基于Mask R-CNN模型的铁路隧道衬砌机制砂混凝土裂缝视觉检测

作     者：蒋志超 贺兆鹏 JIANG Zhichao;HE Zhaopeng

作者机构：陕西建工集团股份有限公司西安710003 

出 版 物：《无损检测》 (Nondestructive Testing)

年 卷 期：2024年第46卷第6期

页      码：60-65页

摘      要：铁路隧道衬砌结构裂缝图像具有复杂的灰度分布和变化特征,局部和全局的多特征信息会干扰跟踪方向和边界跟踪参数,模型可扩展性受限,检测准确率较低。为此,提出基于Mask R-CNN模型的铁路隧道衬砌机制砂混凝土裂缝视觉检测方法。首先输入分段线性变换后的砂混凝土裂缝图像,抽取阈值,生成连通域标识,再以像素点为背景点,在Mask R-CNN模型中,同时检测裂缝区域的位置和标记像素级的边缘掩膜,判定裂缝边界起点与裂缝宽度;然后进行累加视觉检测方法设计,按照裂缝的几何特征以及排序结果,求解裂缝长度,获得完整的裂缝轮廓。试验结果表明,所提方法可以较为完整地检测所有关键位置,裂缝参数信息检测准确率较高;迭代次数升高后,检测结果受到的影响较小,可扩展性得到了改善,可适应任务需求,具有较好的应用价值。

主 题 词：Mask R-CNN模型 铁路隧道 衬砌机制 砂混凝土裂缝 视觉检测 

学科分类：081406[081406] 08[工学] 080502[080502] 0805[工学-能源动力学] 0814[工学-地质类] 082301[082301] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.11973/wsjc202406011

馆 藏 号：203128387...