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《江苏大学》 2019年
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基于数字图像的钢筋工程快速检查方法研究

孙昊  
【摘要】:钢筋混凝土结构由于其良好的结构性能、耐火性能以及施工效率高、价格及养护费用低等优点,被广泛应用于各种用途的工程项目中。但是,由于钢筋绑扎都是人为操作,且绑扎完成后也经常由于人员行走而受到踩踏的原因,故钢筋绑扎容易出现不符合规范要求或变形的情况。同时,常有施工单位为了利益选用较细钢筋或“瘦身钢筋”进行施工。而钢筋验收时,检查人员很难全面、仔细的检查每个区域的钢筋选用与绑扎是否合格。而钢筋的使用与绑扎不合格会使得结构无法达到设计的受力要求,严重影响工程项目的质量以及使用寿命。因此,探索一个更加便捷、高效的施工现场钢筋工程检查方法具有重要的现实意义。本文使用目前较为使用普遍的智能手机携带的摄像头采集施工现场处于不同验收环节的钢筋图像,通过图像处理技术,实现对钢筋的种类识别、直径测量、间距以及平行度测量。并基于实际工程场景,对本文所述钢筋快速验收方法进行测试。本文主要完成了以下工作:1)本文基于钢筋工程所处的施工现场环境,对钢筋图像的图像特征进行分析。接着,对施工现场的钢筋图像进行预处理算法的测试、比选与改进。预处理算法包括图像灰度化算法、噪声去除算法以及图像复原算法,本文在去噪算法的测试中发现,中值滤波更能有效地处理钢筋图像中的椒盐噪声。同时,进一步引进动态中值滤波算法,使算法在去除噪声的基础上,尽可能的保留图像信息。2)为提升钢筋规格检查验收效率,本文基于钢筋图像特征,对基于Sobel算子以及Hough变换的钢筋种类判定方法以及基于像素点统计的钢筋类型识别判定方法对进行对比,测试中发现基于Sobel算子以及Hough变换的钢筋种类判定方法具有较强的抗干扰性,故最终选用可靠性更高的基于Hough变换的钢筋类型识别方法。同时,本文提出了基于钢筋边缘特征的钢筋直径测量方法。首先,通过钢筋边缘直线提取以及形态学处理的方法,消除由于钢筋侧肋或螺纹突出对钢筋直径提取和测量造成的干扰。接着,通过改进Canny算法和Hough变换直线提取算法,提取并计算钢筋直径。本文经过测试,上述方法钢筋类型识别的准确率为95%,钢筋直径测量的总体误差区间为±2.5mm,算法处理平均用时为0.43s,具有一定可靠性与实用性。3)基于钢筋工程绑扎规范,本文进一步提出了钢筋间距及平行度的测量方法。首先,通过Sobel算子提取钢筋边缘信息,接着,通过Hough变换算法对钢筋工程的骨架信息进行提取。同时,本文为了提升算法的效率,减少算法运行时间与运算量,引进基于改进随机Hough变换的方法,进一步提升了钢筋提取的效率。最后,本文基于骨架信息对钢筋间以及平行度进行测量。4)为测试本文方法的实用性与可靠性,基于上述方法、步骤和实际工程背景对本方法进行了测试与讨论。本文在不同地点、不同天气以及不同光照条件下采集了3个施工现场的钢筋工程图像,并按本文所述方法,对钢筋图像进行分步测试,并将测试结果与实际人工测量结果进行正确率、效率、便捷性等方面的对比。测试结果表明,本方法在操作效率、便捷性等方面具有显著优势,同时,能够保证后续复查时,保留钢筋工程检查时的测量图片,减少了钢筋工程质量检查得过且过的风险。另一方面,本文在测量准确度上与目前尺量的方式仍有一定差距,这是由于算法的不足以及硬件设备等多个原因导致,本文也基于此探讨了本方法在实用性与可靠性方面的不足,提出了未来改进的方向。
【学位授予单位】:江苏大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TU755.3

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