CN110555373A - 一种基于图像识别的混凝土振捣质量实时检测方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于图像识别的混凝土振捣质量实时检测方法，采集混凝土浇筑区域的图像数据；对采集到的图像进行预处理；提取图像中的特征信息，识别出振捣棒和混凝土；根据混凝土表面的状态判断振捣质量。本发明是一种能够代替传统人工操作混凝土浇筑施工的方法。本发明通过采集图像和计算处理来对混凝土的振捣质量进行实时检测；能够准确计算出振捣棒的有效作用范围；能够准确判断混凝土振捣质量，提高了施工效率，确保了施工质量。
Description
技术领域
本发明涉及混凝土浇筑施工领域，采用目前比较成熟的树莓派开发板以及图像识别技术来采集和分析混凝土浇筑区域的图像数据，具体涉及一种基于图像识别的混凝土振捣质量实时检测方法。
背景技术
随着国家经济实力的不断提高，建筑行业也随之得到推动和发展。混凝土是任何一项建筑工程中所不可或缺的原料之一，在混凝土施工工程，特别是大型工程中的大体积混凝土施工工程明显增加，施工进度明显加快，并且建筑工程管理质量逐渐提高，对混凝土的施工质量要求也越来越严格。
目前国内大多数的混凝土浇筑振捣过程主要是依靠工人的经验，无法精确控制施工的质量，导致人工劳动强度大、生产效率低、质量不可控。在整个过程中，尤其是在大面积的混凝土浇筑时，会产生较大的施工误差，需要后期借助工具进行调整，而振捣环节如果产生较大的偏差，则会给混凝土造成缺陷。因此，目前迫切一种新的智能化的混凝土振捣质量检测方法。
发明内容
为了解决上述现有的问题，本发明提供了一种基于图像识别的混凝土振捣质量实时检测方法，其识别准确，效率高，通过摄像头采集混凝土浇筑区域的图像数据，再利用图像识别技术对采集到的图像数据进行处理分析，提取图像中的特征信息，识别出振捣棒和混凝土，根据混凝土表面的状态判断振捣质量。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于图像识别的混凝土振捣质量实时检测方法，包括以下步骤：
步骤1：摄像头采集混凝土浇筑区域的图像数据，并记录振捣的时间；
步骤2：针对所采集到的图像，先对其进行预处理，包括光照补偿、图像灰度化和图像滤波增强；
步骤3：接着对步骤2中的预处理图像进行目标识别，通过提取图像中的特征信息，识别出钢筋、混凝土以及振捣棒；步骤4：根据步骤3所识别出的振捣棒的位置，采集振捣棒有效范围内的混凝土表面的状态图像；
步骤5：针对步骤4所采集到的图像，重复步骤2的图像预处理，通过图像分割算法，将平整状态的混凝土表面勾画出来，直到勾画的区域与有效振捣范围相当时，提示可结束该区域的振捣；
步骤6：浇筑混凝土过程中，振捣棒需要移动到不同的地点进行振捣，检测器也需要同时移动到相应的地点进行实时检测；
步骤7：重复步骤1～步骤6，直到整个区域都振捣完成。
进一步，所述步骤2中，光照补偿是基于HSV色彩空间的同态滤波算法，在同态滤波器的设计上，选择巴特沃茨同态滤波器，滤波器的函数为：
其中(u,v)为频域中点的坐标，γH和γL分别为高频增益和低频增益，n为滤波器的阶数，D0为截至频率，D(u,v)为频域点到像素原点的距离，c控制滤波器函数斜面的锐化，介于γH和γL，令γH＞1，γL＜1。
所述步骤3中，提取图像特征是通过提取图像中的颜色特征以及轮廓特征，通过基于级联分类器的目标识别算法识别并定位振捣棒。
所述步骤4中，利用步骤3识别定位振捣棒，并根据振捣棒的有效作用范围，采集该振捣区域的混凝土表面的状态图像。
更进一步，所述步骤5中，图像分割算法采用了最大类间方差法，在图像的灰度直方图中，设图像的灰度级有L个，灰度级为i的像素点的个数用ni表示，则有：
灰度级为i的像素点出现的概率Pi为：
根据最大类间方差法的原理，阈值T把图像分割成了C1和C2两部分，对应的灰度范围分别为[0,T]和[T,L-1]，则两个部分的概率w1，w2和灰度平均值u1，u2分别表示为：
整个图像的平均值u表示为：
则整个图像的类间方差为：
g＝w1·(u1-u)2+w2·(u2-u)2
当g最大时的灰度值把图像分成了目标和背景两个部分。
本发明的有益效果是：
1.采用基于Raspbian操作系统的树莓派开发板作为检测模块的核心部件，结合数字图像处理识别技术，能够准确控制混凝土施工质量；
2.本发明不需要复杂的设定操作、不需要购买其他传感器设备等，简单可靠，在混凝土浇筑施工等领域具有一定的应用价值；
3.本发明把数字图像处理识别技术应用到了混凝土浇筑施工方面，为工程施工提供了一个新的研究思路；
4.本发明不需要复杂的算法程序，运行速度快。
附图说明
图1是混凝土振捣质量检测模块流程框图；
图2是光照补偿流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
参照图1和图2，一种基于图像识别的混凝土振捣质量实时检测方法，包括以下步骤：
步骤1：摄像头采集混凝土浇筑区域的图像数据，并记录振捣的时间；
步骤2：针对所采集到的图像，先对其进行预处理，主要包括光照补偿、图像灰度化、图像滤波增强；
所述光照补偿是基于HSV色彩空间的同态滤波算法，在同态滤波器的设计上，选择巴特沃茨同态滤波器，滤波器的函数为：
其中(u,v)为频域中点的坐标，γH和γL分别为高频增益和低频增益，n为滤波器的阶数，D0为截至频率，D(u,v)为频域点到像素原点的距离，c控制滤波器函数斜面的锐化，介于γH和γL，令γH＞1，γL＜1；
步骤3：接着对步骤2中的预处理图像进行目标识别，通过提取图像中的特征信息，识别出钢筋、混凝土以及振捣棒；
所述提取图像特征是通过提取图像中的颜色特征以及轮廓特征，通过基于级联分类器的目标识别算法识别并定位振捣棒；
步骤4：根据步骤3所识别出的振捣棒的位置，采集振捣棒有效范围内的混凝土表面的状态图像；
步骤5：针对步骤4所采集到的图像，重复步骤2的图像预处理，通过图像分割算法，将平整状态的混凝土表面勾画出来，直到勾画的区域与有效振捣范围相当时，提示可结束该区域的振捣；
步骤6：浇筑混凝土过程中，振捣棒需要移动到不同的地点进行振捣，检测器也需要同时移动到相应的地点进行实时检测；
步骤7：重复步骤1～步骤6，直到整个区域都振捣完成。
进一步，所述步骤4中，利用步骤3识别定位振捣棒，并根据振捣棒的有效作用范围，采集该振捣区域的混凝土表面的状态图像；
更进一步，所述步骤5中，图像分割算法采用了最大类间方差法，在图像的灰度直方图中，设图像的灰度级有L个，灰度级为i的像素点的个数用ni表示，则有：
灰度级为i的像素点出现的概率Pi为：
根据最大类间方差法的原理，阈值T把图像分割成了C1和C2两部分，对应的灰度范围分别为[0,T]和[T,L-1]，则两个部分的概率w1，w2和灰度平均值u1，u2分别表示为：
整个图像的平均值u表示为：
则整个图像的类间方差为：
g＝w1·(u1-u)2+w2·(u2-u)2
当g最大时的灰度值把图像分成了目标和背景两个部分。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (5)
1.一种基于图像识别的混凝土振捣质量实时检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤1：摄像头采集混凝土浇筑区域的图像数据，并记录振捣的时间；
步骤2：针对所采集到的图像，先对其进行预处理，包括光照补偿、图像灰度化、图像滤波增强；
步骤3：接着对步骤2中的预处理图像进行目标识别，通过提取图像中的特征信息，识别出钢筋、混凝土以及振捣棒；
步骤4：根据步骤3所识别出的振捣棒的位置，采集振捣棒有效范围内的混凝土表面的状态图像；
步骤5：针对步骤4所采集到的图像，重复步骤2的图像预处理，通过图像分割算法，将平整状态的混凝土表面勾画出来，直到勾画的区域与有效振捣范围相当时，提示可结束该区域的振捣；
步骤6：浇筑混凝土过程中，振捣棒需要移动到不同的地点进行振捣，检测器也需要同时移动到相应的地点进行实时检测；
步骤7：重复步骤1～步骤6，直到整个区域都振捣完成。
2.如权利要求1所述的基于图像识别的混凝土振捣质量实时检测方法，其特征在于，所述步骤2中，光照补偿是基于HSV色彩空间的同态滤波算法，在同态滤波器的设计上，选择巴特沃茨同态滤波器，滤波器的函数为：
其中(u,v)为频域中点的坐标，γH和γL分别为高频增益和低频增益，n为滤波器的阶数，D0为截至频率，D(u,v)为频域点到像素原点的距离，c控制滤波器函数斜面的锐化，介于γH和γL，令γH＞1，γL＜1。
3.如权利要求1或2所述的基于图像识别的混凝土振捣质量实时检测方法，其特征在于，所述步骤3中，提取图像特征是通过提取图像中的颜色特征以及轮廓特征，通过基于级联分类器的目标识别算法识别并定位振捣棒。
4.如权利要求1或2所述的基于图像识别的混凝土振捣质量实时检测方法，其特征在于，所述步骤4中，利用步骤3识别定位振捣棒，并根据振捣棒的有效作用范围，采集该振捣区域的混凝土表面的状态图像。
5.如权利要求1或2所述的基于图像识别的混凝土振捣质量实时检测方法，其特征在于，所述步骤5中，图像分割算法采用了最大类间方差法，在图像的灰度直方图中，设图像的灰度级有L个，灰度级为i的像素点的个数用ni表示，则有：
灰度级为i的像素点出现的概率Pi为：
根据最大类间方差法的原理，阈值T把图像分割成了C1和C2两部分，对应的灰度范围分别为[0,T]和[T,L-1]，则两个部分的概率w1，w2和灰度平均值u1，u2分别表示为：
整个图像的平均值u表示为：
则整个图像的类间方差为：
g＝w1·(u1-u)2+w2·(u2-u)2
当g最大时的灰度值把图像分成了目标和背景两个部分。
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20191210 |