一种基于计算机视觉的大坝表面缺陷智能检测方法

本发明涉及视觉缺陷检测技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉的大坝表面缺陷智能检测方法，包括以下步骤：S1：获取大坝表面图像序列，构成原始检测图像集；S2：对原始检测图像集进行自适应光场补偿与噪声抑制处理；S3：进行多尺度区域分割，提取曲率特征并生成结构特征图；S4：在结构特征图基础上执行三维纹理重建，提取表面形貌特征向量；S5：进行缺陷特征耦合分析，生成缺陷分类矩阵；S6：结合地理信息系统进行坐标映射，输出包含空间坐标信息的缺陷检测报告。本发明，通过融合多光谱成像、三维纹理重建与地理坐标映射技术，实现了大坝表面缺陷的高精度识别与空间定位，显著提升了检测的准确性与运维响应效率。