一种剪力墙阴角模板拼缝包边检测方法、介质及系统与流程

本发明属于剪力墙阴角模板拼缝包边检测，具体而言，涉及一种剪力墙阴角模板拼缝包边检测方法、介质及系统。

背景技术：

1、在建筑工程中,剪力墙作为一种重要的抗震结构体系,其连接处的质量对整个建筑物的安全性和使用性能有着极其重要的影响。剪力墙阴角模板的拼缝处,是连接不同混凝土浇筑段的关键部位,如果拼缝处存在质量缺陷,如空洞、裂缝等,不仅会影响建筑物的整体抗震性能,还可能导致严重的安全隐患。因此,对于剪力墙阴角模板的拼缝质量进行有效检测和评估,一直是建筑工程领域亟待解决的关键问题。

2、目前,剪力墙阴角模板拼缝质量检测的常用方法主要包括以下几种:

3、1.目测法:由现场施工人员肉眼观察拼缝处的外观,判断是否存在明显的质量问题。这种方法简单快捷,但检测结果容易受观察者主观判断的影响,难以对细微缺陷进行有效识别。

4、2.敲击法:利用轻敲拼缝处,通过声音反馈判断是否存在内部空洞。这种方法可以更直观地发现局部质量缺陷,但仍存在主观性强、检测范围局限的问题。

5、3.钻芯取样法:在拼缝处钻取混凝土芯样,然后对其进行实验室检测分析。该方法可以更准确地评估拼缝处的实际强度和致密性,但需要破坏性取样,施工过程繁琐,检测效率较低。

6、4.探伤检测法:采用超声波、雷达等非破坏性检测技术,对拼缝处进行扫描分析。这种方法可以无损检测拼缝内部结构,但受检测设备性能和现场环境的影响较大,检测结果的准确性和可靠性有待进一步提高。

7、以上几种传统检测方法,或存在主观性强、检测范围局限的问题,或需要破坏性取样,难以全面、准确地评估剪力墙阴角模板拼缝的整体质量情况。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供一种剪力墙阴角模板拼缝包边检测方法、介质及系统，能够解决现有技术对剪力墙阴角模板拼缝包边检测过程中，存在主观性强、检测范围局限难以全面、准确地评估剪力墙阴角模板拼缝的整体质量情况的问题。

2、本发明是这样实现的：

3、本发明的第一方面提供一种剪力墙阴角模板拼缝包边检测方法，其中，包括以下步骤：

4、s10、采集剪力墙阳角模板拼缝处的高清图像以及不同温度下的多张热红外图像；

5、s20、对采集的高清图、热红外图像像进行预处理,包括去噪和增强处理；

6、s30、利用图像分割技术,对预处理后的高清图像进行分割处理，分割出拼缝区域及包边区域；

7、s40、以预处理后的高清图像作为基础图像，将预处理后的多张热红外图像进行对齐处理；

8、s50、根据分割出的拼缝区域及包边区域，将对齐处理后的多张热红外图像进行拼缝区域和包边区域划分；

9、s60、提取不同温度下拼缝区域和包边区域的热红外图像特征,包括平均温度、温度方差、热点分布、热梯度，生成每张热红外图像对应的温度特征矩阵；

10、s70、采用贝叶斯概率模型算法，分析所述温度特征矩阵中的异常温度点分布情况,作为包边区域潜在缺陷的特征；

11、s80、根据所得到的包边区域潜在缺陷的特征,在预处理后的高清图像上对应位置进行缺陷标记,作为最终的包边质量评估结果,并输出。

12、其中，所述步骤s10,具体包括:

13、从现场拍摄设备采集剪力墙阳角模板拼缝处的高清图像；利用红外热成像仪在环境温度不同的情况下,分别拍摄包含拼缝区域的多张热红外图像；所述高清图像和热红外图像中均包含剪力墙阳角模板的拼缝区域。

14、其中，所述步骤s20,具体包括:

15、对所述高清图像和热红外图像分别进行去噪处理；对高清图像采用中值滤波或高斯滤波的方法去除噪点,对热红外图像采用傅里叶变换或小波变换的方法去除噪声；对预处理后的图像进行增强处理；对高清图像采用直方图均衡化、对比度增强的方法提高图像清晰度和对比度,对热红外图像采用伪彩色编码或梯度增强的方法突出温度信息。

16、其中，所述步骤s30,具体包括:

17、利用基于阈值的分割方法,根据拼缝和包边区域的颜色或纹理特征设置阈值,对预处理后的高清图像进行二值化分割,将满足阈值要求的区域识别为拼缝区域；利用基于边缘检测的分割方法,提取图像的边缘特征,并基于边缘信息对图像进行分割,从而分割出拼缝区域和包边区域。

18、其中，所述步骤s40,具体包括:

19、利用尺度不变特征变换算法或加速稳健特征算法提取高清图像和热红外图像的特征点；采用最小二乘法算法估计高清图像和热红外图像之间的变换矩阵,并基于该变换矩阵对热红外图像进行几何变换,实现与高清图像的精确对齐。

20、采用上述改进方案的有益效果为：对齐处理后,热红外图像与高清图像在空间位置上完全对应,为后续的温度特征提取和缺陷检测提供可靠的数据基础。

21、所述步骤s50,具体包括:

22、利用步骤s30中分割出的拼缝区域和包边区域的位置信息,在对齐后的热红外图像上进行区域标注,将拼缝区域和包边区域分别划分出来；可以进一步细分包边区域,如将包边区域划分为内侧包边区域和外侧包边区域,以更精细地分析不同区域的温度特征。

23、其中，所述步骤s60,具体包括:

24、计算拼缝区域和包边区域的平均温度,对每张热红外图像中对应的区域像素温度值求平均,得到该区域的平均温度；计算拼缝区域和包边区域的温度方差,对区域内像素温度值进行统计分析,计算其方差,反映区域内温度分布的离散程度；分析拼缝区域和包边区域的热点分布,利用温度阈值对图像进行二值化处理,统计高温区域的分布特征；计算拼缝区域和包边区域的温度梯度,利用sobel算子或prewitt算子计算图像的温度梯度,反映区域内温度的变化趋势。

25、采用上述改进方案的有益效果为：通过提取上述温度特征,可以全面描述不同温度条件下拼缝区域和包边区域的热特性。

26、其中，,所述步骤s70,具体包括:

27、利用贝叶斯概率模型构建包边区域温度分布的概率密度函数,根据历史统计数据,学习包边区域在正常情况下的温度分布规律；将当前测试图像的包边区域温度特征与概率密度函数进行对比分析,识别出偏离正常分布的异常温度点；提取这些异常温度点的分布特征,包括数量、位置、面积,作为包边区域潜在缺陷的特征。

28、这些异常温度点可能对应着包边区域的潜在缺陷。通过贝叶斯概率模型的分析,可以有效识别出包边区域存在的潜在缺陷。

29、其中，所述步骤s80,具体包括:

30、将步骤s70中提取的包边区域潜在缺陷特征,映射到预处理后的高清图像上,在高清图像的包边区域位置标注出这些异常温度点,形成缺陷标记；根据缺陷标记的面积、数量的特征,结合工艺标准,对包边质量进行评估,若缺陷标记的总面积超过包边区域面积的5％,则判定为包边质量不合格；将评估结果输出。

31、本发明的第二方面提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，所述程序指令运行时，用于执行上述的一种剪力墙阴角模板拼缝包边检测方法。

32、本发明的第三方面提供一种剪力墙阴角模板拼缝包边检测系统，其中，包含上述的计算机可读存储介质。

33、与现有技术相比较，本发明提供的一种剪力墙阴角模板拼缝包边检测方法、介质及系统的有益效果是：

34、1.充分融合高清图像和热红外图像信息,实现了对拼缝区域和包边区域的立体化检测。高清图像可以清晰反映拼缝处的外观特征,而热红外图像则能揭示内部温度异常情况,两种信息的综合应用,大大提高了检测的全面性和准确性。

35、2.采用细致入微的特征提取和分析方法,更好地刻画了拼缝区域和包边区域的温度分布特征。通过计算平均温度、温度方差、热点分布、温度梯度等多个温度特征指标,可以全面、精准地描述这些关键区域的热工行为,为后续的缺陷识别奠定坚实的基础。

36、3.引入贝叶斯概率模型对温度特征进行分析,能够有效识别出包边区域中的异常温度点,这些异常点很可能对应着内部质量缺陷。这种基于统计学原理的智能分析方法,大大提高了缺陷检测的可靠性,避免了传统经验判断的主观性。

37、4.在高清图像上直观标注出潜在的缺陷位置,为质量评估提供了直观、可视化的结果呈现。施工单位和管理人员可以根据这些标注信息,快速定位问题所在,采取针对性的返修措施,提高整体质量控制的效率。

38、综上所述本发明的方法解决了现有技术对剪力墙阴角模板拼缝包边检测过程中，存在主观性强、检测范围局限难以全面、准确地评估剪力墙阴角模板拼缝的整体质量情况的问题。