CN112730060B - 一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种混凝土抗压强度自动测试分析方法，面通过自动读取试块信息、自动夹取、视觉定位、自动测试、自动清理等步骤实现混凝土抗压强度的自动测试，同时通过视觉识别与神经网络回归方法实现了对混凝土试块综合力学性能的测定与评价，解决了当前主要依靠人工测试混凝土试块抗压强度效率低、成本高、测试结果片面的问题。
Description
[技术领域]
本发明属于自动化设备领域，尤其涉及一种混凝土抗压强度自动测试分析方法。
[背景技术]
混凝土是工程建设不可缺少的大宗建筑材料，据统计，我国每年消耗混凝土达到20亿方以上，为了确保这些混凝土质量符合施工要求，从混凝土生产企业到实验室以及施工现场都要对大量的混凝土试块进行抗压强度测试。
目前混凝土行业基本都是通过人工方法进行混凝土试块强度测试，效率较低，也极大的提升了行业用工成本。虽然能够看到一些设计试图解决该问题，但是仍然存在较大漏洞。例如在CN 211825414 U中公开了一种基于识别技术的混凝土自动抗压强度监测系统，但该系统的处理前端仍然需要人工将试块整齐码放在传送装置上，未能解决效率问题；并且未能在监测前对试块的尺寸、外观进行评价，无法鉴定所测试块是否符合抗压强度测试要求；其次，该方案为考虑到实际测试后会产生大量的混凝土碎屑，其留置在测试台上将会严重影响后续测试。又如在CN 206339430U中公开了一种用于调整混凝土试块抗压强度中心位置的装置，该装置仅仅能够代替有限的人工操作步骤，并不能有效解决混凝土试块抗压强度自动测试的问题。
本发明将引入视觉识别、神经网络与自动化控制等方法解决上述问题，实现混凝土试块抗压强度的高效率、自动化测试。
[发明内容]
本发明为了解决当前主要依靠人工测试混凝土试块抗压强度效率低、成本高的问题，本发明提出一种混凝土抗压强度自动测试分析方法。
为实现上述目的，本发明采用了下列技术方案：
一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法，其步骤如下：
步骤S1、称取设定重量待测试块，机械臂抓取待测试块至测试台面，视觉识别模块获取并分析待测试块图像信息并存入存储模块；
步骤S2、自动测试模块均匀加压下压待测试块，直到待测试块破碎，视觉识别模块获取动态试块裂纹连续图片，并将分析的裂纹发展特征、破碎压力值存入存储模块；
步骤S3、视觉识别模块获取压碎试块图像信息，根据压碎试块图像信息分析一定大小的碎块数量及体积比、碎块形状特征、试块骨料级配分布以及综合力学性能P与D(Si，Hi),R(M、C、η)之间关系，并存入存储模块；
步骤S4、清扫装置清扫测试台面。
如上所述的一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法，其特征在于：步骤S1中待测试块放置在存样仓内，设置于存样仓上的重量传感器检测待测试块重量。
如上所述的一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法，其特征在于：所述视觉识别模块包括有图像采集装置和图像分析系统。
如上所述的一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法，其特征在于：步骤S1中图像采集装置获取待测试块条码及文字图像、待测试块边缘及表面图像，图像分析系统分析并记录待测试块的尺寸、表观参数、批次、配比、养护信息。
如上所述的一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法，其特征在于：步骤S1中还包括有步骤S11、评定待测试块的尺寸、表观参数是否符合基本测试要求，若符合则执行步骤S2，否则执行步骤S4。
如上所述的一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法，其特征在于：步骤S2中通过设置于机械臂端部的定位装置持续横向夹紧试块，直到加压下压接触待测试块表面时定位装置离开待测试块。
如上所述的一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法，其特征在于：步骤S3中图像分析系统设定在t时刻观测到的竖向裂纹数量记为S，横向裂纹数量记为H，则ti分别对应Si和Hi，其中i＝1，2，3，…，n，Si与Hi的比值记为试块的动态力学性能因子D，则得到D(Si，Hi)。
如上所述的一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法，其特征在于：步骤3中图像分析系统设定大于一定体积V0的碎块模数记为M；大于一定体积的碎块形状模数，记为方度C，断面形状特点则关注其平整度记为η；将等效球直径大于10mm的所有碎石块以5mm为级差进行分别计数，按照如下公式计算碎块模数：
上式中，M10、M15、M20、M25分别指碎块的等效球直径大于10mm、15mm、20mm、25mm的碎块数量；
将等效球直径大于5mm的所有碎石块的轮廓通过视觉识别系统进行描绘，并将其与方形的偏差大小作为方度的判据，按如下公式计算方度C：
其中，
Sf为最大内接正方形的面积，Sw为碎块正投影超出最大内接正方形的面积；
平整度η则通过压碎试块图像进行直接测定；
M、C、η共同作为试块静态力学性能因子R，则得到R(M、C、η)，
D与R二者共同表征试块的综合力学性能P；
即：
P～{D(Si，Hi),R(M、C、η)}。
如上所述的一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法，其特征在于：采用神经网络回归方法进行实现综合力学性能P与D(Si，Hi),R(M、C、η)之间关系的求解，步骤如下：
步骤S301、初始化网络；
步骤S302、分别输入动态性能因子D(Si，Hi)和动态性能因子R(M、C、η)作为学习样本；
步骤S303、计算各层神经元输入和输出；
步骤S304、计算输出误差；
步骤S305、反向传播误差，调整隐藏层参数；
步骤S306、判断是否已遍历所有学习样本，若是，则结束并计算网络平均误差，若否，则返回步骤S302；
步骤S307、评估精度是否满足要求，若是，则结束，若否，则返回步骤S302。
如上所述的一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法，其特征在于：清扫装置设置于机械臂上。
本发明的有益效果是：
本发明在实现了混凝土试块抗压强度自动测试的同时，通过视觉分析的方法，对试块的力学性能进行综合评定，尤其是对试块测试前、碎裂过程以及碎裂后的状态进行视觉分析，分析得到裂纹发展特征、分析一定大小的碎块数量及体积比、碎块形状特征、试块骨料级配分布以及综合力学性能P与D(Si，Hi),R(M、C、η)之间关系数据，实现了高效率、低成本的混凝土抗压强度自动测试及分析。
[附图说明]
图1为本发明系统结构示意图；
图2为本发明测试流程示意图；
图3为本发明综合力学性能P与D(Si，Hi),R(M、C、η)之间关系求解设计的三层神经网络示意图；
图4为本发明综合力学性能P与D(Si，Hi),R(M、C、η)之间关系求解流程图；
图5为本发明视觉识别模块的视觉分析结构示意图。
[具体实施方式]
下面结合附图与本发明的实施方式作进一步详细的描述：
如图1所示，主要由五个模块完成：控制中心、视觉识别模块、机械动力模块、自动测试模块、存储模块。
控制中心控制各模块完成整个测试流程；
视觉识别模块的功能包括图像采集装置、图像分析系统，具体包含对待测试块表面的条码或文字信息进行扫描和识别、对试块尺寸及表面平整度进行分析、对压后碎块的颗粒特征进行分析等，随后将识别、分析结果传输至存储模块；
机械动力模块包含抓取机械臂、定位装置与清扫装置，主要功能包含抓取待测试块并放置于测试台测试区、对待测试块进行定位、对测试台进行清扫等；
自动测试模块主要包含加压装置，主要功能是实现自动加压测试，并将测试数据传输至存储模块；
存储模块的主要功能是实现试块全测试流程中所有信息的有序存储。
如图2所示，一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法，其步骤如下：
步骤S1、待测试块放置在存样仓内，设置于存样仓上的重量传感器检测待测试块重量，称取设定重量待测试块，机械臂抓取待测试块至测试台面，视觉识别模块中图像采集装置获取待测试块条码及文字图像、待测试块边缘及表面图像，图像分析系统分析并记录待测试块的尺寸、表观参数、批次、配比、养护的信息并存入存储模块；
步骤S11、评定待测试块的尺寸、表观参数是否符合基本测试要求，若符合则执行步骤S2，否则不再继续进行抗压强度测试，将该试块信息传入数据库并标注、警示，执行步骤S4；
步骤S2、通过设置于机械臂端部的定位装置持续横向夹紧试块，直到加压下压接触待测试块表面时定位装置离开待测试块，自动测试模块均匀加压下压待测试块，直到待测试块破碎，视觉识别模块获取动态试块裂纹连续图片，并将分析的裂纹发展特征、破碎压力值存入存储模块；
步骤S3、视觉识别模块获取压碎试块图像信息，根据压碎试块图像信息分析一定大小的碎块数量及体积比、碎块形状特征、试块骨料级配分布以及综合力学性能P与D(Si，Hi),R(M、C、η)之间关系；
图像分析系统设定在t时刻观测到的竖向裂纹数量记为S，横向裂纹数量记为H，则ti分别对应Si和Hi，其中i＝1，2，3，…，n，Si与Hi的比值记为试块的动态力学性能因子D，则得到D(Si，Hi)；
图像分析系统设定大于一定体积V0的碎块模数记为M；大于一定体积的碎块形状模数，记为方度C，断面形状特点则关注其平整度记为η；
将等效球直径大于10mm的所有碎石块以5mm为级差进行分别计数，按照如下公式计算碎块模数：
上式中，M10、M15、M20、M25分别指碎块的等效球直径大于10mm、15mm、20mm、25mm的碎块数量；
将等效球直径大于5mm的所有碎石块的轮廓通过视觉识别系统进行描绘，并将其与方形的偏差大小作为方度的判据，按如下公式计算方度C：
其中，
Sf为最大内接正方形的面积，Sw为碎块正投影超出最大内接正方形的面积；平整度η则通过压碎试块图像进行直接测定；
M、C、η共同作为试块静态力学性能因子R，则得到R(M、C、η)，
D与R二者共同表征试块的综合力学性能P；
即：
P～{D(Si，Hi),R(M、C、η)}；
如图3所示，采用神经网络回归方法进行实现综合力学性能P与D(Si，Hi),R(M、C、η)之间关系的求解，如图4所示，步骤如下：
步骤S301、初始化网络；
步骤S302、分别输入动态性能因子D(Si，Hi)和动态性能因子R(M、C、η)作为学习样本；
步骤S303、计算各层神经元输入和输出；
步骤S304、计算输出误差；
步骤S305、反向传播误差，调整隐藏层参数；
步骤S306、判断是否已遍历所有学习样本，若是，则结束并计算网络平均误差，若否，则返回步骤S302；
步骤S307、评估精度是否满足要求，若是，则结束并得到综合力学性能P与D(Si，Hi),R(M、C、η)之间关系结果，若否，则返回步骤S302；
将分析数据存入存储模块；
步骤S4、设置于机械臂上清扫装置清扫测试台面。
如图3所示，试块碎裂前的基本信息采集可以省去人工输入信息带来的误差，也可以避免人为篡改数据，通过常用的条码、二维码识别技术或OCR技术实现，通过表观检测可以快速评定试块是否符合测试要求；试块碎裂中，通过图像采集装置获取的动态试块裂纹连续图片，进而分析裂纹发展特征，得到试块的动态力学性能因子D～(Si，Hi)；试块碎裂后，大于一定体积V0的碎块模数记为M；大于一定体积的碎块形状模数，记为“方度”C，断面形状特点则关注其平整度记为η，得到试块静态力学性能因子R～(M、C、η)，以及综合力学性能P与D(Si，Hi),R(M、C、η)之间关系的求解结果；从而实现在混凝土试块抗压强度自动测试的同时，通过视觉分析的方法，对试块测试前、碎裂过程以及碎裂后的状态的力学性能进行综合评定。
Claims (7)
1.一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法，其步骤如下：
步骤S1、称取设定重量待测试块，机械臂抓取待测试块至测试台面，视觉识别模块获取并分析待测试块图像信息并存入存储模块；
步骤S2、自动测试模块均匀加压下压待测试块，直到待测试块破碎，视觉识别模块获取动态试块裂纹连续图片，并将分析的裂纹发展特征和破碎压力值存入存储模块；
步骤S3、视觉识别模块获取压碎试块图像信息，根据压碎试块图像信息分析一定大小的碎块数量、体积比、碎块形状特征和试块骨料级配分布以及综合力学性能P与D（Si，Hi）和R（M，C，η）之间的关系，并存入存储模块，其中所述视觉识别模块包括有图像采集装置和图像分析系统；
图像分析系统设定在t时刻观测到的竖向裂纹数量记为S，横向裂纹数量记为H，则ti分别对应Si和Hi，其中i=1，2，3，…，n，Si与Hi的比值记为试块的动态力学性能因子D ，则得到D（Si，Hi）；
图像分析系统设定大于一定体积V0的碎块模数记为M；大于一定体积的碎块形状模数，记为方度C，断面形状特点则关注其平整度记为η；将等效球直径大于10mm的所有碎石块以5mm为级差进行分别计数，按照如下公式计算碎块模数：
上式中，M10、M15、M20、M25分别指碎块的等效球直径大于10mm、15mm、20mm、25mm的碎块数量；
将等效球直径大于5mm的所有碎石块的轮廓通过视觉识别系统进行描绘，并将其与方形的偏差大小作为方度的判据，按如下公式计算方度C：
其中，
Sf为最大内接正方形的面积，Sw为碎块正投影超出最大内接正方形的面积；
平整度η则通过压碎试块图像进行直接测定；
M、C、η共同作为试块静态力学性能因子R，则得到R（M，C，η），
D与R二者共同表征试块的综合力学性能P；
即：
P~{D（Si，Hi）,R（M，C，η）}；
步骤S4、清扫装置清扫测试台面。
2.根据权利要求1所述的一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法，其特征在于：步骤S1中待测试块放置在存样仓内，设置于存样仓上的重量传感器检测待测试块重量。
3.根据权利要求1所述的一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法，其特征在于：步骤S1中图像采集装置获取待测试块条码及文字图像和待测试块边缘及表面图像，图像分析系统分析并记录待测试块的尺寸、表观参数、批次、配比和养护信息。
4.根据权利要求3所述的一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法，其特征在于：步骤S1中还包括有步骤S11、评定待测试块的尺寸和表观参数是否符合基本测试要求，若符合则执行步骤S2，否则执行步骤S4。
5.根据权利要求1所述的一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法，其特征在于：步骤S2中通过设置于机械臂端部的定位装置持续横向夹紧试块，直到自动测试模块加压下压接触待测试块表面时定位装置离开待测试块。
6.根据权利要求1所述的一种混凝土试块抗压性能自动测试分析方法，其特征在于：采用神经网络回归方法实现综合力学性能P与D（Si，Hi）和R（M，C，η）之间关系的求解，步骤如下：
步骤S301、初始化网络；
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步骤S307、评估精度是否满足要求，若是，则结束，若否，则返回步骤S302。
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2020
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| Publication number | Publication date |
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