Att upptäcka sprickor är en viktig uppgift när det gäller att övervaka strukturell hälsa och säkerställa strukturell säkerhet. Den manuella processen för att upptäcka sprickor är mödosamt tidskrävande och lider av inspektörernas subjektiva bedömningar. is study etablerar en intelligent modell baserad på bildbehandlingstekniker för automatisk crackigenkänning och analyser. I den nya modellen, en grå intensitet justeringsmetod, som kallas Min-Max Gray Level Diskriminering (M2GLD), föreslås att förbehandla bilden tröskel med Otsu metoden. Målet med denna grå intensitetsjusteringsmetod är att förbättra noggrannheten hos resultaten från sprickdetekteringen. Experimentella resultat pekar på att integreringen av M2GLD och Otsu-metoden, följt av andra formanalysalgoritmer, framgångsrikt kan upptäcka sprickor i digitala bilder. Därför kan den konstruerade modellen vara ett användbart verktyg för fastighetsförvaltningsbyråer och byggingenjörer i arbetet med strukturunderhåll.
Även med hjälp av den grå informationen föreslog Nhat-Duc Ref en grå intensitet justeringsmetod, som förbättrade detektionsresultaten av sprickor genom att justera grå intensitet.
Detection of Surface Crack in Building Structures Using Image Processing Technique with an Improved Otsu Method for Image Thresholding
{'venue': None, 'journal': 'Advances in Civil Engineering', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}