论文总字数：35457字

摘 要

在全球范围内，混凝土桥梁倒塌事故时有发生，给人民的生命财产安全造成了严重的损失，因此对桥梁病害的检测就变得极为重要，但是国内外的桥梁病害检测都是以人工检测为主，费时费力，效率低下、成本高昂。为了解决这个问题，本文以桥梁结构病害和数字图像处理技术为理论基础，提出了一种桥梁病害检测的新方法，可以标示病害区域并测量裂缝信息。

本文先通过CCD相机采集桥梁结构病害图片，再用Photoshop对采集到的图片进行拼接，使其成为一张完整的桥梁某个面的图片，便于展示和检测桥梁的病害情况。

由于图片的采集、拼接和存储过程都会引入噪声，因此这些图片是不能直接进行识别和检测的，需要进行灰度化、灰度修正、滤波去噪、边缘检测、阈值分割、腐蚀和膨胀等一系列处理，将噪声的影响降到最低，并将整张图分为病害区域和背景区域。之后对病害区域进行分析，结合裂缝的形态特征，将裂缝提取出来，对裂缝片段进行拼接，并测量出它的相关信息。最后，本文基于MATLAB平台开发了一套桥梁病害的检测软件，并进行了相关实例验证。

与传统的桥梁检测方法相比，本软件检测速度更快，效率更高，成本低廉，精度较高，对桥面交通的影响小，是一种较好的新型桥梁病害检测方式。

关键词：桥梁病害；图像处理；病害标记；裂缝测量；

Abstract

Globally, concrete bridge collapses happen from time to time and do great harm to people's safety for life and property. As a result, the bridge disease detection becomes extremely important. However, the domestic and foreign bridge diseases detection are based on the artificial detection which is time-consuming, inefficient and expensive. In order to solve this problem, the paper proposes a new method of bridge diseases detection based on the bridge structure disease and the theoretical basis of digital image processing technology. It can mark and disease area and measure cracks.

This paper use the CCD camera to collect the disease images of bridge at the first. Then use Photoshop to the stitch these images and make it a full picture, which is advantageous for the display and detection of bridge diseases.

The image collection, joining together and stored procedures all will introduce noise. So the pictures can't be identified and detected immediately. The pictures need the following processing: graying, gray scale correction, filtering denoising and edge detection, threshold segmentation, corrosion and expansion. It can make the influence of noise to a minimum and the picture can be divided into disease region and background region. Then we should analyze the disease area and pick up the cracks. After that we have to joint these cracks and measure them. Finally, the paper develop a bridge disease detection software which is based on the MATLAB platform and do some example verifications.

Compared with the traditional bridge detection method, the software testing is faster, more efficient, cheaper, high precision and have smaller influence on the traffic. It is a good disease detection method.

Key words: bridge diseases; Image processing; Disease marking; Crack measurement.

目录

摘要 3

Abstract 4

第一章 绪论 7

1.1研究背景 7

1.2混凝土桥梁病害介绍及其原因分析 7

1.2.1 混凝土桥梁病害介绍 7

1.2.2混凝土桥梁病害原因分析 8

1.3桥梁病害检测技术 8

1.4数字图像处理技术 9

1.4.1图像处理技术的历史 9

1.4.2 数字图像处理技术的特点 10

1.4.3数字图像处理技术在混凝土结构检测中的发展 10

1.5本文的研究目的和意义 12

1.6本文的主要研究内容 12

第二章 图像的采集与拼接 13

2.1图像采集方式的选择 13

2.2 图像采集设备的选择 14

2.3图像的采集 14

2.4尺寸标定 15

2.5图像的拼接 16

2.6本章小结 18

第三章 图像的预处理 19

3.1图像的灰度化 19

3.2图像的灰度修正 20

3.2.1线形灰度变换 20

3.2.2灰度线形拉伸 21

3.2.3 灰度直方图均衡化 22

3.3图像去噪 23

3.3.1均值滤波法 24

3.3.2 中值滤波 25

3.4边缘检测 26

3.4.1一阶边缘检测算子 27

3.4.2二阶微分算子 28

3.4.3边缘检测算子的结果对比 29

3.5灰度图的阈值分割 30

3.6 腐蚀和膨胀 35

3.7本章小结 36

第四章 病害标识与裂缝测量 37

4.1裂缝识别 37

4.1.1最小外接矩形的计算 37

4.1.2连通区域面积的计算 37

4.1.3 圆形度的计算 38

4.1.4矩形度的计算 38

4.2裂缝连接 39

4.3裂缝方向的确定 40

4.4裂缝的长宽及面积计算 41

4.5本章小结 42

第五章 软件设计 43

5.1 软件开发环境介绍 43

5.2系统的组成模块介绍 43

5.3系统界面设计 44

5.4系统功能设计 45

5.5 系统运行结果及分析 46

5.6本章小结 47

第六章 总结与展望 48

6.1总结 48

6.2展望 49

参考文献 50

致谢 51

第一章 绪论

1.1研究背景

改革开放以来，随着我国的交通事业蓬勃发展，公路桥梁建设取得了巨大成就，截至2014年年底，我国公路桥梁总数已达75.71万座，4257.89万延米，每年新开工建设的桥梁又有一万余座，其中大部分是钢筋混凝土桥梁。钢筋混凝土桥梁是现在社会最常见的桥梁类型，它具有以下特点：可以就地取材，因而成本低；耐久性好，维修费用低；材料可塑性高，可以预制成各种所需的形状；可以采用装配式结构，工业化程度高，既提高了施工质量，又加快施工进度；整体结构刚度较大，变形小，噪声小等。但是由于混凝土的抗拉强度远远小于其抗拉强度，与其他钢筋混凝土结构一样，钢筋混凝土桥梁很容易出现开裂现象。当裂缝超过0.2mm时，外部环境中的不利因素例如空气中的水蒸气，二氧化碳等就会侵入钢筋混凝土结构内部，破坏钢筋的钝化膜，使钢筋出现生锈现象。生锈的钢筋体积会膨胀，撑开外部混凝土，使裂缝进一步发育和扩展。而被锈蚀的钢筋本身的有效受力截面又被减小了，结构的抗弯抗拉能力会逐渐减弱，最终达不到工程所需的要求，从而引发的桥梁倒塌的事件不胜枚举。因此，对桥梁结构的定期检查是非常必要的，一方面是为了了解桥梁的实际状况，及时发现病害，并进行相应的处理措施；另一方面也可以长期追踪桥梁的工作状况，为之后的研究提供长期而系统的数据支持。

目前，我国桥梁检测的方式主要以人工检测为主，需要利用桥检车等专业设备，耗时耗力，工作效率低下，而且受到环境的制约严重，也会影响道路交通的顺畅。如果能采集到桥梁的结构病害照片，并且结合数字图像处理技术对其进行分析，以此检测桥梁结构上的病害就是一种便捷、高效的方法。目前国内外的专家学者在这一方面也有了一定尝试，但是由于桥梁病害的多样性及技术所限，始终没有成熟的产品出现。

1.2混凝土桥梁病害介绍及其原因分析

1.2.1 混凝土桥梁病害介绍

钢筋混凝土桥梁表面的病害形态多样，主要可以归结为下面几种：

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