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针对传统墙体表面缺陷的检测方法效率低、误差大或安全性不足等问题,提出一种基于影像测量机器人的墙体表面检测方法。利用影像测量机器人坐标测量功能获取待检测区域的边界坐标,根据其望远镜相机拍摄的单张图片的大小,确定拍摄图片的数量,并按照计算出的平均偏移角度步长进行自动采集。采用大津阈值法对墙体表面图片进行分割,初步确定包含缺陷的图片,并通过灰度共生矩阵实现缺陷图像纹理特征参数精确提取及分类,进而根据影像测量机器人拍摄图片的坐标信息对缺陷进行定位。试验对比分析表明,相较无人机、激光扫描仪等采集方式,影像测量机器人在影像采集效率、安全性及自动化程度方面具有优势,采用的图像处理方法可以有效检测墙体表面缺陷。 相似文献
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