基于Segment Anything模型的混凝土表面缺陷智能检测方法及系统

本申请提供基于Segment Anything模型的混凝土表面缺陷智能检测方法及系统，所述方法包括：S1：图像预处理与增强：首先，调整混凝土表面图像的亮度和对比度；其次，应用形态学开闭运算，有效去除混凝土表面图像的随机噪声和孤立干扰点；最后，通过图像锐化处理，增强缺陷边缘信息；S2：基于Segment Anything模型的缺陷分割：首先将预处理后的高质量图像输入SAM模型，采用官方开源ViT‑B预训练权重并优化“Points Per Side”参数及IoU阈值；生成二值化缺陷掩码；S3：缺陷几何特征的定量分析：结合OpenCV缺陷提取算法及内接圆遍历方法，对缺陷形态进行精细化分析。本申请采用SAM预训练模型，结合优化的图像预处理技术，有效提升混凝土表面缺陷检测精度。