研究意义

结构损伤是对结构进行损伤评估和安全性能检测的重要指标，也是长期监测应重点关注的对象。极速突然发展的结构损伤更是建筑结构破坏、突然崩塌的前兆。快速识别损伤类型和定位损伤空间位置、长期监测损伤的生长变化具有重要意义。

研究目标

本文针对墙体裂缝监测需求，研发了基于视觉方法的裂缝生长变形监测技术。该技术能通过不定相机视角间隔拍摄影像的方式实现对壁画墙体关键受力裂缝的长期监测。

技术路线

该技术利用图像配准算法矫正了不同视角下裂缝图像，其次利用多种图像预处理操作消除环境光照、图像噪声、图像明暗对裂缝图像的影响。提取并计算了裂缝各类特征信息。最后依靠裂缝各类特征信息多指标综合度量了裂缝的生长变化情况。

监测实现

图像的几何变换是指将相机拍摄的图像改变像素空间位置关系映射重构至另一视角，这种几何变换包括刚体变换、仿射变换、透视变换。将不同视角裂缝图像还原到相同标准视角的过程就是透视变换计算单应性矩阵的过程。

使用数字图像处理阈值分割裂缝的方法易受到噪声、环境光照、阴影的干扰。因此，在裂缝分割提取前首先需要进行图像预处理操作滤波平滑去除噪声、矫正白平衡消除环境光照影响、调整直方图精确裂缝区域。

提取出裂缝区域后，通过计算裂缝的特征参数信息监测裂缝的生长变化情况。裂缝特征检测包括两个操作：裂缝轮廓检测和裂缝骨架线提取，用于计算裂缝的周长、面积、密度、长度、宽度和重心等裂缝特征参数如图所示

检测结果如下：

为整体评价裂缝的生长变形情况，合理评判不同时序裂缝的变形。定义了裂缝变形多指标综合评价指标Ccrack(mm)，该指标物理意义为：综合裂缝多类特征信息确定的裂缝整体变形评价值，能够综合表征裂缝物理平均宽度变化情况。

监测时间(天)	裂缝面积(pixel2)	轮廓周长(pixel)	骨架长度(pixel)	裂缝密度(%)	最大宽度(pixel)	平均宽度(pixel)	X轴重心(pixel)	Y轴重心(pixel)	综合评价指标(mm)
6.10	12710.00	3183.86	1427	1.32	23.80	8.91	306.79	768.99	3.28
6.11	13703.00	3193.51	1457	1.43	22.84	9.40	307.91	770.92	3.37

结论

• 长期监测结果表明，视觉监测得到的原始数据分布合理，裂缝各类特征参数监测结果较为稳定。裂缝变形综合评价指标Ccrack处于3.19~3.49mm之间小范围波动，COV变异系数为2.85%
• 裂缝骨架线长度、轮廓周长和重心COV低于1%，监测数据稳定整体波动性较小。而裂缝面积、密度、最大宽度和平均宽度COV处于4.5%-6.0%之间，监测数据波动性较大。
• 掌握裂缝萌生和生长变化规律依赖视觉方法的长期监测。对视觉监测裂缝数据变化规律的掌控有赖于后期长期的监测发现。