图像处理在建筑结构领域的应用与研究

李婷婷

摘要：本文主要介绍了图像处理在建筑领域中应用，包括裂缝检测、形状分析、锈蚀检测以及特定物体检测等。结合形状分析的实例，说明图像处理与传统检测方案相比，具有高准确率、便捷性的特征。

关键词：图像处理;锈蚀检测;形状分析;裂缝检测

一、简介

现如今，图像识别、图像处理等相关技术越来越先进，其应用在生活中的各个领域。主要思路是结合摄像头捕捉目标，经过预处理后，将关注内容提取出来，进行对比分析等，从而得到有用的信息。

二、研究背景

在一些大型建筑领域，会涉及到许多钢架结构、桥梁设计等内容。在传统的检测方案，一般是通过传感器或者人工的方式进行检测。例如对于裂缝的存在与否，可以利用观察其分布结构，结合超聲波等方式进行推演，对比检测目标与正常情况的差异情况，从而得知是否存在裂缝等问题。如果采用人工检测，则需要较大一部分人力和资源用于结构、材料的定期检查和评估。

传统的方案在一定程度上具有一定的局限性，不仅需要大量的人力物力资源，而且人工检测可能会存在较大的误差，这些问题是建筑工地上需要迫切处理的。如果可以利用人工智能中图像识别等相关技术进行辅助检测，将会很大程度上减少成本，提高效率和准确率。

三、应用领域分析

（一）裂缝检测

根据设备采集的钢架结构图像，分析其表面特征。通过图像预处理将背景环境剔除，将需要分析的目标提取出来，对其表面的纹理结构，如果有像素突变情况，可能是存在裂缝或者其他杂物等。对所有疑似裂缝的地方进行统一分析，对比其相关参数，例如像素突变处的面积大小、像素变化程度、形状等;结合疑似处形状与一般裂缝形状对比，如果其具有裂缝的一般特征，两边窄小、中间部分较宽，便考虑其有大概率可能是裂缝。

对于一些噪声影响，也可以通过上述参数进行判断。如果在检测目标表面存在一些杂物等，可以通过分析其纹理随边缘以及内部结构变化情况，与裂缝纹理变化特征进行对比，从而排除形状相似但是纹理不具备裂缝特征的异物情况。

（二）形状特征分析

对于某些建筑结构，需要保证一些特殊的结构形状等。例如对于高架桥结构，下面需要圆柱形桥墩进行支撑，对于桥墩的形状特征分析，可以把握是否有安全隐患的存在。当桥墩明显与地面有倾斜时，需要立即采取相应措施;当桥墩边缘有明显不平行或者有弯曲，则说明其载重量超过它本身的承受范围;需要对其加以保护;再或者其表面有明显缺失等情况，则需要对其进行维护修理。

（三）腐蚀检测

在结构表面若是存在明显纹理区别，有可能是腐蚀、生锈等原因。这种情况，也需要进行专业处理，对于钢架的生锈、腐蚀可能意味着材料老化，承载能力大大降低，严重时便不能达到初始要求。

对于腐蚀或者生锈的检测，可以提起采取一些锈蚀的典型情况进行分析，找出其颜色变化规律等，通过建立锈蚀对比数据库，进而将待检测目标进行归类。如发现有疑似锈蚀危险的情况发生，则应当及时进行清洗处理，避免其后续带来不必要的麻烦。

（四）特定物体检测

有时，在建筑结构中，会涉及到一些螺丝螺母等特定物体。对于这些物体的检测，便于了解当前结构的完整性，是否具有潜在危险等。在检测特定物体时，主要思路是寻找特定某一类物体的形状规律特征，例如螺母一般是有固定的几种形状，圆形或者多边形等，所以可以就特殊形状进行筛选，对符合特征的目标再统一对比。

其中在纹理分析时，可能会涉及到一些特殊情况，例如对于刚涂油漆的材料表面，可能颜色差异，纹理差异都不是很明显，那么就可以通过其凹凸结构，在太阳光光照下形成的阴影不同进行判断，从而提高识别特定物体的准确率。

四、应用举例

对于上述提到的形状检测，以圆柱边缘的两条平行线举例。在Matlab中，通过Canny算子下的边缘检测后，得出图像中系列物体的边缘，结合霍夫变换坐标系的转换，将共线的点转换为共点的线，从而计算通过某点直线个数的方式寻找在原坐标系中共线的点。下面采用以上思路用Matlab软件进行绘图，结果如图1

五、结语

结合绘制结果，蓝色部分是图中与地面垂直的线条，因为桥墩结构一般要求与地面垂直，所以在分析出共线的边缘点后，可结合斜率进行筛选。对于桥墩的提取，对于符合基本圆柱外观特征候选数据，只需找出两条直线之间纹理结构相似的部分，便可以进一步对桥墩的表面缺损情况进行分析等。

参考文献

[1]李杰.超声波在桥梁裂缝检测中的应用[J].交通世界，2019（17）：107-108.

[2]张晓东，赵琳，韩志国，冯亚南，李锁印.一种基于图像处理技术的线距测量方法[J/OL].激光与光电子学进展：1-9.