CN111462039A - 一种基于matlab软件的清水混凝土外观质量评价方法 - Google Patents

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芮雅峰
郑春扬
李伟
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Abstract

本发明公开了一种基于MATLAB软件的清水混凝土外观质量评价方法，采集图像后测试清水混凝土表面色差，以灰度标准差评价清水混凝土外观质量，定量评价标准为：当灰度标准差为0～6时，清水混凝土外观质量为优秀；当灰度标准差为6～12时，清水混凝土外观质量为合格；当灰度标准差大于12时，清水混凝土外观质量为不合格。以离散程度评价色差均匀度，离散程度不超过2.5％时，色差分布均匀。测试评价过程为：使用无人机现场采集外观图像，采用MATLAB软件调取函数对图像中各个像素点的灰度值进行分析，编辑灰度标准差公式，利用软件编程功能将各个像素点的灰度值代入进行计算，利用函数导出所有像素点灰度分布直方图，通过等格划分法将图像均匀划分，计算色差离散程度。

Description

一种基于MATLAB软件的清水混凝土外观质量评价方法
技术领域
本发明涉及土木工程，具体涉及一种清水混凝土等平整表面的外观质量评价方法。
背景技术
混凝土是量大面广的工程应用材料，随着建筑行业持续发展，既对混凝土性能提出严格要求，混凝土的外观质量要求也逐步提高，要求制备出内实外美的功能性混凝土材料。对于清水混凝土，要求具有高耐久性的同时具备别具一格的艺术效果，关键在于外观质量的高效稳定控制。
清水混凝土的外观质量问题包括气泡、色差、蜂窝麻面等表面缺陷。清水混凝土的外观质量控制对整体结构质量改善具有重要意义，表面缺陷严重制约了其大规模推广和应用。目前缺少清水混凝土外观质量的评价方法，极大的影响了清水混凝土外观质量的控制。根据清水混凝土的应用要求，提出一种基于MATLAB软件的混凝土外观质量评价方法，对外观质量控制具有重要意义。
发明内容
发明目的：针对现有技术的不足，提出一种基于MATLAB软件的清水混凝土外观质量评价方法，有助于清水混凝土外观质量控制。
技术方案：本发明提出一种基于MATLAB软件的清水混凝土外观质量评价方法，根据灰度标准差为参数评价清水混凝土的外观质量，包括以下步骤：
(1)现场采集清水混凝土图像，测试现场光照强度；
(2)调取函数信息，对图像中各个像素点的灰度值进行分析；
(3)编辑灰度标准差公式，利用MATLAB软件将各个像素点的灰度值代入进行计算，导出清水混凝土图像信息；
(4)利用函数导出所有像素点灰度分布直方图；
(5)分区域检测，测定灰度分布的均匀度。
进一步地，色差均匀度表征方法为等格划分，根据MATLAB软件输出结果，计算子图像标准差的离散程度，当离散程度不高于2.5％时，色差分布均匀。
进一步地，色差均匀度计算方法为：
Figure RE-GDA0002394858870000011
Figure RE-GDA0002394858870000012
Figure RE-GDA0002394858870000013
为n个子图像的平均灰度标准差，Si(Gray)为第i个子图像的灰度标准差，γ为第i个子图像标准差相对于
Figure RE-GDA0002394858870000021
值的离散程度。
进一步地，步骤(1)中利用无人机进行现场图像采集，使用光照计测试现场光照强度；无人机信息采集方式中的无人机包括飞行控制系统，图像采集装置，图像预处理器，导航装置，触发装置；空管应答机。
进一步地，步骤(2)中使用MATLAB软件分析时，调取软件中图像分析函数对灰度值进行分析，灰度标准差公式为：
Figure RE-GDA0002394858870000022
灰度图像处理结果为M×N的二维矩阵：S为图像灰度等级的标准差；M和N分别为图像的总行数和总列数；Gray(i,j)为混凝土实拍图像的灰度图像各像素点的灰度值；
Figure RE-GDA0002394858870000023
为标准色卡实拍图像的灰度平均值。
进一步地，步骤(3)中清水混凝土图像信息包括灰度平均值及灰度标准差。
进一步地，步骤(5)中分区域检测方法为：将表观质量图像均匀划分为m×m(m>2)份子图像，利用MATLAB进行检测分析，计算子图像的灰度值及灰度标准差；
Figure RE-GDA0002394858870000024
Figure RE-GDA0002394858870000025
式中n＝m×m(m>2)，
Figure RE-GDA0002394858870000026
为n个子图像的平均灰度标准差，Si(Gray)为第i个子图像的灰度标准差，γ为第i个子图像标准差相对于
Figure RE-GDA0002394858870000027
值的离散程度。
有益效果：与现有技术相比，本发明的显著优点为：(1)提出一种以MATLAB计算结果作为评价参数评价清水混凝土表观质量的方法，评价方法可以实现清水混凝土表观质量的定量化及准确评价，避免了人工评价方法带来的偏差，具有显著的实际应用价值；(2)本发明提出的定量化色差评价方法，评价效率高，结果准确，操作简便，极大的节省了人力物理，有效提高施工效率，对于外观质量的高效稳定控制效果显著。
附图说明
图1为外观质量评价方法流程图；
图2为未处理前表观质量采集图像；
图3为MATLAB软件导出的灰度分布直方图；
图4为m取值为3时表观质量分区示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行进一步说明。
本发明所述的基于MATLAB软件的清水混凝土外观质量评价方法，是以灰度标准差为参数评价清水混凝土的外观质量；根据标准差对清水混凝土外观质量进行分级，包括优秀、合格、不合格；当灰度标准差为0～6时，清水混凝土外观质量为优秀；当灰度标准差为6～12 时，清水混凝土外观质量为合格；当灰度标准差大于12时，清水混凝土外观质量为不合格。
通过无人机对表观质量进行采集，利用MATLAB软件进行定量分析，根据图像计算灰度标准差及均匀程度，导出分布直方图，对外观质量进行评级。评价方法高效准确，相比于传统评价方法，优势显著。
对表观质量的测试过程如下：
1.对外表面图像信息进行采集，无人机优选的采用小型四轴飞行器，现场清水混凝土图像采集不宜在雨、雪、雾等天气进行。现场清水混凝土图像采集用无人机应包含：飞行控制系统，图像采集装置，图像预处理器，导航装置，与图像采集装置耦合连接，触发装置；空管应答机。
2.测试采集环境信息，使用光照计测试采集现场光照度。
3.利用MATLAB软件对采集图像进行定量分析，编辑灰度标准差公式，对图像像素点进行计算，输出计算结果，导出灰度分布直方图。
对于随机选取的外表面进行采集，输出结果如下。
表1随机选取外表面的外观质量分析结果
Figure RE-GDA0002394858870000031
4.对采集图像进行等格划分，图示选取m＝3对采集图像进行划分，分为9个子图像，分别为S1～S9，利用MATLAB软件对9个子图像进行分析计算，输出计算结果，根据离散程度计算方法对输出结果进行计算。
对于表1中外表面1的均匀度进行分析，计算结果如下。
表2表1中外表面1的均匀度分析结果
Figure RE-GDA0002394858870000041
5.根据MATLAB软件对采集原图及子图像输出结果对外观质量进行评价。
根据表1中结果，外表面2和外表面3的灰度标准差输出结果在6～12范围内，表观质量为合格；外表面1和外表面4～9的灰度标准差输出结果在0～6范围内，表观质量为优秀。结合表2中均匀度分析，外表面1的子图像标准差离散程度|γ|≤2.5％，可得出结论，外表面 1表观质量优秀且色差分布均匀。

Claims (7)

1.一种基于MATLAB软件的清水混凝土外观质量评价方法，其特征在于，根据灰度标准差为参数评价清水混凝土的外观质量，包括以下步骤：
(1)现场采集清水混凝土图像，测试现场光照强度；
(2)调取函数信息，对图像中各个像素点的灰度值进行分析；
(3)编辑灰度标准差公式，利用MATLAB软件将各个像素点的灰度值代入进行计算，导出清水混凝土图像信息；
(4)利用函数导出所有像素点灰度分布直方图；
(5)分区域检测，测定灰度分布的均匀度。
2.根据权利要求1所述的基于MATLAB软件的清水混凝土外观质量评价方法，其特征在于，色差均匀度表征方法为等格划分，根据MATLAB软件输出结果，计算子图像标准差的离散程度，当离散程度不高于2.5％时，色差分布均匀。
3.根据权利要求1所述的基于MATLAB软件的清水混凝土外观质量评价方法，其特征在于，色差均匀度计算方法为：
Figure FDA0002394263550000011
Figure FDA0002394263550000012
Figure FDA0002394263550000013
为n个子图像的平均灰度标准差，Si(Gray)为第i个子图像的灰度标准差，γ为第i个子图像标准差相对于
Figure FDA0002394263550000014
值的离散程度。
4.根据权利要求1所述的基于MATLAB软件的清水混凝土外观质量评价方法，其特征在于，步骤(1)中利用无人机进行现场图像采集，使用光照计测试现场光照强度；无人机信息采集方式中的无人机包括飞行控制系统，图像采集装置，图像预处理器，导航装置，触发装置，空管应答机。
5.根据权利要求1所述的基于MATLAB软件的清水混凝土外观质量评价方法，其特征在于，步骤(2)中使用MATLAB软件分析时，调取软件中图像分析函数对灰度值进行分析，灰度标准差公式为：
Figure FDA0002394263550000015
灰度图像处理结果为M×N的二维矩阵：S为图像灰度等级的标准差；M和N分别为图像的总行数和总列数；Gray(i,j)为混凝土实拍图像的灰度图像各像素点的灰度值；
Figure FDA0002394263550000016
为标准色卡实拍图像的灰度平均值。
6.根据权利要求1所述的基于MATLAB软件的清水混凝土外观质量评价方法，其特征在于，步骤(3)中清水混凝土图像信息包括灰度平均值及灰度标准差。
7.根据权利要求1中所述的基于MATLAB软件的清水混凝土外观质量评价方法，其特征在于，步骤(5)中分区域检测方法为：将表观质量图像均匀划分为m×m(m>2)份子图像，利用MATLAB进行检测分析，计算子图像的灰度值及灰度标准差；
Figure FDA0002394263550000021
Figure FDA0002394263550000022
式中n＝m×m(m>2)，
Figure FDA0002394263550000023
为n个子图像的平均灰度标准差，Si(Gray)为第i个子图像的灰度标准差，γ为第i个子图像标准差相对于
Figure FDA0002394263550000024
值的离散程度。
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