清水混凝土外觀質(zhì)量圖像采集影響因素與采集方式探究

喻圣慈 翁 健 李智明 李 茂

清水混凝土是一次成型的作為裝飾面的建筑表現(xiàn)形式[1]。清水混凝土外觀質(zhì)量，對(duì)建筑整體效果呈現(xiàn)產(chǎn)生直接影響。由于我國(guó)清水混凝土技術(shù)起步較晚，在研究水平與施工技術(shù)上相比國(guó)外有一定差距，大部分實(shí)際工程仍采用抹灰驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行施工指導(dǎo)與驗(yàn)收，難以有效提升清水混凝土施工整體質(zhì)量。本文分析清水混凝土外觀質(zhì)量圖像采集影響因素，并探討基于CNN 的圖像采集分析方法，旨在為清水混凝土施工及驗(yàn)收提供有效分析方法。

1 清水混凝土外觀質(zhì)量圖像采集影響因素

1.1 采集設(shè)備及其參數(shù)對(duì)清水混凝土外觀質(zhì)量圖像采集的影響

在清水混凝土外觀信息測(cè)量中，主要采用無(wú)人機(jī)、掃描儀等方式進(jìn)行交叉對(duì)比進(jìn)行分析。

無(wú)人機(jī)參數(shù)對(duì)清水混凝土外觀質(zhì)量圖像采集的影響主要有以下5 點(diǎn)。

無(wú)人機(jī)攝制感光度的提升，圖像傳感器接收到的光纖增多，畫面越亮；感光度過(guò)高或過(guò)低，都會(huì)在圖像采集過(guò)程中，丟失清水混凝土外觀質(zhì)量信息，進(jìn)而導(dǎo)致圖像的色差降低，氣孔、裂縫等特征減弱，使圖像與真實(shí)情況的差異性較大。

無(wú)人機(jī)攝制快門時(shí)間增加，曝光時(shí)間延長(zhǎng)，進(jìn)光量會(huì)增多，畫面越明亮。攝制快門時(shí)間短，適合拍攝運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的問(wèn)題；攝制快門時(shí)間長(zhǎng)，適合拍攝靜態(tài)物體[2]。在清水混凝土外觀拍攝時(shí)，應(yīng)精準(zhǔn)控制攝制快門時(shí)間，快門時(shí)間過(guò)長(zhǎng)或過(guò)短，都會(huì)導(dǎo)致圖像與真實(shí)外觀質(zhì)量情況產(chǎn)生較大差異。

無(wú)人機(jī)攝制光圈值越大，則光圈孔徑越小，景深會(huì)增大，對(duì)焦點(diǎn)前后的清洗范圍增大，圖像越暗[3]。受到天氣等因素影響，無(wú)人機(jī)攝制光圈值會(huì)受到一定影響，導(dǎo)致清水混凝土外觀質(zhì)量信息丟失，甚至色差降低。

無(wú)人機(jī)攝制圖像尺寸與采集面之間的間距是影響圖像采集精度的重要因素。若清水混凝土外觀質(zhì)量圖像采集精度要求為1 mm/pixel，則無(wú)人機(jī)攝制圖像尺寸與采集面之間的距離應(yīng)當(dāng)控制在4 m以內(nèi)[4]。

無(wú)人機(jī)攝制角度的越小，標(biāo)定舉行區(qū)域變形程度越大。在無(wú)人機(jī)圖像采集過(guò)程中，應(yīng)盡量保持在90°[5]，避免攝制角度對(duì)圖像精準(zhǔn)度產(chǎn)生影響。

掃描儀參數(shù)對(duì)清水混凝土外觀質(zhì)量圖像采集的影響主要有以下3 點(diǎn)。

掃描儀精度對(duì)清水混凝土表面氣孔面積率、自比色差標(biāo)準(zhǔn)差等信息精準(zhǔn)度的影響較小。隨著掃描儀精度的提升，計(jì)算量明顯提升，但測(cè)量值越接近人工測(cè)量值。

掃描儀掃描精度的提升會(huì)降低掃描的速度，若超出掃描限定速度，則掃描儀屏幕會(huì)給出相應(yīng)提示。

掃描儀與采集面的高度為5 mm 左右時(shí)，掃描儀采集到的圖像會(huì)出現(xiàn)與掃描方向垂直的光柵狀紋路[6]，進(jìn)而對(duì)采集圖像的精準(zhǔn)性產(chǎn)生影響。同時(shí)，當(dāng)外界光線進(jìn)入掃描區(qū)域后，清水混凝土表面特征識(shí)別會(huì)受到限制。為保證圖像采集的精準(zhǔn)度，需要在保證表明平整度的基礎(chǔ)上，保證掃描儀的滑輪與圖像采集表面直接接觸。

1.2 采集環(huán)境條件對(duì)清水混凝土外觀質(zhì)量圖像采集的影響

清水混凝土外觀質(zhì)量圖像采集過(guò)程中，采集環(huán)境對(duì)圖像采集精準(zhǔn)性產(chǎn)生的影響主要原因有以下5 點(diǎn)。

第一，根據(jù)既有研究結(jié)果、實(shí)踐情況分析總結(jié)出，當(dāng)溫度在0℃～40℃，溫度的變化對(duì)清水混凝土表面氣孔面積率、設(shè)計(jì)色差標(biāo)準(zhǔn)差的影響較小。

第二，在無(wú)人機(jī)采集圖像過(guò)程中，若風(fēng)向垂直吹離圖像采集面，則圖像采集的精準(zhǔn)性較高；若風(fēng)向與圖像采集面平行，則圖像采集的精準(zhǔn)性最差[7]。導(dǎo)致此問(wèn)題的主要原因是無(wú)人機(jī)在圖像采集過(guò)程中會(huì)自動(dòng)對(duì)焦，快門時(shí)間受到風(fēng)矢量在平行于采集面方向上的分量影響。為保證清水混凝土外觀質(zhì)量圖像采集的精準(zhǔn)性，需要保證采集工作在微風(fēng)的情況下進(jìn)行。

第三，照度的提升，清水混凝土表面氣孔面積率、設(shè)計(jì)色差標(biāo)準(zhǔn)差等會(huì)逐漸提升，后趨于平穩(wěn)或下降。因此，照度過(guò)大或過(guò)小，都會(huì)對(duì)清水混凝土外觀質(zhì)量分析的精準(zhǔn)性產(chǎn)生不利影響。在具體實(shí)踐中，應(yīng)在5 000 ～20 000 Lux 的環(huán)境照度情況下進(jìn)行圖像采集[8]。

第四，在其他條件不變的情況下，光線照射角度對(duì)清水混凝土外觀質(zhì)量采集精準(zhǔn)度產(chǎn)生的影響不明顯。

第五，清水混凝土表面潮濕度不斷增加的情況下，其表面氣孔面積率、自比色差標(biāo)準(zhǔn)差呈現(xiàn)出先增大后減小的規(guī)律。為保證清水混凝土外觀質(zhì)量圖像采集精準(zhǔn)性，應(yīng)盡量保證混凝土表面干燥，將表面潮濕度控制在5%以內(nèi)[9]。

1.3 混凝土構(gòu)件自身?xiàng)l件的影響

混凝土構(gòu)件自身?xiàng)l件會(huì)對(duì)清水混凝土外觀質(zhì)量圖像采集精準(zhǔn)性產(chǎn)生直接影響，具體體現(xiàn)在以下3 個(gè)方面。

第一，曲面。曲面的曲率半徑大于1時(shí)，掃描儀仍可以有效還原出平面圖像，且不會(huì)受到外界光線的影響，可以有效保證圖像采集的精準(zhǔn)性[10]。若曲率半徑較小或者曲率半徑不均勻，則掃描儀難以進(jìn)行有效掃描，且圖像校正流程復(fù)雜，計(jì)算量較大，無(wú)法達(dá)到圖像高質(zhì)量應(yīng)用的目的。

第二，當(dāng)清水混凝土表面由多個(gè)平面構(gòu)成不規(guī)則表面時(shí)，需要對(duì)每個(gè)平面進(jìn)行單獨(dú)取樣，并通過(guò)選取均值的方式，確定分析評(píng)價(jià)的具體指標(biāo)，之后的每一個(gè)局部平面采集方法相同。

第三，明縫等設(shè)計(jì)縫、對(duì)拉螺栓孔眼、預(yù)留孔洞等孔洞，對(duì)清水混凝土外觀只來(lái)給你評(píng)價(jià)的影響主要是圖像上顯示的信息與混凝土本征顏色存在差異，若不排除其他影響，則對(duì)清水混凝土外觀質(zhì)量的分析及評(píng)價(jià)產(chǎn)生較大影響。

2 基于CNN 的圖像采集分析方法

2.1 圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理包括幾何校正、裁剪與拼接。幾何校正過(guò)程中，需要對(duì)圖像捕捉介質(zhì)的平面、物體平面轉(zhuǎn)角與傾斜角進(jìn)行校正、針對(duì)攝像機(jī)本身原因?qū)е碌膱D像畸變進(jìn)行校正、對(duì)電子掃描系統(tǒng)的失真情況進(jìn)行校正、對(duì)物體本身平面平整性導(dǎo)致的圖像畸變進(jìn)行校正[11]。

仿射變換、極坐標(biāo)變換是圖像校正中常用的數(shù)學(xué)模型。

二維空間坐標(biāo)的仿射變換公式表示如下：

通過(guò)對(duì)原空間坐標(biāo)的平移操作，得出平移過(guò)程的公式，表示為：

通過(guò)對(duì)原空間坐標(biāo)的旋轉(zhuǎn)操作，得出旋轉(zhuǎn)過(guò)程的公式，表示為：

通過(guò)極坐標(biāo)系對(duì)圖像進(jìn)行校正，可以在極坐標(biāo)與笛卡爾坐標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系上得到每個(gè)點(diǎn)的像素值，表示為：

2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)建立

為提升圖像采集質(zhì)量，建立包括無(wú)人機(jī)、軌道式大幅面掃描儀設(shè)備采集的圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)包括無(wú)人機(jī)的圖像采集尺寸、圖像攝制的感光度、攝制圖像時(shí)的快門時(shí)間與光圈值、無(wú)人機(jī)與采集物體表面之間的距離、圖像采集的面積、掃描儀掃描進(jìn)度等[12]。同時(shí)，對(duì)圖像采集的溫度、風(fēng)向、照度、混凝土表面潮濕度、光線照射角度等參數(shù)變化情況，及混凝土本身的形狀、顏色、強(qiáng)度等級(jí)等數(shù)據(jù)信息進(jìn)行采集。

2.3 像素分析

考慮到清水混凝土外觀質(zhì)量圖像采集的實(shí)際需求，提出一種基于CNN 的像素級(jí)別分割結(jié)構(gòu)。在該結(jié)構(gòu)應(yīng)用過(guò)程中，需要先運(yùn)行跳躍融合結(jié)構(gòu)。在該結(jié)構(gòu)中，原始圖像通過(guò)多次卷積與池化操作[13]，可以實(shí)現(xiàn)圖像特征信息的擴(kuò)大，并通過(guò)跳躍相加、特征融合，保證了圖像整體信息與局部信息的平衡。

為將低分辨率特征圖像還原為高分辨率圖像，需要進(jìn)行上采樣處理。上采樣處理過(guò)程紅，采用線性插值法進(jìn)行圖像處理。

圖1 為線性插值上采樣示意圖，線性插值法處理公式表示為：

圖1 線性插值上采樣示意圖（來(lái)源：作者自繪）

2.4 色差分析

傳統(tǒng)清水混凝土的外觀色差情況需要根據(jù)人眼觀察得出。由于人眼色差辨別能力有限，所以提出計(jì)算機(jī)視覺的色差分析方法?；诩扔醒芯砍晒治觯柚鶻YZ 色彩空間，對(duì)RGB 色彩進(jìn)行轉(zhuǎn)換[14]。轉(zhuǎn)換公式表示為：

通過(guò)色彩轉(zhuǎn)換，有效提升了圖像的色彩差異分析效果，對(duì)圖像質(zhì)量提升及圖像信息的精準(zhǔn)應(yīng)用提供支撐。

3 結(jié)語(yǔ)

清水混凝土外觀質(zhì)量圖像采集受采集設(shè)備及其參數(shù)、采集環(huán)境條件、構(gòu)件自身的因素影響，給混凝土外觀質(zhì)量分析帶來(lái)一定困難。本文基于影響因素分析，提出了基于CNN 的圖像分析法，可以對(duì)圖像采集相關(guān)信息進(jìn)行存儲(chǔ)，并構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)，在圖像像素、色彩轉(zhuǎn)換等方面具有良好的應(yīng)用效果。