基于数字图像技术的桥梁裂缝检测综述

摘要

传统的桥梁裂缝检测主要基于人眼识别，检测效率、精度低，而且人眼识别存在受光照影响大、桥塔、高墩等高空位置无法检测及主观性强的问题。近年来，国内外诸多学者为了解决上述问题，研发了许多基于数字图像技术的桥梁裂缝检测设备，像搭载高清相机的桥梁检测车、无人机、爬墩机器人等。同时，拥有高效、高精度的裂缝检测算法更是裂缝检测的基础，如何权衡检测速度与精度一直也是众多学者研究的热点问题之一。本文就近年来国内外基于数字图像技术的桥梁裂缝检测设备、相机的搭载平台与标定方法、预处理算法、传统检测算法、深度学习算法、裂缝特征计算、图像拼接算法以及裂缝的三维输出与监测等方面展开综合评述。此外，对研究过程中存在的不足进行了总结，并从桥梁裂缝检测方法、裂缝三维表达、裂缝的监测跟踪管理和桥梁刚度损失评价及预警等方面进行了展望。

关键词

桥梁工程 / 裂缝识别 / 图像处理 / 卷积神经网络 / 深度学习 / 智能检测

基金资助

甘肃省科技计划项目（22JR5RA250）; 国家自然科学基金项目（51808274,52168042）; 中国博士后科学基金项目（2019M653897XB）