公路隧道裂缝检测系统的研究与设计
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 裂缝的类型及破损程度评价标准 | 第13-14页 |
| 1.3.1 裂缝的类型 | 第13页 |
| 1.3.2 破损程度评价标准 | 第13-14页 |
| 1.4 研究目标及内容安排 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第14页 |
| 1.4.2 研究内容安排 | 第14-16页 |
| 2 裂缝检测算法综述 | 第16-20页 |
| 2.1 基于种子生长法的裂缝检测 | 第16-17页 |
| 2.2 基于最小代价路径的裂缝检测 | 第17-18页 |
| 2.3 传统边缘检测算子的裂缝检测 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 基于灰色理论的裂缝检测与识别 | 第20-44页 |
| 3.1 灰色系统理论 | 第20-21页 |
| 3.1.1 灰色系统的特点 | 第20页 |
| 3.1.2 灰色关联度分析 | 第20-21页 |
| 3.2 图像增强 | 第21-23页 |
| 3.3 图像滤波 | 第23-27页 |
| 3.3.1 传统的图像滤波 | 第23-25页 |
| 3.3.2 基于灰色关联度的滤波 | 第25-26页 |
| 3.3.3 滤波效果的客观评价 | 第26-27页 |
| 3.4 边缘检测 | 第27-29页 |
| 3.4.1 传统的边缘检测 | 第27-28页 |
| 3.4.2 基于灰色预测模型边缘检测 | 第28-29页 |
| 3.5 自适应阈值分割算法的改进 | 第29-33页 |
| 3.5.1 自适应阈值分割 | 第29-31页 |
| 3.5.2 改进的自适应阈值分割 | 第31-33页 |
| 3.6 图像形态学处理 | 第33-34页 |
| 3.7 裂缝毛刺滤除及骨架提取 | 第34-39页 |
| 3.7.1 裂缝图像细化 | 第34-36页 |
| 3.7.2 毛刺滤除 | 第36-37页 |
| 3.7.3 裂缝边缘连接及骨架提取 | 第37-39页 |
| 3.8 裂缝的特征计算及破损程度评估 | 第39-42页 |
| 3.8.1 规则裂缝的计算 | 第39-40页 |
| 3.8.2 不规则裂缝的计算 | 第40-41页 |
| 3.8.3 裂缝参数的测量结果 | 第41页 |
| 3.8.4 裂缝破损程度评估 | 第41-42页 |
| 3.9 本章小结 | 第42-44页 |
| 4 基于灰色模型-神经网络的裂缝预测 | 第44-56页 |
| 4.1 混凝土裂缝产生的原因 | 第44-45页 |
| 4.2 基于灰色模型的预测分析 | 第45-46页 |
| 4.3 神经网络理论 | 第46-51页 |
| 4.3.1 神经网络的主要内容 | 第46-47页 |
| 4.3.2 神经网络在裂缝预测中的应用 | 第47页 |
| 4.3.3 神经网络在裂缝上的预测分析 | 第47-51页 |
| 4.4 混凝土裂缝预测的实例 | 第51-55页 |
| 4.4.1 混凝土裂缝预测结构流程图 | 第52-53页 |
| 4.4.2 混凝土裂缝宽度的预测 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 系统的设计与实现 | 第56-74页 |
| 5.1 系统组成结构及工作原理 | 第56-60页 |
| 5.1.1 系统组成结构 | 第56页 |
| 5.1.2 采集试验过程示意图 | 第56-57页 |
| 5.1.3 系统工作原理 | 第57-58页 |
| 5.1.4 传感器的选择 | 第58-60页 |
| 5.2 尺寸标定 | 第60-61页 |
| 5.2.1 拍摄距离范围的确定 | 第60页 |
| 5.2.2 单位像素的尺寸标定 | 第60-61页 |
| 5.3 采集系统硬件模块设计 | 第61-63页 |
| 5.3.1 输入接口设计 | 第61页 |
| 5.3.2 时钟电路设计 | 第61-62页 |
| 5.3.3 复位电路设计 | 第62页 |
| 5.3.4 存储模块 | 第62-63页 |
| 5.4 采集系统软件设计与实现 | 第63-68页 |
| 5.4.1 Visual DSP++软件介绍 | 第63页 |
| 5.4.2 图像采集程序设计 | 第63-64页 |
| 5.4.3 图像处理程序设计 | 第64-67页 |
| 5.4.4 裂缝图像的采集实现 | 第67-68页 |
| 5.5 仿真与结果分析 | 第68-72页 |
| 5.5.1 仿真环境 | 第68页 |
| 5.5.2 仿真实验流程 | 第68-69页 |
| 5.5.3 仿真模块界面 | 第69-71页 |
| 5.5.4 实验结果分析 | 第71-72页 |
| 5.6 本章小结 | 第72-74页 |
| 6 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 工作总结 | 第74页 |
| 6.2 展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和参加科研情况 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
