CN113340240A - 一种混凝土预制板平整度的检测系统及其检测方法 - Google Patents
一种混凝土预制板平整度的检测系统及其检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113340240A CN113340240A CN202110634113.7A CN202110634113A CN113340240A CN 113340240 A CN113340240 A CN 113340240A CN 202110634113 A CN202110634113 A CN 202110634113A CN 113340240 A CN113340240 A CN 113340240A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- concrete precast
- precast slab
- flatness
- image processing
- concrete
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 239000004567 concrete Substances 0.000 title claims abstract description 94
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 71
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 45
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 35
- 230000006698 induction Effects 0.000 claims description 25
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 9
- 239000011178 precast concrete Substances 0.000 claims description 9
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 5
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 16
- 230000002950 deficient Effects 0.000 abstract description 6
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 9
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 8
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 5
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000009435 building construction Methods 0.000 description 2
- 239000004566 building material Substances 0.000 description 2
- 238000009430 construction management Methods 0.000 description 2
- 238000005336 cracking Methods 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 2
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 2
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 2
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 241000519995 Stachys sylvatica Species 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 230000009191 jumping Effects 0.000 description 1
- 238000011031 large-scale manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000000465 moulding Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000004033 plastic Substances 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/30—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
本发明公开了一种混凝土预制板平整度的检测系统，包括图像采集单元、信号触发单元和中央图像处理单元；图像采集单元是在支撑框架上设置高清相机，高清相机通过信号线路与中央图像处理单元连接。本发明还公开了该检测系统的检测方法。采用上述技术方案，通过结合多种图像检测识别算法，在进行模板匹配、灰度检测时，计算机自动进行相似度对比，能够在混凝土预制板生产过程中尽早发现产品裂纹、变形和不平整等问题，剔除不合格的构件，避免由于缺陷混凝土预制构件对建筑结构带来的影响；操作简便，快速且自动化程度高，效率提高，适用于混凝土预制板生产企业的大规模自动化流水线生产。
Description
技术领域
本发明属于土木工程的技术领域，涉及建筑材料生产及应用中的检测技术。更具体地，本发明涉及一种混凝土预制板平整度的检测系统。本发明还涉及该检测系统的检测方法。
背景技术
随着工业科技的发展，我国工程项目建设建筑材料大多使用高速生产设备，如混凝土预制构件大多采用塑料模具进行浇筑成型。而在高速流水线生产过程中，受时间、温度、环境以及设备等因素影响，混凝土预制几何尺寸易变形。出现这些问题且检测不及时，产品投入实际工程安装，造成结构出现平整度误差、线形差等问题，无法满足长久荷载稳定性的要求；
由于缺陷混凝土预制构件的安装铺设，对后期预制块铺砌预制路面或相关建筑施工建设产生结构安全问题，如路基翘起不平、混凝土板块滑脱、开裂破碎。这不仅会在后期施工管理中，在人员、材料、机械设备等方面产生巨大浪费，而且还会严重影响工程质量。
然而目前用于混凝土预制板平整度检测的方法，通常为人工手持靠尺并配合塞尺进行，或者采用其他平整度检测仪器，但大多需要人工操作和判断，整个过程中自动化程度不高，检测效率低，不利于生产大规模的流水线生产的自动化检测。
发明内容
本发明提供一种混凝土预制板平整度的检测系统，其目的是快速、高效和准确地检测出不合格产品并将平整度不达标的混凝土预制板自动进行分流剔除。
为了实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
本发明混凝土预制板平整度的检测系统，包括支撑框架及用于传送混凝土预制板的输送机构，所述的输送机构在支撑框架上设置皮带输送机；所述的检测系统包括图像采集单元、信号触发单元和中央图像处理单元；所述的图像采集单元是在支撑框架上设置高清相机，所述的线阵高清相机通过信号线路与中央图像处理单元连接。
所述的图像采集单元在线阵高清相机旁设置感应光源，所述的感应光源通过信号线路与中央图像处理单元连接。
所述的中央图像处理单元存储用于与待侧的混凝土预制板进行比较的标准模板信息。
所述的信号触发单元设置位置传感器，所述的位置传感器通过信号线路与中央图像处理单元连接。
所述的检测系统还包括剔除分流单元，所述的剔除分流单元设置分流输送皮带，并在分流输送皮带位置的支撑框架上设置感应导向闸杆。
在所述的感应导向闸杆旁设置声光报警灯；所述的感应导向闸杆和声光报警灯均通过信号线路与中央图像处理单元连接。
所述的检测系统还包括操作显示单元，所述的操作显示单元设置显示触摸屏，所述的显示触摸屏通过信号线路与中央图像处理单元连接。
在所述的显示触摸屏旁设置急停按钮。
所述的检测系统在支撑框架上设置机罩，所述的高清相机和感应光源均安装在机罩内。
在所述的机罩内的支撑框架上设置移动悬空托架。
所述的支撑框架包括上框架和下框架，所述的下框架置多个可调节支腿。
所述的可调节支腿的下端设置带刹车滚轮。
为了实现与上述技术方案相同的发明目的，本发明还提供了以上所述的混凝土预制板平整度的检测系统的检测方法，其技术方案是：
所述的检测系统通过高清相机采集待检测的混凝土预制板的图像；根据相关图像处理算法对其进行识别判断，剔除出平整度不合格的构件。
所述的检测方法的检测判断过程为：
步骤1、等待混凝土预制板到达指定位置；
步骤2、检测系统是否接收混凝土预制板到位信号，如果是，进入下一步骤；如果否，则返回步骤1；
步骤3、高清摄像头采集混凝土预制板的图像；
步骤4、输送采集到的图像到中央图像处理单元；
步骤5、中央图像处理单元利用图像处理算法对该图像进行分析处理；
步骤6、对混凝土预制板平整度是否不合格进行判断；如果合格，则将合格的混凝土预制板向后续生产线正常输送；如果不合格，则进入下一步骤；
步骤7、检测系统发出混凝土预制板不合格的信号；
步骤8、感应导向闸杆开启；
步骤9、不合格的混凝土预制板通过分流输送皮带分流至剔除通道。
所述的相关图像处理算法运用MATLAB自带SSIM测试图片相似度计算，结合模板匹配法原理，根据图片SSIM算法对图片进行结构度量计算，获得结构相似性结果，来判断待测混凝土板块试件是否合格。
所述的图片SSIM算法是图像质量评估算法，用于检测两张尺寸相同的图像的相似度，分别从亮度、对比度、结构三方面度量图像的相似性；可以利用滑动窗将图像分块，令分块总数为N，考虑到窗口形状对分块的影响，采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差；然后计算对应块的结构相似度SSIM，最后将平均值作为两图像的结构相似性度量，即平均结构相似性MSSIM。
所述的SSIM评价模型为：
SSIM(X，Y)＝L(X，Y)C(X，Y)S(X，Y)；
式中，亮度比对函数公式为：
对比度对比函数公式为：
结构对比函数公式为：
其中，μX、μY分别表示图像X和Y的均值；
σX、σY分别表示图像X和Y的标准差，σXY代表图像X和Y协方差；
式中，ω为赋予每个子代图像的权值；
C1、C2和C3为常数，是为了避免分母为0而维持算式的稳定；
通常取C1＝(K1L)2，C2＝(K2L)2，C3＝C2/2；
K1、K2、L的取值为：K1＝0.01，K2＝0.03，L＝255；其中，L为图像灰度级数，对于8-bit灰度图像，L＝255；
SSIM的取值范围为[0，1]，SSIM的计算值越大，表示待检测图片与预设的基准图片库中的基准图片的相似程度越高；
通过对待检测图片运行和预设基准图片库中的基准图片运行结构相似性算法，得到结构相似性计算结果SSIM值；然后用平均SSIM指数作为整幅图像的估计质量评价；
其中，X、Y分别为模板图像和等测图像；xi、yi分别为局部SSIM指数在映射中的位置，M、N分别为局部窗口的数量；
最后结合图像分析产生的结果数值与阈值大小对比来筛选不合格试件；
而阈值的大小，可通过MATLAB读取位图各个像素的像素值(0-1)获取各个点位图的灰度值，通过最大类间方差法和最大熵法来确定；
考虑图像算法分析存在精度上的小偏差，可将平均结构相似度阈值适当调高，具体结合实际工程项目要求；
当待测图像与模板图像相似度高于阈值则判定为合格；反之，认定未达到平整度标准，判定为不合格。
本发明采用上述技术方案，与传统检测方法相比，无需工作人员使用水平尺、塞尺等检测仪器逐个进行复杂繁琐的检测，只需进行相机拍摄+采集图像+图像处理软件的程序，完成图像采样、处理、分析和判断，通过结合多种图像检测识别算法，在进行模板匹配、灰度检测时，计算机自动进行相似度对比，能够在混凝土预制板生产过程中尽早发现产品裂纹、变形和不平整等问题，剔除不合格的构件，避免由于缺陷混凝土预制构件对建筑结构带来的影响，保障工程结构的荷载稳定性和安全性，提高工程建设的质量和使用寿命；操作简便，快速且自动化程度高，效率提高，适用于混凝土预制板生产企业的大规模自动化流水线生产。
附图说明
附图所示内容及图中的标记简要说明如下：
图1为本发明的检测系统的结构示意图；
图2为本发明中的移动悬空托架的安装示意图；
图3为本发明的整体检测系统工作程序框图；
图4(a)为相似度为0.70时的模板混凝土板试件A基准图；
图4(b)为相似度为0.70时的待测混凝土板B的采集图像；
图5(a)为相似度为0.47时的模板混凝土板试件A基准图；
图5(b)为相似度为0.47时的待测混凝土板C的采集图像。
图中标记为：
1、(单向)皮带输送机，2、下框架，3、带刹车滚轮，4、可调节支腿，5、中间传动装置，6、位置传感器，7、移动悬空托架，8、感应光源(LED)，9、(线阵)高清相机，10、显示触摸屏，11、急停按钮，12、分流输送皮带，13、声光报警灯，14、上框架，15、感应导向闸杆，16、电控箱，17、电动机，18、机罩，19、混凝土预制板，20、橡胶垫。
具体实施方式
下面对照附图，通过对实施例的描述，对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明，以帮助本领域的技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。
如图1所示本发明的结构，为一种采用图像化检测技术的混凝土预制板19平整度的检测系统，包括支撑框架及用于传送混凝土预制板的输送机构，所述的输送机构在支撑框架上设置皮带输送机1。
为了克服现有技术的缺陷，实现快速、高效和准确地检测出不合格产品并进行相应处理的发明目的，本发明采取的技术方案为：
如图1所示，本发明混凝土预制板平整度的检测系统包括图像采集单元、信号触发单元和中央图像处理单元；所述的图像采集单元是在支撑框架上设置(线阵)高清相机9，所述的(线阵)高清相机9通过信号线路与中央图像处理单元连接。图像采集单元通过高清头拍摄待检测混凝土预制板19的图像，根据相关图像处理算法对其进行识别判断，剔除出平整度不合格的构件。
图像采集单元由光源、相机、位置传感器等组成，其目标主要是完成到位检测与图像采集。高清相机9的作用是将混凝土预制板块的光学外观转化为电子数据图像。
本发明旨在提供一种利用图像化的手段检测混凝土预制板平整度的技术方案。该方法目标在于在工程建设中混凝土板集中进行预制时，建立一个快速完成混凝土板平整度质量的检测系统，利用摄像头(线阵高清相机9)获得待测混凝土预制板19的图像，根据特定图像识别算法进行判别，筛查出不符合规范要求的构件，确保检测合格后再用于项目安装铺设。该方法积极响应我国现代化工程建设高速度推进，高质量打造安全工程的要求，有利于在该研究领域中推广。
线阵高清相机9拍摄到的混凝土预制板的图像传输到工业控制计算机，即中央图像处理单元，根据前期设定的算法程序进行分析处理，判断混凝土预制板是否合格。
所述的中央图像处理单元存储用于与待测的混凝土预制板进行比较的标准模板信息。
中央图像处理单元即中央处理单元，其由固态硬盘和工业控制计算机组成，具有读写速度快，计算机处理速度快的特征，其目标主要根据工序前设定的检测算法程序对数字化后的图像进行识别，根据分析结果发送信号至筛选剔除单元。
中央图像处理单元存储的相关图像处理算法，结合模板匹配法原理，根据灰度直方图法和黑白面积判断法测得数值与试验确定的阈值进行对比，来判断是否合格。
模板匹配：采用灰度直方图法和黑白面积判断法，根据相似度大小来判断图像中有无模板中的信息。
灰度直方图：当混凝土预制板材不平整，如蜂面、麻面、气泡、缺棱掉角，其灰度会产生变化。因而可将采集图像与标准图像的灰度差距可以判断混凝土预制板构件是否平整。因此需确定一个相似度阈值，可参考两幅灰度直方图归一化计算。当待测图像与模板图像灰度直方图相似度高于阈值则合格，反之，并未达到平整度标准。
黑白面积判断法：利用二值化图像将混凝土预制平板不平整的部位与背景区分开，根据二值化图像中黑白区域面积进行判断是否合格。如果构件不平整时，图像缺陷处会出现白点，所以可以根据图像分析后产生的数值与阈值大小对比来筛选不合格试件。而阈值确定可通过已知合格构件与不平整缺陷构件白点数量统计求得。再通过验证该检测效果正确率基本达99.5％以上，可认为阈值能进行评估。
所述的图像采集单元在线阵高清相机9旁设置感应光源8，所述的感应光源8通过信号线路与中央图像处理单元连接。
所述的信号触发单元设置位置传感器6，所述的位置传感器6通过信号线路与中央图像处理单元连接。
所述的检测系统在支撑框架上设置机罩18，所述的(线阵)高清相机9和感应光源8(LED)均安装在机罩18内。
如图2所示：
在所述的机罩18内的支撑框架上设置移动悬空托架7。
其中，机箱框架上设置移动悬空托架7的作用是：通过承重预制混凝土板构件边侧，使其随着传送轴移动，并确保混凝土预制板上下表面显露，从而完成图像采集；托架上橡胶垫20的作用是防止托架与预制混凝土板直接接触而造成磨损。
等待(单向)皮带输送机1的传送带上混凝土预制板试件输送到达检测机箱中，其中机罩18的作用是避免由外界光照随时间变化均匀性不一导致图像采集时呈像度不一致。
信号触发单元的作用是综合处理由位置传感器和后序中央处理器发出的信号，从而对相机，剔除筛选单元进行控制。
位置传感器6将混凝土预制板块构件到达检测位置信息发送给检测系统的控制单元，确保相机功能及时响应。
当混凝土预制板构件到达检测位置后，收到由位置传感器6产生的触发信号，工业线阵高清相机9和感应光源8(LED)立即作出响应，对混凝土预制板进行外观图像拍摄；感应光源8保证检测通道亮度均匀不变。
为了保证高清相机9和感应光源8不被灰尘和杂物污染而影响图像采集效果，在混凝土预制板的下方的高清相机9和感应光源8旁，设置污渍清除装置，所述的污渍清除装置采用高压喷气机构，对所述的高清相机9和感应光源8进行吹扫。
所述的检测系统还包括剔除分流单元，剔除分流单元由感应导向闸杆与分流通道组成。该单元部分完成平整度不合格构件筛选、剔除。
所述的剔除分流单元设置分流输送皮带12，并在分流输送皮带12位置的支撑框架上设置感应导向闸杆15。
在所述的感应导向闸杆15旁设置声光报警灯13；所述的感应导向闸杆15和声光报警灯13均通过信号线路与中央图像处理单元连接。
当检测系统判断出所通过的混凝土预制板构件达到合格标准时，进入到分流输送皮带12过渡处，声光报警灯13显示绿色正常，感应导向闸杆15弹出阻断分流剔除通道，输送带继续向前正常输送，构件可用于施工现场正常安装铺设。
如果判断出该产品不合格时，传感器触发不合格信号，声光报警灯13响应变红，发出警报提示信号跳变。
检测系统接收到预制构件有缺陷的信号后，当平整度检测不合格混凝土预制板构件运输到剔除位置时，感应导向闸杆15立即运行，将不合格混凝土板分流至剔除通道，保证进行可靠稳定剔除，及后续生产线正常输送。
所述的检测系统还包括操作显示单元，所述的操作显示单元设置显示触摸屏10，所述的显示触摸屏10通过信号线路与中央图像处理单元连接。
在所述的显示触摸屏10旁设置急停按钮11。
操作显示单元用于工作人员进行操作与维护，其显示触摸屏10显示的是由图像采集单元相机拍摄的图像，操作人员通过呈像界面查看混凝土预制板块构件平整度差的具体位置。为便于工作人员直接操作以及避免输入设备如鼠标键盘对检测系统运行干扰，显示单元采用触摸屏，以便方便进行人机对话。
操作人员可以通过图像显示触摸屏10，点击查看平整度不合格的部位，便于人工后期作出调整。显示触摸屏10右上方急停按钮11实现传输机构快速停止，可用于紧急状况如传动部位发生异常或部分线路发生故障等，进行快速保护。
所述的支撑框架包括上框架14、下框架2；所述的下框架2设置多个可调节支腿4。所述的可调节支腿4的下端设置带刹车滚轮3。
在整个检测系统运行过程中，输送带水平嵌在上框架14中。其中可调节支腿4下端设置了带刹车轮子3，支撑框架调整结束后，用脚踩下滚轮的刹车机构，实现滚轮制动，其作用是方便移动安装调节装置，同时实现车轮止动，完成装置的固定。
在下框架2上设置电控箱16，该电控箱16用于安装相关控制电路与器材部件。皮带输送机1由电动机17驱动，通过中间传动装置5，如联轴器，将动力传递，驱动皮带输送机1的输送带工作。
如图3所示：为了实现与上述技术方案相同的发明目的，本发明还提供了以上所述的混凝土预制板平整度的检测系统的检测方法，其技术方案是：
所述的检测系统通过(线阵)高清相机9采集待检测的混凝土预制板的图像；根据相关图像处理算法对其进行识别判断，剔除出平整度不合格的构件。
所述的检测方法的检测判断过程为：
步骤1、等待混凝土预制板到达指定位置；
步骤2、检测系统是否接收混凝土预制板到位信号，如果是，进入下一步骤；如果否，则返回步骤1；
步骤3、高清摄像头采集混凝土预制板的图像；
步骤4、输送采集到的图像到中央图像处理单元；
步骤5、中央图像处理单元利用图像处理算法对该图像进行分析处理；
步骤6、对混凝土预制板平整度是否不合格进行判断；如果合格，则将合格的混凝土预制板向后续生产线正常输送；如果不合格，则进入下一步骤；
步骤7、检测系统发出混凝土预制板不合格的信号；
步骤8、感应导向闸杆15开启；
步骤9、不合格的混凝土预制板通过分流输送皮带12分流至剔除通道。
所述的相关图像处理算法运用MATLAB自带SSIM测试图片相似度计算，结合模板匹配法原理，根据图片SSIM(结构相似度量)算法对图片进行结构度量计算，获得结构相似性结果，来判断待测混凝土板块试件是否合格。
所述的图片SSIM(结构相似度量)算法是图像质量评估算法，用于检测两张尺寸相同的图像的相似度，分别从亮度、对比度、结构三方面度量图像的相似性；可以利用滑动窗将图像分块，令分块总数为N，考虑到窗口形状对分块的影响，采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差；然后计算对应块的结构相似度SSIM，最后将平均值作为两图像的结构相似性度量，即平均结构相似性MSSIM。
在图像质量评估之中，局部求SSIM指数的效果要好于全局。第一，图像的统计特征通常在空间中分布不均；第二，图像的失真情况在空间中也是变化的；第三，在正常视距内，人们只能将视线聚焦在图像的一个区域内，所以局部处理更符合人类视觉系统的特点；第四，局部质量检测能得到图片空间质量变化的映射矩阵，结果可服务到其他应用中。所以，在下述公式中，都加入了一个8×8的方形窗，并且逐像素的遍历整幅图片。每一步计算，和SSIM都是基于窗口内像素的，最终得到一个SSIM指数映射矩阵，由局部SSIM指数组成。然而，简单的加窗会使映射矩阵出现不良的“分块”效应。为解决这问题，本发明使用11×11的对称高斯加权函数作为加权窗口，标准差为1.5，且：
ω为权值，其确定根据算法CSF特性函数获得，计算原理由于人类视觉对比敏感度特性，如最感兴趣、平滑块、细节块等部分赋予每个子代图像的权值
所述的SSIM评价模型为：
SSIM(X，Y)＝L(X，Y)C(X，Y)S(X，Y)；
式中，亮度比对函数公式为：
对比度对比函数公式为：
结构对比函数公式为：
其中，μX、μY分别表示图像X和Y的均值；
σX、σY分别表示图像X和Y的标准差，σXY代表图像X和Y协方差；
式中，ω为赋予每个子代图像的权值；
C1、C2和C3为常数，是为了避免分母为0而维持算式的稳定；
通常取C1＝(K1L)2，C2＝(K2L)2，C3＝C2/2；
K1、K2、L的取值为：K1＝0.01，K2＝0.03，L＝255；其中，L为图像灰度级数，对于8-bit灰度图像，L＝255；
SSIM的取值范围为[0，1]，SSIM的计算值越大，表示待检测图片与预设的基准图片库中的基准图片的相似程度越高；
通过对待检测图片运行和预设基准图片库中的基准图片运行结构相似性算法，得到结构相似性计算结果SSIM值；然后用平均SSIM指数作为整幅图像的估计质量评价；
其中，X、Y分别为模板图像和等测图像；xi、yi分别为局部SSIM指数在映射中的位置，M、N分别为局部窗口的数量；
最后结合图像分析产生的结果数值与阈值大小对比来筛选不合格试件；
而阈值的大小，可通过MATLAB读取位图各个像素的像素值(0-1)获取各个点位图的灰度值，通过最大类间方差法和最大熵法来确定；
考虑图像算法分析存在精度上的小偏差，可将阈值适当调高，具体结合实际工程项目要求；
当待测图像与模板图像相似度高于阈值则判定为合格；反之，认定未达到平整度标准，判定为不合格。
如图4(a)、图4(b)、图5(a)和图5(b)所示，为随机选取待测混凝土板B、C经采集后的图像与模板试件A图像的进行对比。其中，图4(a)与图4(b)进行对比；图5(a)与图5(b)进行对比。参照上述算法进行比对，即得到相似度对比的结果。从比对结果可以看出表面存在气泡的混凝土板C相似度明显低于较为平整的混凝土板B。由此也反映了当待测图像与作为基准的平整度符合要求的模板图像相似度值越高，待测预制混凝土板的平整状况也越好。因此，具体根据实际工程项目要求，对图像估计质量相似度阈值进行定值后，当待测图像与模板图像相似度高于阈值则判定该预制混凝土板平整度符合要求，试件合格；反之，认定未达到平整度标准，判定为不合格。
采用上述方法能够应用于混凝土预制板生产企业的产品检测，在预制板生产出来之后即可进行大规模的自动化、流水化检测，避免由于缺陷混凝土预制构件的安装铺设，导致对后期预制件铺砌预制路面或相关建筑施工建设产生结构安全问题，如路基翘起不平，混凝土块滑脱，开裂破碎。
该检测系统通过机器视觉识别图像取代人工质检，与传统检测方法相比，上述方法无需工作人员使用水平尺或者塞尺进行复杂繁琐地检测，只需根据相机拍摄+采集图像+图像处理软件这一程序，完成图像采样、处理、分析、不合格构件剔除。该方法操作简便，评定科学，检测工序流程单元化，简单明了，从运输定位，传送触发；再到采集图像，信息识别；最后筛选分流。节省劳动力、工作效率高，符合现代化工程建设管理要求。可以在混凝土预制板生产企业开展大规模的自动化、流水化检测，检验混凝土预制板平整度情况。
通过结合多种图像检测识别算法，优化出新的检测算法，通过采集图像与模板图像相似度对比，在进行模板匹配、灰度检测下，进行相似度对比，快速且准确，能满足混凝土预制板在线实时检测速度快，效率高的要求。可在混凝土预制板生产企业对产品进行自动化流水线的大规模平整度检测，保障后期工程结构荷载的安全性和稳定性，有利于提高工程建设项目的使用寿命。
上面结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种混凝土预制板平整度的检测系统，包括支撑框架及用于传送混凝土预制板(19)的输送机构，所述的输送机构在支撑框架上设置皮带输送机(1)，其特征在于：所述的检测系统包括图像采集单元、信号触发单元和中央图像处理单元；所述的图像采集单元是在支撑框架上设置高清相机(9)，所述的高清相机(9)通过信号线路与中央图像处理单元连接。
2.按照权利要求1所述的混凝土预制板平整度的检测系统，其特征在于：所述的图像采集单元在线阵高清相机(9)旁设置感应光源(8)，所述的感应光源(8)通过信号线路与中央图像处理单元连接。
3.按照权利要求1所述的混凝土预制板平整度的检测系统，其特征在于：所述的中央图像处理单元存储用于与待侧的混凝土预制板进行比较的标准模板信息。
4.按照权利要求1所述的混凝土预制板平整度的检测系统，其特征在于：所述的信号触发单元设置位置传感器(6)，所述的位置传感器(6)通过信号线路与中央图像处理单元连接。
5.按照权利要求1所述的混凝土预制板平整度的检测系统，其特征在于：所述的检测系统还包括剔除分流单元，所述的剔除分流单元设置分流输送皮带(12)，并在分流输送皮带(12)位置的支撑框架上设置感应导向闸杆(15)。
6.按照权利要求5所述的混凝土预制板平整度的检测系统，其特征在于：在所述的感应导向闸杆(15)旁设置声光报警灯(13)；所述的感应导向闸杆(15)和声光报警灯(13)均通过信号线路与中央图像处理单元连接。
7.按照权利要求1所述的混凝土预制板平整度的检测系统，其特征在于：所述的检测系统还包括操作显示单元，所述的操作显示单元设置显示触摸屏(10)，所述的显示触摸屏(10)通过信号线路与中央图像处理单元连接。
8.按照权利要求7所述的混凝土预制板平整度的检测系统，其特征在于：在所述的显示触摸屏(10)旁设置急停按钮(11)。
9.按照权利要求2所述的混凝土预制板平整度的检测系统，其特征在于：所述的检测系统在支撑框架上设置机罩(18)，所述的高清相机(9)和感应光源(8)均安装在机罩(18)内。
10.按照权利要求1至9中任意一项所述的混凝土预制板平整度的检测系统的检测方法，其特征在于：所述的检测系统通过(线阵)高清相机(9)采集待检测的混凝土预制板的图像；根据相关图像处理算法对其进行识别判断，剔除出平整度不合格的构件。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110634113.7A CN113340240A (zh) | 2021-06-07 | 2021-06-07 | 一种混凝土预制板平整度的检测系统及其检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110634113.7A CN113340240A (zh) | 2021-06-07 | 2021-06-07 | 一种混凝土预制板平整度的检测系统及其检测方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113340240A true CN113340240A (zh) | 2021-09-03 |
Family
ID=77474707
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110634113.7A Pending CN113340240A (zh) | 2021-06-07 | 2021-06-07 | 一种混凝土预制板平整度的检测系统及其检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113340240A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113996555A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-02-01 | 中铁上海工程局集团有限公司 | 一种滚轮触压式混凝土板平整度检测系统及其检测方法 |
| CN114972354A (zh) * | 2022-08-02 | 2022-08-30 | 济宁金筑新型建材科技有限公司 | 基于图像处理的蒸压加气混凝土砌块生产控制方法及系统 |
| CN117095294A (zh) * | 2023-08-24 | 2023-11-21 | 中建安装集团黄河建设有限公司 | 一种预制楼板施工质量诊断方法、介质及系统 |
| CN117314905A (zh) * | 2023-11-28 | 2023-12-29 | 山东华汇住宅工业科技有限公司 | 一种基于图像处理的预制楼梯智能检测方法及系统 |
| CN117889789A (zh) * | 2024-03-15 | 2024-04-16 | 浙江建投数字技术有限公司 | 一种建筑墙面平整度检测方法和系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108195848A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-06-22 | 深圳精创视觉科技有限公司 | 玻璃全尺寸翘曲平整度检测装置及检测方法 |
| CN110599481A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-12-20 | 成都数之联科技有限公司 | 一种基于图像识别的水泥预制板检测系统 |
| CN112153371A (zh) * | 2020-08-24 | 2020-12-29 | 珠海格力电器股份有限公司 | 图像质量检测方法、装置、存储介质及产品检测方法 |
| CN112233248A (zh) * | 2020-10-19 | 2021-01-15 | 广东省计量科学研究院（华南国家计量测试中心） | 基于三维点云的表面平整度的检测方法、系统及介质 |
| CN112611754A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-04-06 | 中国水利水电第三工程局有限公司 | 一种清水混凝土外观质量评价方法 |
-
2021
- 2021-06-07 CN CN202110634113.7A patent/CN113340240A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108195848A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-06-22 | 深圳精创视觉科技有限公司 | 玻璃全尺寸翘曲平整度检测装置及检测方法 |
| CN110599481A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-12-20 | 成都数之联科技有限公司 | 一种基于图像识别的水泥预制板检测系统 |
| CN112153371A (zh) * | 2020-08-24 | 2020-12-29 | 珠海格力电器股份有限公司 | 图像质量检测方法、装置、存储介质及产品检测方法 |
| CN112233248A (zh) * | 2020-10-19 | 2021-01-15 | 广东省计量科学研究院（华南国家计量测试中心） | 基于三维点云的表面平整度的检测方法、系统及介质 |
| CN112611754A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-04-06 | 中国水利水电第三工程局有限公司 | 一种清水混凝土外观质量评价方法 |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113996555A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-02-01 | 中铁上海工程局集团有限公司 | 一种滚轮触压式混凝土板平整度检测系统及其检测方法 |
| CN114972354A (zh) * | 2022-08-02 | 2022-08-30 | 济宁金筑新型建材科技有限公司 | 基于图像处理的蒸压加气混凝土砌块生产控制方法及系统 |
| CN117095294A (zh) * | 2023-08-24 | 2023-11-21 | 中建安装集团黄河建设有限公司 | 一种预制楼板施工质量诊断方法、介质及系统 |
| CN117314905A (zh) * | 2023-11-28 | 2023-12-29 | 山东华汇住宅工业科技有限公司 | 一种基于图像处理的预制楼梯智能检测方法及系统 |
| CN117314905B (zh) * | 2023-11-28 | 2024-01-26 | 山东华汇住宅工业科技有限公司 | 一种基于图像处理的预制楼梯智能检测方法及系统 |
| CN117889789A (zh) * | 2024-03-15 | 2024-04-16 | 浙江建投数字技术有限公司 | 一种建筑墙面平整度检测方法和系统 |
| CN117889789B (zh) * | 2024-03-15 | 2024-06-04 | 浙江建投数字技术有限公司 | 一种建筑墙面平整度检测方法和系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113340240A (zh) | 一种混凝土预制板平整度的检测系统及其检测方法 | |
| CN109115785B (zh) | 一种铸件打磨质量检测方法、装置及其使用方法 | |
| CN108007364A (zh) | 一种基于rgb-d相机的瓷砖检测装置及检测方法 | |
| CN100371677C (zh) | 衬底表面检测方法与设备 | |
| CN102313747B (zh) | 锯材表面缺陷的图像采集系统及检测方法 | |
| CN105784716B (zh) | 摩擦片质量检验系统 | |
| US7513964B2 (en) | Real-time infrared thermography inspection and control for automated composite marterial layup | |
| CN109772724A (zh) | 一种铸件重点表面及内部缺陷的柔性检测分析系统 | |
| CN108332689A (zh) | 一种检测表面粗糙度和表面损伤的光学测量系统及方法 | |
| CN208091372U (zh) | 一种基于rgb-d相机的瓷砖检测装置 | |
| CN108760747A (zh) | 一种3d打印模型表面缺陷视觉检测方法 | |
| CN106248686A (zh) | 基于机器视觉的玻璃表面缺陷检测装置及方法 | |
| CN108489394A (zh) | 一种大尺寸薄板金属工件几何质量自动检测装置及方法 | |
| CN103630544A (zh) | 一种视觉在线检测系统 | |
| CN204182595U (zh) | 一种锂离子电池表面缺陷检测设备 | |
| CN112881403A (zh) | 一种热轧带钢表面缺陷检测装置 | |
| CN112275652A (zh) | 一种基于线结构光的瓷砖表面缺陷检测装置 | |
| CN208042989U (zh) | 一种大尺寸薄板金属工件几何质量自动检测装置 | |
| CN109557098A (zh) | 基于机器视觉的金属表面检测系统 | |
| CN104180772A (zh) | 一种视觉检测装置 | |
| CN204027528U (zh) | 一种视觉检测装置 | |
| CN111981990B (zh) | 基于机器视觉的自封拉链质量在线检测方法 | |
| CN117434064A (zh) | 一种铸件质量检测装置 | |
| CN210533305U (zh) | 一种瓷砖平整度检测设备 | |
| CN101413936B (zh) | 一种检测玻璃幕墙自爆隐患的方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210903 |