计算机工程

作者：徐晟轩, 许蕾, 费一凡

单位：1. 南京大学计算机学院, 江苏 南京 2100232. 清华大学土木工程系, 北京 100084

关键词：机器视觉,混凝土产品,裂缝识别,外观质量,流动性

基金：国家自然科学基金面上项目(62272214)

在土木工程领域, 借助机器视觉技术对采集的混凝土产品图像进行识别, 可快速、准确且无损地评估混凝土性能, 对于工程应用具有重大意义。当前, 传统人工检测方法效率低、主观性强, 而现有图像识别技术面临光照不均、背景噪声干扰、裂缝形态多样、动态图像分界模糊等挑战, 亟需构建适应复杂工程场景的智能化解决方案。通过系统梳理有关文献, 聚焦两种状态混凝土评估, 即静态硬化混凝土裂缝与外观缺陷识别、动态新拌混凝土流动性能评估。首先, 从传统数字图像技术角度和神经网络角度分别综述现有研究在不同场景和拍摄主体下对于裂缝识别、外观质量判别、流动性评估的研究进展; 然后, 总结对比现有处理流程中预处理、图像分割、特征提取等步骤中不同算法的优劣与应用场景; 最后, 通过对比分析提出一套推荐的混凝土产品外观质量和流动性判断的图像识别处理流程和解决方案, 为结构混凝土性能的智能识别与评估提供算法思路, 以促进视觉技术在土木工程领域的应用。

来源：2026年第5期

《计算机工程》期刊编辑部

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