摘要
本文立足检测实践需求,系统剖析了传统目视检测法、超声波检测法、红外热成像检测法、光纤传感检测法及智能图像识别检测法的技术特性,从精度、效率、成本及适用场景四维度开展量化对比。创新性构建“大面积快速巡检-重点区域精准测量-复杂裂缝精细验证”的三层级融合检测体系,明确各层级方法选择的决策逻辑与标准化流程。深入探讨U-Net++、ResNet等深度学习模型在复杂背景下的裂缝分割适应性,提出隧道衬砌、桥梁底板专用裂缝图像数据集的构建标准与质量控制要点。建立裂缝参数(宽度、深度、形态)与混凝土耐久性及结构承载力的关联评估模型,从而实现检测数据向工程治理决策的直接转化。通过智能化设备集成研发、检测标准体系完善,形成兼具科学性与实操性的优化方案。实践表明,该融合检测方案可使裂缝识别准确率提升30%以上,智能化预警系统能提前1~3个月预判裂缝扩展风险。研究为混凝土裂缝检测提供了系统化技术路径,对推动工程质量生命周期管理升级、保障基础设施安全服役具有重要实践价值。
出处
《实验室检测》
2025年第23期84-86,共3页
Laboratory Testing
