CN111060521A - 一种预制混凝土t梁表面气泡数量与面积的检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种预制混凝土T梁表面气泡数量与面积的检测方法，其特征在于，根据采集的预制T梁表面图像，利用opencv计算机视觉库，对图片进行灰度图转换、二值化处理、识别轮廓和绘制轮廓，从而得到气泡数量及面积；本方法能较快的对混凝土表面气泡进行检测识别，可用于预制混凝土T梁表面气泡的检测统计中，有效解决了现有技术中利用人工检测气泡数量时，需要耗费较大的人工成本、检测结果不够精准等缺陷。

Description

一种预制混凝土T梁表面气泡数量与面积的检测方法
技术领域
本发明涉及土木工程图像检测领域，尤其是涉及一种预制混凝土T梁表面气泡数量与面积的检测方法。
背景技术
随着我国社会经济的快速发展,交通建设步伐明显加快，在安全、适用、经济、美观等方面的要求也越来越高，但随着工程规模的扩大，水泥、外加剂、砂石骨料等原材料易出现短缺及品质不稳定的情况，混凝土质量及工艺等原因易造成混凝土外观质量不理想，而混凝土预制T梁是公路桥梁等的重要结构部件，其表面过多的气泡不仅影响外观效果，而且影响桥梁的耐久性，准确有效的计算出混凝土表面气泡数量及面积对定量评价混凝土质量显得尤为重要。
随着计算机图像处理及视觉技术的发展，基于数字图像处理的工程检测技术飞速发展，避免了人工仪器检测的主观性及检测速度较慢的问题，能够快速高效的获取气泡分布、数量及面积等信息，为后续混凝土外观质量评定提供可靠依据。
发明内容
本发明的主要目的在于克服现有人工气泡检测技术存在的不足，提供一种高效方便的预制混凝土T梁表面气泡数量与面积的检测方法。
为了解决上述技术问题，本发明通过以下技术方案实现：
一种预制混凝土T梁表面气泡数量与面积的检测方法，所述方法包括：
S1：现场采集浇筑完成后的未在养护状态的T梁表面照片，在电子计算机上，利用图片处理软件调节照片的亮度、对比度，并进行阀值化处理，即得到预处理图像；
S2：利用Python、Pyqt编程语言及opencv计算机视觉库编写图片处理程序代码，并通过图片处理程序代码，对预处理图像按照像素高度和宽度记录大小属性；
S3：运行步骤S2编写的图片处理程序代码，对预处理图像进行灰度图转换、图像二值化处理和其气泡轮廓识别，并根据识别到的图像轮廓参数绘制气泡轮廓图；
S4：通过图片处理程序代码统计气泡数量，并将气泡轮廓图与步骤S2中记录的图片像素大小进行比较，即可获得预制混凝土T梁表面的气泡面积信息；
S5：利用Python语言中的tkinter.messagebox.showinfo函数，输出气泡数量及气泡面积信息，然后将气泡轮廓图导入预处理图中，即得到气泡检测结果图。
利用Python兼容性强、Pyqt门槛低且可移植性强、OpenCV图像处理功能强大等特点进行相关程序代码编制；利用python-opencv把彩色图转换为灰度图和二值图，其中，图像二值化是把图像显示出黑白效果，使用阈值（threshold）函数、采用简单指定阈值或自适应阈值的方法，得出最佳的阈值，高于或低于阈值时赋予的新值，得到二值图像；简单阈值即选取一个全局阈值，然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像；自适应阈值可以看成一种局部性的阈值，通过规定一个区域大小，然后比较某个点与区域大小里面像素点的平均值的大小关系，确定这个像素点是属于黑或者白，自适应方法（Adaptive Method）包括:
cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ：领域内均值
cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ：领域内像素点加权和，权重为一个高斯窗口
cv2.THRESH_BINARY 和cv2.THRESH_BINARY_INV
Block size:规定领域大小
常数C，阈值等于均值或者加权值减去这个常数C,常数C为0时，相当于阈值就是求得领域内均值或者加权值。
作为优选方案，所述的预制混凝土T梁表面气泡的图像检测方法，其特征在于，根据预制T梁通常设有中间隔板的特点，对预制T梁分区域进行照片采集，然后在进行图像处理；这样处理可以避免隔板对检测的影响，使得结果更为精准。
作为优选方案，所述的预制混凝土T梁表面气泡的图像检测方法，其特征在于，采集照片的时间为，混凝土由表面潮湿的养护状态转变至表面呈现混凝土本色后的时间段内；此时混凝土表面气泡尚呈颜色较深状态，与混凝土本身的颜色存在较为明显的对比度，有利于后续的图像二值化处理。
作为优选方案，所述图片处理程序代码编写步骤包括：
A: 建立Python语言运行环境、安装视图层Pyqt程序模块、搭建opencv的Python环境；
B:利用Pyqt打开图片并建立气泡识别视图层，依次编写opencv图片灰度图转换、二值化处理、气泡轮廓识别、气泡轮廓图绘制相关的代码，并建立视图层与opencv图片识别代码之间的连接；
C：利用Python语言，依次编写气泡数量统计代码、气泡面积计算代码以及气泡参数输出代码。
利用所述的预制混凝土T梁表面气泡的图像检测方法进行气泡检测的过程包括：
T梁表面照片预处理；运行编写好的图片处理程序代码；通过运行的图片处理程序代码打开预处理图像，并以此进行图片的灰度图转换、图像二值化处理，利用python-opencvcv2.findContours()函数得到每个气泡轮廓信息；通过图片处理软件，进行气泡轮廓数量检测、气泡轮廓面积计算，最终输出气泡数量及面积数据，采用cv2.drawContours()函数，将气泡轮廓信息绘制至预处理图像上，最终得到最终检测结果图。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
1、本发明采取计算机自动识别气泡，获得气泡数量及面积，并在原图像上进行绘制比较，缩短了人工检测和计算的时间，提高了检测效率；
2、采用全局或自适用阈值进行二值化图像绘制，提高了图像中气泡数量及面积的检测精确度。
附图说明：
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明检测前的原始图片；
图2为本发明的其中一个图像处理程序代码示意图；
图3为本发明的另一个图像处理程序代码示意图；
图4为本发明的图像处理程序视图层示意图；
图5为本发明处理后的二值化图像示意图；
图6为本发明检测的气泡数量及面积检测结果示意图；
图7为本发明检测结果绘制至原图片后的检测结果图。
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付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。
一种预制混凝土T梁表面气泡数量与面积的检测方法，所述方法包括：
S1：现场采集浇筑完成后的未在养护状态的T梁表面照片，在电子计算机上，利用图片处理软件调节照片的亮度、对比度，并进行阀值化处理，即得到预处理图像，如图1所示；
S2：利用Python、Pyqt编程语言及opencv计算机视觉库编写图片处理程序代码，具体如图2和图3所示，并通过图片处理程序代码，对预处理图像按照像素高度和宽度记录大小属性；
S3：运行步骤S2编写的图片处理程序代码，如图4所示，选择“打开图片”选项，打开预处理图像，然后点击“气泡识别”，图片处理程序代码依次对预处理图像进行灰度图转换、图像二值化处理和其气泡轮廓识别，并根据识别到的气泡轮廓参数绘制气泡轮廓图，具体如图5所示，然后，图片处理程序代码自动统计气泡数量，并与步骤S2中记录的图片像素大小进行比较，即可获得预制混凝土T梁表面的气泡数量及气泡面积信息，具体如图6所示；
S5：利用Python语言中的tkinter.messagebox.showinfo函数，输出气泡数量及气泡面积信息，然后将气泡轮廓图导入预处理图像中，即得到气泡检测结果图，具体如图7所示；
本发明中，利用Python兼容性强、Pyqt门槛低且可移植性强、OpenCV图像处理功能强大等特点进行相关程序代码编制；利用python-opencv把彩色图转换为灰度图和二值图，其中，图像二值化是把图像显示出黑白效果，使用阈值（threshold）函数、采用简单指定阈值或自适应阈值的方法，得出最佳的阈值，高于或低于阈值时赋予的新值，得到二值图像；简单阈值即选取一个全局阈值，然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像；自适应阈值可以看成一种局部性的阈值，通过规定一个区域大小，然后比较某个点与区域大小里面像素点的平均值的大小关系，确定这个像素点是属于黑或者白，自适应方法（AdaptiveMethod）包括:
cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ：领域内均值
cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ：领域内像素点加权和，权重为一个高斯窗口
cv2.THRESH_BINARY 和cv2.THRESH_BINARY_INV
Block size:规定领域大小
常数C，阈值等于均值或者加权值减去这个常数C,常数C为0时，相当于阈值就是求得领域内均值或者加权值。
检测过程中，根据预制T梁通常设有中间隔板的特点，对预制T梁分区域进行照片采集及图像处理；这样处理可以避免隔板对检测的影响，使得结果更为精准。采集照片的时间为，混凝土由表面潮湿的养护状态转变至表面呈现混凝土本色后的时间段内；此时混凝土表面气泡尚呈颜色较深状态，与混凝土本身的颜色存在较为明显的对比度，有利于后续的图像二值化处理。

Claims (5)

1.一种预制混凝土T梁表面气泡的图像检测方法，其特征在于包括以下步骤：
S1：现场采集浇筑完成后的未在养护状态的T梁表面照片，在电子计算机上，利用图片处理软件调节照片的亮度、对比度，并进行阀值化处理，得到预处理图像；
S2：利用Python、Pyqt编程语言及opencv计算机视觉库编写图片处理程序代码，并通过图片处理程序代码，对预处理图像按照像素高度和像素宽度记录大小；
S3：运行步骤S2编写的图片处理程序代码，对预处理图像进行灰度图转换、图像二值化处理和其气泡轮廓识别，并根据识别到的图像轮廓参数绘制气泡轮廓图；
S4：通过图片处理程序代码统计气泡数量，并将气泡轮廓图与步骤S2中记录的图片像素大小进行比较，即可获得预制混凝土T梁表面的气泡面积信息；
S5：利用Python语言中的tkinter.messagebox.showinfo函数，输出气泡数量及气泡面积信息，然后将气泡轮廓图导入预处理图中，即得到气泡检测结果图。
2.根据权利要求1所述的预制混凝土T梁表面气泡的图像检测方法，其特征在于：根据预制T梁通常设有中间隔板的特点，对预制T梁分区域进行照片采集，再进行图像处理。
3.根据权利要求1所述的预制混凝土T梁表面气泡的图像检测方法，其特征在于，采集照片的时间为，混凝土由表面潮湿的养护状态转变至表面呈现混凝土本色后的时间段内。
4.根据权利要求1所述的预制混凝土T梁表面气泡的图像检测方法，其特征在于，所述步骤S2中的图片处理程序代码编写包括：
A: 建立Python语言运行环境，安装视图层Pyqt程序模块，搭建opencv的Python环境；
B:利用Pyqt打开图片并建立气泡识别视图层，依次编写opencv图片灰度图转换、二值化处理、气泡轮廓识别、气泡轮廓图绘制相关的代码，并建立视图层与opencv图片识别代码之间的连接；
C：利用Python语言，依次编写气泡数量统计代码、气泡面积计算代码，以及气泡参数输出代码。
5.根据权利要求1所述的预制混凝土T梁表面气泡数量与面积的检测方法，其特征在于，所述气泡检测过程包括：T梁表面照片预处理；运行步骤S2中编写好的图片处理程序代码；通过运行图片处理程序代码打开预处理图像，并以此进行图片的灰度图转换、图像二值化处理和气泡轮廓识别；进行气泡数量统计、气泡轮廓面积计算，并将气泡轮廓图导入预处理图像中，最终输出气泡数量、面积数据及气泡检测结果图。
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