水下机器人实时智能裂缝检测算法

作     者：邱昕捷 韩凤磊 赵望源 QIU Xinjie;HAN Fenglei;ZHAO Wangyuan

作者机构：哈尔滨工程大学船舶工程学院黑龙江哈尔滨150001 

出 版 物：《哈尔滨工程大学学报》 (Journal of Harbin Engineering University)

年 卷 期：2023年第44卷第5期

页      面：774-782页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：科技部重点研发项目(2018YFC0309402) 

主　　题：人工智能 裂缝检测 计算机视觉 图像处理 金字塔场景解析网络 语义分割 神经网络 深度学习 水下 

摘      要：大坝水下部分的裂缝检测是大坝维护维修的主要技术难点,采用水下机器人检测维修是未来发展的趋势。为解决水下机器人实现裂缝检测过程中的水下图像增强、语义分割、裂纹识别以及裂纹面积计算等问题,本文基于该工程需求提出了改进金字塔场景解析网络算法,并对该算法神经网络结构的超参数进行了优化。针对水下作业需求提出了激光辅助测量的面积计算方法,并进行了真实环境实验验证。实验数据表明:与其他算法相比所提出的网络结构优化了损失值、平均交并比。研究表明:优化后的语义分割算法能满足水下机器人作业对不同形态裂缝检测的实时性、精准性要求。