基于计算机视觉的钢构件防腐涂层缺陷检测 - 王亦君; 蒋首超 (Jianzhu Gangjiegou Jinzhan)
钢结构在现代建筑中有着广泛应用，但钢材的耐腐蚀性较差，锈蚀将降低钢构件的承载力甚至影响结构安全。对钢构件防腐涂层进行定期检测与维护是保证钢结构耐腐蚀性能的主要方法之一。为实现钢构件防腐涂层表面缺陷的自动识别，结合图像处理技术与支持向量机分类算法进行钢构件防腐涂层空鼓、裂纹、剥落3种缺陷的检测。在图像处理阶段，采用自适应中值滤波去除图像噪声，并基于Otsu阈值和改进的Canny算子对增强图像进行分割；在特征提取阶段，提取出包含简单几何特征、不变矩特征、投影特征及纹理特征的65维缺陷图像特征，随后采用Fisher判别准则将特征向量降至37维；将所得特征向量作为输入，基于支持向量机算法搭建多分类模型，识别率达95.83%。所提方法有效实现了钢结构构件防腐涂层表面缺陷的识别分类。