融合深度学习聚类分割和形态学的混凝土表面裂缝量化识别

混凝土结构在施工与使用的过程中易产生各种形式的裂缝,由此会产生诸多安全问题。传统的人工安全检测方法,不仅耗费财力和时间,而且无法保障其检测精度。为了提高混凝土表面裂缝的识别效率,提出了一种基于卷积神经网络结合聚类分割的识别方法,实现了对较复杂背景下混凝土表面裂缝图像的准确识别。研究结果显示,该方法不仅能够高效地分类,还能够高精度地对较复杂背景下的裂缝进行识别,这为降低混凝土表面裂缝识别的工作量、维护混凝土结构,对其进行安全检测提供了理论依据,同时也为以后更高精度和更复杂条件下的裂缝识别研究提供了一些参考。