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    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

    2022-12-02 10:31:58喻圣慈李智明
    中國建筑裝飾裝修 2022年21期
    關(guān)鍵詞:混凝土影響質(zhì)量

    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,對建筑整體效果呈現(xiàn)產(chǎn)生直接影響。由于我國清水混凝土技術(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量中,主要采用無人機(jī)、掃描儀等方式進(jìn)行交叉對比進(jìn)行分析。

    無人機(jī)參數(shù)對清水混凝土外觀質(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;感光度過高或過低,都會(huì)在圖像采集過程中,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。

    無人機(jī)攝制快門時(shí)間增加,曝光時(shí)間延長,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)下的問題;攝制快門時(shí)間長,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)間過長或過短,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。

    無人機(jī)攝制光圈值越大,則光圈孔徑越小,景深會(huì)增大,對焦點(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。在無人機(jī)圖像采集過程中,應(yīng)盡量保持在90°[5],避免攝制角度對圖像精準(zhǔn)度產(chǎn)生影響。

    掃描儀參數(shù)對清水混凝土外觀質(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,但測量值越接近人工測量值。

    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)量圖像采集過程中,采集環(huán)境對圖像采集精準(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,在無人機(jī)采集圖像過程中,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)致此問題的主要原因是無人機(jī)在圖像采集過程中會(huì)自動(dòng)對焦,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,照度過大或過小,都會(huì)對清水混凝土外觀質(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),需要對每個(gè)平面進(jìn)行單獨(dú)取樣,并通過選取均值的方式,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、對拉螺栓孔眼、預(yù)留孔洞等孔洞,對清水混凝土外觀只來給你評(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。幾何校正過程中,需要對圖像捕捉介質(zhì)的平面、物體平面轉(zhuǎn)角與傾斜角進(jìn)行校正、針對攝像機(jī)本身原因?qū)е碌膱D像畸變進(jìn)行校正、對電子掃描系統(tǒng)的失真情況進(jìn)行校正、對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:

    通過對原空間坐標(biāo)的平移操作,得出平移過程的公式,表示為:

    通過對原空間坐標(biāo)的旋轉(zhuǎn)操作,得出旋轉(zhuǎn)過程的公式,表示為:

    通過極坐標(biāo)系對圖像進(jìn)行校正,可以在極坐標(biāo)與笛卡爾坐標(biāo)的對應(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)庫建立

    為提升圖像采集質(zhì)量,建立包括無人機(jī)、軌道式大幅面掃描儀設(shè)備采集的圖像的數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)包括無人機(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?,借助XYZ 色彩空間,對RGB 色彩進(jìn)行轉(zhuǎn)換[14]。轉(zhuǎn)換公式表示為:

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

    3 結(jié)語

    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,可以對圖像采集相關(guān)信息進(jìn)行存儲(chǔ),并構(gòu)建數(shù)據(jù)庫,在圖像像素、色彩轉(zhuǎn)換等方面具有良好的應(yīng)用效果。

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