在混凝土构件回弹检测过程中的缺陷识别和应对方法技术

本发明专利技术涉及一种在混凝土构件回弹检测过程中的缺陷识别和应对方法。该缺陷识别方法首先实时采集当前所定位测区的壁面图像并输入至训练好的壁面缺陷识别模型中，识别出壁面图像中的缺陷位置以及缺陷特征类别，并得到缺陷像素占比。从而将壁面图像中的缺陷特征类别数目以及缺陷像素占比进行加权聚合，得到反映壁面缺陷程度的缺陷加权结果。最后分析缺陷加权结果与预设判定阈值的关系。当缺陷加权结果大于预设判定阈值时，则判定当前所定位测区的壁面为缺陷壁面。否则为合格壁面。该缺陷识别方法可以有效识别出混凝土构件上的缺陷壁面测区，从而为回弹检测过程提供指导，保障了回弹检测过程的顺利进行以及后续检测结果的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
在混凝土构件回弹检测过程中的缺陷识别和应对方法


[0001]本专利技术涉及建筑施工
，特别是涉及一种在混凝土回弹检测过程中的缺陷识别方法，以及应用该缺陷识别方法的缺陷应对方法、计算机终端和计算机可读存储介质，还涉及一种应用上述缺陷识别方法、缺陷应对方法的混凝土构件的回弹检测方法。

技术介绍

[0002]目前常用的混凝土无损检测技术通常有回弹法测强度，混凝土构件回弹检测一般需要人工手持回弹仪操作，对于某些作业危险系数较高且待检测区域较多的建筑物构件，如桥墩、楼房外墙、坝体等，存在检测效率低、检测精度有限的问题，这种方式存在安全系数低以及操作不便的弊端。
[0003]近些年来，随着爬壁机器人的技术日益发展，对于混凝土回弹检测，研发人员提出了利用爬壁机器人等技术手段来代替人工进行混凝土构件回弹检测的方案。然而实际的应用过程中，在原本由机器在混凝土构件上布置的测区上，由于毛坯壁面可能存在明显造成回弹值偏差的缺陷，有些缺陷甚至造成回弹仪无法完成单个或多个测点的回弹作业，从而使得回弹检测结果不够准确，进而限制了混凝土构件回弹检测过程的顺利进行。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对现有技术中，由于难以确定出混凝土构件测区上的壁面存在缺陷，从而造成回弹检测结果不够准确的技术问题，本专利技术提供一种在混凝土构件回弹检测过程中的缺陷识别和应对方法。
[0005]本专利技术公开一种在混凝土回弹检测过程中的缺陷识别方法，其用于在回弹仪定位至一个混凝土构件的待测壁面上的其中一个测区后，对该测区的壁面进行缺陷识别检测，进而判断出该测区的壁面是否为缺陷壁面。缺陷识别方法包括以下步骤：实时采集当前所定位测区的壁面图像。
[0006]将壁面图像输入至预先训练完成的壁面缺陷识别模型中，识别出壁面图像中的缺陷位置以及缺陷特征类别，并根据缺陷位置得到所有缺陷在图像中的像素占比。其中，缺陷特征类别包括裂缝、凹坑、蜂窝、预埋管口、浮浆、油垢以及涂层。
[0007]将壁面图像中的缺陷特征类别数目以及缺陷像素占比进行加权聚合，得到用于反映壁面缺陷程度的缺陷加权结果。
[0008]分析缺陷加权结果与一个预设判定阈值之间的关系。当缺陷加权结果大于预设判定阈值时，则判定当前所定位测区的壁面为缺陷壁面。否则判定当前所定位测区的壁面为合格壁面。
[0009]作为上述方案的进一步改进，在将壁面图像输入至壁面缺陷识别模型之前，还对采集到的壁面图像进行灰度处理和中值滤波处理，进而得到预处理增强后的壁面图像。
[0010]作为上述方案的进一步改进，壁面缺陷识别模型的训练方法包括以下步骤：获取若干个壁面缺陷图像样本以此构成用于进行模型训练的原始数据集。其中，
每个壁面缺陷图像样本中标注有缺陷特征类别真实值及缺陷位置真实值。
[0011]对构建的待训练模型进行初始化，并设置损失函数和训练参数。
[0012]利用待训练模型对壁面缺陷图像样本进行缺陷识别，得到壁面缺陷图像样本中的缺陷特征类别检测值及缺陷位置检测值。
[0013]基于损失函数计算缺陷特征类别真实值与缺陷特征类别检测值之间的第一识别损失，以及缺陷位置真实值与缺陷位置检测值之间的第二识别损失。
[0014]根据第一识别损失和第二识别损失调整待训练模型的神经网络参数，进而在完成迭代训练后得到壁面缺陷识别模型。
[0015]作为上述方案的进一步改进，在采集每个测区的壁面图像之前，实时采集测区周围一片预设区域内的平均光强值。当平均光强值低于一个预设光强阈值时，还通过一个光源对当前测区的壁面进行补光。
[0016]本专利技术还公开一种在混凝土回弹检测过程中的缺陷应对方法，其用于在回弹仪定位至一个混凝土构件的待测壁面上的其中一个测区，并应用上述任意一项缺陷识别方法识别出该测区的壁面为缺陷壁面时，为回弹仪部署合格的备用测区。缺陷应对方法包括以下步骤：将当前所定位测区作为参照测区，根据一个构件参数数据库获取待测壁面的整体坐标以及参照测区在待测壁面上的局部坐标，进而在待测壁面上划分出与参照测区对应的可部署区域。
[0017]设置相邻测区的部署间距，以及测区与构件端部的边缘间距，以此在可部署区域内规划出至少一个备选测区。
[0018]将回弹仪依次定位至每个备选测区，同时按照如权利要求1至4中任意一项的缺陷识别方法依次将各个备选测区的壁面标记为缺陷壁面或合格壁面。
[0019]统计可部署区域内所有被标记为合格壁面的备选测区数量，并以此作出如下决策：当备选测区合格数≥1时，将距离参照测区最近的备选测区作为备用测区。
[0020]当备选测区合格数＜1时，统计参照测区和所有备选测区的缺陷加权结果，并从中挑选出缺陷加权结果最小的测区作为备用测区，并将该备用测区标记为异常且发送至一个交互端。
[0021]作为上述方案的进一步改进，相邻测区的部署间距不高于2m。测区与构件端部的边缘间距不高于0.5m，且不低于0.2m。
[0022]本专利技术还公开一种混凝土构件的回弹检测方法，其用于控制一个回弹仪沿一个标准混凝土构件的待测壁面移动，并保持回弹仪的轴线垂直于待测壁面以进行回弹检测。定义待测壁面的厚度、长度和高度方向分别为X轴、Y轴和Z轴。回弹检测方法包括以下步骤：S1.根据一个构件参数数据库分别获取与待测壁面相匹配的预设轨迹一和预设轨迹二。
[0023]其中，预设轨迹一依次串联与待测壁面所有测区对应的定位点一。预设轨迹二依次串联与每个测区内的所有测点对应的定位点二。预设轨迹一和预设轨迹二所在的平面均与Y
‑
Z平面平行。
[0024]S2.在回弹仪定位至预设轨迹一上的初始点后，控制回弹仪沿预设轨迹一移动至
一个定位点一并完成测区定位。
[0025]S3.采用上述任意一项缺陷识别方法来判断当前所定位测区的壁面是否为缺陷壁面。
[0026]S4.在当前所定位测区的壁面为缺陷壁面时，采用上述任意一项缺陷应对方法为回弹仪部署合格的备用测区，并控制回弹仪定位至该备用测区。
[0027]S5.若当前所定位测区的壁面为合格壁面，或已将回弹仪部署至合格备用测区，则控制回弹仪沿预设轨迹二移动至其中一个定位点二以完成测点定位。
[0028]S6.控制回弹仪从一个初始轴向位置沿X轴方向靠近待测壁面，直至完成当前测点的回弹测试并采集此次回弹值数据，进而将回弹仪恢复至初始轴向位置。
[0029]S7.循环执行S5~S6直至完成对当前测区所有测点的回弹值数据采集。
[0030]S8.判断当前完成回弹数据采集的测区是否为预设轨迹一中的最后一个测区。是则结束沿预设轨迹一的移动过程。否则返回步骤S2控制回弹仪继续移动至下一个定位点一，直至对待测壁面预设数量的测区均完成回弹数据采集。
[0031]S9.根据各个测区的测点回弹数据计算出每个测区的测区平均回弹值。
[0032]作为上述方案的进一步改进，S4中，在待测壁面上，备用测区与预设轨迹一对应的所有测区相互本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种在混凝土回弹检测过程中的缺陷识别方法，其特征在于，其用于在回弹仪定位至一个混凝土构件的待测壁面上的其中一个测区后，对该测区的壁面进行缺陷识别检测，进而判断出该测区的壁面是否为缺陷壁面；所述缺陷识别方法包括以下步骤：实时采集当前所定位测区的壁面图像；将所述壁面图像输入至预先训练完成的壁面缺陷识别模型中，识别出所述壁面图像中的缺陷位置以及缺陷特征类别，并根据所述缺陷位置得到所有缺陷在图像中的像素占比；其中，所述缺陷特征类别包括裂缝、凹坑、蜂窝、预埋管口、浮浆、油垢以及涂层；将所述壁面图像中的缺陷特征类别数目以及缺陷像素占比进行加权聚合，得到用于反映所述壁面缺陷程度的缺陷加权结果；分析所述缺陷加权结果与一个预设判定阈值之间的关系；当所述缺陷加权结果大于所述预设判定阈值时，则判定当前所定位测区的壁面为缺陷壁面；否则判定当前所定位测区的壁面为合格壁面。2.根据权利要求1所述的在混凝土回弹检测过程中的缺陷识别方法，其特征在于，在将所述壁面图像输入至所述壁面缺陷识别模型之前，还对采集到的壁面图像进行灰度处理和中值滤波处理，进而得到预处理增强后的壁面图像。3.根据权利要求1所述的在混凝土回弹检测过程中的缺陷识别方法，其特征在于，所述壁面缺陷识别模型的训练方法包括以下步骤：获取若干个壁面缺陷图像样本以此构成用于进行模型训练的原始数据集；其中，每个壁面缺陷图像样本中标注有缺陷特征类别真实值及缺陷位置真实值；对构建的待训练模型进行初始化，并设置损失函数和训练参数；利用所述待训练模型对所述壁面缺陷图像样本进行缺陷识别，得到壁面缺陷图像样本中的缺陷特征类别检测值及缺陷位置检测值；基于所述损失函数计算所述缺陷特征类别真实值与缺陷特征类别检测值之间的第一识别损失，以及所述缺陷位置真实值与所述缺陷位置检测值之间的第二识别损失；根据所述第一识别损失和所述第二识别损失调整所述待训练模型的神经网络参数，进而在完成迭代训练后得到所述壁面缺陷识别模型。4.根据权利要求1所述的在混凝土回弹检测过程中的缺陷识别方法，其特征在于，在采集每个测区的壁面图像之前，实时采集所述测区周围一片预设区域内的平均光强值；当所述平均光强值低于一个预设光强阈值时，还通过一个光源对当前测区的壁面进行补光。5.一种在混凝土回弹检测过程中的缺陷应对方法，其特征在于，其用于在回弹仪定位至一个混凝土构件的待测壁面上的其中一个测区，并应用如权利要求1至4中任意一项所述的缺陷识别方法识别出该测区的壁面为缺陷壁面时，为所述回弹仪部署合格的备用测区；所述缺陷应对方法包括以下步骤：将当前所定位测区作为参照测区，根据一个构件参数数据库获取所述待测壁面的整体坐标以及所述参照测区在待测壁面上的局部坐标，进而在待测壁面上划分出与所述参照测区对应的可部署区域；设置相邻测区的部署间距，以及测区与构件端部的边缘间距，以此在所述可部署区域内规划出至少一个备选测区；将所述回弹仪依次定位至每个备选测区，同时按照如权利要求1至4中任意一项所述的
缺陷识别方法依次将各个备选测区的壁面标记为缺陷壁面或合格...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑理乔，王鹏程，刘波，许婷婷，盛革革，贺军，潘晓晖，石雪，吴辉，张磊磊，李新春，王沛喆，
申请(专利权)人：安徽新建控股集团有限公司，
类型：发明
国别省市：