混凝土裂縫和動三軸試驗土樣變形測量的圖像處理技術(shù)研究.pdf

1、混凝土結(jié)構(gòu)的裂縫監(jiān)測和土工結(jié)構(gòu)物的變形測量是土木工程研究領(lǐng)域的重要課題。由于實際環(huán)境背景的復(fù)雜性，現(xiàn)有的裂縫識別技術(shù)和變形測量技術(shù)遠不能滿足工程實際的需要，對裂縫識別、分類和分析等一體化處理技術(shù)也亟待研究。
　　動三軸試驗是獲取土在動力荷載作用下力學(xué)性質(zhì)的必要手段。試驗過程中土樣的變形以位移傳感器測量為主，變形精度和可信性不高，不能得到土樣局部的變形形態(tài)。
　　本文以混凝土裂縫識別和動三軸試驗土樣變形測量為研究對象，采用數(shù)字

2、圖像測量技術(shù)，從裂縫識別、拼接、分類、變形以及土體動力變形測量方法方面開展工作，研究內(nèi)容如下:
　　(1)裂縫圖像的增強和識別。提出一種參數(shù)化的S型模糊隸屬度函數(shù)，利用混合人工魚群算法和最小二乘法求解未知參數(shù)，帶入S型函數(shù)并實現(xiàn)低灰度裂縫圖像的增強;提出一種基于像素分類的圖像增強算法，給定不同隸屬度函數(shù)對不同區(qū)域進行圖像增強，解決背景圖像灰度分布不均勻的問題;通過計算圖像線性裂縫周長和面積，統(tǒng)計出線性裂縫的規(guī)律，結(jié)合裂縫骨架線提取

3、，實現(xiàn)污染背景中線性裂縫的識別;提出結(jié)合形狀測度特征、灰度-均值特征的裂縫圖像閾值分割算法，采用二維最大熵模型，克服單純依賴離散灰度值的圖像分割算法的弊端。
　　(2)裂縫圖像拼接和形態(tài)分類。提出一種基于Sift特征的快速圖像匹配算法，采用改進SP-Tree結(jié)構(gòu)搜索近似最鄰近匹配特征點，實現(xiàn)圖像特征點的快速匹配;利用圖像分塊的灰度方差簡化裂縫圖像，采用改進粒子群算法構(gòu)建極限學(xué)習(xí)機的分類模型，提高裂縫整體及小類分類的準確性;提出一種

4、裂縫邊緣多邊形擬合方法，結(jié)合Delaunay算法生成有限元計算網(wǎng)格，以期實現(xiàn)與CAE分析軟件的無縫對接。
　　(3)數(shù)字圖像相關(guān)算法改進及位移場插值。提出基于改進粒子群和改進人工蜂群的相關(guān)搜索算法，提高數(shù)字圖像相關(guān)搜索的效率;提出由徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)整體位移場插值計算，由閾值Door及模糊C均值聚類算法確定隱含層中心節(jié)點數(shù)，由改進螢火蟲優(yōu)化算法確定隱含層與輸出層之間的連接權(quán)值，構(gòu)建位移插值模型，通過混凝土裂縫區(qū)域的位移場插值計

5、算驗證該方法的有效性。
　　(4)動三軸試驗土樣變形數(shù)字圖像測量技術(shù)的實現(xiàn)。引入高頻數(shù)字攝像機和高速磁盤存儲陣列，將土工靜力三軸試驗土樣變形數(shù)字圖像測量技術(shù)應(yīng)用于動三軸試驗。通過一組平面鏡和一臺攝像機獲取試樣360度全表面圖像，實現(xiàn)了位移傳感器采集與攝像機拍攝的同步，利用角點識別技術(shù)實現(xiàn)了全表面變形測量。開展了動變形及動破壞試驗，將圖測系統(tǒng)測得的應(yīng)變數(shù)據(jù)與傳感器測試的數(shù)據(jù)進行比較，驗證了該套系統(tǒng)的優(yōu)勢，并能捕捉土樣的動力變形破壞過