基于双目视觉的桥面裂缝检测技术研究

刘建威，钟泽湘

(长沙市规划设计院有限责任公司，湖南 长沙 410007)

桥面裂缝检测数据是桥梁耐久性评估的重要参考之一，能够为养护部门提供有效依据，进而保障工程安全与行车效率。但是，当前国内的裂缝检测技术基本仅限于人工操作，其效率和安全性均有不足，且检测结果往往会受到人为主观因素影响。

因而，近年来桥面裂缝检测技术的一个发展方向便是通过相机采集裂缝图像，再由计算机对图像进行二值化处理，进而计算出裂缝尺寸。国内外大量学者对这种技术进行了研究，Richard[1]提出以Gauss滤波方法处理二值化之后的桥面裂缝图像，进而使图像锐化效果更好；Heipke等[2]对图像加以中心提取技术，以期提高精度；夏巨武等[3]基于贝叶斯滤波提出了一种改进的图像处理方法；许薛军等[4]改进了边缘检测技术。但是以上检测方法均建立在单目视觉的基础之上，即仅用一个相机采集桥面裂缝图像并进行处理计算，此方法虽然较之传统人工方法效率上有了极大改善，但测量可靠度不高。因为仅用一个相机，会将从三维空间里采集到的图片压缩到二维平面上，若拍摄平面与桥面平行度较好，则结果较为可靠，否则，随着相机平面与桥面的夹角增大，误差将会显著增大。为克服这种缺陷，本文提出了一种基于双目视觉的桥面裂缝检测技术，通过双相机采集裂缝图片，进而图像处理之后以双目视觉理论计算裂缝尺寸。……