申请/专利权人:浙江工业大学
申请日:2023-12-27
公开(公告)日:2024-04-26
公开(公告)号:CN117928487A
主分类号:G01C11/00
分类号:G01C11/00;G06V10/764;G06V20/17;G06T7/00;G06T7/62;G06T7/60;G06T7/136;G01C11/04;G01B11/02;G01B11/00;G01N21/88;G01N21/01;G01C21/20
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.26#公开
摘要:本发明公开了一种基于机器视觉和无人机检测的结构裂缝检测方法,包括以下步骤:S1、采用CCD摄像头作为图像输入设备,配备图像采集卡对采集的图像进行采集;S2、确定摄像头扫描区域尺寸进行图像采集,无人机至待测结构周边安全距离;S3、确定摄像头与被测结构各构件之间的距离范围后,进行尺寸标定;S4、确定无人机进行裂缝图像采集的行进路线,若行进路线中遇到障碍物,可以根据实际情况调整路线;S5、按照已确定的行进路线对待测结构进行图像采集,采集结束后将图像数据导入计算机中进行图像预处理,判断目标图像是否为裂缝,并导出包含裂缝的图像;S6、将包含裂缝的图像进行图像分析,提取图像中的裂缝,并计算裂缝的特征量,对裂缝进行分类。
主权项:1.一种基于机器视觉和无人机检测的结构裂缝检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、确定图像采集系统的硬件组成,采用CCD摄像头作为图像输入设备,配备图像采集卡对采集的图像进行采集;S2、确定摄像头扫描区域尺寸,即按64cm×48cm的尺寸进行图像采集,无人机至待测结构周边安全距离;S3、确定摄像头与被测结构各构件之间的距离范围后,进行尺寸标定,即标定出数字图像中每个像素所表示的实际物体的长度和宽度;S4、确定无人机进行裂缝图像采集的行进路线,若行进路线中遇到障碍物,可以根据实际情况调整路线;S5、按照步骤S4中已确定的行进路线对待测结构进行图像采集,采集结束后将图像数据导入计算机中进行图像预处理,判断目标图像是否为裂缝,并导出包含裂缝的图像;S6、将包含裂缝的图像进行图像分析,提取图像中的裂缝,并计算裂缝的特征量,对裂缝进行分类;其中,特征量包括长度、宽度、面积、周长。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 浙江工业大学 基于机器视觉和人机交互的结构裂缝检测方法
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