水工混凝土裂缝智能检测与识别技术研究进展

水工混凝土裂缝是影响水工建筑物安全与耐久性的核心病害，实现其高效精准检测与识别对提升结构健康监测水平、保障工程安全运行至关重要。本研究系统梳理了现有水工混凝土裂缝相关的学术研究成果、工程实测检测数据及各类智能算法的实验数据集，通过文献梳理与对比分析的方法厘清了水工混凝土裂缝的成因机理与分类特征，全面剖析了人工巡检、传统无损检测、常规图像处理等传统方法的应用局限性，重点探究了基于深度学习的裂缝智能检测技术体系的应用现状，同时分析了声发射、超声波、红外热成像等无损检测技术与智能算法的融合发展路径。研究发现，基于 YOLO 系列、U-Net、ResNet 等深度学习模型的裂缝检测方法表现突出，在准确率、召回率等核心评价指标上优于传统检测方法；传统人工巡检的检测效率不足，常规无损检测技术易受环境因素影响，单一检测技术难以满足现代水利工程的监测需求；多源信息融合的智能检测模式能有效弥补单一技术的短板，无人机检测、水下智能识别、数字孪生、边缘计算等技术与裂缝智能检测结合，成为该领域的重要发展趋势。本研究从理论层面完善了水工混凝土裂缝智能检测的技术研究体系，为该领域的后续研究提供了系统的理论参考；从实践层面为水工建筑物的裂缝智能检测、结构健康评估与安全预警提供了具体的技术支撑，推动水利工程结构健康监测领域向智能化、精细化方向发展。