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利用高光谱图像处理技术自动映射混凝土表面带有生物污渍的裂缝模式

DOI：10.1002/stc.2320 期刊：Structural Control and Health Monitoring 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 尽管技术不断进步，混凝土结构裂缝的测绘仍主要依赖现场观察和照片绘制的草图进行评估?；谕枷翊淼姆椒ㄋ渚哂忻飨杂攀?，但多数研究仅适用于边界清晰或无其他病害的单一裂缝，因此不适用于现场应用。此外，由于缺乏真实基准数据，其精度通常无法量化。因此，能够有效处理周围病害的自动裂缝模式测绘方法具有重要价值。本文提出超聚类裂缝法（SC-Crack法），该方法通过处理高光谱图像实现含生物污渍混凝土表面的裂缝检测：先进行k均值聚类，再将聚类组合成代表裂缝的超聚类。通过在425-950nm波长范围内以25nm带宽对混凝土试样高光谱图像进行分类来实现方法校准与验证，并通过与真实基准图像对比讨论结果，最后验证超聚类组合效果。该方法在清洁表面和含生物污渍表面均表现良好——后者通过高光谱成像有效避免生物污渍与裂缝模式混淆；就核心的裂缝模式测绘目标而言，在清洁混凝土表面能完美检测所有裂缝分支；在含生物污渍表面虽会遗漏较细裂缝分支，但仍可识别大部分裂缝模式。
作者： Bruno Oliveira Santos，Jonatas Valen?a，Eduardo Júlio
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发SC-Crack方法用于混凝土表面（尤其是存在生物污渍的情况下）的自动裂缝检测，通过高光谱图像处理提高相较于现有方法的鲁棒性和准确性。

研究成果

SC-Crack方法能高精度（真阳性率高达85%）有效检测洁净混凝土表面的裂缝模式，在存在生物污渍的表面上虽性能有所下降但仍可检测。该方法通过高光谱成像区分生物污渍与裂缝，较现有方法有所进步。未来工作应聚焦于改进分类算法并扩展光谱范围以提升鲁棒性。

研究不足

该方法对存在生物污渍的表面检测精度较低，尤其容易遗漏较细的裂缝分支。针对大数据集的计算效率问题尚未充分解决，且研究仅限于受控光照条件下的实验室环境。未来改进方向可包括测试其他聚类算法、增加更多光谱通道（如中红外波段）以及提升伪影检测能力。

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