李清奇

（娄底职业技术学院土木工程学院，湖南 娄底 417000）

0 引言

近年来随着科技和社会发展的愈发迅速，隧道建设规模也逐步扩大，隧道工程建设规模的扩大极大的方便了人们的日常出行生活，那么随之而来的隧道工程养护维修阶段便变得尤为重要。除此之外隧道结构中的运行状态和病害的检测也越来越重要，在运营过程中，由于车辆振动会导致隧道表面出现隧道裂缝，而且还由于受到周边荷载扰动和围岩压力变化，裂缝不仅导致混凝土层破坏，无法起到保护内部钢筋的作用，还会引起混凝土的倒塌从而导致严重的道路安全问题。

当前的隧道裂缝监测主要采用传统的人工检测方式。在适应当前的社会发展情况下有必要增加额外仪器来辅助检查。传统人工检测在隧道病毒检测方面有很大的局限性，其不仅效率低，精度低而且最重要的是由于检测人员的主观判断会导致裂缝检测的准确性。那么引进隧道中计算机视觉的检测技术是隧道行业发展的新趋势。基于计算机的裂缝检测系统通常包括图像采集和图像识别两个部分，图像采集通常通过摄像机以及与其相似设备获取隧道表面的图像，图像识别通常包括图像的预处理，特征提取（图像识别中的一个关键步骤）以及决策优化三个部分组成，它的质量直接决定了图像识别的有效性检测系统的性能优良性。

1 裂缝图像的特点

一般情况下裂缝背景像素区域比其他背景像素暗，但由于在诸多其他因素的相互影响下，在裂缝背景像素区域也可能会逐渐出现较暗的部分并且还会逐渐出现明暗度的变化。……