摘要
预制梁等钢筋混凝土结构在桥梁建设中应用广泛,其内的钢筋骨架的质量对桥梁健康和长期服役性能有着重要影响。在预制梁建造过程中,钢筋骨架质量检测目前一般是在钢筋工程报验步骤中由人工完成。借助计算机视觉技术实现钢筋骨架质量智能检测,是提高预制梁智能建造水平的一个研究方向,为此提出了基于深度视觉的钢筋骨架质量智能检测技术。首先,利用双目结构光相机采集钢筋骨架影像,借助深度信息分离顶层钢筋。其次,构建了用于钢筋实例分割的数据集,在原始Mask R—CNN模型中集成了边缘检测分支,实现了钢筋实例的精确分割。然后,通过图像处理算法实现了钢筋间距和钢筋直径的计算,将像素坐标转为相机坐标,完成了实际物理尺寸的换算。最后,在狮子洋通道预制梁厂对本技术进行了测试,验证了基于深度视觉的钢筋骨架质量智能检测技术的可行性。
出处
《公路》
北大核心
2025年第12期154-160,共7页
Highway
