基于机器视觉的混凝土坝裂缝监测系统研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态 | 第9-10页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 发展动态分析 | 第9-10页 |
| 1.3 论文主要工作及组织结构 | 第10-12页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第10页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第10-12页 |
| 2 混凝土坝裂缝监测硬件系统 | 第12-21页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 硬件系统组成及工作原理 | 第12-16页 |
| 2.2.1 系统需求分析 | 第13-14页 |
| 2.2.2 硬件系统组成 | 第14-15页 |
| 2.2.3 硬件系统工作原理 | 第15-16页 |
| 2.3 硬件系统设备选型 | 第16-20页 |
| 2.3.1 工业相机选型 | 第16-17页 |
| 2.3.2 工业镜头选型 | 第17-19页 |
| 2.3.3 其他设备选型 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 裂缝图像处理与特征分析 | 第21-34页 |
| 3.1 引言 | 第21-22页 |
| 3.2 裂缝图像读取 | 第22页 |
| 3.3 裂缝图像预处理 | 第22-29页 |
| 3.3.1 图像灰度化 | 第23页 |
| 3.3.2 灰度变换增强 | 第23-26页 |
| 3.3.3 裂缝图像去噪 | 第26-27页 |
| 3.3.4 裂缝图像锐化 | 第27-29页 |
| 3.3.5 裂缝图像代数运算 | 第29页 |
| 3.4 裂缝图像分割 | 第29-31页 |
| 3.4.1 灰度阈值法分割 | 第29-30页 |
| 3.4.2 小区域过滤噪声 | 第30-31页 |
| 3.5 裂缝特征参数提取 | 第31-33页 |
| 3.5.1 裂缝特征选择 | 第31页 |
| 3.5.2 裂缝图像检测单元的标定 | 第31-32页 |
| 3.5.3 裂缝测量 | 第32-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 混凝土板模拟裂缝测量试验 | 第34-52页 |
| 4.1 概述 | 第34-35页 |
| 4.2 裂缝宽度测量试验 | 第35-44页 |
| 4.2.1 试验原理 | 第35-37页 |
| 4.2.2 试验方案 | 第37-40页 |
| 4.2.3 试验数据整理分析 | 第40-44页 |
| 4.3 裂缝竖向错动测量试验 | 第44-51页 |
| 4.3.1 试验原理 | 第44-46页 |
| 4.3.2 试验方案 | 第46-49页 |
| 4.3.3 试验数据整理分析 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 工程实际裂缝测量试验 | 第52-65页 |
| 5.1 概述 | 第52-53页 |
| 5.2 混凝土块裂缝测量试验 | 第53-59页 |
| 5.2.1 试验原理 | 第53-55页 |
| 5.2.2 试验方案 | 第55-57页 |
| 5.2.3 试验数据整理分析 | 第57-59页 |
| 5.3 西山水库溢流坝面裂缝测量试验 | 第59-64页 |
| 5.3.1 试验原理 | 第59-60页 |
| 5.3.2 试验方案 | 第60-63页 |
| 5.3.3 试验数据整理分析 | 第63-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 结论与展望 | 第65-66页 |
| 6.1 结论 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
