国家现代化进程的加快与交通便捷性要求的不断提升促使了隧道数量的不断增加。隧道建设数量增加的同时隧道病害问题也随之而来，且病害种类复杂多样，若不及时对隧道病害进行检测，会造成大量财力物力的损失，因此对隧道进行保养和维护是必要的，也是必须的。在隧道病害中，裂缝是一种最常见的病害，同时也是最容易引起其他病害的源头，如果不及时对裂缝进行检测，裂缝就逐渐发展变形，严重时会影响隧道的安全运营，会对人身和财产造成威胁，因此必须对隧道裂缝进行检测，本文所说的裂缝是指隧道衬砌表面的裂缝。目前我国自动化检测设备在隧道中的应用还处于初级阶段，应用面不够广，而且目前我国隧道检测以人工检测方式为主，但是人工检测耗费时间长，劳动强度大，效率低，关键是检测工作具有一定的风险，因此对隧道衬砌裂缝自动检测系统的研究具有重大的实际意义。本文首先介绍了隧道衬砌裂缝的形成原因、种类和危害，给出了隧道衬砌裂缝的评价标准，并深入学习了国内外在隧道衬砌裂缝检测中的一些方法，分析了在隧道衬砌裂缝检测中遇到的一些问题。然后本文对隧道衬砌裂缝的检测系统进行了研究与设计，系统分为图像采集和图像处理两个部分，图像采集部分主要包含载体车、CCD相机、采集卡、照明设备、定位系统等，图像处理部分主要是将采集到的图像进行处理、分析的过程。根据采集到的裂缝图像具有的特点对裂缝图像进行相应的分析和处理。相机镜头畸变、CCD相机感光像元的排列问题等因素会导致采集到的图像产生畸变，因此本文首先对畸变图像进行修正，以便后期裂缝图像的处理。为了实现目标裂缝的快速、精确判别，本文将获取到的图像进行图像增强处理，通过对多种增强算法的比较，本文采取了基于Guided滤波的Retinex算法进行图像增强，处理后图像裂缝区域更加突出。进一步，通过对图像分割算法的分析与比较，本文在提取图像边缘信息的基础上对图像进行了分割。经过图像分割，目标区域从背景中分离出来，紧接着本文对裂缝进行了分类，根据裂缝像素点在横轴与纵轴投影的特点将目标裂缝分为横向、纵向和网状裂缝，由于单纯使用投影法，网状裂缝图像的识别率不高，因此本文采用投影法与阈值法相结合的方法对裂缝图像进行识别。最后对裂缝图像的参数值进行了计算，计算出来的裂缝参数值为隧道安全性评价提供了科学和可靠的依据。