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基于机器视觉和数字图像相关技术的混凝土损伤演化研究
被引量：
3
1
作者
王青原
许颖
钱胜
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期169-180,共12页
提出一种在试件损伤过程中,以数字图像方法所得应变场为基础,采用机器视觉识别快速获得对应损伤状态下试件表面裂缝分布的裂缝自动识别检测(Automated Crack Detection and Measurement,ACDM)方法.采用三点弯曲试验,以夹式位移计测量裂...
提出一种在试件损伤过程中,以数字图像方法所得应变场为基础,采用机器视觉识别快速获得对应损伤状态下试件表面裂缝分布的裂缝自动识别检测(Automated Crack Detection and Measurement,ACDM)方法.采用三点弯曲试验,以夹式位移计测量裂缝口张开位移(Crack Mouth Opening Displacement,CMOD)作为参考用真实值,对ACDM的精度进行分析.结果显示,CMOD小于0.05 mm时,ACDM识别的误差小于0.01 mm,ACDM方法可用于分析微裂缝尺度的混凝土损伤情况.通过3组不同强度混凝土立方体试件的压缩试验,采用ACDM方法所得裂缝面积直接表征损伤指标来反映试件的损伤演化情况.结果表明,在宏观裂缝出现之前,在不同损伤阶段下由ACDM方法所得损伤指标,对应数值变化均大于10-3,与目前表征损伤应变场的不均匀性变异系数(Cv)相比更为灵敏和准确.
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关键词
机器视觉技术
数字图像相关技术
混凝土
裂缝扩展
损伤
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职称材料
题名
基于机器视觉和数字图像相关技术的混凝土损伤演化研究
被引量：
3
1
作者
王青原
许颖
钱胜
机构
哈尔滨工业大学
(
深圳
)
土木工程
智能
结构
系统
深圳市
重点
实验室
哈尔滨工业大学
(
深圳
)广东省
土木工程
智能
韧性
结构
重点
实验室
哈尔滨工业大学
(
深圳
)
深圳市
城市与
土木工程
防灾减灾
重点
实验室
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期169-180,共12页
基金
国家自然科学基金面上资助项目(52078173,51778191)
深圳市重点实验室筹建启动项目(ZDSYS20200810113601005)。
文摘
提出一种在试件损伤过程中,以数字图像方法所得应变场为基础,采用机器视觉识别快速获得对应损伤状态下试件表面裂缝分布的裂缝自动识别检测(Automated Crack Detection and Measurement,ACDM)方法.采用三点弯曲试验,以夹式位移计测量裂缝口张开位移(Crack Mouth Opening Displacement,CMOD)作为参考用真实值,对ACDM的精度进行分析.结果显示,CMOD小于0.05 mm时,ACDM识别的误差小于0.01 mm,ACDM方法可用于分析微裂缝尺度的混凝土损伤情况.通过3组不同强度混凝土立方体试件的压缩试验,采用ACDM方法所得裂缝面积直接表征损伤指标来反映试件的损伤演化情况.结果表明,在宏观裂缝出现之前,在不同损伤阶段下由ACDM方法所得损伤指标,对应数值变化均大于10-3,与目前表征损伤应变场的不均匀性变异系数(Cv)相比更为灵敏和准确.
关键词
机器视觉技术
数字图像相关技术
混凝土
裂缝扩展
损伤
Keywords
machine vision technology
digital image correlation technique
concrete
crack propagation
damage
分类号
TU528 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器视觉和数字图像相关技术的混凝土损伤演化研究
王青原
许颖
钱胜
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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