地震现场房屋裂缝宽度快速检测

杨钢; 吴建超; 蔡永建; 乔岳强; 胡庆; 汤勇

doi:10.11899/zzfy20190121

地震现场房屋裂缝宽度快速检测

doi: 10.11899/zzfy20190121

杨钢^{1, 2,},
吴建超^{1, 2},
蔡永建^{1, 2},
乔岳强^{1, 2},
胡庆^{1, 2},
汤勇^{1, 2}

1.
中国地震局地震研究所, 中国地震局地震大地测量重点实验室, 武汉 430071
2.
武汉地震工程研究院有限公司, 武汉 430071

基金项目:

中国地震局地震研究所所长基金 IS201726163

国家自然科学基金 41572354

详细信息

作者简介:
杨钢, 男, 生于1987年。工程师。主要从事地震地质、建筑安全鉴定研究。E-mail:yangg8710@126.com

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出版历程
- 收稿日期: 2018-05-08
- 刊出日期: 2019-03-01

A Rapid Width Detection Method of House Crack in Earthquake Field

Yang Gang^{1, 2
,},
Wu Jianchao^{1, 2},
Cai Yongjian^{1, 2},
Qiao Yueqiang^{1, 2},
Hu Qing^{1, 2},
Tang Yong^{1, 2}

1.
Key Laboratory of Earthquake Geodesy, Institute of Seismology, China Earthquake Administration, Wuhan 430071, China
2.
Wuhan Institute of Earthquake Engineering Co., Ltd., Wuhan 430071, China

摘要

摘要: 为快速对地震现场损坏房屋裂缝宽度进行测量，本文提出运用图像处理技术与单个人工正方形标志的方法对裂缝宽度进行测量。基于数字图像处理技术，并利用MATLAB软件的图像处理功能，对拍摄的真实房屋裂缝图像进行灰度化、二值化、图像去噪、目标区域分割标记和像素标定等处理，计算得到图像中裂缝宽度的最大值。通过与实测数据对比，利用本方法获得房屋裂缝检测数据的识别精度为98.11%。结果表明，本文提出的方法可以有效检测房屋裂缝宽度，且获取图像的分辨率越高，裂缝宽度识别的误差越小。本方法可为地震灾害现场调查中的房屋破坏等级评价工作提供依据。
- 地震现场 /
- 房屋裂缝 /
- 图像处理 /
- 裂缝宽度 /
- MATLAB
Abstract: The evaluation of seismic intensity is an important task in the field investigation after the earthquake. The assessment of the damage level of the house is one of the critical factors for the evaluation of seismic intensity, and the crack width is an important indicator of the level of damage to a house. In order to measure the crack width of damaged houses quickly in the earthquake field, this paper proposes an image processing technique and a single artificial square mark method to measure the crack width. Based on the digital image processing technology, we use the powerful image processing functions of MATLAB to calculate the maximum width of house crack by means of image gray-scale, binarization, image denoising, segmentation of target area and pixel correction. The results show that compared with the measured data, the recognition accuracy of the data of the width of house crack is 98.11% due to the calculation method proposed. The higher the resolution of the image acquisition device is, the smaller the error of the recognition width will be. It shows that the algorithm can effectively detect the width of house crack and provide the basis for the evaluation of the damage degree of the house.
- Earthquake field /
- House crack /
- Digital image processing /
- Crack width /
- MATLAB

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图 1 地震现场房屋裂缝特征

Figure 1. Cracks of buildings in earthquake field

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图 2 裂缝宽度测量原理

Figure 2. The principle of crack width measurement method

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图 3 裂缝宽度测量实现流程

Figure 3. The process of the crack width measurement method

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图 4 二值图像区域分割标记矩阵

Figure 4. Mark matrix of binary image region division

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图 5 图像中人工标志示意图

Figure 5. The sketch map of the artificial markers

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图 6 裂缝区域矩阵示意图

Figure 6. The sketch map of crack region matrix

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图 7 房屋裂缝宽度测量过程

（a）裂缝图像原始图；（b）灰度化图；（c）二值化图；（d）去噪后的二值化图；（e）自动检测裂缝最窄与最宽位置图；（f）裂缝不同位置宽度测试图

Figure 7. Process of buildings width measurement of cracks

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图 8 裂缝宽度理论计算值与实测值比较

Figure 8. Comparison of calculated and measured values of crack width

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图 9 不同分辨率的裂缝图像

Figure 9. Crack images with different resolutions

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图 10 不同分辨率的裂缝图像目标位置测试误差

Figure 10. Target resolution test errors for crack images with different resolutions

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表 1 裂缝宽度理论计算值与实测值的比较

Table 1. Comparison of calculated and measured values of crack width

编号	实测值/mm	理论计算值/mm	绝对误差/mm	相对误差/%
1	0.96	0.9995	0.0395	4.11
2	1.28	1.2972	0.0172	1.34
3	1.32	1.2973	0.0227	1.72
4	1.02	0.9996	0.0204	2.00
5	1.06	1.0420	0.0180	1.70
6	1.04	1.0208	0.0192	1.85
7	1.12	1.1058	0.0142	1.27
8	1.20	1.2121	0.0121	1.01
9	1.08	1.0633	0.0167	1.55
10	1.34	1.3185	0.0215	1.61
11（最窄处）	0.86	0.8932	0.0332	3.86
12（最宽处）	1.52	1.5099	0.0101	0.67

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表 2 不同分辨率下裂缝目标位置宽度的识别值与实测值的比较

Table 2. Comparison of identification and actual measured values of crack width at different resolutions

实测值	像素值	识别值/mm	绝对误差/mm	相对误差/%
1.18 mm	1200万	1.1645	0.0155	1.31
	1100万	1.1898	0.0098	0.83
	1000万	1.1915	0.0115	0.98
	900万	1.1661	0.0139	1.18
	800万	1.1732	0.0068	0.57
	700万	1.1545	0.0255	2.16
	600万	1.1724	0.0076	0.64
	500万	1.1651	0.0149	1.26
	400万	1.1691	0.0109	0.92
	300万	1.1438	0.0362	3.06
	200万	1.0829	0.0971	8.23
	100万	1.0809	0.0991	8.40
	30万	0.9982	0.1818	15.41

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参考文献(24)

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