基于圖像處理的斜拉橋纜索表面缺陷檢測的研究.pdf

1、斜拉橋是目前國內(nèi)大跨度橋梁的最主要橋型。斜拉橋是由許多直接連接到塔上的鋼纜吊起橋面，斜拉橋由索塔、主梁、纜索組成。而纜索作為斜拉橋的重要組成部分，是主要的受力部位。但由于纜索長期暴露在外，受日照，雨淋等等侵蝕，使得其表面遭受侵蝕，并會引起內(nèi)部鋼絲的腐蝕，影響承載能力。因此對斜拉橋纜索的表面缺陷檢測是非常必要的。由于斜拉橋的纜索通常都很長，距地面位置很高，人工進(jìn)行檢測非常危險且費力，因此很有必要設(shè)計對斜拉橋纜索表面缺陷進(jìn)行自動檢測的系統(tǒng)。

2、
　　 斜拉橋纜索表面缺陷自動檢測系統(tǒng)主要包括纜索爬升機器人、基于DM642的圖像采集和傳輸系統(tǒng)、圖像處理三部分。本文針對纜索表面圖像的實際情況和特征，設(shè)計了針對纜索表面圖像缺陷分割和特征提取的一系列算法。
　　 斜拉橋纜索表面缺陷復(fù)雜，且由于纜索的圓弧形狀使得光照不均勻的現(xiàn)象加劇，設(shè)計能準(zhǔn)確提取缺陷的算法有很大難度。纜索表面缺陷提取包括纜索邊緣提取，表面缺陷分割，模式識別及特征提取三部分。
　　 纜索邊緣的提取

3、的目的是為了去除圖像中的干擾背景，為之后的纜索表面缺陷的提取做準(zhǔn)備。在分析比較了一些常規(guī)的邊緣提取的算法后選用了性噪比較高的canny算法，針對纜索邊緣的特征，在canny算法處理后的邊緣圖像中基于hough變換提取出纜索邊緣，并得到圖像中的纜索表面區(qū)域。
　　 纜索表面缺陷提取是本文的重點部分，由于纜索表面的復(fù)雜情況而難以選用一些常用的圖像分割算法，本文分析了斜拉橋纜索表面圖像的特征之后，將纜索表面的缺陷分為粗糙缺陷和光滑缺陷