基于深度學(xué)習(xí)和不可分小波的裂紋檢測方法

周圓昊 王震 郝昱權(quán) 劉斌

摘要：基礎(chǔ)建設(shè)逐漸老舊、破敗，產(chǎn)生了許多問題，裂紋是其中之一。在現(xiàn)有的裂紋檢測方法上，如人眼檢測和基于深度學(xué)習(xí)的裂紋檢測，該文提出了一種將不可分小波與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的新方法。首先構(gòu)造二通道不可分小波濾波器組對數(shù)據(jù)集的圖像進行低頻提取，然后利用不可分加性小波的分解原理，得到高頻圖像數(shù)據(jù)集;再對DenseNet進行遷移學(xué)習(xí)構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);最后將高頻圖像數(shù)據(jù)集的80%用作訓(xùn)練集，20%用作驗證集，放入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行訓(xùn)練和驗證。實驗結(jié)果表明，該方法可得到較好的裂紋檢測效果。

關(guān)鍵詞：裂紋檢測;深度學(xué)習(xí);卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);不可分小波;加性小波;遷移學(xué)習(xí)

中圖分類號：TP181? ? ? 文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）18-0006-04

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

1 引言

隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，我國的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能力越來越強，基礎(chǔ)建設(shè)程度也越來越發(fā)達。大量的基礎(chǔ)設(shè)施會隨時間推移而逐漸破敗，產(chǎn)生許多安全隱患。裂紋便是一個重要問題。為了降低人工維護的成本，防患于未然，裂紋檢測成了一項重要的技術(shù)[1-2]。

裂紋根據(jù)其所處位置不同主要分為內(nèi)部裂紋和外部裂紋，本文聚焦于外部裂紋的檢測。早期裂紋檢測方法主要是人眼識別。這種方法主要有以下三個缺點：1）檢測的結(jié)果會受到檢測員的個人能力、環(huán)境氣候等各種狀況影響;2）檢測員人工檢測效率較低;3）人工檢測的標(biāo)準(zhǔn)無法統(tǒng)一。

利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行圖像裂紋檢測解決了上述的三個問題，兼具較強的魯棒性、高效率和客觀性的特點，但根據(jù)方法的不同，會出現(xiàn)識別精度不高，圖像質(zhì)量的好壞嚴(yán)重影響檢測效果，或是一些漏檢、誤檢的情況[3-7]。……