基于视觉计算的混凝土裂缝检测_周颖研究.pdf

通过对14根配置500MPa高强钢筋的混凝土梁进行受弯性能试验, 研究了高强钢筋混凝土梁开裂后的使用性能。试验结果表明, 梁侧面裂缝宽度沿裂缝高度呈现特定分布规律, 梁底面裂缝宽度沿梁宽方向也呈现一定变化规律。 典型位置处平均裂缝宽度与弯矩存在相关性。 数据分析表明, 高钢筋应力下产生的次生裂缝会抑制主裂缝扩展。 现行规范的裂缝宽度计算公式应用于高强钢筋混凝土梁时, 计算值偏大。 研究分析了高钢筋应力下影响裂缝宽度的主要因素, 并提出了针对高强钢筋混凝土梁裂缝宽度的计算方法。

matlab图像叠加代码image_segmentation用于检测不同尺度裂缝。这些图像是在国家航空大学（乌克兰）进行金属样品疲劳测试时捕获的，每隔一定时间拍摄一次样品。每个测试的结果是一系列图像，显示裂缝逐渐扩展。每幅图像经过预处理，突出显示裂缝的动态变化。经过预处理后的初始图像和示例图像（放大至裂缝区域）从不同样品中合并为单个数据集。每个图像都有一个用matlab代码创建的遮罩，简化了在图像上绘制的过程。使用这些数据集训练了UNet模型，定制了特定任务的损失函数。由于裂缝相对于图像大小（1080x768）较小，遮罩中的0像素比1像素多得多。传统的损失加权方法可能会忽略小裂缝，因此通过每个图像示例的专门减肥处理来训练模型（选择与1相等的前景大小）。训练的每个迭代中，算法会比较模板中0像素和1像素的数量，并根据比例调整损失权重。验证图像显示了模型的输出结果。

为提高地下结构工程中深土井筒支护的安全可靠性，本研究以两淮矿区深厚冲积层井壁为基础，通过钢筋混凝土井壁模型试验，分析了混凝土抗压强度、厚径比和配筋率对井壁极限承载力的影响。利用大数据挖掘和模糊随机模型，研究了材料性能、几何参数和计算模式的不确定性分布，优化了传统算法，提出了改进后的大数据挖掘井壁极限承载力模糊随机模型，适用于实际地下工程中的不确定特性。

基于Eckmann等人在2020年的研究成果，探讨了如何利用编码模型理解双眼视觉的发育过程，以及该过程在弱视患者中的异常表现。通过分析编码模型的运作机制，我们可以深入了解双眼视觉形成的神经基础，并为弱视的诊断和治疗提供新的思路。

人脸识别，计算机视觉中经典的人脸检测算法，以基于机器学习的Matlab代码为基础。

本研究探讨了MIMO雷达信号检测中的若干关键问题，并提供了基于MATLAB的实现方案，用于分析和验证提出的解决方法。

针对数据源中存在的错误数据问题，深入探讨了孤立点检测技术在数据清理过程中的重要作用，并提出了一种基于孤立点检测的有效数据清理方法。论文首先对现有的几种常用孤立点检测方法进行了比较分析，选择出一种性能优异的算法用于检测数据源中的孤立点数据，最后通过一个实例验证了该方法的有效性，结果表明，基于孤立点检测的数据清理方法能够有效识别并处理数据源中的错误数据。

Matlab研究室上传的视频都有配套完整的可运行代码，经过测试，适合初学者使用。主要代码包括主函数main.m和其他相关m文件。运行环境为Matlab 2019b，如有错误提示，可根据指引调整。详细操作步骤包括：将所有文件放置于Matlab当前工作目录，打开main.m文件，点击运行即可获取运行结果。若需要仿真咨询或其他服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片获取更多信息。提供完整代码、期刊复现、Matlab程序定制和科研合作服务。

利用嵌入式Linux和Qt技术开发的工业视觉检测系统，具备高效性和稳定性。