資料介紹
在計算機(jī)圖像處理理論與模式識別理論的基礎(chǔ)上,提出水下結(jié)構(gòu)物表面缺陷的識別方法,給出噪聲去除以及閾值分割的方法;從處理后的缺陷圖像中提取能表征缺陷性質(zhì)的幾何特征和紋理特征,并運用樹形分類器進(jìn)行分類,以實現(xiàn)計算機(jī)對缺陷圖像的理解和自動識別。識別結(jié)果為水下結(jié)構(gòu)物的安全可靠性評估提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
近幾十年來,隨著海洋石油開發(fā)工程、水庫大壩工程、港口碼頭以及橋梁工程的不斷深入和發(fā)展,形成了一系列水下開發(fā)結(jié)構(gòu)物新模式。然而,在長期服役過程中,由于外部環(huán)境(如風(fēng)浪、腐蝕、水力沖刷以及溫度應(yīng)力等)的變化以及人為失誤(如設(shè)計或者選材不當(dāng))的影響,水下結(jié)構(gòu)物在服役過程中會出現(xiàn)各種不同程度的損傷,使整體結(jié)構(gòu)的安全性、完整性及可使役性降低。因此,定期對其進(jìn)行檢測,評估其安全可靠性是非常必要的[1]。傳統(tǒng)的水下結(jié)構(gòu)物缺陷的檢測方法(如目測、磁粉檢測等)具有檢測能力有限、檢測可靠性低、檢測時間長、費用高等缺點。隨著數(shù)字圖像處理與模式識別技術(shù)的不斷發(fā)展,迫切需要有一種自動檢測裝置,正確有效地對水下結(jié)構(gòu)物的缺陷進(jìn)行分類識別。
針對這一情況,本文利用數(shù)字圖像處理手段,根據(jù)水下結(jié)構(gòu)物表面缺陷區(qū)域的幾何特征和紋理特征,定量地表征缺陷的性質(zhì),并且根據(jù)模式識別理論設(shè)計了分類器。識別結(jié)果將給出缺陷的種類,或“無缺陷”的評價。
近幾十年來,隨著海洋石油開發(fā)工程、水庫大壩工程、港口碼頭以及橋梁工程的不斷深入和發(fā)展,形成了一系列水下開發(fā)結(jié)構(gòu)物新模式。然而,在長期服役過程中,由于外部環(huán)境(如風(fēng)浪、腐蝕、水力沖刷以及溫度應(yīng)力等)的變化以及人為失誤(如設(shè)計或者選材不當(dāng))的影響,水下結(jié)構(gòu)物在服役過程中會出現(xiàn)各種不同程度的損傷,使整體結(jié)構(gòu)的安全性、完整性及可使役性降低。因此,定期對其進(jìn)行檢測,評估其安全可靠性是非常必要的[1]。傳統(tǒng)的水下結(jié)構(gòu)物缺陷的檢測方法(如目測、磁粉檢測等)具有檢測能力有限、檢測可靠性低、檢測時間長、費用高等缺點。隨著數(shù)字圖像處理與模式識別技術(shù)的不斷發(fā)展,迫切需要有一種自動檢測裝置,正確有效地對水下結(jié)構(gòu)物的缺陷進(jìn)行分類識別。
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