为了实现桥梁检测机器人对混凝土桥梁底面裂缝的检测,降低人工桥下作业的劳动强度和风险,提高桥梁检测的效率,本文采用图像处理的技术和理论对裂缝的检测方法展开了研究。桥梁底面状况复杂,采集图像时易受室外光照条件的影响,图像中除了裂缝外,还可能包含油污、笔迹、粘结物等干扰物。由于目标和干扰物之间有一定的相似性,在图像处理过程中很容易将干扰物错认为裂缝目标,进而影响裂缝检测的准确性,造成后续处理结果偏离实际。针对问题,本文在实验条件下设计了桥梁底面图像的采集方案,确定了图像的标定方法,分析总结了裂缝图像的基本特点,研究了采用图像处理技术检测图像中裂缝目标的理论方法,提出并实现了一种提取裂缝目标的方法,实现了对原始图像的预处理,包括灰度化、图像增强、阈值分割、滤波去噪等,以及后期的图像分析,包括裂缝提取、裂缝分类、尺寸测量、片段连接等。其中重点分析了裂缝的区域特征和灰度特征,对特征值进行了统计与分析,从中提出了提取裂缝目标的依据,选定了判断裂缝类型的若干指标,并以实验结果验证了该方法的有效性。最后基于MATLAB平台开发了检测混凝土桥梁底面裂缝的图像处理软件,并进行了实例验证。