一种识别钢材锈蚀类型的方法技术

本发明专利技术提供了一种识别钢材锈蚀类型的方法，包括：将各种钢结构锈蚀情况分为多种不同的钢结构锈蚀类型；采集各种钢结构锈蚀的图片，通过分类得到各种钢结构锈蚀类型图片；将预处理后的每种钢结构锈蚀类型图片均按照预设的比例划分为训练集、验证集和测试集；建立用于识别各种钢结构锈蚀类型的卷积神经网络模型；对设置后的卷积神经网络模型进行训练；对训练后的卷积神经网络模型进行测试，生成测试结果；将测试结果与测试集进行对比，根据对比结果确定测试结果的精度；使用训练后的卷积神经网络模型对待测试的钢结构锈蚀的图片进行识别，确定该待测试的钢结构锈蚀的图片的钢结构锈蚀类型。应用本发明专利技术可以快速、方便地识别钢结构锈蚀类型。别钢结构锈蚀类型。别钢结构锈蚀类型。

【技术实现步骤摘要】
一种识别钢材锈蚀类型的方法


[0001]本申请涉及钢结构锈蚀
，尤其涉及一种识别钢材锈蚀类型的方法。

技术介绍

[0002]近几十年来，国家经济发展十分迅速，建筑与交通市政基础设施的开发日新月异，桥梁、大型体育场馆、交通枢纽、铁路车站、机场航站楼、工业厂房等建(构)筑物如雨后春笋般不断涌现，这些市政基础设施大量采用了钢结构，据统计既有钢结构面积已超过70亿平方米。
[0003]锈蚀病害是钢结构运行的重要影响因素。长期处于近海、工业大气等具有腐蚀性的环境中的钢结构，随着时间的增长，表面涂层材料会逐渐劣化、变薄甚至脱落而导致内部的钢材暴露出来，极易发生锈蚀。锈蚀后的钢材的强度、塑性、韧性等力学性能均会发生不同程度的劣化，既影响钢结构的耐久性，也严重影响其安全性。因此，锈蚀是钢结构破坏的一种主要机制，锈蚀会导致材料损耗，增加结构后期维护、维修成本，造成资源浪费和经济损失，而且也将严重影响结构安全性；此外，不同的锈蚀类型对结构的影响也是不同。
[0004]在现有技术中，常用的钢结构锈蚀检测评估方法主要是依靠有经验的专业检测员结合相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种识别钢材锈蚀类型的方法，其特征在于，该方法包括：根据表观形态特征将各种钢结构锈蚀情况分为多种不同的钢结构锈蚀类型；采集各种钢结构锈蚀的图片，并根据钢结构锈蚀类型对采集得到的钢结构锈蚀的图片进行分类，得到各种钢结构锈蚀类型图片；对各种钢结构锈蚀类型图片进行预处理；将预处理后的每种钢结构锈蚀类型图片均按照预设的比例划分为训练集、验证集和测试集，并对训练集和验证集中的钢结构锈蚀类型图片进行数据标注；建立用于识别各种钢结构锈蚀类型的卷积神经网络模型；使用每种钢结构锈蚀类型图片的训练集对卷积神经网络模型进行训练，使用对应的验证集进行验证，并设置卷积神经网络模型的超参数；根据各种钢结构锈蚀类型图片的训练集对设置后的卷积神经网络模型进行训练；根据各种钢结构锈蚀类型图片的测试集对训练后的卷积神经网络模型进行测试，生成测试结果；将测试结果与测试集中对应的钢结构锈蚀类型图片所属的钢结构锈蚀类型进行对比，根据对比结果确定测试结果的精度；使用训练后的卷积神经网络模型对待测试的钢结构锈蚀的图片进行识别，确定该待测试的钢结构锈蚀的图片的钢结构锈蚀类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将各种钢结构锈蚀发展的过程分为5种钢结构锈蚀类型：未锈蚀类型、点蚀类型、均匀锈蚀类型、剥落类型和分层类型；其中，所述未锈蚀类型的表观形态特征为：金属表面基本没有变化或轻微颜色变化但未产生浮锈；所述点蚀类型的表观形态特征为：金属表面局部产生小孔状的腐蚀坑；所述均匀锈蚀类型的表观形态特征为：金属表面大部分或全部普遍发生腐蚀，腐蚀产物在金属表面形成，且不发生穿孔；所述剥落类型的表观形态特征为：沿平行金属表面的晶体横向产生各种形式的层状分离；所述分层类型的表观形态特征为：沿垂直金属表面的晶体横向产生各种形式的层状分离。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：将点蚀类型、均匀锈蚀类型、剥落类型和分层类型均再细分为轻微型和严重型；其中，所述点蚀类型的轻微型的表观形态特征为：腐蚀孔孤立或稀疏的存在于金属表面；多数孔径小且孔坑浅；所述点蚀类型的严重型的表观形态特征为：腐蚀孔紧凑的聚集于金属表面；多数孔径大且孔坑深；所述均匀锈蚀类型的轻微型的表观形态特征为：金属表面轻微变色或产生浮锈；所述均匀锈蚀类型的严重型的表观形态特征为：金属表面颜色...

【专利技术属性】
技术研发人员：王玲，郭小华，秦荣杰，李忠煜，信任，贾占坤，陈佳宇，孟灵勇，
申请(专利权)人：中冶建筑研究总院有限公司西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：