典型文献
基于机器视觉的建筑结构施工中房屋裂缝智能检测方法
文献摘要：
房屋裂缝会对建筑造成巨大的影响,导致其各方面的性能下降,为保证裂缝检测精度,提高检测效率,基于机器视觉技术设计建筑结构施工中房屋裂缝智能检测方法.基于机器视觉对图像进行预处理,计算像素内灰度化处理的加权均值,得到裂缝区域边界信息,将彩色图像转化为灰度图像.设计建筑结构施工中的房屋裂缝识别方法,结合卷积神经网络算法,得到图像的输出值,获取激活函数层的函数表达式.试验结果显示,该房屋裂缝检测方法所得到的裂缝信息提取值与实测值之间的最大绝对误差为0.0012mm,可见该方法的精度较高,对房屋裂缝的检测效果较好.
文献关键词：
机器视觉;建筑结构;房屋裂缝;智能检测方法
中图分类号：
作者姓名：
刘同
作者机构：
吕梁学院,山西 吕梁033001
文献出处：
引用格式：
[1]刘同-.基于机器视觉的建筑结构施工中房屋裂缝智能检测方法)[J].中国新技术新产品,2022(23):129-131
A类：
B类：
建筑结构施工,施工中,中房,房屋裂缝,智能检测方法,筑造,性能下降,裂缝检测,检测精度,高检,检测效率,机器视觉技术,技术设计,设计建筑,像素,灰度化处理,加权均值,区域边界,彩色图像,灰度图像,裂缝识别,神经网络算法,激活函数,数层,函数表达式,信息提取,实测值,绝对误差,0012mm,检测效果
AB值：
0.320302
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