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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

刘学春, 强申, 邓玉萍, 高佳伟, 崔付园. 装配式隐形梁和楼板施工阶段承载力试验研究[J]. 工业建筑, 2020, 50(5): 36-43. doi: 10.13204/j.gyjz202005007
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
LIU Xuechun, QIANG Shen, DENG Yuping, GAO Jiawei, CUI Fuyuan. EXPERIMENTAL RESEARCH ON BEARING CAPACITY OF PREFABRICATED INVISIBLE BEAMS AND FLOORS AT THE CONSTRUCTION STAGE[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2020, 50(5): 36-43. doi: 10.13204/j.gyjz202005007
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。
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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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