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基于计算机视觉的往复荷载作用下钢筋混凝土柱裂缝监测

宋成浩 陈书成 胡晓斌 袁焕鑫

宋成浩, 陈书成, 胡晓斌, 袁焕鑫. 基于计算机视觉的往复荷载作用下钢筋混凝土柱裂缝监测[J]. 工业建筑, 2022, 52(10): 53-60. doi: 10.13204/j.gyjzG22070112
引用本文: 宋成浩, 陈书成, 胡晓斌, 袁焕鑫. 基于计算机视觉的往复荷载作用下钢筋混凝土柱裂缝监测[J]. 工业建筑, 2022, 52(10): 53-60. doi: 10.13204/j.gyjzG22070112
SONG Chenghao, CHEN Shucheng, HU Xiaobin, YUAN Huanxin. Crack Monitoring of RC Columns Under Cyclic Loading Based on Computer Vision[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2022, 52(10): 53-60. doi: 10.13204/j.gyjzG22070112
Citation: SONG Chenghao, CHEN Shucheng, HU Xiaobin, YUAN Huanxin. Crack Monitoring of RC Columns Under Cyclic Loading Based on Computer Vision[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2022, 52(10): 53-60. doi: 10.13204/j.gyjzG22070112

基于计算机视觉的往复荷载作用下钢筋混凝土柱裂缝监测

doi: 10.13204/j.gyjzG22070112
基金项目: 

国家自然科学基金项目(51578429)。

详细信息
    作者简介:

    宋成浩,男,1999年出生,硕士研究生,songchenghao@whu.edu.cn。

    通讯作者:

    胡晓斌,男,1979年出生,教授,博士生导师,newhxb@126.com。

Crack Monitoring of RC Columns Under Cyclic Loading Based on Computer Vision

  • 摘要: 通过对图像拼接得到大范围裂缝图像,采用阈值分割算法进行裂缝识别,从而建立起基于计算机视觉的混凝土构件表面大范围裂缝识别流程。在此基础上,对往复荷载作用下的钢筋混凝土柱进行裂缝监测,研究加载过程中混凝土柱表面裂缝开展情况。结果表明:采用图像拼接,可以利用消费级手机分区获取裂缝图像,进而识别混凝土构件表面大范围的裂缝;所建立的裂缝识别流程能较好地识别混凝土柱上大范围表面裂缝,裂缝宽度、长度和倾角识别精度较高;随着位移幅值的增加,混凝土柱表面裂缝长度、宽度和面积增加,倾角减小,损伤随之增加。
  • [1] AMMOUCHE A, BREYSSE D, HORNAIN H, et al. A new image analysis technique for the quantitative assessment of micro cracks in cement-based materials[J]. Cement and Concrete Research, 2000, 30(1):25-35.
    [2] YAMAGUCHI T, NAKAMURA S, SAEGUSA R, et al. Image-based crack detection for real concrete surfaces[J]. IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, 2008, 3(1):128-135.
    [3] 刘鹏. 基于图像处理的混凝土预制构件裂缝检测系统研究[D].西安:西安建筑科技大学,2017.
    [4] 沈俊凯.基于计算机视觉的混凝土裂缝检测算法研究[D].哈尔滨:中国地震局力学工程研究所,2019.
    [5] 周颖,刘彤.基于计算机视觉的混凝土裂缝识别[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2019(9):1277-1286.
    [6] SHAN B, ZHENG S, OU J. A stereovision-based crack width detection approach for concrete surface assessment[J].KSCE Journal of Civil Engineering, 2016, 20(2):803-812.
    [7] 韩晓健,赵志成.基于计算机视觉技术的结构表面裂缝检测方法研究[J].建筑结构学报,2018(增刊1):418-427.
    [8] BROWN M, LOWE D G. Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features[J]. International Journal of Computer Vision, 2007, 74(1):59-73.
    [9] HARRIS C, STEPHENS M. A combined corner and edge detector[C]//Proceedings of the 4th alvey vision conference, 1988:189-192.
    [10] FISCHLER M A, BOLLES R C. Random sample consensus:a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography[J]. Communications of the ACM, 1981, 24(6):381-395.
    [11] 章毓晋. 计算机视觉教程[M]. 北京:人民邮电出版社, 2017.
    [12] YANOWITZ S D, BRUCKSTEIN A M. A new method for image segmentation[J]. Computer Vision Graphics and Image Processing, 1989, 46(1):82-95.
    [13] 雷斯达,曹鸿猷,康俊涛.基于深度学习的复杂场景下混凝土表面裂缝识别研究[J].公路交通科技,2020(12):80-88.
    [14] HARALICK R M, SHAPIRO L G. Computer and robot vision[M]. Reading:Addison-Wesley, 1992.
    [15] 贾云得. 机器视觉[M]. 北京:科学出版社, 2003.
    [16] The MathWorks, Inc.Image processing toolbox[M/OL]. https://www.mathworks.com/help/images. 2209000020801010陈振明.fbd
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-07-01
  • 网络出版日期:  2023-03-22

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