CN110189321B - 一种混凝土表面涂料均匀性确定方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种混凝土表面涂料均匀性确定方法及其系统，所述方法包括：通过K均值聚类算法分别对混凝土表面在喷涂涂料前后的红外热图像进行数据处理分析，得到同一像素点在喷涂涂料前后的聚类差值，然后依据聚类差值的不同构造判断矩阵，并利用层次分析法计算各聚类差值的权重，最后根据统计分别得到各个不同聚类结果差值的像素点总数量及其相应的权重值，计算出混凝土表面涂料的均匀性，本发明的上述方法消除了混凝土试件本身所带来的影响，实现对混凝土试件表面涂料的均匀性的确定。

Description

一种混凝土表面涂料均匀性确定方法及系统

技术领域

本发明涉及表面涂料均匀性检测技术领域，特别是涉及一种混凝土表面涂料均匀性确定方法及系统。

背景技术

红外热图像检测技术通过施加热激励的方法来测量材料表面的温度场变化获取材料表面及其表面以下的结构信息，从而达到检测的目的。在施加热激励的过程中，由于试件表面涂料的不均匀，导致试件表面的温度分布不均匀，从而产生高温区和低温区，由于温度的差异性，高温区热量通过热传导向低温区传递，导致试件不同区域温度发生变化，通过红外热像仪采集试件温度的变化过程，可以获取试件的相关信息，实现表面涂料的均匀性检测。

现有技术中一般是直接采用红外检测的方法对试件表面的温度信息进行分析，然后通过一系列数据分析处理，根据得到的温度信息来实现缺陷的定性和定量识别，但是这些方案仅适用于本身结构、材料等特性不会影响到缺陷识别的试件，对于类似混凝土这种具有比较复杂的多种材料试件并不适合，因为这类试件本身的特性就会引起其表面温度分布的不均匀，而非只有缺陷存在时。

发明内容

基于此，本发明的目的是提供一种混凝土表面涂料均匀性确定方法及系统，消除混凝土试件本身所带来的影响，从而确定混凝土试件表面涂料的均匀性。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种混凝土表面涂料均匀性确定方法，所述方法包括：

在第一测量条件下，获取喷涂涂料前混凝土的红外热图像数据，记为第一红外热图像数据，所述第一红外热图像数据是由多个第一像素点构成；

在所述第一测量条件下，测量所述第一像素点在加热过程中不同时刻下的温度值，得到第一像素点温度值；

根据各所述第一像素点温度值的不同，采用K均值算法对各所述第一像素点进行聚类，得到各所述第一像素点的聚类值；

在第二测量条件下，获取喷涂涂料后混凝土的红外热图像数据，记为第二红外热图像数据，所述第二红外热图像数据是由多个第二像素点构成；

在所述第二测量条件下，测量所述第二像素点在加热过程中不同时刻下的温度值，得到第二像素点温度值，所述第一测量条件和所述第二测量条件相同；

根据各所述第二像素点温度值的不同，采用相同的K均值算法对各所述第二像素点进行聚类，得到各所述第二像素点的聚类值；

将相同位置像素点在喷涂涂料前后的聚类值作差，得到多个聚类差值；

根据所述聚类差值的大小，对各所述聚类差值之间进行两两比较，采用标度法排列各聚类差值的相对重要顺序，构建判断矩阵，所述判断矩阵是一个n阶矩阵，n表示聚类差值的总数量；

根据所述判断矩阵，采用层次分析法确定各所述聚类差值对应的第一权重值；

根据各所述聚类差值对应的第一权重值计算混凝土表面涂料的不均匀度，所述不均匀度为一个确定的数值；

根据所述不均匀度的大小确定混凝土表面涂料的均匀性。

可选的，所述根据所述判断矩阵，采用层次分析法确定各所述聚类差值对应的第一权重值，具体包括：

将所述判断矩阵中每一行的元素进行相乘，得到一个n行的列矩阵；

计算所述列矩阵每个元素的n次方根，并进行归一化处理，得到权重矩阵，所述权重矩阵中的每个元素即为各聚类差值对应的第二权重值；

根据所述判断矩阵和所述权重矩阵，计算所述判断矩阵的最大特征根；

所述最大特征根的表达式具体为：

其中w′_i表示第i个聚类差值对应的第二权重值，P表示判断矩阵，W表示权重矩阵；

根据所述最大特征根和所述判断矩阵，确定一致性检验指标值；

判断所述一致性检验指标值是否小于阈值；

若是，则各所述聚类差值对应的第二权重值即为各所述聚类差值对应的第一权重值；

若否，则重新构建判断矩阵。

可选的，所述根据各所述聚类差值对应的第一权重值计算混凝土表面涂料的不均匀度，所述不均匀度为一个确定的数值，具体包括：

根据

这个公式计算混凝土表面涂料不均匀度；

其中，U表示混凝土表面涂料不均匀度，M表示混凝土表面像素点总数量，w_i表示第i个聚类差值对应的第一权重值，k_i表示第i个聚类差值对应的像素点数量，1≤i≤n。

可选的，所述构建判断矩阵为：

其中，P表示判断矩阵，b_ij表示第i个聚类差值与第j个聚类差值重要性比较结果，i＝1,2,3…n j＝1,2,3…n。

可选的，所述根据所述最大特征根和所述判断矩阵，确定一致性检验指标值，具体包括：

根据

公式计算一致性检验指标值；

其中，C_R表示一致性检验指标值，λ_max表示所述判断矩阵的最大特征根，γ_n表示修正系数。

一种混凝土表面涂料均匀性确定系统，所述系统包括：

第一数据获取模块，用于在第一测量条件下，获取喷涂涂料前混凝土的红外热图像数据，记为第一红外热图像数据，所述第一红外热图像数据是由多个第一像素点构成；

第一像素点温度值确定模块，用于在所述第一测量条件下，测量所述第一像素点在加热过程中不同时刻下的温度值，得到第一像素点温度值；

第一像素点的聚类值确定模块，用于根据各所述第一像素点温度值的不同，采用K均值算法对各所述第一像素点进行聚类，得到各所述第一像素点的聚类值；

第二数据获取模块，用于在第二测量条件下获取喷涂涂料后混凝土的红外热图像数据，记为第二红外热图像数据，所述第二红外热图像数据是由多个第二像素点构成；

第二像素点温度值确定模块，用于在所述第二测量条件下，测量所述第二像素点在加热过程中不同时刻下的温度值，得到第二像素点温度值，所述第一测量条件和所述第二测量条件相同；

第二像素点的聚类值确定模块，用于根据各所述第二像素点温度值的不同，采用相同的K均值算法对各所述第二像素点进行聚类，得到各所述第二像素点的聚类值；

聚类差值确定模块，用于将相同位置像素点在喷涂涂料前后的聚类值作差，得到多个聚类差值；

判断矩阵构建模块，用于根据所述聚类差值的大小，对各所述聚类差值之间进行两两比较，采用标度法排列各聚类差值的相对重要顺序，构建判断矩阵，所述判断矩阵是一个n阶矩阵，n表示聚类差值的总数量；

第一权重值确定模块，用于根据所述判断矩阵，采用层次分析法确定各所述聚类差值对应的第一权重值；

混凝土表面涂料的不均匀度计算模块，用于根据各所述聚类差值对应的第一权重值计算混凝土表面涂料的不均匀度，所述不均匀度为一个确定的数值；

混凝土表面涂料的均匀性确定模块，用于根据所述不均匀度的大小确定混凝土表面涂料的均匀性。

可选的，所述判断矩阵构建模块，具体包括：

列矩阵确定单元，用于将所述判断矩阵中每一行的元素进行相乘，得到一个n行的列矩阵；

权重矩阵确定单元，用于计算所述列矩阵每个元素的n次方根，并进行归一化处理，得到权重矩阵，所述权重矩阵中的每个元素即为各聚类差值对应的第二权重值；

最大特征根计算单元，用于根据所述判断矩阵和所述权重矩阵，计算所述判断矩阵的最大特征根；

所述最大特征根的表达式具体为：

其中w′_i表示第i个聚类差值对应的第二权重值，P表示判断矩阵，W表示权重矩阵；

一致性检验指标值确定单元，用于根据所述最大特征根和所述判断矩阵，确定一致性检验指标值；

判断单元，用于判断所述一致性检验指标值是否小于阈值；

第一权重值确定单元，用于若是，则各所述聚类差值对应的第二权重值即为各所述聚类差值对应的第一权重值；

判断矩阵重新构建单元，用于若否，则重新构建判断矩阵。

可选的，所述混凝土表面涂料的不均匀度计算模块，具体包括：

混凝土表面涂料不均匀度计算单元，用于根据

这个公式计算混凝土表面涂料不均匀度；

其中，U表示混凝土表面涂料不均匀度，M表示混凝土表面像素点总数量，w_i表示第i个聚类差值对应的第一权重值，k_i表示第i个聚类差值对应的像素点数量，1≤i≤n。

可选的，所述构建判断矩阵为：

其中，P表示判断矩阵，b_ij表示第i个聚类差值与第j个聚类差值重要性比较结果，i＝1,2,3…n j＝1,2,3…n。

可选的，所述一致性检验指标值确定单元，具体包括：

一致性检验指标值确定子单元，用于根据

公式计算一致性检验指标值；

其中，C_R表示一致性检验指标值，λ_max表示所述判断矩阵的最大特征根，γ_n表示修正系数。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明将首先通过K均值聚类算法分别对混凝土表面在喷涂涂料前后的红外图像进行数据处理分析，得到同一像素点在喷涂涂料前后的聚类差值，然后依据聚类差值的不同构造判断矩阵，并利用层次分析法计算各聚类差值的权重，最后根据统计得到各个聚类结果差值的像素点数量及其相应的权重值计算出混凝土表面涂料的不均匀度，从而确定混凝土试件表面涂料的均匀性，并且可以消除混凝土试件本身所带来的影响。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一种混凝土表面涂料均匀性确定方法流程图；

图2为本发明实施例一种混凝土表面涂料均匀性确定系统结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种混凝土表面涂料均匀性确定方法及系统，消除混凝土试件本身所带来的影响，从而确定混凝土试件表面涂料的均匀性。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明实施例一种混凝土表面涂料均匀性确定方法流程图，如图1所示，所述方法包括：

步骤S1：在第一测量条件下，获取喷涂涂料前混凝土的红外热图像数据，记为第一红外热图像数据，所述第一红外热图像数据是由多个第一像素点构成。

具体的，对所述第一红外热图像数据中的第一像素点从左至右，从上到下对每个像素点进行编号，记为S₁,S₂,S₃…S_M，M为第一像素点的总个数。

步骤S2：在第一测量条件下，测量所述第一像素点在加热过程中不同时刻下的温度值，得到第一像素点温度值。

具体的，选取第一像素点在4个不同时刻t下的温度值作为每个像素点的指标，记S_l＝(T_l1,T_l2,T_l3,T_l4)，其中T_l1,T_l2,T_l3,T_l4分别表示不同时刻下每个像素点的温度值，l＝1,2,3…M。

步骤S3：根据各所述第一像素点温度值的不同，采用K均值算法对各所述第一像素点进行聚类，得到各所述第一像素点的聚类值。

具体的，所述K均值算法中取k＝5，各所述第一像素点的聚类值记为集合Q。

步骤S4：在第二测量条件下，获取喷涂涂料后混凝土的红外热图像数据，记为第二红外热图像数据，所述第二红外热图像数据是由多个第二像素点构成。

具体的，对所述第二红外热图像数据中的第二像素点从左至右，从上到下对每个像素点进行编号，记为S′₁,S′₂,S′₃…S′_M，M为第二像素点的总个数，由于喷涂涂料前后的混凝土是不变的，因此喷涂涂料前后混凝土的红外热图像数据中像素点的个数是一样的。

注意该步骤中在采集喷涂涂料后的混凝土红外热图像时，应保证其过程及环境条件与喷涂涂料前的过程及环境条件完全一致，通过这种方法可以消除混凝土试件本身结构特性的差异对涂料均匀性确定结果的准确性所带来的影响。因此，测量条件在本发明实施例中不作限定，但是要求第一测量条件和第二测量条件相同。

步骤S5：在第二测量条件下，测量所述第二像素点在加热过程中不同时刻下的温度值，得到第二像素点温度值，所述第一测量条件和所述第二测量条件相同。

具体的，选取第二像素点在4个不同时刻t下的温度值作为每个像素点的指标，记S′_l＝(T′_l1,T′_l2,T′_l3,T′_l4)，其中T′_l1,T′_l2,T′_l3,T′_l4分别表示不同时刻下每个像素点的温度值，l＝1,2,3…M。

步骤S6：根据各所述第二像素点温度值的不同，采用相同的K均值算法对各所述第二像素点进行聚类，得到各所述第二像素点的聚类值。

具体的，所述K均值算法中取k＝5，各所述第二像素点的聚类值记为集合D。

步骤S7：将相同位置像素点在喷涂涂料前后的聚类值作差，得到多个聚类差值。

具体的，由于在K均值算法中均取k＝5，相同位置像素点在喷涂涂料前后的聚类值进行作差，并对所述差值进行求绝对值，会得到4个不为零且互不相同的差值，记为Z₁,Z₂,Z₃,Z₄，其中Z₁＝1,Z₂＝2,Z₃＝3,Z₄＝4。

步骤S8：根据所述聚类差值的大小，对各所述聚类差值之间进行两两比较，采用标度法排列各聚类差值的相对重要顺序，构建判断矩阵，所述判断矩阵是一个n阶矩阵，n表示聚类差值的总数量。

具体的，所述构建判断矩阵为：

其中，P表示判断矩阵，b_ij表示第i个聚类差值与第j个聚类差值重要性比较结果，i＝1,2,3…n j＝1,2,3…n。b_ij＝1/b_ji，b_ij采用7标度法进行取值，分别为1/7,1/5,1/3,1/1,3/1,5/1,7/1,表示指标i对于指标j的重要程度由轻到重。

具体的，n＝4，采用7标度法排列各聚类差值的相对重要顺序，如下表所示：

表中数据1，3，5，7分别表示列向指标比横向指标“同等重要”，“稍微重要”，“比较重要”和“相当重要”。

构建的判断矩阵为

步骤S9：根据所述判断矩阵，采用层次分析法确定各所述聚类差值对应的第一权重值。

所述步骤S9具体包括：

步骤S901：将所述判断矩阵中每一行的元素进行相乘，得到一个n行的列矩阵。

步骤S902：计算所述列矩阵每个元素的n次方根，并进行归一化处理，得到权重矩阵，所述权重矩阵中的每个元素即为各聚类差值对应的第二权重值。

步骤S903：根据所述判断矩阵和所述权重矩阵，计算所述判断矩阵的最大特征根。

步骤S904：所述最大特征根的表达式具体为：

其中w′_i表示第i个聚类差值对应的第二权重值，P表示判断矩阵，W表示权重矩阵。

步骤S905：根据所述最大特征根和所述判断矩阵，确定一致性检验指标值。

具体的，根据

公式计算一致性检验指标值；

其中，C_R表示一致性检验指标值，λ_max表示所述判断矩阵的最大特征根，γ_n表示修正系数。

步骤S906：判断所述一致性检验指标值是否小于阈值。

具体的，当判断矩阵一致性指标值C_R＜0.1时，则其一致性满足要求，说明计算得到的权重值是合理有效的。

γ_n为矩阵对应的修正系数，取值如下表所示。

n	1	2	3	4	5	6	7	8	9
										γ<sub>n</sub>	0	0	0.58	0.90	1.12	1.24	1.32	1.41	1.45

步骤S907：若是，则各所述聚类差值对应的第二权重值即为各所述聚类差值对应的第一权重值。

步骤S908：若否，则重新构建判断矩阵。

步骤S10：根据各所述聚类差值对应的第一权重值计算混凝土表面涂料的不均匀度，所述不均匀度为一个确定的数值。

具体的，根据

这个公式计算混凝土表面涂料不均匀度；

其中，U表示混凝土表面涂料不均匀度，M表示混凝土表面像素点总数量，w_i表示第i个聚类差值对应的第一权重值，k_i表示第i个聚类差值对应的像素点数量，1≤i≤n。

步骤S11：根据所述不均匀度的大小确定混凝土表面涂料的均匀性。

具体的，根据计算得出的不均匀度U，结合下表划分标准即可计算出混凝土表面涂料的均匀性。

本发明实施一种混凝土表面涂料均匀性确定方法，首先通过k均值聚类方法分别对混凝土表面在喷涂涂料前后的红外图像进行数据处理分析，得到同一像素点在喷涂涂料前后的所属类别，然后依据聚类结果差值的不同构造判断矩阵，并利用层次分析法计算两个聚类结果差值的权重，最后根据统计得到的各个聚类结果差值的像素点数量及其相应的权重值计算出混凝土表面涂料的不均匀度。

本发明实施例中采用对比分析差值的方法进行涂料不均匀度的计算，该方法可以消除由检测试件本身材料特性的差异所带来的影响。

另外，本发明实施例中采用了聚类分析和层次分析相结合的方法，先计算各个聚类结果差值的权重，再根据权重的不同求出涂料的不均匀度，使得计算结果的准确性和可靠性更高。

图2为本发明实施例一种混凝土表面涂料均匀性确定系统结构示意图，如图2所示，所述系统包括：

第一数据获取模块201，用于在第一测量条件下，获取喷涂涂料前混凝土的红外热图像数据，记为第一红外热图像数据，所述第一红外热图像数据是由多个第一像素点构成；

第一像素点温度值确定模块201，用于在第一测量条件下，测量所述第一像素点在加热过程中不同时刻下的温度值，得到第一像素点温度值；

第一像素点的聚类值确定模块203，用于根据各所述第一像素点温度值的不同，采用K均值算法对各所述第一像素点进行聚类，得到各所述第一像素点的聚类值；

第二数据获取模块204，用于在第二测量条件下，获取喷涂涂料后混凝土的红外热图像数据，记为第二红外热图像数据，所述第二红外热图像数据是由多个第二像素点构成；

第二像素点温度值确定模块205，用于在第二测量条件下，测量所述第二像素点在相同条件下加热过程中不同时刻下的温度值，得到第二像素点温度值，所述第一测量条件和所述第二测量条件相同；

第二像素点的聚类值确定模块206，用于根据各所述第二像素点温度值的不同，采用相同的K均值算法对各所述第二像素点进行聚类，得到各所述第二像素点的聚类值；

聚类差值确定模块207，用于将相同位置像素点在喷涂涂料前后的聚类值作差，得到多个聚类差值；

判断矩阵构建模块208，用于根据所述聚类差值的大小，对各所述聚类差值之间进行两两比较，采用标度法排列各聚类差值的相对重要顺序，构建判断矩阵，所述判断矩阵是一个n阶矩阵，n表示聚类差值的总数量；

所述判断矩阵构建模块208，具体包括：

列矩阵确定单元，用于将所述判断矩阵中每一行的元素进行相乘，得到一个n行的列矩阵；

权重矩阵确定单元，用于计算所述列矩阵每个元素的n次方根，并进行归一化处理，得到权重矩阵，所述权重矩阵中的每个元素即为各聚类差值对应的第二权重值；

最大特征根计算单元，用于根据所述判断矩阵和所述权重矩阵，计算所述判断矩阵的最大特征根；

所述最大特征根的表达式具体为：

其中w′_i表示第i个聚类差值对应的第二权重值，P表示判断矩阵，W表示权重矩阵；

一致性检验指标值确定单元，用于根据所述最大特征根和所述判断矩阵，确定一致性检验指标值；

所述一致性检验指标值确定单元，具体包括：

一致性检验指标值确定子单元，用于根据

公式计算一致性检验指标值；

其中，C_R表示一致性检验指标值，λ_max表示所述判断矩阵的最大特征根，γ_n表示修正系数。

判断单元，用于判断所述一致性检验指标值是否小于阈值；

第一权重值确定单元，用于若是，则各所述聚类差值对应的第二权重值即为各所述聚类差值对应的第一权重值；

判断矩阵重新构建单元，用于若否，则重新构建判断矩阵。

所述构建判断矩阵为：

其中，P表示判断矩阵，b_ij表示第i个聚类差值与第j个聚类差值重要性比较结果，i＝1,2,3...n j＝1,2,3...n。

第一权重值确定模块209，用于根据所述判断矩阵，采用层次分析法确定各所述聚类差值对应的第一权重值；

混凝土表面涂料的不均匀度计算模块210，用于根据各所述聚类差值对应的第一权重值计算混凝土表面涂料的不均匀度，所述不均匀度为一个确定的数值；

所述混凝土表面涂料的不均匀度计算模块210，具体包括：

混凝土表面涂料不均匀度计算单元，用于根据

这个公式计算混凝土表面涂料不均匀度；

其中，U表示混凝土表面涂料不均匀度，M表示混凝土表面像素点总数量，w_i表示第i个聚类差值对应的第一权重值，k_i表示第i个聚类差值对应的像素点数量，1≤i≤n。

混凝土表面涂料的均匀性确定模块211，用于根据所述不均匀度的大小确定混凝土表面涂料的均匀性。

对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种混凝土表面涂料均匀性确定方法，其特征在于，所述方法包括：

在第一测量条件下，获取喷涂涂料前混凝土的红外热图像数据，记为第一红外热图像数据，所述第一红外热图像数据是由多个第一像素点构成；

在所述第一测量条件下，测量所述第一像素点在加热过程中不同时刻下的温度值，得到第一像素点温度值；

根据各所述第一像素点温度值的不同，采用K均值算法对各所述第一像素点进行聚类，得到各所述第一像素点的聚类值；

在第二测量条件下，获取喷涂涂料后混凝土的红外热图像数据，记为第二红外热图像数据，所述第二红外热图像数据是由多个第二像素点构成；

在所述第二测量条件下，测量所述第二像素点在加热过程中不同时刻下的温度值，得到第二像素点温度值，所述第一测量条件和所述第二测量条件相同；

根据各所述第二像素点温度值的不同，采用相同的K均值算法对各所述第二像素点进行聚类，得到各所述第二像素点的聚类值；

将相同位置像素点在喷涂涂料前后的聚类值作差，得到多个聚类差值；

根据所述聚类差值的大小，对各所述聚类差值之间进行两两比较，采用标度法排列各聚类差值的相对重要顺序，构建判断矩阵，所述判断矩阵是一个n阶矩阵，n表示聚类差值的总数量；

根据所述判断矩阵，采用层次分析法确定各所述聚类差值对应的第一权重值；

根据各所述聚类差值对应的第一权重值计算混凝土表面涂料的不均匀度，所述不均匀度为一个确定的数值；

根据所述不均匀度的大小确定混凝土表面涂料的均匀性。

2.根据权利要求1所述的混凝土表面涂料均匀性确定方法，其特征在于，所述根据所述判断矩阵，采用层次分析法确定各所述聚类差值对应的第一权重值，具体包括：

将所述判断矩阵中每一行的元素进行相乘，得到一个n行的列矩阵；

计算所述列矩阵每个元素的n次方根，并进行归一化处理，得到权重矩阵，所述权重矩阵中的每个元素即为各聚类差值对应的第二权重值；

根据所述判断矩阵和所述权重矩阵，计算所述判断矩阵的最大特征根；

所述最大特征根的表达式具体为：

其中w′_i表示第i个聚类差值对应的第二权重值，P表示判断矩阵，W表示权重矩阵；

根据所述最大特征根和所述判断矩阵，确定一致性检验指标值；

判断所述一致性检验指标值是否小于阈值；

若是，则各所述聚类差值对应的第二权重值即为各所述聚类差值对应的第一权重值；

若否，则重新构建判断矩阵。

3.根据权利要求1所述的混凝土表面涂料均匀性确定方法，其特征在于，所述根据各所述聚类差值对应的第一权重值计算混凝土表面涂料的不均匀度，所述不均匀度为一个确定的数值，具体包括：

根据

这个公式计算混凝土表面涂料不均匀度；

其中，U表示混凝土表面涂料不均匀度，M表示混凝土表面像素点总数量，w_i表示第i个聚类差值对应的第一权重值，k_i表示第i个聚类差值对应的像素点数量，1≤i≤n。

4.根据权利要求1所述的混凝土表面涂料均匀性确定方法，其特征在于，所述构建判断矩阵为：

其中，P表示判断矩阵，b_ij表示第i个聚类差值与第j个聚类差值重要性比较结果，i＝1,2,3...n j＝1,2,3...n。

5.根据权利要求2所述的混凝土表面涂料均匀性确定方法，其特征在于，所述根据所述最大特征根和所述判断矩阵，确定一致性检验指标值，具体包括：

根据

公式计算一致性检验指标值；

其中，C_R表示一致性检验指标值，λ_max表示所述判断矩阵的最大特征根，γ_n表示修正系数。

6.一种混凝土表面涂料均匀性确定系统，其特征在于，所述系统包括：

第一数据获取模块，用于在第一测量条件下，获取喷涂涂料前混凝土的红外热图像数据，记为第一红外热图像数据，所述第一红外热图像数据是由多个第一像素点构成；

第一像素点温度值确定模块，用于在所述第一测量条件下，测量所述第一像素点在加热过程中不同时刻下的温度值，得到第一像素点温度值；

第一像素点的聚类值确定模块，用于根据各所述第一像素点温度值的不同，采用K均值算法对各所述第一像素点进行聚类，得到各所述第一像素点的聚类值；

第二数据获取模块，用于在第二测量条件下，获取喷涂涂料后混凝土的红外热图像数据，记为第二红外热图像数据，所述第二红外热图像数据是由多个第二像素点构成；

第二像素点温度值确定模块，用于在所述第二测量条件下，测量所述第二像素点在加热过程中不同时刻下的温度值，得到第二像素点温度值，所述第一测量条件和所述第二测量条件相同；

第二像素点的聚类值确定模块，用于根据各所述第二像素点温度值的不同，采用相同的K均值算法对各所述第二像素点进行聚类，得到各所述第二像素点的聚类值；

聚类差值确定模块，用于将相同位置像素点在喷涂涂料前后的聚类值作差，得到多个聚类差值；

判断矩阵构建模块，用于根据所述聚类差值的大小，对各所述聚类差值之间进行两两比较，采用标度法排列各聚类差值的相对重要顺序，构建判断矩阵，所述判断矩阵是一个n阶矩阵，n表示聚类差值的总数量；

第一权重值确定模块，用于根据所述判断矩阵，采用层次分析法确定各所述聚类差值对应的第一权重值；

混凝土表面涂料的不均匀度计算模块，用于根据各所述聚类差值对应的第一权重值计算混凝土表面涂料的不均匀度，所述不均匀度为一个确定的数值；

混凝土表面涂料的均匀性确定模块，用于根据所述不均匀度的大小确定混凝土表面涂料的均匀性。

7.根据权利要求6所述的混凝土表面涂料均匀性确定系统，其特征在于，所述判断矩阵构建模块，具体包括：

列矩阵确定单元，用于将所述判断矩阵中每一行的元素进行相乘，得到一个n行的列矩阵；

权重矩阵确定单元，用于计算所述列矩阵每个元素的n次方根，并进行归一化处理，得到权重矩阵，所述权重矩阵中的每个元素即为各聚类差值对应的第二权重值；

最大特征根计算单元，用于根据所述判断矩阵和所述权重矩阵，计算所述判断矩阵的最大特征根；

所述最大特征根的表达式具体为：

其中w_i′表示第i个聚类差值对应的第二权重值，P表示判断矩阵，W表示权重矩阵；

一致性检验指标值确定单元，用于根据所述最大特征根和所述判断矩阵，确定一致性检验指标值；

判断单元，用于判断所述一致性检验指标值是否小于阈值；

第一权重值确定单元，用于若是，则各所述聚类差值对应的第二权重值即为各所述聚类差值对应的第一权重值；

判断矩阵重新构建单元，用于若否，则重新构建判断矩阵。

8.根据权利要求6所述的混凝土表面涂料均匀性确定系统，其特征在于，所述混凝土表面涂料的不均匀度计算模块，具体包括：

混凝土表面涂料不均匀度计算单元，用于根据

这个公式计算混凝土表面涂料不均匀度；

其中，U表示混凝土表面涂料不均匀度，M表示混凝土表面像素点总数量，w_i表示第i个聚类差值对应的第一权重值，k_i表示第i个聚类差值对应的像素点数量，1≤i≤n。

9.根据权利要求6所述的混凝土表面涂料均匀性确定系统，其特征在于，所述构建判断矩阵为：

其中，P表示判断矩阵，b_ij表示第i个聚类差值与第j个聚类差值重要性比较结果，i＝1,2,3...n j＝1,2,3...n。

10.根据权利要求7所述的混凝土表面涂料均匀性确定系统，其特征在于，所述一致性检验指标值确定单元，具体包括：

一致性检验指标值确定子单元，用于根据

公式计算一致性检验指标值；

其中，C_R表示一致性检验指标值，λ_max表示所述判断矩阵的最大特征根，γ_n表示修正系数。

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