基于视觉的土木结构缺陷检测技术综述研究
本文由同济大学建筑与城市规划学院的Xi Chen、浙江省发展规划研究院区域发展研究部的Yali Ma以及山西青年职业学院管理工程系的Shuhui Lv共同完成，发表于2024年4月的期刊 *Journal of Optics*（J Opt）第53卷第2期。文章题为《Vision-Based Defect Detection Technologies in Civil Structures: A Review Study》，聚焦计算机视觉在智慧城市中土木结构裂缝检测的应用，系统梳理了现有技术、研究挑战及潜在解决方案。
研究背景与动机
智慧城市（Smart City）通过信息通信技术（ICT）提升公共服务效率，而土木结构的健康监测是其中的关键环节。传统人工检测方法效率低且易受主观影响，计算机视觉技术因其高效性、实时性和非接触性成为研究热点。本文的动机在于：（1）计算机视觉在智慧城市中的广泛应用潜力；（2）现有裂缝检测技术缺乏系统性比较；（3）实际工程中仍面临环境干扰、数据不足等挑战。研究目标是通过综述图像处理、机器学习、激光和超声波四类技术，为裂缝检测提供方法学参考。
主要技术分类与比较
图像处理（Image Processing-Based Methods）
- 原理：通过边缘检测（Edge Detection）、阈值分割（Thresholding）等算法分析结构表面图像。
- 优势：成本低、易于部署；劣势：对光照和表面纹理敏感，精度有限。
- 案例：Islam等人（2019）提出全卷积编码器-解码器网络，实现裂缝的像素级分割。
机器学习（Machine Learning-Based Methods）
- 原理：利用卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等模型训练标注数据集。
- 优势：高鲁棒性；劣势：需大量标注数据且计算成本高。
- 案例：Deng等人（2022）综述了CNN在裂缝量化中的进展，指出数据增强（Data Augmentation）可缓解数据不足问题。
激光技术（Laser-Based Methods）
- 原理：通过激光散斑成像（Laser Speckle Imaging, LSI）扫描表面反射光。
- 优势：高分辨率、可检测亚表面裂缝；劣势：设备昂贵且受表面反射特性限制。
- 案例：Zhou等人（2022）提出多波长激光源可减少不规则表面的干扰。
超声波技术（Ultrasonic-Based Methods）
- 原理：利用脉冲回波超声检测（Pulse Echo Ultrasonic Testing, PEUT）分析声波反射。
- 优势：非破坏性、适用于内部缺陷；劣势：需双侧接触且分辨率有限。
- 案例：Wang等人（2014）开发了新型信号处理算法以提高图像解析度。
对比分析（表1）：图像处理适合快速表面检测，激光/超声波技术更适用于高精度需求场景，而机器学习在平衡精度与成本方面表现突出。
研究挑战与解决方案
图像处理的环境适应性
- 挑战：光照变化和表面纹理干扰算法稳定性。
- 解决方案：开发自适应预处理算法（如动态阈值调整）并结合机器学习优化。
机器学习的数据依赖性
- 挑战：标注数据稀缺且噪声影响模型泛化能力。
- 解决方案：采用迁移学习（Transfer Learning）和主动学习（Active Learning）减少标注需求。
激光技术的复杂反射问题
- 挑战：不规则表面导致反射模式复杂化。
- 解决方案：引入多波长激光和新型散斑处理算法。
超声波的数据处理瓶颈
- 挑战：海量数据解析效率低。
- 解决方案：结合深度学习（如LSTM）优化信号处理流程。
研究价值与意义
- 学术价值：首次系统比较四类技术的适用场景，提出“环境-精度-成本”三维评估框架。
- 应用价值：为工程实践提供技术选型依据，例如桥梁监测中可优先采用激光与机器学习融合方案。
- 未来方向：强调多模态传感（如视觉-激光联合）和边缘计算（Edge Computing）的潜力。
亮点总结
- 全面性：覆盖从传统图像处理到前沿深度学习的全技术链。
- 实用性：针对每类技术提出具体工程化解决方案。
- 前瞻性：指出人工智能与新型传感器融合是下一代检测技术的核心。
本文为土木工程与计算机视觉的跨学科研究提供了重要参考，尤其对智慧城市基础设施的智能化运维具有指导意义。