桥梁结构的表观缺陷检测是桥梁健康状态等级评估的一项重要内容,传统的检测方法是直接式检测法,利用卷尺等检测工具直接进行测量,这种方法检测精度不高,受环境影响极大,并且检测结果还受主观因素的影响。基于当前国内检测现状,本文以提高缺陷检测的速度与准确率为研究出发点,提出了一种利用计算机对缺陷进行智能识别的双目视觉智能快速检测方法,通过实际桥梁缺陷检测与实验室模拟水下环境检测,验证双目视觉技术在桥梁表观缺陷检测的实用性与适用性。本文研究内容如下:(1)对摄像机成像模型进行理论分析,以张正友标定法为理论基础对摄像机进行参数的标定。对图像预处理的方法进行深入研究,采用Gamma变换与中值滤波法分别对原始图像进行亮度变化与噪声的去除。(2)对空间点的三维坐标计算原理进行研究,演示了空间点坐标计算的试验案例,并得出精确的空间点空间坐标计算结果,通过数学几何知识推理出表观缺陷评定的基本算法。采用SIFT算法对原始图像特征点提取与匹配,并计算特征点的空间坐标,特征点的匹配试验结果是一一对应的,匹配正确率较高,验证了SIFT算法的可行性。(3)为了验证双目视觉技术在桥梁结构表观缺陷检测的适用性,在不同的环境下(空气中、水下)对不同缺陷进行检测试验,在空气中对不同缺陷检测得出,最大的误差为6mm,最大相对误差为25%;在浑浊水下环境中得出,最大误差为8mm,最大相对误差为40%;在清水环境中得出,最大误差为10mm,最大相对误差为50%。试验结果表明,在摄像机获取到高质量图像的前提下,双目视觉技术可以对缺陷的几何特征进行精确地测量,虽然产生的相对误差较大,但是误差相对较小,从而验证了该技术在桥梁表观缺陷检测中的实用性和适用性。本文基于双目视觉原理,实现了表观缺陷几何特征的精确识别。主要包括:摄像机的标定、图像的预处理、特征点的提取与匹配、空间点三维坐标计算方法等过程,检测试验结果达到了预期值。本文的研究成果基本可以实现桥梁表观缺陷检测的自动化和高精度检测,有一定的发展空间与应用前景。