本文档是由Haochen Chang、Weifan Gu、Baohua Guo和David Bassir四位学者合作撰写的一篇学术综述论文。Haochen Chang与David Bassir来自法国贝尔福-蒙贝利亚尔技术大学（IRAMAT, UMR-7065）及中国东莞理工学院中法联合学院智能结构健康监测与控制实验室；Weifan Gu与Baohua Guo则来自中国河南理工大学能源科学与工程学院及焦作市道路交通工程技术研究中心。该文发表于期刊“E3S Web of Conferences”2025年的第631卷，具体文章号为01001。论文的主题是民用基础设施裂缝检测技术的系统回顾，其核心创新在于提出了一个新颖的“方法-场景”双轴分类框架，对现有技术进行了系统性梳理与比较，并展望了未来研究方向。

本文的核心论点在于：裂缝检测技术已从传统的图像处理方法发展到以深度学习为核心的先进方法，但技术的实际应用效果高度依赖于具体的应用场景；当前研究面临数据稀缺、噪声敏感、模型可解释性不足以及理论与工程落地之间存在鸿沟等核心挑战；未来的发展需要走向多模态融合、物理模型驱动与轻量化部署的协同创新道路。以下将分段详细阐述论文的主要观点及其论据支撑。

第一，裂缝检测技术的演进脉络与“方法-场景”分类框架的必要性。 论文开篇即强调了民用基础设施（如桥梁、道路、隧道）结构安全的重要性，指出裂缝是结构损伤最常见的形式之一，其早期检测直接关系到维护成本与公共安全。传统的目视检测方法效率低、成本高且难以覆盖隐蔽区域。随着计算机视觉与深度学习的发展，基于图像的自动裂缝检测技术已成为研究热点。早期研究主要依赖阈值分割、边缘检测等传统图像处理算法，这些方法在简单场景下表现良好，但对噪声敏感、依赖人工参数调节，在光照不均、遮挡等复杂环境下鲁棒性差。近年来，以U-Net、YOLO系列和Transformer为代表的深度学习模型，通过自动提取多层次特征，在像素级分割、实时检测和多尺度特征融合方面取得了突破。同时，注意力机制、轻量化设计和数据增强策略的引入，进一步提升了模型在资源受限场景（如边缘设备部署、小样本数据）下的实用性。然而，现有的大量研究往往遵循单一的技术路线进行综述，未能系统揭示不同技术在不同实际应用场景下的适配性与局限性。为此，本文提出了“方法-场景”双轴分类框架作为全文的组织逻辑。从“方法”维度，将技术分为传统图像处理、深度学习模型、注意力机制、3D/多模态检测、轻量化模型和物理传感器辅助六大类；从“场景”维度，则涵盖了路面、桥梁与坝体、隧道、特殊材料（如钛合金、木材）以及特殊环境（如水下、震后）五大类。这种分类方式突破了传统单一路径回顾的局限，能够更系统、更具针对性地比较不同技术在特定场景下的表现与挑战。

第二，不同技术路线的优势、劣势与适用场景的详细比较。 在“方法”比较部分，论文通过对比分析和列表（如文中的表3）清晰地展示了不同技术的特性。传统图像处理方法（如Canny边缘检测、Sauvola二值化）优势在于计算效率高、资源需求低、可解释性强，适用于边缘设备的实时检测。但其致命弱点是对噪声干扰敏感，在复杂纹理背景（如不同路面）下适应性差，且对未知形态裂缝的检测鲁棒性不足。相比之下，深度学习方法通过自动特征学习，在复杂场景下实现了更高的精度和更强的鲁棒性。例如，U-Net变体在桥梁裂缝像素级分割中表现出色，YOLO系列模型则在实时性与精度间取得了平衡。然而，深度学习方法严重依赖大规模高质量标注数据，训练过程计算资源消耗大、周期长，且模型决策过程缺乏可解释性，这为工程应用中的责任追溯与结果校验带来了困难。为了提升深度学习模型的性能，一系列增强技术被引入：注意力机制（如CBAM, SENet）能够动态加权通道与空间特征，增强对细微裂缝模式的感知；多尺度特征融合策略（如特征金字塔FPN、空洞卷积密集连接模块AD-Block）则用于应对裂缝形态的多样性；针对数据稀缺问题，生成对抗网络（GAN）被用于数据增强，例如CycleGAN合成逼真的水下裂缝图像，CrackMover通过几何变换增加数据多样性。

第三，面向不同应用场景的技术适配性创新与挑战。 在“场景”维度，论文详细阐述了技术如何针对特定环境的独特挑战进行定制化创新。在路面裂缝检测中，面临的主要挑战是复杂的纹理背景和噪声。Transformer-based模型（如CrackSC）通过全局上下文融合处理噪声条件，结合并行注意力机制实现了超过90%的准确率，并能对裂缝子类型（纵向、横向）进行分类以优化维护优先级。在桥梁与坝体监测中，挑战在于大范围巡检和恶劣环境（如水下）。解决方案包括结合无人机（UAV）搭载高分辨率成像与DeepLabV3+进行毫米级缺陷量化，以及使用GAN增强数据集和注意力机制的AF-RCNN模型来检测浑水环境下的坝体裂缝，后者将误报率相比传统边缘检测降低了35%。隧道环境通常光线昏暗、结构复杂，技术方案侧重于深度感知和高效处理。例如，偏振3D成像技术可在低光条件下重建裂缝深度轮廓；而由粗到精的框架则先使用Faster R-CNN进行裂缝定位，再用自适应阈值细化边缘，将处理时间缩短了40%。对于特殊材料（如钛合金、木材），检测需区分材料自身纹理与真实裂缝。研究采用磁异常分析法将钛合金裂纹宽度与漏磁信号关联，实现了92%的仿真精度；WCU-Net则利用位置注意力和残差块来区分木材裂纹与自然纹理。在特殊环境（如震后、水下）中，技术需应对图像质量差、样本获取难的问题。例如，震后无人机成像结合可变形CNN在废墟中检测亚像素级裂缝，召回率达87%；而利用CycleGAN生成合成水下裂缝图像，则为海洋基础设施评估模型的训练提供了数据支撑。

第四，当前裂缝检测领域面临的核心挑战剖析。 论文明确指出，尽管技术进步显著，但三大核心挑战依然制约着技术的工程化落地。首先是数据局限性。高性能检测模型严重依赖数据质量和规模，但获取高质量标注数据成本高昂（例如标注一张桥梁裂缝图像需3-5分钟），且环境干扰（如光照不均、阴影）会降低数据可靠性。现有应对方案包括使用DCGAN生成合成标签、CrackMover进行数据增强，以及采用残差特征增强和自适应双边滤波来减轻环境干扰影响。其次是算法鲁棒性。在复杂场景下，模型需要更强的适应性。例如，对于微米级裂缝（<0.1mm），多波段特征网络通过集成边缘检测算子来减少漏检；CTCD-Net利用跨层模块在噪声干扰下提升边界精度。在杂乱背景中，金字塔模块和三阈值策略被用于改善裂缝连续性和抑制误报。Lovász Hinge损失函数通过优先处理边界像素来优化小裂缝检测。最后是工程适用性。在实际部署中，必须权衡准确率与效率。实时性要求（如无人机巡检需>25 fps）催生了轻量化设计，例如YOLOv4的优化变体以极少参数量实现高召回率，TF-MobileNet则集成了注意力机制以适应边缘设备。混合方法如HDCB-Net结合空洞卷积和两阶段处理，可在0.64秒内完成检测。这些进展凸显了硬件-算法协同设计以满足严苛延迟和资源约束的必要性。

第五，未来研究的前瞻性方向与实现路径。 基于对现状与挑战的分析，论文提出了两个关键的未来研究方向。方向一是物理启发式多模态融合感知。当前多模态融合（如可见光-红外融合）通过条件生成对抗网络（c-GAN）并使用结构相似性指数（SSIM）和光谱相关散度（SCD）等指标，已在复杂光照下提升了鲁棒性。物理模型集成（如用于裂缝宽度预测的边缘平滑有限元法ES-FEM、用于缺陷定位的磁异常仿真）则增强了纯数据驱动方法之外的可解释性。然而，现有融合框架缺乏根据环境变化（如雾天 vs. 雨天）动态调整传感器输入权重的机制；物理仿真与深度学习的实时集成对边缘设备而言计算量依然过大；跨模态基准测试的缺失阻碍了工业标准化。未来研究应优先开发用于物理-DL协同仿真的轻量级代理模型，并为混合系统制定统一的评估协议。方向二是可扩展与自适应的现场部署。移动平台（如无人机）和3D量化技术（如结构光轮廓测量）已将检测范围从宏观基础设施扩展到微观器件。但可扩展性挑战依然存在：激光雷达（LiDAR）-图像融合在可变形表面（如腐蚀钢材）的配准上存在困难；当前的边缘模型忽略了环境动态变化（如季节性温度变化）。未来工作应聚焦于利用元学习进行实时模型调整的自适应系统，以及连接宏观与微观表征的跨介质3D重建算法。此外，人机协作工具（如VR辅助半自动标注）潜力巨大，有望将标注成本降低50%以上，但相关研究仍显不足。

第六，本文的学术价值与现实意义。 本文的贡献与价值主要体现在三个方面。首先，在方法论上，提出了创新的“方法-场景”双轴分类框架，为纷繁复杂的裂缝检测研究领域提供了一个清晰、系统的梳理工具和比较基准，有助于研究者快速把握技术全貌与适配关系。其次，在问题诊断上，不仅对比了各类关键技术，更深入剖析了数据局限、算法鲁棒性和工程适用性这三个制约技术落地的核心挑战，为后续研究指明了亟待突破的瓶颈。最后，在方向引领上，前瞻性地提出了物理模型与数据驱动融合、轻量化边缘智能部署、全尺度3D表征等未来趋势，强调了跨学科协作、标准化数据集建设以及从“实验室精度”走向“工程实用性”的重要性，为领域发展提供了理论参考和行动路线图。这篇综述不仅是对过去研究的系统性总结，更是推动裂缝检测技术迈向更可靠、更通用、更实用新阶段的指南性文献。