基于探地雷达(ground penetrating radar,GPR)的无损检测技术近年来在国内快速发展。相较于传统检测手段,探地雷达技术具有效率高、成本低、成像清晰的优点。目前GPR数据的解译工作主要依赖于有经验的从业人员人工处理,难免存在评价标准不统一、解译效率低等缺点。在这种背景下,本文研究并实现了一套用于混凝土结构病害自动定位、分类和测量的方法。具体研究内容如下:(1)针对基于病害特征分析和分类的GPR图像解译算法存在实测训练集缺失这一缺陷,本文通过gpr Max软件对混凝土结构中的空洞、脱空病害进行正演模拟和特征分析。本文首次提出了一种基于模板匹配的病害定位方法。在该方案中,首先利用行方差算法初步筛选GPR数据感兴趣区域(area of interest,AOI);然后对AOI增强处理,包括直方图均衡、灰度图像三值化操作;最后根据雷达波在介电特性差异面的信号特征,过滤不存在病害特征的AOI并筛选出匹配度较高的连通区域作为病害位置。(2)本文首次提出了基于霍夫变换和曲线分析的病害特征分类和测量方法。首先利用Canny算子获取AOI边缘信息,接着使用霍夫变换提取病害双曲线特征,并通过曲线分析识别空洞(仅含空气)、含水空洞和脱空;最后根据已知的病害类型,分别通过曲线分析和F-K偏移算法测量空洞及脱空的物理信息。实验结果表明,根据曲线分析和F-K偏移算法测量出的病害物理参数误差均小于20%。(3)最后,本文利用隧检和路检中的GPR实测数据对整体方案进行了测试,测试结果验证了算法的稳定性和可靠性。经过仿真数据与实测数据的双重验证表明,本研究中提出的GPR数据解译方案能够识别混凝土结构中三类主要病害特征,并进行有效的定位与测量,已满足工程实际中的GPR图像自动化解译需求。