[发明专利]一种混凝土切截面识别与性能预测反馈方法及系统有效
申请号: | 202110145394.X | 申请日: | 2021-02-02 |
公开(公告)号: | CN112884726B | 公开(公告)日: | 2022-05-20 |
发明(设计)人: | 贾洋;周紫晨;张冰;曾明 | 申请(专利权)人: | 中冶武汉冶金建筑研究院有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06K9/62;G06T7/62;G06T7/90;G06V10/764 |
代理公司: | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人: | 刘琰 |
地址: | 430080 湖北省武汉市*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 混凝土 截面 识别 性能 预测 反馈 方法 系统 | ||
1.一种混凝土切截面识别与性能预测反馈方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
步骤1、取待检测的混凝土正方体试块,将试块横向切割成相同尺寸的多个试块样品;
步骤2、对试块样品的切截面上的污染物用软毛刷进行清扫;
步骤3、将试块样品放入高分辨率扫描仪中,生成切截面高清图像;
步骤4、对图像进行识别处理,根据切截面的不同颜色进行分类;
步骤5、对图像进一步处理识别分析,对切截面的不同颜色分类进行区域面积和尺寸识别;
步骤6、将图像识别后的数据录入数据库,根据计算公式得到以下参数:孔隙数量与孔隙面积,孔隙率;石子粒级级配;
步骤7、对试块纵向均匀度分析:称量切割后的样品试块质量,通过离散性标准差分析得到样品试块质量的纵向均匀度;
步骤8、测试试块样品性能:抗压能力、抗折能力、抗氯离子渗透能力、抗冻性,并将性能参数录入数据库;
步骤9、重复步骤6-步骤8,得到超过150组数据,对图像识别处理数据与测试数据进行拟合得到经验公式,以及置信度;
步骤10、利用已有数据不断完善数据库,修复经验公式,并通过试验验证预测值准确率;
步骤11、输入待识别的图像,得到混凝土性能预测值,并通过置信度给出预测准确率。
2.根据权利要求1所述的混凝土切截面识别与性能预测反馈方法,其特征在于,步骤1中进行试块切割的方法具体为:
采用边长150mm~1000mm模具成型,切割4~10次得到8~20个不同的截面与5~11个同等体积试块样品,切割次数根据试块大小决定,试块越大切割次数越多,由于多次切割会带来更多的误差,因此切割不超过10次。
3.根据权利要求1所述的混凝土切截面识别与性能预测反馈方法,其特征在于,步骤3中的高分辨率扫描仪的放大倍率至少为30倍。
4.根据权利要求1所述的混凝土切截面识别与性能预测反馈方法,其特征在于,步骤4中识别的具体方法为:
(1)黑色为裂缝与孔隙;(2)灰色为水泥的水合物产物、砂石及部分<2mm细骨料的混合物;(3)纯白色与青色为≥2mm的骨料。
5.根据权利要求4所述的混凝土切截面识别与性能预测反馈方法,其特征在于,步骤5中识别的具体方法为:
(1)对黑色的裂缝与孔隙进行判断,根据照片计算黑色区域面积识别孔隙;(2)根据照片计算灰色区域尺寸以此来区分水泥水合物、砂石及部分<2mm细骨料的混合物面积;(3)纯白色与青色为骨料,通过边界识别判断其尺寸,再根据尺寸区分级配内容。
6.根据权利要求1所述的混凝土切截面识别与性能预测反馈方法,其特征在于,步骤6中计算的公式具体为:
孔隙率:
其中,Z为孔隙总面积,B为切截面面积。
7.根据权利要求1所述的混凝土切截面识别与性能预测反馈方法,其特征在于,步骤9中进行拟合的具体方法为:
输入多组图像处理参数,包括:孔隙数量与孔隙率,石子粒级配;输入多组实验测试参数,包括:抗压能力、抗折能力、抗氯离子渗透能力、抗冻性;拟合图像处理参数和实验测试参数,得到经验公式,建立预测系统。
8.一种混凝土切截面识别与性能预测反馈系统,其特征在于,包括以下单元:
试块切割单元,用于对待检测的混凝土正方体试块,将试块横向切割成相同尺寸的多个试块样品;
试块清扫单元,用于对试块样品的切截面上的污染物进行清扫;
高分辨率扫描仪单元,用于将试块样品放入高分辨率扫描仪中,生成切截面高清图像;
图像第一处理单元,用于对图像进行识别处理,根据切截面的不同颜色进行分类;
图像第二处理单元,用于对图像进一步处理识别分析,对切截面的不同颜色分类进行区域面积和尺寸识别;
图像处理参数计算单元,用于将图像识别后的数据录入数据库,根据计算公式得到以下参数:孔隙数量与孔隙面积,孔隙率;石子粒级级配;
使用测试参数获取单元,用于对试块纵向均匀度分析:称量切割后的样品试块质量,通过离散性标准差分析得到样品试块质量的纵向均匀度;测试试块样品性能:抗压能力、抗折能力、抗氯离子渗透能力、抗冻性,并将性能参数录入数据库;
数据拟合单元,用于重复测试多组样品试块的图像识别处理数据和测试数据,得到超过150组数据,对图像识别处理数据与测试数据进行拟合得到经验公式,以及置信度;
公式修复单元,用于利用已有数据不断完善数据库,修复经验公式,并通过试验验证预测值准确率;
性能预测单元,用于输入待识别的图像,得到混凝土性能预测值,并通过置信度给出预测准确率。
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