圖像處理在建筑結構領域的應用與研究

李婷婷

摘要：本文主要介紹了圖像處理在建筑領域中應用，包括裂縫檢測、形狀分析、銹蝕檢測以及特定物體檢測等。結合形狀分析的實例，說明圖像處理與傳統檢測方案相比，具有高準確率、便捷性的特征。

關鍵詞：圖像處理;銹蝕檢測;形狀分析;裂縫檢測

一、簡介

現如今，圖像識別、圖像處理等相關技術越來越先進，其應用在生活中的各個領域。主要思路是結合攝像頭捕捉目標，經過預處理后，將關注內容提取出來，進行對比分析等，從而得到有用的信息。

二、研究背景

在一些大型建筑領域，會涉及到許多鋼架結構、橋梁設計等內容。在傳統的檢測方案，一般是通過傳感器或者人工的方式進行檢測。例如對于裂縫的存在與否，可以利用觀察其分布結構，結合超聲波等方式進行推演，對比檢測目標與正常情況的差異情況，從而得知是否存在裂縫等問題。如果采用人工檢測，則需要較大一部分人力和資源用于結構、材料的定期檢查和評估。

傳統的方案在一定程度上具有一定的局限性，不僅需要大量的人力物力資源，而且人工檢測可能會存在較大的誤差，這些問題是建筑工地上需要迫切處理的。如果可以利用人工智能中圖像識別等相關技術進行輔助檢測，將會很大程度上減少成本，提高效率和準確率。

三、應用領域分析

（一）裂縫檢測

根據設備采集的鋼架結構圖像，分析其表面特征。通過圖像預處理將背景環境剔除，將需要分析的目標提取出來，對其表面的紋理結構，如果有像素突變情況，可能是存在裂縫或者其他雜物等。對所有疑似裂縫的地方進行統一分析，對比其相關參數，例如像素突變處的面積大小、像素變化程度、形狀等;結合疑似處形狀與一般裂縫形狀對比，如果其具有裂縫的一般特征，兩邊窄小、中間部分較寬，便考慮其有大概率可能是裂縫。

對于一些噪聲影響，也可以通過上述參數進行判斷。如果在檢測目標表面存在一些雜物等，可以通過分析其紋理隨邊緣以及內部結構變化情況，與裂縫紋理變化特征進行對比，從而排除形狀相似但是紋理不具備裂縫特征的異物情況。

（二）形狀特征分析

對于某些建筑結構，需要保證一些特殊的結構形狀等。例如對于高架橋結構，下面需要圓柱形橋墩進行支撐，對于橋墩的形狀特征分析，可以把握是否有安全隱患的存在。當橋墩明顯與地面有傾斜時，需要立即采取相應措施;當橋墩邊緣有明顯不平行或者有彎曲，則說明其載重量超過它本身的承受范圍;需要對其加以保護;再或者其表面有明顯缺失等情況，則需要對其進行維護修理。

（三）腐蝕檢測

在結構表面若是存在明顯紋理區別，有可能是腐蝕、生銹等原因。這種情況，也需要進行專業處理，對于鋼架的生銹、腐蝕可能意味著材料老化，承載能力大大降低，嚴重時便不能達到初始要求。

對于腐蝕或者生銹的檢測，可以提起采取一些銹蝕的典型情況進行分析，找出其顏色變化規律等，通過建立銹蝕對比數據庫，進而將待檢測目標進行歸類。如發現有疑似銹蝕危險的情況發生，則應當及時進行清洗處理，避免其后續帶來不必要的麻煩。

（四）特定物體檢測

有時，在建筑結構中，會涉及到一些螺絲螺母等特定物體。對于這些物體的檢測，便于了解當前結構的完整性，是否具有潛在危險等。在檢測特定物體時，主要思路是尋找特定某一類物體的形狀規律特征，例如螺母一般是有固定的幾種形狀，圓形或者多邊形等，所以可以就特殊形狀進行篩選，對符合特征的目標再統一對比。

其中在紋理分析時，可能會涉及到一些特殊情況，例如對于剛涂油漆的材料表面，可能顏色差異，紋理差異都不是很明顯，那么就可以通過其凹凸結構，在太陽光光照下形成的陰影不同進行判斷，從而提高識別特定物體的準確率。

四、應用舉例

對于上述提到的形狀檢測，以圓柱邊緣的兩條平行線舉例。在Matlab中，通過Canny算子下的邊緣檢測后，得出圖像中系列物體的邊緣，結合霍夫變換坐標系的轉換，將共線的點轉換為共點的線，從而計算通過某點直線個數的方式尋找在原坐標系中共線的點。下面采用以上思路用Matlab軟件進行繪圖，結果如圖1

五、結語

結合繪制結果，藍色部分是圖中與地面垂直的線條，因為橋墩結構一般要求與地面垂直，所以在分析出共線的邊緣點后，可結合斜率進行篩選。對于橋墩的提取，對于符合基本圓柱外觀特征候選數據，只需找出兩條直線之間紋理結構相似的部分，便可以進一步對橋墩的表面缺損情況進行分析等。

參考文獻

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