【摘 要】
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结构物因为年久失修,设计、施工不规范,恶劣自然灾害而导致的结构物存在安全隐患,因此结构安全检测尤为重要。而判断结构物问题的第一个信号就是其结构构件出现裂缝,如何快速并且准确对裂缝进行分析和研究,是工程技术人员一直孜孜不倦去探索的一个方向。本文的主要研究工作如下:（1）本文提出一种裂缝检测系统,介绍系统的主要构建模块以及设计时的思路过程,以此为骨架通过各个章节的详细描述本系统中的各个模块,阐述本检测
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结构物因为年久失修,设计、施工不规范,恶劣自然灾害而导致的结构物存在安全隐患,因此结构安全检测尤为重要。而判断结构物问题的第一个信号就是其结构构件出现裂缝,如何快速并且准确对裂缝进行分析和研究,是工程技术人员一直孜孜不倦去探索的一个方向。本文的主要研究工作如下:（1）本文提出一种裂缝检测系统,介绍系统的主要构建模块以及设计时的思路过程,以此为骨架通过各个章节的详细描述本系统中的各个模块,阐述本检测系统的运行逻辑和规则。（2）收集现实中不同场景的裂缝照片,通过Label me软件进行裂缝边界信息的标注,将标注图像作为深度学习算法的训练集进行训练,训练完成后将试验图像经过MaskRCNN对裂缝进行识别,得到裂缝的掩膜信息图像。通过python提取出裂缝掩膜信息,读取掩膜的坐标,裂缝图片的像素值,通过Open CV-python将图片灰度化并提取裂缝图片的灰度值,通过canny算子对图像灰度进行求导得出图像灰度梯度值,用Open CV提取图像灰度梯度值,完成掩膜信息提取以及处理。（3）通过蚁群算法对裂缝掩膜进行优化,启发式引导信息为图像的灰度值,通过上述处理得到启发式引导函数设定为图像的灰度梯度值,设定初始信息素为常数,通过K只蚂蚁的进行信息素释放进行迭代,记录迭代信息坐标,当迭代信息坐标不变时,得出最优解,为优化后的裂缝信息。（4）计算裂缝的长度以及宽度,提取裂缝轮廓坐标信息,通过外膨胀圆的算法得到裂缝的宽度像素以及裂缝中心线,得到裂缝长度像素,通过像素同比例距离转化得出裂缝的长度以及宽度值。（5）进行算法的实际论证,对比分析在不同场景中算法的处理结果,进行蚁群算法优化清晰度及准确度对比试验,不同裂缝参数准确性对比试验,验证算法在不同条件下的普适性。
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