随着我国经济社会的高速发展,钢结构建筑在各种基建工程中逐渐占有重要地位,其发展重要性不言而喻。对于桥梁而言,传统的木桥和混凝土桥梁也逐渐由钢结构桥梁替代,而工程建设缺陷和长时间服役容易使桥梁表面形成慢性病害,若不及时监测和治理这些缺陷,可能会影响桥梁的使用寿命甚至威胁到人民群众生命安全,造成不可估量的损失。为避免这种情况的发生,人们对于钢结构桥梁日常养护以及病害检测的研究正在不断深入。近年来,随着计算机技术和人工智能的普及,越来越多的智能化检测被应用到桥梁病害的研究上,与此同时人们对于检测的效率和精确性也有更高的要求,针对钢结构桥梁表面常见的锈蚀、涂层脱离和裂缝病害,本文提出基于图像处理技术的钢结构桥梁表面病害识别的算法,并开发基于MFC框架和OpenCV库的病害检测软件系统。具体如下:（1）针对锈蚀病害的检测,提出基于HSV色度空间的阈值分割算法。将图像转换到HSV色度空间,再对目标区域的分量直方图进行分析,选取合适阈值进行病害分割,最后标记锈蚀部分。经测试,该算法检测识别率达到93%,平均检测时间为0.35s。（2）针对涂层脱落病害的检测,提出基于边缘检测和阈值分割的算法。将图像转换到灰度空间并进行滤波去噪处理后,利用Canny算子进行脱落部分的边缘检测,再利用闭操作连通断开区域,最后基于连通域标记目标部分,同时计算图像病害面积和实际病害面积。经测试,该算法检测识别率达到96%,平均检测时间为0.37s。（3）针对裂缝病害的检测,提出基于单尺度Retinex和最大类间方差法结合的分割算法。将图像进行滤波去噪和单尺度Retinex增强后,既突出了裂缝的痕迹,又保留边缘信息,最后进行二值图像的分割,并计算裂缝的平均宽度。经测试,该算法检测识别率达到90%,平均检测时间为0.25s。（4）基于VS和OpenCV库开发出钢结构桥梁表面病害识别软件系统,分别对钢结构桥梁的锈蚀、涂层脱落和裂缝病害区域做出检测并予以文字描述,同时定性定量地得到病害的详细参数。实验表明,本文算法针对钢结构桥梁三种常见病害的识别和特征提取有很好的效果,同时结合实际情况进行特定分析,测试得软件性能良好,可满足实际工程需求。