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道路及桥梁工程检测技术管理
Technical Management of Road and Bridge Engineering Test

度高、适应性强等，可以最大限度地避免人为因素的干扰，极大地解放了劳动力，
发展前景良好。
（二）桥梁表观图像的获取技术

桥梁梁体的位置常常是在路线的下方，其位置较为隐蔽，还会受到桥墩的阻
碍。构成桥梁结构的组成部分除了梁体和桥墩之外，还有主拱和桥塔。因此，想
要获得完整的桥梁的表观图像的难度较大，相关的研究人员对此提出了不同的桥
梁表观图像的获取技术。

（三）基于图像的裂缝自动识别理论与算法
1. 阈值分割识别法
该算法主要是依据裂缝和其背景所在的灰度的范围之间的区别，背景的灰度
值相对于裂缝的灰度值来说会较大一些，找到合适的灰度阈值，就可以把图像里

的背景和裂缝进行分离，再对裂缝信息进行进一步分析和测量。比较常用的计算
方法有：自适应阈值法、局部阈值法和全局阈值法。阈值分割法比较适合于对比
度较高、光照均匀、背景的灰度一致的图像，对于一些和裂缝特征比较相似的划
痕、水迹或者是其他的干扰物等，该方法则不能精确区分。

2. 边缘检测识别法
裂缝的边缘特征比较强，其灰度会有突出的阶跃现象，而背景的灰度则表现出
梯度小、变化缓慢的特点，因此可以采用边缘识别法来检测和识别裂缝。相关的科
研人员设计了很多边缘检测算子，比如：Canny 算子、拉普拉斯算子和梯度算子等。

Canny 算子的特点在于误判率低、定位精准度高以及对虚假边缘有一定的抑制作用，
Canny 算子更适合于高噪声图像，不过一些边缘信息也容易被平滑掉，可以采取适
当的措施对其加以优化和改进，目前 Canny 算子在隧道和路面检测中都有所涉及，
可以运用到桥梁的检测工作中。拉普拉斯算子是一种标量算子，对于孤立点和细线

的效果比较明显，在测量的时候不具备提供边缘信息的功能，不能直接使用。梯度
算子属于微分算子，对噪声较为敏感，适用于噪声小、边缘尖锐的情况，不过其模
板只有垂直和水平两种类型，因此不适合用于对桥梁路面裂缝的检测。
3. 种子游走算法

该算法是按照事先的准则把子区域或者是像素聚合在一起，使其成为更大的
区域，具体的方法是从一组“种子”点开始，按制定的规则游走，把其他和种子
的特点相近的像素附着到种子上，就可以最终得到裂缝点的信息，最后再根据种

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