一种建筑物缺陷的检测方法及智能成像装置

本发明涉及建筑结构健康监测技术领域，具体涉及一种基于红外热成像与可见光双模态融合的建筑物缺陷检测方法及配套智能成像装置。该方法通过红外热成像与可见光双模态图像融合，结合改进的YOLOv8m‑seg模型实现建筑物外墙缺陷的精准检测。首先构建包含多材质温差数据的双模态数据集，采用ORB特征匹配结合特征对齐模块（FAM）实现图像精准对齐，通过改进的双模态特征融合网络提升缺陷检测鲁棒性，最终实现裂缝、断裂等缺陷的自动识别与量化分析。本发明解决了单模态检测受脏污干扰、多材质适应性差的问题，检测准确率达96%以上，召回率超93%，单张图像检测时间≤0.3s，适用于各类建筑物外墙缺陷的高效检测。