混凝土结构广泛应用于桥梁、隧道、建筑等工程领域，其表面裂缝是结构耐久性与安全性的关键影响因素。传统裂缝检测方法依 赖人工巡检，存在效率低、主观性强、误差大的问题。近年来，深度学习技术在图像识别领域取得突破性进展，为混凝土裂缝的自动识别 与精确测量提供了新路径。本文基于卷积神经网络（CNN）构建混凝土表面裂缝识别模型，通过图像预处理、网络训练与优化，实现对裂 缝位置、宽度、长度等参数的精准提取。 关键词：混凝土裂缝；深度学习；图像识别；卷积神经网络；智能检测