La votación de caminos es una técnica ampliamente utilizada para la detección de estructuras lineales en imágenes. La votación de caminos tradicional, basada en el camino mínimo, se realiza para seguir caminos basados en cómo crecen las semillas. El primero requiere establecer un punto de inicio y un punto final. Por lo tanto, el rendimiento de la votación de caminos mínimo depende de la inicialización. Sin embargo, una inicialización de alta calidad a menudo requiere interacción humana, lo que limita sus aplicaciones en la práctica. En este documento, se ha propuesto un método de votación de caminos completamente automático y se ha aplicado para la detección de grietas. La votación de caminos propuesta se realiza para segmentar imágenes, lo que divide un parche de imagen a lo largo del camino de grieta potencial e integra el camino para formar un mapa de probabilidad de grieta. Después de la votación de caminos, las semillas de grietas se muestrean y modelan en un gráfico, y los pesos de los bordes se asignan utilizando un algoritmo de campo de atracción. Finalmente, las grietas se extraen utilizando algoritmos de árbol de expansión y poda de árboles. Los resultados experimentales demuestran que el enfoque de votación de caminos propuesto puede inferir efectivamente las grietas a partir de imágenes ópticas 2D e imágenes de profundidad 3D.