一种混凝土坍落扩展度的测量方法技术

本发明专利技术涉及一种混凝土坍落扩展度的测量方法，包括如下步骤：S1：在预先设置的测量装置上制作混凝土坍落扩展度模型，采集混凝土坍落扩展度图像，所述图像包括所述测量装置以及所述混凝土坍落扩展度模型；S2：对所述混凝土坍落扩展度图像进行轮廓识别，生成并校正轮廓图像；S3：根据已知的测量装置的实际尺寸以及校正后的轮廓图像确定混凝土坍落扩展度模型轮廓和测量装置轮廓之间的比例关系，根据比例关系及测量装置的实际尺寸计算混凝土坍落扩展度。与现有技术相比，本发明专利技术能够精确且高效地测量混凝土坍落扩展度。测量混凝土坍落扩展度。测量混凝土坍落扩展度。

【技术实现步骤摘要】
一种混凝土坍落扩展度的测量方法


[0001]本专利技术涉及混凝土
，尤其是涉及一种混凝土坍落扩展度的测量方法。

技术介绍

[0002]坍落扩展度是反应混凝土质量最重要的指标之一，它综合表示拌合物的流动性、稳定性、以及通过钢筋间隙能力。
[0003]坍落扩展度的获取方法为，将混凝土拌合物按规定方法装入标准圆锥坍落度筒内，装满刮平后，垂直向上将筒提起，移到一旁。需要说明的是，标准圆锥坍落度筒的高度一般为30cm。混凝土拌合物由于自重将会产生坍落扩展现象，用混凝土坍落扩展后的平均直径作为流动性指标，即坍落扩展度。
[0004]现有技术的坍落扩展度测量方法多采用人工测量。测量人员采用钢尺测量混凝土坍落后的平均直径，进而得到坍落扩展度，该方法测量精度和效率均较低。
[0005]中国专利CN112907512A公开了一种新拌自密实混凝土工作性能检测方法及装置，其测量流程是：首先在测量板上完成坍落操作，进一步利用数字相机、智能手机等图像采集设备进行照片拍摄，再利用图像识别技术识别测量板和混凝土的轮廓，最后根据目标长度的像素尺寸、图像的位深度和目标长度的实际尺寸计算出混凝土的坍落扩展度。但该专利存在以下缺陷：
[0006]在测量过程中，由于测量板处于施工场地，背景复杂，图像识别技术难以确定测量板所在位置；同时，由于混凝土及测量板的颜色与周边场地可能会存在相近的情况，采用固定阈值的边缘检测算法将难以有效的区分轮廓，降低混凝土坍落扩展度的测量精度。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种混凝土坍落扩展度的测量方法，该专利技术能够精确且高效地测量混凝土坍落扩展度。
[0008]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0009]本专利技术提供一种混凝土坍落扩展度的测量方法，包括如下步骤：
[0010]S1：在预先设置的测量装置上制作混凝土坍落扩展度模型，采集混凝土坍落扩展度图像，所述图像包括所述测量装置以及所述混凝土坍落扩展度模型；
[0011]S2：对所述混凝土坍落扩展度图像进行轮廓识别，生成并校正轮廓图像；
[0012]S3：根据已知的测量装置的实际尺寸以及校正后的轮廓图像确定混凝土坍落扩展度模型轮廓和测量装置轮廓之间的比例关系，根据比例关系及测量装置的实际尺寸计算混凝土坍落扩展度。
[0013]优选地，所述测量装置包括底板、圆形刻度线和多个组合标志，所述组合标志和所述圆形刻度线均设于所述底板上，所述底板用以布设所述混凝土坍落扩展度模型，所述圆形刻度线用以坍落筒定位。
[0014]优选地，S2具体包括如下步骤：
[0015]S201：通过自适应阈值计算算法获取图像的边界阈值，基于该边界阈值，通过边缘检测算法识别图像轮廓，生成轮廓图像，根据图像轮廓确定组合标志和底板的对应轮廓；
[0016]S202：在轮廓图像上建立坐标系，确定各组合标志的对应轮廓的几何中心点以及几何中心点的坐标信息，基于各几何中心点的坐标信息以及各几何中心点之间的几何关系对轮廓图像进行校正。
[0017]优选地，所述自适应阈值计算算法包括最大类间方差法和Bernsen算法。
[0018]优选地，所述边缘检测算法包括Canny、Sobel和Laplacian算法。
[0019]优选地，S3具体包括如下步骤：
[0020]S301：分别计算各轮廓的面积，进而确定混凝土坍落扩展度模型对应的轮廓；
[0021]S302：确定混凝土坍落扩展度模型的对应轮廓的最小外接矩形，通过计算最小外接矩形的平均边长对应的像素值获取混凝土坍落扩展度模型对应的像素值；
[0022]S303：根据已知的底板中相邻组合标志的几何中心点连线的实际尺寸，基于相邻组合标志的几何中心点连线和混凝土坍落扩展度模型对应的像素值之间的比例关系，计算混凝土坍落扩展度模型的实际物理尺寸。
[0023]优选地，描述混凝土坍落扩展度模型的实际物理尺寸的公式具体为：
[0024][0025]式中，D为混凝土坍落扩展度模型的实际物理尺寸，d为混凝土坍落扩展度模型对应的像素值，L为相邻组合标志中心点连线的实际物理尺寸，l为相邻组合标志中心点连线的像素值。
[0026]优选地，多个所述组合标志分别设于所述底板的各角点处。
[0027]优选地，所述圆形刻度线位于所述底板的中心。
[0028]优选地，执行S2之前，对S1采集的混凝土坍落扩展度图像进行预处理，预处理包括如降噪处理和灰度化。
[0029]与现有技术相比，本专利技术具有以如下有益效果：
[0030](1)本专利技术提供的一种混凝土坍落扩展度的测量方法，通过布置组合标志于底板的角点处，使得边缘检测算法能根据轮廓嵌套层数快速确定底板角点所在位置，从而提高混凝土坍落扩展度测量速度和测量效率。
[0031](2)本专利技术提供的一种混凝土坍落扩展度的测量方法通过采用自适应阈值边缘检测算法，使边缘检测算法的边界阈值能根据图像本身特征自动调整，解决了在目标和背景颜色相近、光线较暗情况下轮廓区分效果不佳，进而对测量结果产生影响的问题。
附图说明
[0032]图1为本实施例提供的一种混凝土坍落扩展度的测量方法的流程示意图。
[0033]图2为图1所示实施例中测量装置的结构示意图。
[0034]图3为图2所示实施例的俯视图。
[0035]图4为图2所示实施例中组合标志的结构示意图。
[0036]图5为图2所示实施例的组合标志的轮廓嵌套层数示意图。
[0037]图6为图2实施例中组合标志轮廓及组合标志几何中心点的结构示意图；
[0038]图7为校正后的轮廓图像的示意图。
[0039]附图标记为：1、组合标志，2、底板，3、圆形刻度线，4、外沿墙，5、槽口，6、内部立柱，7、组合标志第一轮廓，8、组合标志第二轮廓，9、组合标志第三轮廓，10、相邻组合标志的几何中心点连线。
具体实施方式
[0040]下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。
[0041]参考图1所示，本实施例提供一种混凝土坍落扩展度的测量方法，包括如下步骤：
[0042]S1：在预先设置的测量装置上制作混凝土坍落扩展度模型，采集混凝土坍落扩展度图像，混凝土坍落扩展度图像图像包括测量装置以及混凝土坍落扩展度模型。
[0043]作为一种可选的实施方式，参考图2和图3所示，测量装置包括底板2、圆形刻度线3和多个组合标志1，组合标志1和圆形刻度线3均设于底板2上，底板2用以布设混凝土坍落扩展度模型，圆形刻度线3用以坍落筒定位。
[0044]作为一种可选的实施方式，多个组合标志1分别设于底板2的各角点处。
[0045]作为一种可选的实施方式，圆形刻度线3位于底板2的中心本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种混凝土坍落扩展度的测量方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：在预先设置的测量装置上制作混凝土坍落扩展度模型，采集混凝土坍落扩展度图像，所述图像包括所述测量装置以及所述混凝土坍落扩展度模型；S2：对所述混凝土坍落扩展度图像进行轮廓识别，生成并校正轮廓图像；S3：根据已知的测量装置的实际尺寸以及校正后的轮廓图像确定混凝土坍落扩展度模型轮廓和测量装置轮廓之间的比例关系，根据比例关系及测量装置的实际尺寸计算混凝土坍落扩展度。2.根据权利要求1所述的一种混凝土坍落扩展度的测量方法，其特征在于，所述测量装置包括底板(2)、圆形刻度线(3)和多个组合标志(1)，所述组合标志(1)和所述圆形刻度线(3)均设于所述底板(2)上，所述底板(2)用以布设所述混凝土坍落扩展度模型，所述圆形刻度线(3)用以坍落筒定位。3.根据权利要求2所述的一种混凝土坍落扩展度的测量方法，其特征在于，S2具体包括如下步骤：S201：通过自适应阈值计算算法获取图像的边界阈值，基于该边界阈值，通过边缘检测算法识别图像轮廓，生成轮廓图像，根据图像轮廓确定组合标志(1)和底板(2)的对应轮廓；S202：在轮廓图像上建立坐标系，确定各组合标志(1)的对应轮廓的几何中心点以及几何中心点的坐标信息，基于各几何中心点的坐标信息以及各几何中心点之间的几何关系对轮廓图像进行校正。4.根据权利要求3所述的一种混凝土坍落扩展度的测量方法，其特征在于，所述自适应阈值计算算法包括最大类间方差法和Bernsen算法。5.根据权利要求3所述的一种混凝土坍落扩...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵宪忠，何育臻，闫伸，刘金杉，程博，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：