标题：基于图像处理和机器学习的船体裂缝检测方法
作者：陈伟祥 王宇珩 刘执方 孟祥睿
作者单位：华北理工大学电气工程学院，河北 唐山 063210
关键字：裂缝检测；图像增强；小波阈值处理；图像处理；Faster-RCNN全卷积神经网络
摘要：针对船舶裂缝检修行业存在的效率低下、维修周期长等问题，介绍了一种基于图像处理和机器学习技术的船体表面裂缝检测方法。该方法通过船体表面图像采集设备进行拍摄，并采用灰度变换、直方图均衡化和小波阈值方法进行预处理，提升图像对比度和纹理特征，同时抑制噪声干扰。随后，引入Faster-RCNN全卷积神经网络机器学习算法，实现裂缝区域的特征提取和分类识别。实验结果表明，该方法在裂缝识别准确率方面达到89.36%，具备自动化、高效率和准确性等优势，可有效提高船体维护和检修效率，为表面裂缝检测领域提供借鉴。