【裂纹检测】检测和标记图片中的裂缝（Matlab代码实现）

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    或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

裂纹检测与标记图片中的裂缝研究

一、裂纹检测的基本原理与技术方法

裂纹检测技术根据原理可分为传统物理检测和基于图像处理/深度学习的智能检测两大类。

1.1 传统物理检测方法

1. 视觉检测

• 原理：通过肉眼或放大设备直接观察表面裂纹，适用于可见的宏观裂缝。
• 优点：操作简单、成本低。
• 缺点：依赖主观判断，无法检测微小或内部裂纹。

2. 磁粉检测（MPI）

• 原理：利用磁场使铁磁材料表面裂纹吸附磁粉形成可见痕迹。
• 适用性：仅适用于铁磁材料，灵敏度高（表面及近表面裂纹）。
• 限制：非磁性材料无效，操作复杂。

3. 渗透检测

• 原理：通过渗透液渗入裂纹，显像剂显示开口裂纹。
• 适用性：表面光滑的复杂工件。
• 缺点：对涂层表面效果差，渗透液可能有毒。

4. 超声波检测

• 原理：高频声波在材料内部反射，分析回波判断裂纹位置和深度。
• 优势：可检测内部及深埋裂纹，适用于金属、复合材料等。
• 挑战：需专业设备和操作人员，表面需平整。

5. 激光散斑检测

• 原理：利用激光干涉形成的散斑图案变化检测表面微变形。
• 优势：非接触式，灵敏度高（纳米级裂纹）。
• 缺点：设备成本高，操作复杂。

二、基于图像处理的裂纹检测算法

2.1 传统图像处理技术

1. 预处理技术

• 滤波去噪：中值滤波、小波变换。
• 图像增强：脊波域增强、对比度拉伸。

2. 边缘检测与分割

• 算子方法：Sobel、Canny、Roberts算子。
  
  编辑
• 阈值分割：Otsu算法、自适应阈值。
• 形态学处理：膨胀、腐蚀连接断裂裂缝。

3. 参数计算

• 骨架化：八邻域细化算法提取单像素骨架。
• 长度/宽度计算：基于像素统计或曲线拟合。

局限性：易受光照、噪声干扰，对复杂背景（如水迹、划痕）鲁棒性差。

2.2 基于深度学习的算法

1. 主流模型架构

• 分类模型：ResNet、EfficientNet用于裂缝存在性判断。
• 目标检测：YOLO系列、Faster R-CNN定位裂缝区域。
• 语义分割：U-Net、DeepLab实现像素级提取。

2. 创新技术

• 迁移学习：预训练模型（如ResNet50）微调，减少数据需求。
• 注意力机制：空间注意力提升特征聚焦能力。
• 多尺度融合：结合不同层次特征增强检测鲁棒性。
• 轻量化设计：EfficientNet优化计算效率，适配移动端。

3. 性能对比

• 精度：改进U-Net的mPA达90.08%，Attention-ResNet50-GA模型F1分数0.9983。
• 速度：YOLOv5在无人机平台实现实时检测。

三、检测精度评估指标与标准

3.1 物理检测精度标准

• 裂缝宽度：估读精度±0.001 mm。
• 裂缝深度：误差≤±5%（深度<50 mm时误差±5 mm）。
• 声时测量：相对误差≤±1.0%。

3.2 算法性能指标

1. 分类/检测指标

• 编辑

2. 分割指标

• IoU（交并比） ： 编辑
• mIoU：多类别IoU平均值。
• Kappa系数：衡量标注一致性。

3. 实际案例

• DeepCrack：F-measure达0.87。
• 1D-CNN-LSTM：测试集准确率99.25%。

四、挑战与未来方向

1. 当前挑战

• 数据瓶颈：像素级标注数据集获取困难。
• 复杂环境：光照变化、背景噪声影响算法鲁棒性。
• 实时性：高分辨率图像处理速度不足。

2. 未来趋势

• 多模态融合：结合红外、超声等传感器数据提升检测维度。
• 自监督学习：减少对标注数据的依赖。
• 边缘计算：轻量化模型部署于无人机、移动设备。
• 可解释性：突破“黑盒”限制，增强模型透明度。

五、结论

裂纹检测技术正从传统物理方法向智能化、自动化方向演进。深度学习（尤其是U-Net、YOLO等模型）显著提升了复杂环境下的检测精度，而开源工具与工业级系统（如无人机+深度学习）推动了实际应用。未来需在数据生成、模型轻量化及多模态融合方向持续突破，以实现更高效率、更低成本的裂缝健康监测。

📚2 运行结果

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主函数部分代码：

clear all
close all
% clf
I=imread('exemple2.PNG');
Indg=rgb2gray(I); %NdG
[l,c]=size(Indg); %Taille matrice Indg
%----Lissage------------
G = fspecial('gaussian',[5 5],3); %creation filtre gaussien
IG = imfilter(Indg,G,'symmetric','same','conv'); %filtrage gaussien
%--------------------------
%------------Calcul du gradient-----
%Matrices grad
IX=zeros(l,c);%grad horizon
IY=zeros(l,c);%grad vert
IXY=zeros(l,c);%norme grad
%Sobel 3x3
for i=2:l-1
    for j=2:c-1
        IX(i,j)=-(-double(IG(i-1,j-1))-2*double(IG(i,j-1))-double(IG(i+1,j-1))+double(IG(i-1,j+1))+2*double(IG(i,j+1))+double(IG(i+1,j+1)))/8;
        IY(i,j)=-(-2*double(IG(i-1,j))+2*double(IG(i+1,j))-double(IG(i-1,j-1))+double(IG(i+1,j-1))-double(IG(i-1,j+1))+double(IG(i+1,j+1)))/8;
        IXY(i,j)=sqrt(((IX(i,j))^2)+((IY(i,j))^2));
    end
end
%-------Binarisation----
%Seuillage par hysteresis
Ibin=zeros(l,c);%binaire
Sh=8;
Sb=5;
for i=1:l
    for j=1:c
        
        if IXY(i,j)>=Sh %Seuil : gradient > Sh
            Ibin(i,j)=255;
           
        elseif IXY(i,j)<Sb %Seuil : gradient < Sb
            Ibin(i,j)=0;
        end
        
     end
end
for p=1:50
    for i=1:l
        for j=1:c
            if IXY(i,j)<Sh && IXY(i,j)>=Sb %Seuil : Sh > gradient > Sb
                % Extraction des 8 pixels voisins
                vect = [Ibin(i-1,j-1:j+1) Ibin(i, j-1) Ibin(i, j+1) Ibin(i+1,j-1:j+1)];
                if max(vect)==255
                    Ibin(i,j)=255;
                else
                    Ibin(i,j)=0;
                end
            end  
        end
    end
end  
%----------Identification des r間ions-----
[L,num]=bwlabel(Ibin,8);
t=regionprops(L, 'area'); %info sur les r間ions
taille=zeros(num,1);
for g=1:num
    taille(g,1)=t(g,1).Area(1,1);   %On extrait la taille des r間ions
end
%-----Effacement des petites r間ions------
Ifer=zeros(l,c);
for i=1:l
    for j=1:c
        for k=1

clear all

close all

% clf

I=imread('exemple2.PNG');

Indg=rgb2gray(I); %NdG

[l,c]=size(Indg); %Taille matrice Indg

%----Lissage------------

G = fspecial('gaussian',[5 5],3); %creation filtre gaussien

IG = imfilter(Indg,G,'symmetric','same','conv'); %filtrage gaussien

%--------------------------

%------------Calcul du gradient-----

%Matrices grad

IX=zeros(l,c);%grad horizon

IY=zeros(l,c);%grad vert

IXY=zeros(l,c);%norme grad

%Sobel 3x3

for i=2:l-1

   for j=2:c-1

       IX(i,j)=-(-double(IG(i-1,j-1))-2*double(IG(i,j-1))-double(IG(i+1,j-1))+double(IG(i-1,j+1))+2*double(IG(i,j+1))+double(IG(i+1,j+1)))/8;

       IY(i,j)=-(-2*double(IG(i-1,j))+2*double(IG(i+1,j))-double(IG(i-1,j-1))+double(IG(i+1,j-1))-double(IG(i-1,j+1))+double(IG(i+1,j+1)))/8;

       IXY(i,j)=sqrt(((IX(i,j))^2)+((IY(i,j))^2));

   end

end

%-------Binarisation----

%Seuillage par hysteresis

Ibin=zeros(l,c);%binaire

Sh=8;

Sb=5;

for i=1:l

   for j=1:c

       if IXY(i,j)>=Sh %Seuil : gradient > Sh

           Ibin(i,j)=255;

       elseif IXY(i,j)<Sb %Seuil : gradient < Sb

           Ibin(i,j)=0;

       end

    end

end

for p=1:50

   for i=1:l

       for j=1:c

           if IXY(i,j)<Sh && IXY(i,j)>=Sb %Seuil : Sh > gradient > Sb

               % Extraction des 8 pixels voisins

               vect = [Ibin(i-1,j-1:j+1) Ibin(i, j-1) Ibin(i, j+1) Ibin(i+1,j-1:j+1)];

               if max(vect)==255

                   Ibin(i,j)=255;

               else

                   Ibin(i,j)=0;

               end

           end  

       end

   end

end  

%----------Identification des r間ions-----

[L,num]=bwlabel(Ibin,8);

t=regionprops(L, 'area'); %info sur les r間ions

taille=zeros(num,1);

for g=1:num

   taille(g,1)=t(g,1).Area(1,1);   %On extrait la taille des r間ions

end

%-----Effacement des petites r間ions------

Ifer=zeros(l,c);

for i=1:l

   for j=1:c

       for k=1

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

[1]郭怡,吴琼.可视化图像处理下船体表面微裂痕高效检测算法[J].舰船科学技术,2021,43(18):1