【摘 要】
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针对传统的墙体表面缺陷检测方法效率低、误差大或安全性不足等问题，提出了一种基于影像测量机器人的墙体表面检测方法。利用其坐标测量功能获取待检测区域的边界坐标，根据其望远镜相机拍摄的单张图片的大小，确定拍摄图片的数量，并按照计算出的平均偏移角度步长进行自动采集。采用大津阈值法对墙体表面图片进行分割，初步确定包含缺陷的图片，进一步通过灰度共生矩阵实现缺陷图像纹理特征参数精确提取及分类。最后根据影像测量机
【基金项目】
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国家自然科学基金（41904170）；
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针对传统的墙体表面缺陷检测方法效率低、误差大或安全性不足等问题，提出了一种基于影像测量机器人的墙体表面检测方法。利用其坐标测量功能获取待检测区域的边界坐标，根据其望远镜相机拍摄的单张图片的大小，确定拍摄图片的数量，并按照计算出的平均偏移角度步长进行自动采集。采用大津阈值法对墙体表面图片进行分割，初步确定包含缺陷的图片，进一步通过灰度共生矩阵实现缺陷图像纹理特征参数精确提取及分类。最后根据影像测量机器人拍摄图片的坐标信息对缺陷进行定位。实验对比分析表明相较无人机，激光扫描仪等采集方式，影像测量机器人在影像采集的效率、安全性及自动化程度方面具有优势，所采用的图像处理方法可以有效检测墙体表面缺陷。
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