《基於仿生視覺感知建模的水下構築物裂縫檢測方法研究》是依託河海大學，由范新南擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於仿生視覺感知建模的水下構築物裂縫檢測方法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：范新南
- 依託單位：河海大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
裂縫普遍存在於大壩、橋墩等水下混凝土構築物表面，且向內部延伸。對裂縫及時準確的檢測，是水下構築物日常維護、修復加固和保障其安全運行的必要技術途徑。因水下環境的複雜性及裂縫呈現的隨機性，裂縫量測信號極易被噪聲淹沒，裂縫信息匱乏且難以表征，致使現有檢測方法識別率低、虛警率高。為此，借鑑生物視覺高效壓縮融合、超敏銳度感知及準確推理認知未知世界的生物學機理，將聲、光成像感測器融合映射到一個虛擬的仿複眼平台上，建立仿生機制的“低階”裂縫檢測模型，設計檢測算法，進行檢測性能評估，進而構建一套複雜水環境下構築物裂縫檢測方法。重點解決（1）仿複眼機理的多源異構感測器映射建模；（2）仿“薄板”暗盒機理的探測信息融合；（3）仿視覺神經元信息處理機制的裂縫特徵表征。本研究將豐富和發展複雜環境下非結構化弱目標檢測理論和方法，並為該方法的套用提供理論依據和實踐指導。
結題摘要
本項目針對大壩、橋墩等水下混凝土構築物表面裂縫的檢測問題進行研究，面對水下環境的複雜性及裂縫呈現的隨機性，借鑑生物視覺高效壓縮融合、超敏銳度感知及準確推理認知未知世界的生物學機理，將聲、光成像感測器融合映射到一個虛擬的仿複眼平台上，建立仿生機制的“低階”裂縫檢測模型，設計檢測算法，構建了一套複雜水環境下構築物裂縫檢測方法。 完成了聲-光異構仿複眼的水下構築物裂縫檢測流程和載體設計，實現了仿生複眼視覺信息處理模式工程化模擬；構建了仿複眼機理的多源異構感測器映射模型，設計出LF系統和SF系統協同工作的檢測模型；仿複眼視覺系統信息處理機理，圍繞水下大壩裂縫檢測提出了多種大壩裂縫檢測算法；針對多個“小眼”圖像信息的相關性及互補性關係，提出了基於模糊證據的圖像融合方法；仿複眼視覺系統神經通路，提出水下構築物裂縫圖像背景抑制和目標增強算法；最後提出了仿視覺神經元信息處理機制的裂縫特徵表征算法。 本項目通過構建一套複雜水環境下構築物裂縫檢測方法，大大提高了檢測率和識別率、降低了虛警率和漏檢率。項目組成員在國內外期刊和會議發表論文32篇，其中SCI檢索論文14篇，EI檢索論文11篇。參加國際學術會議4次，申請專利15項，授權8項，申請軟體著作權3項，撰寫專著1部（成稿待刊）。本研究成果將豐富和發展複雜環境下非結構化弱目標檢測理論和方法，為該方法的套用提供理論依據和實踐指導，並有望用於水下構築物日常維護、修復加固和健康診斷過程。
