CN111696098A - 一种基于大数据的混凝土构件检测系统及方法 - Google Patents

一种基于大数据的混凝土构件检测系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的混凝土构件检测系统及方法,所述检测系统包括区域信息采集生成模块、混凝土构件数据库和检测模块,所述区域信息采集生成模块用于采集混凝土构件中的气泡信息并据此生成区域信息,所述混凝土构件数据库用于存储混凝土构件的区域信息,所述检测模块根据混凝土构件数据库内的区域信息,对混凝土构件中的指定位置进行相应的检测,所述区域采集生成模块包括气泡分布采集模块、气泡分类模块、第一检测区域划分模块、第一检测区域优化模块、确定检测气泡划分模块和区域信息生成模块。

Description

一种基于大数据的混凝土构件检测系统及方法
技术领域
本发明涉及混凝土检测领域,具体是一种基于大数据的混凝土构件检测系统及方法。
背景技术
混凝土是当代最主要的土木工程材料之一。它是由胶凝材料、颗粒状集料(也称为骨料)水以及必要时加入的外加剂和掺合料按一定比例配制,经均匀搅拌,密实成型,养护硬化而成的一种人工石材。混凝土构件是指用混凝土制成的梁、板、柱、基础等构件。随着混凝土构件使用时间的增长,混凝土构件会产生裂缝等损伤,导致混凝土构件的性能退化,甚至有可能引发安全事故,因此需要对混凝土构件进行检测。但是现有技术中缺少对混凝土构件进行高效检测的技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的混凝土构件检测系统及方法,以解决现有技术中的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种基于大数据的混凝土构件检测系统,所述检测系统包括区域信息采集生成模块、混凝土构件数据库和检测模块,所述区域信息采集生成模块用于采集混凝土构件中的气泡信息并据此生成区域信息,所述混凝土构件数据库用于存储混凝土构件的区域信息,所述检测模块根据混凝土构件数据库内的区域信息,对混凝土构件中的指定位置进行相应的检测。
较优化地,所述区域采集生成模块包括气泡分布采集模块、气泡分类模块、第一检测区域划分模块、第一检测区域优化模块、确定检测气泡划分模块和区域信息生成模块,所述气泡分布采集模块用于采集混凝土构件出厂时超声波成像并根据超声波成像获取混凝土构件中的气泡分布图,所述气泡分类模块将混凝土构件中的各个气泡根据气泡体积值与气泡体积阈值的关系分成疑似检测气泡和待评估气泡,所述第一检测区域划分模块以待评估气泡为中心划分出一定的区域,统计该区域内所有待评估气泡的总个数,根据总个数与个数阈值的关系判断该区域是否属于第一检测区域,所述第一检测区域优化模块用于比较相邻的两个第一检测区域,并在存在两个第一检测区域的重叠空间大于等于重叠空间阈值时将这两个第一检测区域合并成一个新的第一检测区域,所述确定检测气泡划分模块根据疑似检测气泡与各个第一检测区域的位置关系判断疑似检测气泡是否为确定检测气泡,所述区域信息生成模块获取确定检测气泡的位置和第一检测区域的位置,并将这两者的位置作为区域信息存入混凝土构件数据库。
较优化地,所述检测模块包括第一检测模块、第二检测模块和预警提醒模块,所述第一检测模块用于对确定检测气泡进行检测,所述第二检测模块用于对第一检测区域进行检测,所述预警提醒模块在第一检测模块、第二检测模块检测出异常时,发出提醒预警,所述第一检测模块包括气泡边缘采集模块、连通情况判断模块、有效裂缝判断模块和有效裂缝统计模块,所述气泡边缘采集模块根据区域信息获取确定检测气泡的气泡边缘并采集确定检测气泡外距离气泡边缘一定距离的区域是否存在裂缝,所述连通情况判断模块用于在气泡边缘采集模块采集出存在裂缝的情况下判断裂缝是否与该确定检测气泡连通,所述有效裂缝判断模块在判断裂缝与确定检测气泡连通的情况下,根据裂缝的长度判断该裂缝为是否为该确定检测气泡的有效裂缝,所述有效裂缝统计模块用于统计各个确定检测气泡的有效裂缝数,并在某个确定检测气泡的有效裂缝数大于等于有效裂缝数阈值,传输信息给预警提醒模块发出提醒预警。
较优化地,所述第二检测模块包括区域内裂缝检测模块、联通情况判断模块、曲线形状判断模块、区域面积比较模块和曲线长度比较模块,所述区域内裂缝检测模块用于采集第一检测区域内是否存在裂缝,所述联通情况判断模块用于判断第一检测区域内的是否存在气泡与区域内裂缝检测模块采集到的裂缝连通,所述曲线形状判断模块用于在存在气泡与裂缝连通时,判断气泡与裂缝形成曲线是否封闭,所述区域面积比较模块用于在气泡与裂缝形成封闭曲线时,采集该封闭曲线内的区域面积,并在区域面积大于等于预设的面积阈值时传输信息给预警提醒模块发出提醒预警,所述曲线长度比较模块用于在气泡与裂缝形成不封闭曲线时采集该不封闭曲线的长度,并在长度大于等于第二长度阈值时传输信息给预警提醒模块发出提醒预警。
一种基于大数据的混凝土构件检测方法,所述检测方法包括:
步骤S1:建立混凝土构件数据库,所述混凝土构件数据库用于存储混凝土构件的区域信息;
步骤S2:根据混凝土构件数据库内的区域信息,对混凝土构件中的指定位置进行相应的检测。
较优化地,所述步骤S1包括:
步骤S11:采集混凝土构件出厂时超声波成像,根据超声波成像获取混凝土构件中的气泡分布图;
步骤S12:获取混凝土构件中各个气泡的体积值,如果某个气泡体积值大于等于气泡体积阈值,该气泡为疑似检测气泡,如果某个气泡体积值小于气泡体积阈值,该气泡为待评估气泡;
步骤S13:分别以各个待评估气泡为球心,以第一预设值为半径画球,形成若干个球形区域,分别统计各个球形区域内的所有待评估气泡的总个数,如果该球形区域内的所有待评估气泡的总个数大于等于个数阈值,那么该球形区域为第一检测区域;
步骤S14:比较相邻的两个第一检测区域,如果存在两个第一检测区域的重叠空间大于等于重叠空间阈值,将这两个第一检测区域合并成一个新的第一检测区域。
较优化地,所述步骤S1还包括:
获取各个疑似检测气泡与各个第一检测区域的位置关系,如果某个疑似检测气泡不位于任何某个第一检测区域内,那么该疑似检测气泡为确定检测气泡;
将确定检测气泡的位置和第一检测区域的位置作为区域信息存入混凝土构件数据库。
较优化地,所述步骤S14中将这两个第一检测区域合并成一个新的检测区域包括:以这两个第一检测区域的重叠空间的中心为新球心,以新预设值为半径画球,形成一个新的第一检测区域,其中,新预设值为步骤S13中的预设值与新球心到其中一个第一检测区域的球心的距离之和。
较优化地,所述步骤S2中对混凝土构件中的指定位置进行相应的检测包括:对混凝土构件的确定检测气泡和第一检测区域进行检测;
其中,对混凝土构件的确定检测气泡进行检测包括:根据区域信息获取确定检测气泡的气泡边缘,采集确定检测气泡外距离气泡边缘小于等于第二预设值的区域是否存在裂缝,如果存在裂缝,判断裂缝是否与该确定检测气泡连通,如果裂缝与确定检测气泡连通,采集裂缝的长度,如果裂缝的长度大于等于第一长度阈值,那么该裂缝为该确定检测气泡的有效裂缝,统计各个确定检测气泡的有效裂缝数,如果某个确定检测气泡的有效裂缝数大于等于有效裂缝数阈值,发出提醒预警。
较优化地,所述步骤S2对混凝土构件的第一检测区域进行检测包括:
根据区域信息确定第一检测区域的位置,采集第一检测区域内是否存在裂缝,如果存在裂缝,判断第一检测区域内的是否存在气泡与裂缝连通,如果存在气泡与裂缝连通,如果气泡与裂缝形成一个封闭的曲线,采集该封闭曲线内的区域面积,如果区域面积大于等于预设的面积阈值,发出提醒预警;如果气泡与裂缝形成一个不封闭曲线,采集该不封闭曲线的长度,如果长度大于等于第二长度阈值,发出提醒预警。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明根据出厂时的混凝土构件的气泡的分布情况得到产生裂缝损伤几率较高的确定检测气泡的位置和第一检测区域的位置,在后面对混凝土构件进行检测时,只需要检测确定检测气泡和第一检测区域的相关位置,从而提高了检测的效率;在检测时,不是孤立的考虑裂痕的长度,而是将裂痕与气泡联系起来,从整体性和联系性的角度出发,提高了判断损伤情况的可靠性。
附图说明
图1为本发明一种基于大数据的混凝土构件检测系统的模块示意图;
图2为本发明一种基于大数据的混凝土构件检测方法的流程示意图。
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。
请参阅图1~2,本发明实施例中,一种基于大数据的混凝土构件检测系统,所述检测系统包括区域信息采集生成模块、混凝土构件数据库和检测模块,所述区域信息采集生成模块用于采集混凝土构件中的气泡信息并据此生成区域信息,所述混凝土构件数据库用于存储混凝土构件的区域信息,所述检测模块根据混凝土构件数据库内的区域信息,对混凝土构件中的指定位置进行相应的检测。
所述区域采集生成模块包括气泡分布采集模块、气泡分类模块、第一检测区域划分模块、第一检测区域优化模块、确定检测气泡划分模块和区域信息生成模块,所述气泡分布采集模块用于采集混凝土构件出厂时超声波成像并根据超声波成像获取混凝土构件中的气泡分布图,所述气泡分类模块将混凝土构件中的各个气泡根据气泡体积值与气泡体积阈值的关系分成疑似检测气泡和待评估气泡,所述第一检测区域划分模块以待评估气泡为中心划分出一定的区域,统计该区域内所有待评估气泡的总个数,根据总个数与个数阈值的关系判断该区域是否属于第一检测区域,所述第一检测区域优化模块用于比较相邻的两个第一检测区域,并在存在两个第一检测区域的重叠空间大于等于重叠空间阈值时将这两个第一检测区域合并成一个新的第一检测区域,所述确定检测气泡划分模块根据疑似检测气泡与各个第一检测区域的位置关系判断疑似检测气泡是否为确定检测气泡,所述区域信息生成模块获取确定检测气泡的位置和第一检测区域的位置,并将这两者的位置作为区域信息存入混凝土构件数据库。
所述检测模块包括第一检测模块、第二检测模块和预警提醒模块,所述第一检测模块用于对确定检测气泡进行检测,所述第二检测模块用于对第一检测区域进行检测,所述预警提醒模块在第一检测模块、第二检测模块检测出异常时,发出提醒预警,所述第一检测模块包括气泡边缘采集模块、连通情况判断模块、有效裂缝判断模块和有效裂缝统计模块,所述气泡边缘采集模块根据区域信息获取确定检测气泡的气泡边缘并采集确定检测气泡外距离气泡边缘一定距离的区域是否存在裂缝,所述连通情况判断模块用于在气泡边缘采集模块采集出存在裂缝的情况下判断裂缝是否与该确定检测气泡连通,所述有效裂缝判断模块在判断裂缝与确定检测气泡连通的情况下,根据裂缝的长度判断该裂缝为是否为该确定检测气泡的有效裂缝,所述有效裂缝统计模块用于统计各个确定检测气泡的有效裂缝数,并在某个确定检测气泡的有效裂缝数大于等于有效裂缝数阈值,传输信息给预警提醒模块发出提醒预警。
所述第二检测模块包括区域内裂缝检测模块、联通情况判断模块、曲线形状判断模块、区域面积比较模块和曲线长度比较模块,所述区域内裂缝检测模块用于采集第一检测区域内是否存在裂缝,所述联通情况判断模块用于判断第一检测区域内的是否存在气泡与区域内裂缝检测模块采集到的裂缝连通,所述曲线形状判断模块用于在存在气泡与裂缝连通时,判断气泡与裂缝形成曲线是否封闭,所述区域面积比较模块用于在气泡与裂缝形成封闭曲线时,采集该封闭曲线内的区域面积,并在区域面积大于等于预设的面积阈值时传输信息给预警提醒模块发出提醒预警,所述曲线长度比较模块用于在气泡与裂缝形成不封闭曲线时采集该不封闭曲线的长度,并在长度大于等于第二长度阈值时传输信息给预警提醒模块发出提醒预警。
一种基于大数据的混凝土构件检测方法,所述检测方法包括:
步骤S1:建立混凝土构件数据库,所述混凝土构件数据库用于存储混凝土构件的区域信息:
步骤S11:采集混凝土构件出厂时超声波成像,根据超声波成像获取混凝土构件中的气泡分布图;
步骤S12:获取混凝土构件中各个气泡的体积值,如果某个气泡体积值大于等于气泡体积阈值,该气泡为疑似检测气泡,如果某个气泡体积值小于气泡体积阈值,该气泡为待评估气泡;当气泡的体积值越大时,气泡周围发生裂缝的几率越大,应当对这种占用空间大的气泡的周围进行监测;
步骤S13:分别以各个待评估气泡为球心,以第一预设值为半径画球,形成若干个球形区域,分别统计各个球形区域内的所有待评估气泡的总个数,如果该球形区域内的所有待评估气泡的总个数大于等于个数阈值,那么该球形区域为第一检测区域;
步骤S14:比较相邻的两个第一检测区域,如果存在两个第一检测区域的重叠空间大于等于重叠空间阈值,将这两个第一检测区域合并成一个新的第一检测区域,
其中,将这两个第一检测区域合并成一个新的检测区域包括:以这两个第一检测区域的重叠空间的中心为新球心,以新预设值为半径画球,形成一个新的第一检测区域,其中,新预设值为步骤S13中的预设值与新球心到其中一个第一检测区域的球心的距离之和。
步骤S15:获取各个疑似检测气泡与各个第一检测区域的位置关系,如果某个疑似检测气泡不位于任何某个第一检测区域内,那么该疑似检测气泡为确定检测气泡;
将确定检测气泡的位置和第一检测区域的位置作为区域信息存入混凝土构件数据库。
步骤S2:根据混凝土构件数据库内的区域信息,对混凝土构件中的指定位置进行相应的检测;
对混凝土构件中的指定位置进行相应的检测包括:对混凝土构件的确定检测气泡和第一检测区域进行检测;
其中,对混凝土构件的确定检测气泡进行检测包括:根据区域信息获取确定检测气泡的气泡边缘,采集确定检测气泡外距离气泡边缘小于等于第二预设值的区域是否存在裂缝,如果存在裂缝,判断裂缝是否与该确定检测气泡连通,如果裂缝与确定检测气泡连通,采集裂缝的长度,如果裂缝的长度大于等于第一长度阈值,那么该裂缝为该确定检测气泡的有效裂缝,统计各个确定检测气泡的有效裂缝数,如果某个确定检测气泡的有效裂缝数大于等于有效裂缝数阈值,发出提醒预警。
其中,对混凝土构件的第一检测区域进行检测包括:
根据区域信息确定第一检测区域的位置,采集第一检测区域内是否存在裂缝,如果存在裂缝,判断第一检测区域内的是否存在气泡与裂缝连通,如果存在气泡与裂缝连通,如果气泡与裂缝形成一个封闭的曲线,采集该封闭曲线内的区域面积,如果区域面积大于等于预设的面积阈值,发出提醒预警;如果气泡与裂缝形成一个不封闭曲线,采集该不封闭曲线的长度,如果长度大于等于第二长度阈值,发出提醒预警。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (10)

1.一种基于大数据的混凝土构件检测系统,其特征在于:所述检测系统包括区域信息采集生成模块、混凝土构件数据库和检测模块,所述区域信息采集生成模块用于采集混凝土构件中的气泡信息并据此生成区域信息,所述混凝土构件数据库用于存储混凝土构件的区域信息,所述检测模块根据混凝土构件数据库内的区域信息,对混凝土构件中的指定位置进行相应的检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的混凝土构件检测系统,其特征在于:所述区域采集生成模块包括气泡分布采集模块、气泡分类模块、第一检测区域划分模块、第一检测区域优化模块、确定检测气泡划分模块和区域信息生成模块,所述气泡分布采集模块用于采集混凝土构件出厂时超声波成像并根据超声波成像获取混凝土构件中的气泡分布图,所述气泡分类模块将混凝土构件中的各个气泡根据气泡体积值与气泡体积阈值的关系分成疑似检测气泡和待评估气泡,所述第一检测区域划分模块以待评估气泡为中心划分出一定的区域,统计该区域内所有待评估气泡的总个数,根据总个数与个数阈值的关系判断该区域是否属于第一检测区域,所述第一检测区域优化模块用于比较相邻的两个第一检测区域,并在存在两个第一检测区域的重叠空间大于等于重叠空间阈值时将这两个第一检测区域合并成一个新的第一检测区域,所述确定检测气泡划分模块根据疑似检测气泡与各个第一检测区域的位置关系判断疑似检测气泡是否为确定检测气泡,所述区域信息生成模块获取确定检测气泡的位置和第一检测区域的位置,并将这两者的位置作为区域信息存入混凝土构件数据库。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的混凝土构件检测系统,其特征在于:所述检测模块包括第一检测模块、第二检测模块和预警提醒模块,所述第一检测模块用于对确定检测气泡进行检测,所述第二检测模块用于对第一检测区域进行检测,所述预警提醒模块在第一检测模块、第二检测模块检测出异常时,发出提醒预警,所述第一检测模块包括气泡边缘采集模块、连通情况判断模块、有效裂缝判断模块和有效裂缝统计模块,所述气泡边缘采集模块根据区域信息获取确定检测气泡的气泡边缘并采集确定检测气泡外距离气泡边缘一定距离的区域是否存在裂缝,所述连通情况判断模块用于在气泡边缘采集模块采集出存在裂缝的情况下判断裂缝是否与该确定检测气泡连通,所述有效裂缝判断模块在判断裂缝与确定检测气泡连通的情况下,根据裂缝的长度判断该裂缝为是否为该确定检测气泡的有效裂缝,所述有效裂缝统计模块用于统计各个确定检测气泡的有效裂缝数,并在某个确定检测气泡的有效裂缝数大于等于有效裂缝数阈值,传输信息给预警提醒模块发出提醒预警。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的混凝土构件检测系统及方法,其特征在于:所述第二检测模块包括区域内裂缝检测模块、联通情况判断模块、曲线形状判断模块、区域面积比较模块和曲线长度比较模块,所述区域内裂缝检测模块用于采集第一检测区域内是否存在裂缝,所述联通情况判断模块用于判断第一检测区域内的是否存在气泡与区域内裂缝检测模块采集到的裂缝连通,所述曲线形状判断模块用于在存在气泡与裂缝连通时,判断气泡与裂缝形成曲线是否封闭,所述区域面积比较模块用于在气泡与裂缝形成封闭曲线时,采集该封闭曲线内的区域面积,并在区域面积大于等于预设的面积阈值时传输信息给预警提醒模块发出提醒预警,所述曲线长度比较模块用于在气泡与裂缝形成不封闭曲线时采集该不封闭曲线的长度,并在长度大于等于第二长度阈值时传输信息给预警提醒模块发出提醒预警。
5.一种基于大数据的混凝土构件检测方法,其特征在于:所述检测方法包括:
步骤S1:建立混凝土构件数据库,所述混凝土构件数据库用于存储混凝土构件的区域信息;
步骤S2:根据混凝土构件数据库内的区域信息,对混凝土构件中的指定位置进行相应的检测。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的混凝土构件检测方法,其特征在于:所述步骤S1包括:
步骤S11:采集混凝土构件出厂时超声波成像,根据超声波成像获取混凝土构件中的气泡分布图;
步骤S12:获取混凝土构件中各个气泡的体积值,如果某个气泡体积值大于等于气泡体积阈值,该气泡为疑似检测气泡,如果某个气泡体积值小于气泡体积阈值,该气泡为待评估气泡;
步骤S13:分别以各个待评估气泡为球心,以第一预设值为半径画球,形成若干个球形区域,分别统计各个球形区域内的所有待评估气泡的总个数,如果该球形区域内的所有待评估气泡的总个数大于等于个数阈值,那么该球形区域为第一检测区域;
步骤S14:比较相邻的两个第一检测区域,如果存在两个第一检测区域的重叠空间大于等于重叠空间阈值,将这两个第一检测区域合并成一个新的第一检测区域。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的混凝土构件检测方法,其特征在于:所述步骤S1还包括:
获取各个疑似检测气泡与各个第一检测区域的位置关系,如果某个疑似检测气泡不位于任何某个第一检测区域内,那么该疑似检测气泡为确定检测气泡;
将确定检测气泡的位置和第一检测区域的位置作为区域信息存入混凝土构件数据库。
8.根据权利要求6所述的一种基于大数据的混凝土构件检测方法,其特征在于:所述步骤S14中将这两个第一检测区域合并成一个新的检测区域包括:以这两个第一检测区域的重叠空间的中心为新球心,以新预设值为半径画球,形成一个新的第一检测区域,其中,新预设值为步骤S13中的预设值与新球心到其中一个第一检测区域的球心的距离之和。
9.根据权利要求7所述的一种基于大数据的混凝土构件检测方法,其特征在于:所述步骤S2中对混凝土构件中的指定位置进行相应的检测包括:对混凝土构件的确定检测气泡和第一检测区域进行检测;
其中,对混凝土构件的确定检测气泡进行检测包括:根据区域信息获取确定检测气泡的气泡边缘,采集确定检测气泡外距离气泡边缘小于等于第二预设值的区域是否存在裂缝,如果存在裂缝,判断裂缝是否与该确定检测气泡连通,如果裂缝与确定检测气泡连通,采集裂缝的长度,如果裂缝的长度大于等于第一长度阈值,那么该裂缝为该确定检测气泡的有效裂缝,统计各个确定检测气泡的有效裂缝数,如果某个确定检测气泡的有效裂缝数大于等于有效裂缝数阈值,发出提醒预警。
10.根据权利要求9所述的一种基于大数据的混凝土构件检测方法,其特征在于:所述步骤S2对混凝土构件的第一检测区域进行检测包括:
根据区域信息确定第一检测区域的位置,采集第一检测区域内是否存在裂缝,如果存在裂缝,判断第一检测区域内的是否存在气泡与裂缝连通,如果存在气泡与裂缝连通,如果气泡与裂缝形成一个封闭的曲线,采集该封闭曲线内的区域面积,如果区域面积大于等于预设的面积阈值,发出提醒预警;如果气泡与裂缝形成一个不封闭曲线,采集该不封闭曲线的长度,如果长度大于等于第二长度阈值,发出提醒预警。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116105905B (zh) * 2023-02-03 2023-11-03 保利长大工程有限公司 基于桥梁冲击钻施工系统使用的施工平台应力验算系统

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103020679A (zh) * 2012-12-18 2013-04-03 上海大学 一种预制混凝土构件生产质量检测系统
CN103334369A (zh) * 2013-06-22 2013-10-02 太仓博天网络科技有限公司 一种路面弯沉检测系统
CN104076040A (zh) * 2014-07-02 2014-10-01 中广核工程有限公司 核电站混凝土建筑物缺陷检测方法、设备及系统
CN106124632A (zh) * 2016-07-22 2016-11-16 山东大学 一种基于超声波的混凝土密实性评估方法
CN106638243A (zh) * 2016-11-09 2017-05-10 华南理工大学 水泥混凝土路面板底脱空识别机器人及其连续识别方法
CN107386120A (zh) * 2017-07-28 2017-11-24 广西路桥工程集团有限公司 一种用于填充连拱板桥气泡混合轻质土的方法
CN107870201A (zh) * 2017-11-10 2018-04-03 河海大学 一种气泡混合轻质土路堤无损检测方法
CN108896558A (zh) * 2018-06-27 2018-11-27 石家庄铁道大学 铁路自密实混凝土表面质量检测方法及终端设备
CN110360964A (zh) * 2019-07-29 2019-10-22 苏交科集团股份有限公司 基于气体渗透网格的混凝土裂缝特征无损检测装置及方法
CN111010440A (zh) * 2019-12-18 2020-04-14 中交第三航务工程局有限公司南京分公司 一种混凝土浇筑数字化监控管理系统
CN111060521A (zh) * 2019-12-31 2020-04-24 中国水利水电第十四工程局有限公司 一种预制混凝土t梁表面气泡数量与面积的检测方法
US20200175352A1 (en) * 2017-03-14 2020-06-04 University Of Manitoba Structure defect detection using machine learning algorithms
CN111242851A (zh) * 2020-04-10 2020-06-05 北京思莫特科技有限公司 一种混凝土结构表面裂缝检测方法及系统

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103020679A (zh) * 2012-12-18 2013-04-03 上海大学 一种预制混凝土构件生产质量检测系统
CN103334369A (zh) * 2013-06-22 2013-10-02 太仓博天网络科技有限公司 一种路面弯沉检测系统
CN104076040A (zh) * 2014-07-02 2014-10-01 中广核工程有限公司 核电站混凝土建筑物缺陷检测方法、设备及系统
CN106124632A (zh) * 2016-07-22 2016-11-16 山东大学 一种基于超声波的混凝土密实性评估方法
CN106638243A (zh) * 2016-11-09 2017-05-10 华南理工大学 水泥混凝土路面板底脱空识别机器人及其连续识别方法
US20200175352A1 (en) * 2017-03-14 2020-06-04 University Of Manitoba Structure defect detection using machine learning algorithms
CN107386120A (zh) * 2017-07-28 2017-11-24 广西路桥工程集团有限公司 一种用于填充连拱板桥气泡混合轻质土的方法
CN107870201A (zh) * 2017-11-10 2018-04-03 河海大学 一种气泡混合轻质土路堤无损检测方法
CN108896558A (zh) * 2018-06-27 2018-11-27 石家庄铁道大学 铁路自密实混凝土表面质量检测方法及终端设备
CN110360964A (zh) * 2019-07-29 2019-10-22 苏交科集团股份有限公司 基于气体渗透网格的混凝土裂缝特征无损检测装置及方法
CN111010440A (zh) * 2019-12-18 2020-04-14 中交第三航务工程局有限公司南京分公司 一种混凝土浇筑数字化监控管理系统
CN111060521A (zh) * 2019-12-31 2020-04-24 中国水利水电第十四工程局有限公司 一种预制混凝土t梁表面气泡数量与面积的检测方法
CN111242851A (zh) * 2020-04-10 2020-06-05 北京思莫特科技有限公司 一种混凝土结构表面裂缝检测方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
WILSON RICARDO LEAL DA SILVA等: "Concrete Cracks Detection Based on Deep Learning Image Classification", 《PROCEEDINGS》 *
孙民: "声波透射法在桩基检测中的理论与实验研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116819050A (zh) * 2023-06-26 2023-09-29 河南安祐中路桥工程有限公司 混凝土搅拌匀质度检测系统及其检测方法
CN116819050B (zh) * 2023-06-26 2024-04-09 河南安祐中路桥工程有限公司 混凝土搅拌匀质度检测系统及其检测方法

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