CT（Computed Tomography）技术是一种通过X射线扫描物体并重建其内部结构的三维成像技术。岩石CT图像能够以非破坏性的方式展示岩石内部的孔隙、裂隙和矿物分布等微观结构。与传统的岩石切片观察相比，CT技术具有更高的分辨率和更全面的空间信息。
岩石中的裂隙不仅是流体（如地下水、石油和天然气）运移的主要通道，还直接影响岩石的强度和稳定性。例如，在石油开采中，裂隙网络的分布决定了油气的开采效率；在地质灾害预测中，裂隙的发育程度可能预示着山体滑坡或岩爆的风险；在煤炭开采中，岩石裂隙的发育程度直接影响矿井安全、开采效率和灾害防控。
裂隙网络不仅是瓦斯和地下水运移的主要通道，还可能诱发顶板垮塌、冲击地压和突水事故。因此，准确检测和分析岩石裂隙对于资源开发、工程建设和灾害防治具有重要意义。
在裂缝检测领域，可以将问题简化为裂缝与背景的二分类问题。早期方法倾向于利用图像阈值处理，基于裂缝通常比背景暗的特性来区分二者。然而，这种方法的局限性在于岩石图像的复杂性，背景中不同矿物的亮度变化、阴影效果，甚至某些暗色矿物（如角闪石和黑云母）可能比裂缝本身更暗，导致大量误检，如图1所示。
展开剩余81%传统图像处理技术，如拉普拉斯高斯算法、最小路径选择算法，曾是这一领域的主流。这些算法试图通过数学形态学或边缘检测来识别裂缝，但面对裂缝纹理特征的多样性及微小裂缝的检测时，往往难以达到理想效果。特别是当裂缝宽度极小，或者裂缝与背景的对比度不明显时，这些传统方法的局限性尤为突出。
随着人工智能技术的发展，深度学习方法已成为提升裂缝检测性能的核心手段。基于数据驱动的学习机制使模型能够自动捕捉裂缝的细微特征，有效应对复杂背景干扰。特别是卷积神经网络（CNN）等架构，通过端到端训练可同时处理裂缝的形态变异（如宽度、走向差异）和成像条件变化（如光照、噪声等），显著提升了检测的鲁棒性。
如图2所示，这类方法突破了传统图像处理的局限：一方面减少了人工特征设计的依赖性，另一方面通过多层次特征学习实现了对复杂裂缝模式的自适应表达。这种技术革新不仅提高了对常规裂缝的识别精度，在面对边缘模糊、细微观裂缝等挑战性场景时也展现出优越性能，为工程结构监测和地质分析提供了更可靠的智能检测方案。
神经网络在裂隙检测中的核心优势在于其能够自主学习并提取裂隙的多层次特征表征，实现端到端的精确识别。针对岩石CT图像数据量有限的特点，卷积神经网络（CNN）仍是当前最有效的解决方案。
为深入理解裂纹特征并优化检测模型，本研究系统分析了CNN三大关键组件的作用机制：卷积核的特征提取能力；下采样-上采样结构的尺度适应性；分类器的特征判别性能，从而揭示裂隙检测任务的技术难点与优化方向。
细粒度特征的精确识别至关重要。通过对比实验发现：使用预训练的U-Net模型和传统图像阈值法处理多组岩石CT图像时（图3），虽然两种方法都能有效检测颜色较深的明显裂隙，但图像阈值法存在较高的假阳性率，而U-Net模型则在细微裂隙及裂隙-背景过渡区域等细粒度特征的识别上表现欠佳。这些结果表明，优化裂隙检测网络时应着重提升模型对细粒度特征的区分能力。
采用多尺度卷积核能有效提升模型性能。实验表明，在U-Net架构中使用过大的卷积核反而会降低检测效果，这与ImageNet上ConvNet的研究结果一致：在单分支卷积模型中，7×7卷积核表现最佳，更大尺寸会导致性能下降。究其原因，过大的感受野会损失对裂缝检测至关重要的局部细节特征。
通过引入多尺度卷积结构进行验证发现：单纯扩大感受野对裂缝检测的性能增益有限，而采用较小卷积核不仅能维持检测精度，还能显著降低计算复杂度。
下采样操作会显著损失关键的纹理细节，而常规上采样方法难以有效恢复这些信息。在裂缝检测网络中，通过下采样-上采样结构可以在扩大感受野、降低计算成本的同时实现多尺度特征融合。
为验证其影响，基于U-Net架构进行实验：首先使用最大池化对CT图像进行分级下采样，随后采用双线性插值进行重建（图4a）。同时，在U-Net解码器中设计了四个辅助输出分支，每个分支通过上采样层和分类器将不同解码阶段的特征图转换为特定分辨率的输出（图4b）。实验结果表明：当图像下采样至原始尺寸的1/8时，即便是较宽的裂缝也会丢失大部分关键纹理信息，且双线性插值无法实现有效恢复。
分类器和网络结构设计需要充分考虑裂缝丰富的类内差异特征。由于裂缝通常表现出不同的形状、尺寸和背景纹理，导致其类内差异十分显著。虽然裂缝检测是二分类问题，但研究表明单一投影向量难以充分表征裂缝（或背景）的类内多样性。
图5a通过三个投影向量的检索结果直观展示了这种差异性表征效果。在编码器-解码器结构中，各编码阶段的输出特征由末端模块生成并传递至解码器。图5b对比了U-Net编码器和ResNet-50的有效感受野差异。U-Net的多尺度编码结构能有效处理不同宽度的裂缝特征，而更深层的ResNet-50可能导致特征定位精度下降。单纯增加网络深度并非最优选择，因为过大的感受野会降低对细微类内差异的建模能力。
基于上述发现，在编码器-解码器网络中提出了三个关键创新组件：残差混合连接卷积模块（RMconv模块）、联合注意力上采样（JAU）以及多表征向量分类器（MRV分类器），构建的CTRCrack网络的整体架构如图6所示。
实验结果表明，CTRCrack网络能显著提升基于CT图像的三维岩石裂纹重建精度（见图7），这对计算岩石样本的物理力学参数具有重要意义。
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