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申请/专利权人：中铁大桥局集团有限公司;西南交通大学

摘要：本发明公开了一种钢‑UHPC组合桥面板损伤检测方法及系统，方法包括：采集图像信息；对图像信息进行第一预处理形成第一预处理图像，并识别出第一裂缝信息；对图像信息进行第二预处理形成第二预处理图像，并识别出第二裂缝信息；重复进行第二预处理和第二裂缝信息识别；根据第一裂缝信息和所有第二裂缝信息获取目标组合桥的损伤情况。本发明一种钢‑UHPC组合桥面板损伤检测方法及系统，通过上述技术方案，可以有效的剔除掉在不同维度下的水渍，提高裂缝识别的准确；同时便于实现对钢‑UHPC组合桥损伤的自动化检测，具有很强的适用性，有利于大规模推广。

主权项：1.一种钢-UHPC组合桥面板损伤检测方法，其特征在于，包括：对目标组合桥的桥面洒水并等待预设时长后，采集所述目标组合桥的桥面的图像信息；对所述图像信息进行第一预处理形成第一预处理图像，并从所述第一预处理图像中识别出第一裂缝信息；对所述图像信息进行第二预处理形成第二预处理图像，并从所述第二预处理图像中识别出第二裂缝信息；调整第二预处理的参数，并重复对所述图像信息进行第二预处理和第二裂缝信息识别直至满足预设条件；根据所述第一裂缝信息和所有所述第二裂缝信息获取所述目标组合桥的损伤情况；对所述图像信息进行第一预处理形成第一预处理图像，并从所述第一预处理图像中识别出第一裂缝信息包括：以第一灰度阈值对所述图像信息进行二值化处理形成所述第一预处理图像；所述第一灰度阈值为所述图像信息的灰度直方图中沿灰度值升高方向的第一个谷值；通过预设的卷积神经网络模型对所述第一预处理图像进行裂缝识别，获取所述第一裂缝信息；对所述图像信息进行第二预处理形成第二预处理图像，并从所述第二预处理图像中识别出第二裂缝信息包括：以第二灰度阈值对所述图像信息进行二值化处理形成所述第二预处理图像；所述第二灰度阈值大于所述第一灰度阈值；通过所述卷积神经网络模型对所述第二预处理图像进行裂缝识别获取所述第二裂缝信息；根据所述第一裂缝信息和所有所述第二裂缝信息获取所述目标组合桥的损伤情况包括：将所述第一裂缝信息和所有所述第二裂缝信息中对应裂缝的像素点在同一张图像中叠加形成粗识别裂缝信息；根据所述图像信息的拍摄方向和所述目标组合桥的桥面方向将所述粗识别裂缝信息按照裂缝走向分为横裂缝和纵裂缝；所述横裂缝为与所述目标组合桥的桥面方向的夹角大于或等于预设角度的裂缝；所述纵裂缝为与所述目标组合桥的桥面方向的夹角小于所述预设角度的裂缝；根据所述横裂缝和所述纵裂缝的分布将所述粗识别裂缝信息划分为网状裂缝、贯通纵向裂缝、普通纵向裂缝和贯通横向裂缝，并从所述贯通纵向裂缝中剔除纵向伸缩缝，从所述贯通横向裂缝中剔除横向伸缩缝；根据划分出的裂缝类型确定所述目标组合桥的损伤情况。

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