我国地势走向西高东低,山地面积要占全国土地总面积的2/3以上。因此,大跨度的斜拉桥和悬索桥被广泛采用,其中我国斜拉桥数量占世界斜拉桥总数一半以上。近年来我国桥梁行业的发展重心已经逐渐从“建设为主”向“养护为主”转移。目前国内已建成的拉索类桥梁中,拉索是其主要承载构件,拉索的健康状态直接影响到桥梁的正常运营与否。拉索外观的缺陷检测是桥梁安全检查工作中的重点内容之一,也是发现桥梁拉索安全隐患的重要内容。然而行业内在实际工作中对拉索表面检测还是通过人工目视视频数据的方式进行。这种方式的弊端主要是工作效率低下;依靠个人主观经验判断;长时间目视检测容易出错等。因此,本文从实际需求出发,研发了桥梁拉索外观视频检测软件系统,并就系统中的关键问题进行技术攻关,实验表明该系统可以代替人工进行桥梁拉索外观的缺陷检测。本论文重点对拉索类桥梁外观缺陷检测的理论和技术流程进行了研究。围绕拉索类桥梁外观视频数据自动化检测的实际工程需求,开展了相关实验。针对原始视频数据采用了合理的压缩准则提取可疑图像,减少了数据量;同时通过形态学的引入提升缺陷图像阈值分割精度;然后对分割图像进行连通域标定提取缺陷几何信息量化目标区域,最后研发了相应的视频处理软件。实验表明本文研发的软件在拉索类桥梁外观检测中具有一定的作用,其技术处理流程在其他领域的视频检测中也具有一定的应用价值。本文研究的主要内容与成果如下:1.基于分块和统计特征的视频压缩方法研究。文中的原始数据以爬索机器人为载体获取拉索表面的视频数据,数据量庞大,本文提出首先通过视频解码得到单帧图像,然后根据摄像头等外部设备获取视频的质量、移动速度、视场内范围大小等参数设置采样间隔进一步提取图像压缩数据,最后通过对图像分块,根据图像子块的统计特征来提取疑似病害图像,在不遗漏病害图像的同时压缩了数据量。2.基于数学形态学的阈值分割方法研究。针对工程实际中获取的桥梁拉索图像,本文分析并验证了一般阈值分割方法的缺陷与不足。通过对大量拉索缺陷图像的分析,由于背景的复杂以及噪声的兹扰,针对其特点本文引入了数学形态学操作,在去除图像噪声的同时能较好的保边缘。实验表明,经结构元素处理后分割效果显著提升,定位较为精准。3.通过分割图像连通域标记获取目标几何特征。在分割图像上进行连通域标记,不同区域标记不同数字,通过不同连通域代号进行区域追踪,分别统计不同缺陷区域的图像面积、周长、外接矩形长宽等几何信息来定量描述图像特征。4.桥梁拉索外观缺陷视频检测软件研发。本文在设计桥梁拉索外观检测视频数据处理的技术流程后,通过MATLAB平台设计了软件界面和相应的数据处理功能,并通过某斜拉桥爬索机器人视频数据加以试验验证,证明了本文所提出的技术流程的正确性以及软件的适用性。