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申请/专利权人：江西省交通工程集团有限公司;江西省交通设计研究院有限责任公司

摘要：本发明提供了一种基于图像数据分析的钢混组合梁质量检测方法及系统，涉及图像处理技术领域。方法包括：获取对钢混组合梁采集到的待检测图像并进行预处理得到目标灰度图像，确定目标灰度图像中的多个第一目标区域；分别计算每个第一目标区域的HOG特征向量并基于SVM模型中进行二分类得到区域分类结果；提取目标灰度图像的梯度特征，生成目标灰度图像的梯度方向矩阵并计算每个第一目标区域的梯度方向标准差；计算每个第一目标区域的第一异常因子，从多个第一目标区域中筛选出第二目标区域并输入到裂纹检测模型中，生成钢混组合梁的第一缺陷检测结果。本发明实现了提升对钢混组合梁缺陷的检测精度。

主权项：1.一种基于图像数据分析的钢混组合梁质量检测方法，其特征在于，包括：获取对钢混组合梁采集到的待检测图像并进行预处理得到目标灰度图像，对目标灰度图像进行边缘检测，确定目标灰度图像中的多个第一目标区域；分别计算每个第一目标区域的HOG特征向量，将多个HOG特征向量输入到SVM模型中进行二分类得到区域分类结果；基于Sobel算子提取目标灰度图像的梯度特征，根据梯度特征生成目标灰度图像的梯度方向矩阵，通过梯度方向矩阵计算每个第一目标区域的梯度方向标准差；根据区域分类结果和每个第一目标区域的梯度方向标准差计算每个第一目标区域的第一异常因子，根据第一异常因子从多个第一目标区域中筛选出第二目标区域，包括将第一异常因子大于第一预设异常阈值的第一目标区域记为第二目标区域；将多个第二目标区域输入到裂纹检测模型中，生成钢混组合梁的第一缺陷检测结果；根据区域分类结果和每个第一目标区域的梯度方向标准差计算每个第一目标区域的第一异常因子，包括：根据区域分类结果确定每个第一目标区域的类别评分，对每个第一目标区域的梯度方向标准差进行标准化处理得到每个第一目标区域的梯度评分，采用如下公式计算得到每个第一目标区域的第一异常因子： ；式中，为第个第一目标区域的第一异常因子，为第个第一目标区域的类别评分，为第个第一目标区域的梯度评分，为类别权重参数，为梯度权重参数；区域分类结果包括第一类别和第二类别，第一类别、第二类别对应的类别评分分别为第一预设评分和第二预设评分，以实现根据区域分类结果确定每个第一目标区域的类别评分；还包括：对待检测图像进行颜色空间转换生成目标HSV图像，对目标灰度图像进行边缘检测，确定目标灰度图像中的多个第三目标区域；基于目标HSV图像提取每个第三目标区域的颜色特征向量，基于目标灰度图像提取每个第三目标区域的纹理特征向量和形态学特征向量；根据颜色特征向量和纹理特征向量构建每个第三目标区域的特征融合向量，基于K-means聚类算法和多个特征融合向量对多个第三目标区域进行聚类得到区域聚类结果；根据区域聚类结果确定第一类簇中心和第二类簇中心，计算每个第三目标区域分别与第一类簇中心和第二类簇中心的颜色特征偏差、纹理特征偏差和形态学特征偏差；根据颜色特征偏差、纹理特征偏差和形态学特征偏差确定每个第三目标区域的第二异常因子，根据第二异常因子从多个第三目标区域中筛选出第四目标区域，包括将第二异常因子大于第二预设异常阈值的第三目标区域记为第四目标区域，将多个第四目标区域输入到腐蚀检测模型中，生成钢混组合梁的第二缺陷检测结果。

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