清水混凝土外观质量信息采集与分析方法及其工程应用

为解决清水混凝土工程质量验收中由于人工测量和经验评价造成的效率与误差问题,提出了一种适用于工程现场的清水混凝土外观质量定量分析方法。该方法基于无人机和轨道式大幅面扫描仪高效采集混凝土外观图像,通过HiGauss、Sobel、Erode滤波器准确提取增强后的气孔边缘形态参数,以精确识别气孔并计算外观气孔面积率;提出自比色差标准差和标准色卡标准差定量表征清水混凝土色差。基于光照强度和表面含水率验证了该方法的鲁棒性,并已成功应用于京雄城际铁路雄安站站房工程、京沈客运专线朝阳站站房工程清水混凝土初步质量验收。在照度变化下,同一构件气孔面积率平均浮动偏差为4.82%,与人工测量值偏差最大为5.84%;同一构件自比色差标准差平均浮动偏差为8.60%,最大浮动偏差为10.35%;同一构件标准色卡标准差平均浮动偏差为8.97%,最大浮动偏差为13.58%;在表面潮湿度变化下,同一构件气孔面积率平均浮动偏差为9.03%,最大浮动偏差为9.16%,与人工测量值偏差最大为11.24%;同一构件自比色差标准差平均浮动偏差为6.55%,最大浮动偏差为8.27%;同一构件标准色卡标准差平均浮动偏差为6.80%,最大浮动偏差为10.11%;对于无人机采集的清水混凝土图像,照度过大或过小都会对外观质量分析的准确率造成不利影响,随着表面潮湿度的增大,三个参数均呈下降趋势,表明干燥时外观质量差异最明显。该方法能对施工过程提供及时监督与反馈,具有高效、定量化、自动化的优点。

无人机图像采集法对清水混凝土外观质量评价的研究

清水混凝土外观质量信息采集是评价清水混凝土的先决步骤,也是重要的控制步骤,受采集设备、环境条件等在内的客观因素的影响。本研究基于实验室制备的清水混凝土样板和施工现场浇筑的清水混凝土构件,研究了无人机设备参数(感光度、快门时间、光圈值、摄制尺寸、无人机摄制角度及与采集面间距)对清水混凝土外观质量信息采集的影响,分别给出了每个因素的适宜范围,并对彩色清水混凝土的影响进行了相应的采集方法调整,以尽量缩小采集信息与真实信息的偏差。