裂缝巡检不再止于像素：IAC把掩膜换算成毫米宽度，并给出连续严重度评分

裂缝图像分析从只标出裂缝像素，推进到给出以毫米为单位的宽度和可对照巡检规范的连续严重度评分。 此前的图像方法大多在定位裂缝像素后停止，宽度仍要靠巡检员用卡尺或比对卡现场量取；少数严重度方法把图像分成若干离散等级，不给出标定后的物理几何量。 在41处数字卡尺参照宽度上，估计宽度与卡尺值的平均相对误差为7.33%，其中29处线性裂缝为6.29%，12处网状裂缝为9.84%，均低于推荐分辨率范围所设的10%。

框架先用视觉基础模型分割裂缝，再对掩膜做骨架化和距离变换得到局部宽度，最后用地面采样距离把像素换算成毫米。 分割骨干选用SAM2的Tiny变体，只更新LayerNorm的仿射缩放与平移参数，其余权重冻结，因此可训练参数远少于全量微调。 在OmniCrack30k上，SACv2-Tiny取得62.49%的F1和45.45%的IoU，总参数38.9M、吞吐9.94 FPS，相比SAC基线F1提高1.27个百分点、参数减少56.8%、吞吐提高34.9%。

严重度评分把最大裂缝宽度与受影响面积比合成一个0到100的有界连续分数，宽度项以规范临界宽度的一半为参考锚点。 宽度单独一项无法反映分支裂缝带来的额外风险，而分段裂缝面积比在观测范围内对评分几乎没有区分度，因此被移除。 在10条实测裂缝上，5条较宽线性裂缝落入Critical，2条最窄的落入Medium，3条网状裂缝因受影响面积比更大而全部为Critical，得分53.4至58.7。

这套流程面向混凝土表面裂缝的巡检场景，输入是手持相机、移动机器人或无人机拍摄的图像，输出是标定后的裂缝宽度、受影响面积和0到100的连续严重度评分。宽度测量在推荐地面采样距离或更细时可靠，该分辨率可通过调整拍摄距离与焦距达到。评分阈值与指数可重新标定，以对齐其他巡检规范，包括路面专用手册。

严重度评分目前只考虑最大裂缝宽度和空间范围，裂缝走向与形态类型尚未纳入。评分阈值、指数和参考宽度均可配置，因此当前的低、中、严重三档划分只适用于本文的混凝土巡检场景。地面采样距离变粗时，宽度误差明显上升，掩膜也会更破碎，在0.303 mm/px处参考位置仅部分被恢复为四个不连通分量。数据、模型与代码需向通讯作者提出合理请求后获取。