公开(公告)号：CN119273967A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411301120.5

申请日：2024-09-18

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 祝雯 ,  潘英杰 ,  韦江雄 ,  张巍 ,  张子旭 ,  张同生 ,  余其俊

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/26 ,  G06V10/30 ,  G06T17/00 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种PHC管桩裂纹精确识别及三维重构表征方法。该方法包括步骤：获取PHC管桩样品的内部结构二维序列图像，利用Avizo软件进行三维重构；对原始二维图像进行预处理；步基于期望的裂纹形态及灰度值，激活Image‑J软件中的Trainable Weka Segmentation深度学习插件，设计并训练一个用于自动识别、分割裂纹的模型，训练结束后，生成相应的算法模型文件；导入所有预处理后的管桩二维序列图像，加载得到的算法模型文件，之后进行PHC管桩裂纹的批量自动化识别、分割；利用Avizo软件生成管桩裂纹的三维重构示意图。该方法结合了XCT扫描的无损检测优势和深度学习模型的强大学习能力，实现大批量图像数据的自动化处理，有效识别和重构从微米到厘米级别范围内的裂纹。