建筑工程混凝土裂缝智能监测系统研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究概况 | 第11页 |
| 1.2.2 国内研究概况 | 第11-12页 |
| 1.3 图像检测与图像拼接技术的现状应用 | 第12-14页 |
| 1.3.1 数字图像检测技术的特点与应用 | 第12-13页 |
| 1.3.2 数字图像的拼接发展与应用 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第14-15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 混凝土基本力学性能的研究 | 第16-20页 |
| 2.1 原材料的技术性质与混凝土配合比 | 第16页 |
| 2.2 混凝土轴心抗压强度、弹性模量试验 | 第16-18页 |
| 2.3 弯拉强度试验 | 第18-19页 |
| 2.4 脆性 | 第19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 裂缝图像预处理技术及其实现的研究 | 第20-32页 |
| 3.1 混凝土裂缝图像的采集 | 第20-21页 |
| 3.2 图像的预处理 | 第21-31页 |
| 3.2.1 数字图像处理的灰度变换与直方图 | 第22-25页 |
| 3.2.2 图像的平滑处理 | 第25-27页 |
| 3.2.3 图像的锐化处理 | 第27-28页 |
| 3.2.4 适合混凝土裂缝图像增强算法的研究 | 第28-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 裂缝图像的边缘检测与提取 | 第32-41页 |
| 4.1 图像边界处理的经典算法 | 第33-35页 |
| 4.2 算法的选择及实现 | 第35-37页 |
| 4.2.1 高斯-拉普拉斯（Log）算法 | 第35-36页 |
| 4.2.2 Canny 算法 | 第36-37页 |
| 4.3 裂缝图像的边界探查 | 第37-39页 |
| 4.3.1 边界探测方法在裂缝问题的应用 | 第37-38页 |
| 4.3.2 亚像素边界检测 | 第38-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 裂缝图像宽度计算及检测软件设计与实现 | 第41-70页 |
| 5.1 图像裂缝宽度的计算方法研究 | 第41-43页 |
| 5.1.1 由左右边缘求宽度 | 第41-42页 |
| 5.1.2 水平尺法求宽度 | 第42-43页 |
| 5.2 裂缝图像的标定及其计算结果的分析 | 第43-44页 |
| 5.2.1 图像的标定 | 第43页 |
| 5.2.2 计算结果及分析 | 第43-44页 |
| 5.3 混凝土裂缝检测软件的理论准备及函数库 | 第44-46页 |
| 5.3.1 图像的存储格式 | 第44-45页 |
| 5.3.2 位图文件及其函数库的产生 | 第45-46页 |
| 5.4 软件设计 | 第46-69页 |
| 5.4.1 系统概要设计 | 第46-48页 |
| 5.4.2 系统详细设计 | 第48-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 系统测试与分析 | 第70-74页 |
| 6.1 测试目的 | 第70页 |
| 6.2 测试工具 | 第70页 |
| 6.3 测试结果 | 第70-73页 |
| 6.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第七章 结论与展望 | 第74-76页 |
| 7.1 结论 | 第74页 |
| 7.2 展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
