CN110954033A - 混凝土裂缝深度检测方法及其系统 - Google Patents

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CN110954033A CN201911290568.0A CN201911290568A CN110954033A CN 110954033 A CN110954033 A CN 110954033A CN 201911290568 A CN201911290568 A CN 201911290568A CN 110954033 A CN110954033 A CN 110954033A
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Abstract

本发明涉及对道路桥梁混凝土裂缝深度检测方法技术领域，特别涉及一种混凝土裂缝深度检测方法及其系统。应用冲击回波仪器对道路桥梁混凝土裂缝深度进行检测，结合混凝土裂缝信号的幅频特征，通过分析不同频带所占能量，提出裂缝缺陷频率自适应的裂缝深度检测方法，对利用冲击回波仪检测混凝土裂缝的缺陷频率的判别提出切实可行的方法，通过裂缝的缺陷频率计算出裂缝的实际深度。能够自动地识别计算出裂缝中的主频点和缺陷频率点，能有效地对裂缝深度情况进行判断，减少由工作人员对裂缝频率读取不当而造成的人为误差，为建筑工程养护部门对后期裂缝修补提供更准确的信息。

Description

混凝土裂缝深度检测方法及其系统
技术领域
本发明涉及对道路桥梁混凝土裂缝深度检测方法技术领域，特别涉及一种混凝土裂缝深度检测方法及其系统。
背景技术
工程上常用的裂缝深度检测方法有三种：一种是探地雷达法，利用电磁发射器对混凝土发射电磁波，通过电磁波遇到如钢筋，石料或缺陷等不同介质物质后，电磁波将发生反射和衍射，接收器接收到反射回来的波形，有经验的工作人员通过波形图确定不同异常点所对应的混凝土内部病害类型及影响范围。第二种是超声波法，当采用跨缝检测时，利用超声发射器发射连续不断地超声脉冲波，超声脉冲波在有缺陷的混凝土构件中传播，由裂缝另一端的换能器接受脉冲信号。通过接受信号在混凝土构件传播的声时、检测距离等参数，可以计算出混凝土的裂缝缺陷情况。第三种是冲击回波法，用冲击激励冲击混凝土裂缝一端，在混凝土构建内部将产生应力波，由于纵波的传播速度快于横波与表面波，因此常用纵波波速计算混凝土裂缝缺陷。裂缝另一端通过传感器接受波形信号，将波形信号经过频谱处理得到信号频谱图。通过读取频谱图中混凝土构件主频与缺陷频率，计算出裂缝深度。
国内对于利用冲击回波法检测混凝土裂缝深度的方法，通常需要有经验的工作人员读取裂缝的缺陷频率，这将消耗较多的人力与物力。人为读取缺陷频率值由于各人不同的主观能动性，可能将会产生不同的误差。因此，需要根据一定的方法利用计算机系统自动的读取缺陷裂缝和混凝土构件的主频。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种混凝土裂缝深度检测方法及其系统，解决现有技术中利用冲击汇波法检测混凝土裂缝深度方法中存在的误差大的问题。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种混凝土裂缝深度检测方法，包括以下步骤：
步骤1：小波包接收混凝土的裂缝缺陷信号；
步骤2：小波包经过db8小波函数进行6层分解对缺陷信号进行处理，分解缺陷信号，得到多个频段；
步骤21：计算各频段的信号能量；
步骤3：计算各频段的信号能量与总能量的比值；
步骤4：根据各频段的信号能量与总能量的比值获取信号主频率和缺陷频率；
步骤5：根据信号主频率和缺陷频率计算裂缝深度。
本发明还涉及一种混凝土裂缝深度检测系统，包括：
接收模块，用于小波包接收混凝土的裂缝缺陷信号；
信号处理模块，用于小波包经过db8小波函数进行6层分解对缺陷信号进行处理，分解缺陷信号，得到多个频段；
第一计算模块，用于计算各频段的信号能量；
第二计算模块，用于计算各频段的信号能量与总能量的比值；
获取模块，用于根据各频段的信号能量与总能量的比值获取信号主频率和缺陷频率；
第三计算模块，用于根据信号主频率和缺陷频率计算裂缝深度。
本发明的有益效果在于：本发明提供的混凝土裂缝缺陷频率检测方法中，能够自动地识别计算出裂缝中的主频点和缺陷频率点，能有效地对裂缝深度情况进行判断，减少由工作人员对裂缝频率读取不当而造成的人为误差，为建筑工程养护部门对后期裂缝修补提供更准确的信息。
附图说明
图1为本发明具体实施方式的一种混凝土裂缝深度检测方法中混凝土裂缝缺陷频谱图；
图2为本发明具体实施方式的一种混凝土裂缝深度检测方法中小波包第六层分解节点0、节点1和节点2的小波系数图；
图3为本发明具体实施方式的一种混凝土裂缝深度检测方法中各节点能量占比图；
图4为本发明具体实施方式的一种混凝土裂缝深度检测方法中频率提取示意图；
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
本发明最关键的构思在于：能够自动地识别计算出裂缝中的主频点和缺陷频率点，能有效地对裂缝深度情况进行判断，减少由工作人员对裂缝频率读取不当而造成的人为误差。
请参照图1至图4，本发明涉及一种混凝土裂缝深度检测方法，包括以下步骤：
步骤1：小波包接收混凝土的裂缝缺陷信号；
步骤2：小波包经过db8小波函数进行6层分解对缺陷信号进行处理，分解缺陷信号，得到多个频段；
步骤21：计算各频段的信号能量；
步骤3：计算各频段的信号能量与总能量的比值；
步骤4：根据各频段的信号能量与总能量的比值获取信号主频率和缺陷频率；
步骤5：根据信号主频率和缺陷频率计算裂缝深度。
上述混凝土裂缝深度检测方法中，应用冲击回波仪器对道路桥梁混凝土裂缝深度进行检测，结合混凝土裂缝信号的幅频特征，通过分析不同频带所占能量，提出裂缝缺陷频率自适应的裂缝深度检测方法，对利用冲击回波仪检测混凝土裂缝的缺陷频率的判别提出切实可行的方法，通过裂缝的缺陷频率计算出裂缝的实际深度。
上述步骤1中，需要对裂缝缺陷检测点进行布置，将测线对称于混凝土裂缝构建布置，每条测线增量为50mm，再垂直于裂缝中点以增量为50mm绘制测线，形成50mm×50mm的正方形小格，交点处即为检测测点，再将传感器与冲击点按不同检测间距对称放置于裂缝两侧进行数据采集，待信号稳定停止采集，保存数据。
上述步骤2中，小波包分解函数，根据信号分解要求，选择db8小波对信号进行处理，其具有良好正则性及支撑长度，能精确有效对信号进行处理。然后确定信号分解层数，根据信号经过快速傅里叶变化后的频谱图可知，裂缝缺陷频率与混凝土构件主频相差往往大于1KHz，因此，假设频率区间为1KHz时，可以将裂缝附近不密实空隙造成的频率与缺陷频率归位同一频率区间，以做进一步处理。根据信号采样频率fs以及最小频率区间fm，可以确定信号分解层数N，其计算方法如公式(1)所示，
Figure BDA0002319007640000041
其中，N向上取整。
根据上述公式可知，当信号分解层数N＝6，频率区间为976.56Hz。
上述步骤21中，利用小波包对信号进行6层分解，将信号频谱分解为64节频段区间长度为976.56Hz的频谱段，通过每节的小波系数可算出此节频段的能量大小。
上述混凝土裂缝缺陷频率检测方法中，能够自动地识别计算出裂缝中的主频点和缺陷频率点，能有效地对裂缝深度情况进行判断，减少由工作人员对裂缝频率读取不当而造成的人为误差，为建筑工程养护部门对后期裂缝修补提供更准确的信息。
进一步的，上述混凝土裂缝缺陷频率检测方法中，所述步骤21具体为：通过以下公式计算各频段的信号能量；
Figure BDA0002319007640000042
其中，En为6层分解中节点n的能量值，n为频段节点，n＝1,2,3…64；xn为节点的小波系数；k为节点序号。
进一步的，上述混凝土裂缝缺陷频率检测方法中，所述步骤3具体为：通过以下公式计算各频段的信号能量与总能量的比值；
Figure BDA0002319007640000051
其中，PEn为节点n能量占比。
由上述描述可知，当确定好第六层信号分解中每个节点所对应频段的能量大小时，需要确定相应频段能量占总能量的比值。
进一步的，上述混凝土裂缝缺陷频率检测方法中，所述步骤4具体为：
获取信号能量与总能量的比值最大的频率区间为信号主频率所在频段，所在频段中最大频率即为信号主频率；
获取信号能量与总能量的比值第二大的频率区间为缺陷频率所在频段，所在频段中最大频率即为缺陷频率。
由上述描述可知，在波形频谱图中，频率峰值最高的的点为波形经过裂缝试块底部反射到信号接收器的传播路径的频率，称为厚度频率或主频fh，表现为能量占比最大的频率区间内。通常频率峰值仅低于主频峰值且频率大于主频的频率点称为缺陷频率fq，表现为能量占比第二大的频率区间内。当确定主频fh与缺陷频率fq所在频率区间，相应频率区间中峰值最高点所对应的频率点即分别为主频fh和缺陷频率fq。
进一步的，上述混凝土裂缝缺陷频率检测方法中，所述步骤5具体为：
通过以下公式计算混凝土构件的裂缝深度；
Figure BDA0002319007640000052
Figure BDA0002319007640000053
其中，H为裂缝深度，h为混凝土构件的厚度，d为检测间距，fz为信号主频率，fq为缺陷频率。
由上述描述可知，当裂缝构件主频和缺陷频率已知时，通过混凝土构件厚度h、检测间距d和裂缝主频可以确定纵波在混凝土构件中纵波传播速度Cp，通过纵波波速及裂缝缺陷频率即可确定混凝土构件中裂缝深度H。
混凝土裂缝深度检测系统，包括：
接收模块，用于小波包接收混凝土的裂缝缺陷信号；
信号处理模块，用于小波包经过db8小波函数进行6层分解对缺陷信号进行处理，分解缺陷信号，得到多个频段；
第一计算模块，用于计算各频段的信号能量；
第二计算模块，用于计算各频段的信号能量与总能量的比值；
获取模块，用于根据各频段的信号能量与总能量的比值获取信号主频率和缺陷频率；
第三计算模块，用于根据信号主频率和缺陷频率计算裂缝深度。
进一步的，上述混凝土裂缝深度检测系统中，包括第一计算模块：用于通过以下公式计算各频段的信号能量；
Figure BDA0002319007640000061
其中，En为6层分解中节点n的能量值，n为频段节点，n＝1,2,3…64；xn为节点的小波系数；k为节点序号。
进一步的，上述混凝土裂缝深度检测系统中，包括第二计算模块：用于通过以下公式计算各频段的信号能量与总能量的比值；
Figure BDA0002319007640000062
其中，PEn为节点n能量占比。
进一步的，上述混凝土裂缝深度检测系统中，包括获取模块：用于获取信号能量与总能量的比值最大的频率区间为信号主频率所在频段，所在频段中最大频率即为信号主频率；获取信号能量与总能量的比值第二大的频率区间为缺陷频率所在频段，所在频段中最大频率即为缺陷频率。
进一步的，上述混凝土裂缝深度检测系统中，包括第三计算模块：用于通过以下公式计算混凝土构件的裂缝深度；
Figure BDA0002319007640000063
Figure BDA0002319007640000071
其中，H为裂缝深度，h为混凝土构件的厚度，d为检测间距，fz为信号主频率，fq为缺陷频率。
实施例1
请参照图1至图4，一种混凝土裂缝深度检测方法，包括以下步骤：
步骤1：小波包接收混凝土的裂缝缺陷信号；
上述步骤1中，需要对裂缝缺陷检测点进行布置，将测线对称于混凝土裂缝构建布置，每条测线增量为50mm，再垂直于裂缝中点以增量为50mm绘制测线，形成50mm×50mm的正方形小格，交点处即为检测测点，再将传感器与冲击点按不同检测间距对称放置于裂缝两侧进行数据采集，待信号稳定停止采集，保存数据。
步骤2：小波包经过db8小波函数进行6层分解对缺陷信号进行处理，分解缺陷信号，得到多个频段；
上述步骤2中，小波包分解函数，根据信号分解要求，选择db8小波对信号进行处理，其具有良好正则性及支撑长度，能精确有效对信号进行处理。然后确定信号分解层数，根据信号经过快速傅里叶变化后的频谱图可知，裂缝缺陷频率与混凝土构件主频相差往往大于1KHz，因此，假设频率区间为1KHz时，可以将裂缝附近不密实空隙造成的频率与缺陷频率归位同一频率区间，以做进一步处理。根据信号采样频率fs以及最小频率区间fm，可以确定信号分解层数N，其计算方法如公式(1)所示，
Figure BDA0002319007640000072
其中，N向上取整。
根据上述公式可知，当信号分解层数N＝6，频率区间为976.56Hz。
步骤21：计算各频段的信号能量；
上述步骤21中，利用小波包对信号进行6层分解，将信号频谱分解为64节频段区间长度为976.56Hz的频谱段，通过每节的小波系数可算出此节频段的能量大小；通过以下公式计算各频段的信号能量；
Figure BDA0002319007640000081
其中，En为6层分解中节点n的能量值，n为频段节点，n＝1,2,3…64；xn为节点的小波系数；k为节点序号。
步骤3：计算各频段的信号能量与总能量的比值；通过以下公式计算各频段的信号能量与总能量的比值；
Figure BDA0002319007640000082
其中，PEn为节点n能量占比。
步骤4：根据各频段的信号能量与总能量的比值获取信号主频率和缺陷频率；获取信号能量与总能量的比值最大的频率区间为信号主频率所在频段，所在频段中最大频率即为信号主频率；
获取信号能量与总能量的比值第二大的频率区间为缺陷频率所在频段，所在频段中最大频率即为缺陷频率。
步骤5：根据信号主频率和缺陷频率计算裂缝深度；通过以下公式计算混凝土构件的裂缝深度；
Figure BDA0002319007640000083
Figure BDA0002319007640000084
其中，H为裂缝深度，h为混凝土构件的厚度，d为检测间距，fz为信号主频率，fq为缺陷频率。
实施例2
请参照图1至图4，在本实例中，总体技术方案如下：
(1)确定最小频率区间
通过裂缝缺陷频谱图可以发现，若最小频率区间划分不合适，将会有部分频率幅值略低于缺陷频率的区间，但其相应区间总的能量大小会高于缺陷频率所在区间的能量大小，由此可能会造成缺陷频率的误判。所以，应确定一个合适的最小频率区间，既不会由于频率区间太大造成缺陷频率的错误提取，又不会漏掉由于裂缝附近不密实空隙反射波形造成的伪缺陷频率。根据采样频率的大小，通过利用小波包对信号进行不同层数的分解，观察能量占比与信号频谱图的重合度，发现将信号经过6层分解时，各频段区间能量占比与频谱图中峰值大小最为吻合。因此，选用db8小波对信号进行6层小波包分析，每个频段区间大小为976.56Hz。
(2)确定各频段能量大小
由能量守恒以及帕塞瓦尔定理可知，将信号快速傅里叶变化后，各频率幅值平方的总和等于信号的总能量。因此，将信号进行6层小波包分解，求出每一频段所携带能量的大小以及信号中总能量大小，就可以得到每段能量所占总能量的比值。其比值又等于对应此频段的节点的小波分解系数的平方与此分解层数的各分解系数平方之和的比值。图(1)为信号经过快速傅里叶变换后的频谱图，其能量大小等于经过6层小波分解后的64个频段所携带能量的总和。如图(2)所示为第6层分解的节点0、节点1和节点2对应频段的分解系数，通过计算分解系数的平方和就可以得到相应频段所具有的能量大小。如图(3)所示为各频段能量与总能量所占比值的柱状图，可以根据比值大小确定混凝土构件中主频与裂缝缺陷频率所在频率区间大小。为进一步自适应提取所需频率大小提供了相应的基础。
(3)提取裂缝缺陷频率及裂缝深度计算
纵波在裂缝混凝土构件中传播，主频带所在区域能量往往是最高的部分，当确定了每个频段的能量比值大小，可以通过提取出相应频段内的所有频率所对应的幅值大小，确定此区域内幅值最大点所对应的频率即为主频。频段大于主频所在频段且能量占比仅低于主频段能量占比的频段，即为缺陷频率所在频段，求取此频段最大幅值点对应的频率即为缺陷频率。由图(4)可以看出，能量占比与频段的对应关系。通过裂缝缺陷频率根据裂缝深度与缺陷频率之间的关系就计算得出被检测构件的裂缝深度。
本发明采用以下方案实现：基于信号能量分析的混凝土裂缝缺陷频率提取方法，包括以下步骤：
步骤S1：混凝土裂缝缺陷信号采集；
步骤S2：小波包对缺陷信号分解；
步骤S3：计算不同频带信号能量；
步骤S4：混凝土裂缝缺陷频率提取；
步骤S5：混凝土裂缝缺陷深度计算。
在本实例中，具体实施方式如下：
(1)设备参数及其工作原理
本实例采用湖南芯仪电子冲击回波检测仪对数据进行收集，该设备由冲击激励、传感器和数据显示器组成，采样率为125KHz，增益50-92dB可调，可以高精度的采集波形信号。
(2)确定最小频率区间并分解缺陷信号
在利用小波包分解缺陷信号时可以发现，若最小频率区间划分不合适，将会有部分频率幅值略低于缺陷频率的区间，但其总的能量大小会高于缺陷频率所在区间的能量大小，由此可能会造成缺陷频率的误判。所以，应确定一个合适的最小频率区间，既不会由于频率区间太大造成缺陷频率的错误提取，又不会漏掉由于裂缝附近不密实空隙反射波形造成的伪缺陷频率，包含以下步骤：
步骤1：根据信号分解要求，选择db8小波对信号进行处理，其具有良好正则性及支撑长度，能精确有效对信号进行处理，。
步骤2：根据信号快速傅里叶变化后的频谱可知，裂缝缺陷频率与混泥土构件主频相差往往大于1KHz。因此，假设频率区间为1KHz时，可以将裂缝附近不密实空隙造成的频率与缺陷频率进行合并，以做进一步处理。根据信号采样频率fs以及最小频率区间fm，可以确定信号分解层数N，其计算方法如公式(1)所示，
Figure BDA0002319007640000101
其中，N向上取整。
通过上述公式可知，信号分解层数N＝6，频率区间为976.56Hz。
步骤3：当确定信号分解层数之后，对裂缝进行信号分解，经过db8小波函数进行6层小波包分解，可以将频谱图分解为64个频率区间依次递增的频谱图。
(3)确定各频段能量大小及能量占比
通过小波包分解后可得到每个节点的小波系数，由帕塞瓦尔定理可知，离散信号中，信号能量等于信号平方和，也等于频域幅值平方之和。当求出每一频段所携带能量的大小和总能量的大小，就可以得到每段能量占总能量的比值。其比值又等于对应此频段节点的小波分解系数的平方与此层信号各分解系数平方之和的比值。
步骤1:计算各频段相应能量大小，利用小波包对信号进行6层分解，将信号频谱分解为由64节频段区间长度为976.56Hz的频谱段，通过每节的小波系数可算出此节频段的能量大小，其计算如公式(2)所示。
Figure BDA0002319007640000111
其中，En为第六层分解中节点n的能量值；
xn为节点的小波系数，k为节点序号。
步骤2：计算各频段能量占比，当确定好第六层信号分解中每个节点所对应频段的能量大小时，需要确定相应频段能量占总能量比值，以定位信号主频与缺陷频率所在频率段。其中信号频段能量占比如公式(3)(4)所示。
Figure BDA0002319007640000112
其中，PEn为节点n能量占比。
(4)提取裂缝缺陷频率及裂缝深度计算
裂缝频率的提取可根据裂缝主频与缺陷频率占总能量的比值来进行确定其所占的频率区间，通过寻找频率区间中最大幅值点所对应的频率点就可以找出混凝土构件的主频与缺陷频率。通过裂缝主频以及缺陷频率就可以求出混凝土构件中的裂缝深度。
步骤1：找出能量占比最高的频率区间所代表的序号，由于频率区间大小为976.56Hz，由此可以得出能量占比最高的频率区间的频率范围。找出此频段内幅值最高点，其对应的频率即为混凝土构件主频。频段序号大于主频所在频段序号且能量占比仅低于主频段能量占比的频段，即为缺陷频率所在频段，此频段内的最大频率幅值点所对应的频率值即为裂缝缺陷频率。
步骤2：当裂缝构件主频和缺陷频率已知时，通过混凝土构件厚度h、检测间距d和裂缝主频确定纵波在混凝土构件中纵波的传播速度Cp，通过纵波波速及裂缝缺陷频率即可确定混凝土构件中裂缝深度H，其计算方法如公式(4)(5)所示：
Figure BDA0002319007640000121
Figure BDA0002319007640000122
综上所述，本发明提供的混凝土裂缝缺陷频率检测方法中，能够自动地识别计算出裂缝中的主频点和缺陷频率点，能有效地对裂缝深度情况进行判断，减少由工作人员对裂缝频率读取不当而造成的人为误差，为建筑工程养护部门对后期裂缝修补提供更准确的信息。
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同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.混凝土裂缝深度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：小波包接收混凝土的裂缝缺陷信号；
步骤2：小波包经过db8小波函数进行6层分解对缺陷信号进行处理，分解缺陷信号，得到多个频段；
步骤21：计算各频段的信号能量；
步骤3：计算各频段的信号能量与总能量的比值；
步骤4：根据各频段的信号能量与总能量的比值获取信号主频率和缺陷频率；
步骤5：根据信号主频率和缺陷频率计算裂缝深度。
2.根据权利要求1所述的混凝土裂缝深度检测方法，其特征在于，所述步骤21具体为：通过以下公式计算各频段的信号能量；
Figure FDA0002319007630000011
其中，En为6层分解中节点n的能量值，n为频段节点，n＝1,2,3…64；xn为节点的小波系数；k为节点序号。
3.根据权利要求2所述的混凝土裂缝深度检测方法，其特征在于，所述步骤3具体为：通过以下公式计算各频段的信号能量与总能量的比值；
Figure FDA0002319007630000012
其中，PEn为节点n能量占比。
4.根据权利要求1所述的混凝土裂缝深度检测方法，其特征在于，所述步骤4具体为：
获取信号能量与总能量的比值最大的频率区间为信号主频率所在频段，所在频段中最大频率即为信号主频率；
获取信号能量与总能量的比值第二大的频率区间为缺陷频率所在频段，所在频段中最大频率即为缺陷频率。
5.根据权利要求1所述的混凝土裂缝深度检测方法，其特征在于，所述步骤5具体为：
通过以下公式计算混凝土构件的裂缝深度；
Figure FDA0002319007630000021
Figure FDA0002319007630000022
其中，H为裂缝深度，h为混凝土构件的厚度，d为检测间距，fz为信号主频率，fq为缺陷频率。
6.混凝土裂缝深度检测系统，包括：
接收模块，用于小波包接收混凝土的裂缝缺陷信号；
信号处理模块，用于小波包经过db8小波函数进行6层分解对缺陷信号进行处理，分解缺陷信号，得到多个频段；
第一计算模块，用于计算各频段的信号能量；
第二计算模块，用于计算各频段的信号能量与总能量的比值；
获取模块，用于根据各频段的信号能量与总能量的比值获取信号主频率和缺陷频率；
第三计算模块，用于根据信号主频率和缺陷频率计算裂缝深度。
7.根据权利要求6所述的混凝土裂缝深度检测系统，其特征在于，包括第一计算模块：用于通过以下公式计算各频段的信号能量；
Figure FDA0002319007630000023
其中，En为6层分解中节点n的能量值，n为频段节点，n＝1,2,3…64；xn为节点的小波系数；k为节点序号。
8.根据权利要求6所述的混凝土裂缝深度检测系统，其特征在于，包括第二计算模块：用于通过以下公式计算各频段的信号能量与总能量的比值；
Figure FDA0002319007630000024
其中，PEn为节点n能量占比。
9.根据权利要求6所述的混凝土裂缝深度检测系统，其特征在于，包括获取模块：用于获取信号能量与总能量的比值最大的频率区间为信号主频率所在频段，所在频段中最大频率即为信号主频率；获取信号能量与总能量的比值第二大的频率区间为缺陷频率所在频段，所在频段中最大频率即为缺陷频率。
10.根据权利要求6所述的混凝土裂缝深度检测系统，其特征在于，包括第三计算模块：用于通过以下公式计算混凝土构件的裂缝深度；
Figure FDA0002319007630000031
Figure FDA0002319007630000032
其中，H为裂缝深度，h为混凝土构件的厚度，d为检测间距，fz为信号主频率，fq为缺陷频率。
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