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基于爬壁机器人的桥梁裂缝图像检测与分类方法
被引量:
25
1
作者
陈瑶
梅涛
+2 位作者
王晓杰
李峰
刘彦伟
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期788-796,共9页
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...
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.
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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
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职称材料
题名
基于爬壁机器人的桥梁裂缝图像检测与分类方法
被引量:
25
1
作者
陈瑶
梅涛
王晓杰
李峰
刘彦伟
机构
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
出处
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期788-796,共9页
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
文摘
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.
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
Keywords
climbing robot
motion blur
wavelet transfourm
surface morphology analysis
KD-tree
SVM
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于爬壁机器人的桥梁裂缝图像检测与分类方法
陈瑶
梅涛
王晓杰
李峰
刘彦伟
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016
25
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职称材料
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