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基于图像分析技术的混凝土结构外观质量检测与评定

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-21页
   ·研究背景第11-13页
   ·基于图像分析技术的应用概述第13-14页
   ·混凝土外观质量检测与评价研究现状第14-20页
     ·在路面检测方面的研究现状第14页
     ·混凝土表面裂缝缺陷检测研究现状第14-18页
     ·混凝土表面其他缺陷检测研究现状第18-20页
   ·本文研究的主要内容第20-21页
第2章 混凝土外观缺陷及图像技术基本理论第21-31页
   ·混凝土外观缺陷分类第21-23页
   ·图像技术基本理论第23-30页
     ·数字图像第23-24页
     ·图像增强第24-25页
     ·边缘检测第25-26页
     ·图像几何变换第26-28页
     ·图像分割第28页
     ·图像的形态学操作第28-30页
   ·本章小结第30-31页
第3章 混凝土表面裂缝检测第31-42页
   ·概述第31页
   ·裂缝图像的分析方法第31-39页
     ·采集裂缝图像第32-33页
     ·将RGB 图像转化为灰度图像第33页
     ·图像的修正和标定第33-34页
     ·图像对比度增强第34-35页
     ·图像的滤波平滑第35-36页
     ·图像阀值分割第36-37页
     ·消除孤立点或孤立块第37页
     ·计算最大裂缝宽度第37-39页
   ·程序实现及试验验证第39-41页
     ·程序实现第39页
     ·试验验证第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第4章 混凝土表面色差检测与评定第42-50页
   ·概述第42页
   ·人眼识别色差的影响因子分析第42-44页
   ·拍摄条件对标准差的影响分析第44-46页
   ·色差图像的分析方法第46-48页
     ·采集色差图像第46页
     ·RGB 图像转化为灰度图像第46-47页
     ·计算灰度图像标准差第47页
     ·色差评价体系第47-48页
   ·程序实现及对比试验第48-49页
     ·程序实现第48页
     ·对比试验第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第5章 混凝土表面气孔、孔洞检测第50-70页
   ·概述第50页
   ·气孔、孔洞图像分析方法第50-59页
     ·气孔、孔洞的图像特征第51-52页
     ·图像滤波平滑第52-53页
     ·图像边缘检测第53-55页
     ·图像形态学操作第55-58页
     ·缺陷定量统计第58-59页
   ·气孔、孔洞图像试验研究第59-63页
     ·检测效果评价指标第59-60页
     ·试验结果及分析第60-63页
     ·评价指标第63页
   ·影响因子及优缺点分析第63-69页
     ·CANNY 算子的阀值对识别的影响第64-65页
     ·结构元素的边长对识别的影响第65-68页
     ·优缺点分析第68-69页
   ·本章小结第69-70页
第6章 混凝土桥梁外观质量评价体系第70-79页
   ·概述第70页
   ·评估方法和内容第70页
   ·评估等级的确定第70-71页
   ·评估模型的建立第71-72页
   ·图像取样原则第72页
     ·拍摄条件第72页
     ·取样原则第72页
   ·外观质量评估的指标等级第72-74页
     ·裂缝评估指标的隶属度第72-73页
     ·色差评估指标的隶属度第73页
     ·气孔评估指标的隶属度第73-74页
   ·评价指标权重的确定第74-75页
     ·第一级评估各构件权向量第74-75页
     ·第二级评估各构件权值向量第75页
   ·试验研究第75-77页
     ·试验准备第75-77页
     ·试验结果及分析第77页
   ·本章小结第77-79页
结论与展望第79-81页
参考文献第81-85页
附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录第85-86页
致谢第86页

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