基于BP算法的装配式建筑钢结构表观病害检测

装配式建筑钢结构表观病害检测过程中,受环境和主观因素影响的细小病害检测性能较低。因此,利用BP算法,设计一种新的装配式建筑钢结构表观病害检测方法。在检测车上搭载工业相机,采集装配式建筑钢结构图像,通过线性灰度拉伸、非线性滤波等方式,进行图像预处理。通过图像灰度共生矩阵,计算出图像纹理特征参数。依托于BP算法,构建包含数个3层神经子网络的表观病害检测模型,并通过自适应调整和训练,实现复杂环境下的装配式建筑钢结构表观病害准确检测。实验结果表明:所提方法输出检测结果的综合指数F1值在0.9以上,满足表观病害检测质量要求,优化了检测质量。