基于改进UNet的混凝土CT孔隙裂隙分割方法

作者：贺军义; 冯嘉莘; 焦华喆^*; 李远航; 吴梦翔; 韩一杰

来源：中国矿业大学学报. 自然科学版, 2023, 52(03): 615-624.

DOI：10.13247/j.cnki.jcumt.20220266

• 混凝土CT
• 裂隙孔隙分割
• UNet
• 非对称卷积
• 残差模块

为了解决计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)混凝土图像中裂隙和孔隙像素值一致，导致阈值分割效果差的问题，提出一种基于UNet模型的改进模型，对混凝土CT图像进行裂隙和孔隙分割.首先，通过CT技术扫描混凝土试块获取CT图像后，人工标注出CT图像中的裂隙与孔隙，并利用数据增强扩充训练集；然后，采用非对称卷积模块和残差模块对UNet模型中编码器和解码器进行改进，在特征提取部分采用非对称卷积模块降低模型的运算量后，使用残差模块减少参数量，降低了训练过拟合，有效提升了CT图像中裂隙与孔隙的分割精度.试验结果表明：改进模型在制作的混凝土CT图像数据集上召回率达83%,分割精度为85%,Dice值为85%,对比UNet和其他现有的深度学习模型都有较高提升，为混凝土细观破坏机理研究提出新的思路.

• 单位
  土木工程学院; 河南理工大学