加重视混凝土的施工质量,本文提出混凝土工程目前存在的弊病与注意事项。一般应从材料、设计和施工三个方面共同考虑来防止混凝土出现裂缝。     

公路桥梁隧道的试验检测研究

随着社会的进步和经济的发展,对于公路桥梁隧道工程建设的要求越来越高,这不仅能够促进当地经济水平的提升,而且可以保障人们的出行便利与安全。原材料的质量是决定公路桥梁隧道工程质量的主控项目,只有对其进行严格的试验与检测,才能从源头上预防质量问题的产生,促进工程项目的顺利实施。传统试验检测技术的局限性较大,难以适应当前行业...     

桥梁箱梁混凝土表观裂缝的控制

近年来,我国的桥梁建设快速发展,桥梁结构不断创新,施工控制难度大,表观裂缝存在影响桥梁结构耐久性,是桥梁工程中的质量通病。现根据自己的工作经验,谈一谈自己的看法,供大家参考。     

桥梁混凝土裂缝种类和成因分析

从设计、施工和裂缝产生的机理等几个方面把混凝土桥梁的裂缝分成了八类,对各类混凝土裂缝产生的原因进行了较全面的分析、总结。     

混凝土的裂缝及处理方法

混凝土的裂缝问题是一个普遍存在而又难以解决的工程实际问题，本对混凝土工程中常见的一些裂缝问题进行了探讨分析，并针对具体情况提出了一些预防、处理措施。     

浅谈桥梁大体积混凝土裂缝施工质量控制方法

近年来,我国交通事业发展很快,桥梁建造的数量越来越多。在桥梁建造和使用过程中,大体积混凝土裂缝经常出现。大体积混凝土的裂缝是由于大体积混凝土内部应力和外部荷载作用,以及温度变化等因素作用下形成的。本文通过分析造成桥梁结构中大体积混凝土裂缝的原因,从设计、现场施工等角度,提出了如何预防,检查和处理大体积混凝土裂缝的主要的技术措施。