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摘要
抹灰工程的施工质量直接影响用户体验，其中建筑墙体表面裂纹是工程中常见的质量问题。为实现建筑表面裂纹的无人化识别及检验，采集了一系列建筑表面裂纹图像，并使用图像分割和数据增强方法对图像进行预处理，基于此，采用卷积神经网络搭建了建筑表面裂纹识别模型，同时，提出一项双尺度裂纹识别技术以提高裂纹识别的精准度，并将该识别模型内嵌至配置3D相机的行走式机器人，最终形成基于卷积神经网络的建筑表面裂纹识别技术。经实际应用检验，该技术具有较高的识别准确度，对肉眼难以发现的裂纹也有较好的识别效果。
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抹灰工程的施工质量直接影响用户体验，其中建筑墙体表面裂纹是工程中常见的质量问题。为实现建筑表面裂纹的无人化识别及检验，采集了一系列建筑表面裂纹图像，并使用图像分割和数据增强方法对图像进行预处理，基于此，采用卷积神经网络搭建了建筑表面裂纹识别模型，同时，提出一项双尺度裂纹识别技术以提高裂纹识别的精准度，并将该识别模型内嵌至配置3D相机的行走式机器人，最终形成基于卷积神经网络的建筑表面裂纹识别技术。经实际应用检验，该技术具有较高的识别准确度，对肉眼难以发现的裂纹也有较好的识别效果。
