机器视觉技术在木结构建筑检测中的应用现状与展望.pdf
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1、建筑经济CONSTRUCTION ECONOMY第 44 卷第 S1 期2023 年 7 月Vol.44 No.S1Jul.2023摘要:采用机器视觉技术对木结构建筑进行检测,不仅可以克服人工检测效率低,且需较强专业性和经验问题,还可以节省检测成本,提高检测的实时化、自动化及智能化水平。本文阐述机器视觉的技术逻辑及其在木结构建筑检测中的应用逻辑,梳理总结该技术在木结构建筑表层损伤、结构变形等检测应用中的研究现状,提出该技术在检测应用中的不足,并对此类技术的检测应用前景进行展望。关键词:人工智能;深度学习;机器视觉技术;木结构建筑检测中图分类号:TU746;TP274文献标识码:A文章编号:10
2、02-851X(2023)S1-0350-04DOI:10.14181/ki.1002-851x.2023S1350Research Progress and Prospect of Machine Vision Technology in the Detection of Wooden BuildingsDAI Jun1,2(1.School of Intelligent Management,Suzhou Industrial Park Institute of Services Outsourcing,Suzhou 215123,China;2.School of Economics&M
3、anagement,Tongji University,Shanghai 200092,China)Abstract:Using machine vision technology to detect wooden buildings can not only overcome the low efficiency of manual detection,but also need strong professional and experience problems,can save labor costs,as well as improve actual time,automatic a
4、nd intelligent level.This paper describes the technical logic of machine vision and its application logic in the detection of wooden buildings,summarizes the research status of this technology in the detection and application of surface damage and structural deformation of wooden buildings were summ
5、arized,puts forward the shortcomings of this technology in the detection and application were put forward,and the development trends of this technology in the field of wooden buildings detection were proposed.Keywords:artificial intelligence;deep learning;machine vision technology;wooden building in
6、spection1引言机器视觉技术,即用机器代替人眼来做测量和判断的技术在航天军工、工程材料、养老护理等众多领域都实现了较为丰富的场景应用。机器视觉技术是通过数学算法提取目标图像中的三维信号特征,建立对目标图像的整体自动认知解析,使机器学习人类视觉解译信息能力的一门科学。现在已经发展成一门包括计算机科学、数理统计学、行为认知科学等众多学科的综合性科学,成为当前人工智能科学领域研究的热点之一。由于目标图像存在采集信息的复杂性,以及丰富的动态范围(如光线强弱、生成阴影、视野角度)和认知判别的*基金项目:国家自然科学基金项目“大规模应急救援资源配送点选址鲁棒优化研究”(71272047);高校哲学社
7、会科学基金项目“中国制造2025背景下制造业实施反向服务外包的现状、问题及对策研究”(2018SJA1926)作者简介:戴军,教授,博士,研究方向:系统工程与工程管理信 息化。机器视觉技术在木结构建筑检测中的应用现状与展望*戴军1,2(1.苏州工业园区服务外包职业学院智能管理学院,江苏 苏州 215123;2.同济大学经济与管理学院,上海 200092)第 44 卷第 S1 期351戴军机器视觉技术在木结构建筑检测中的应用现状与展望主观性,试图让机器真正像人一样“阅读”目标物体、轻松提取目标图像包含的各种信息绝非易事。近年来机器视觉技术在木结构建筑检测中逐渐开始了应用,尤其是在一些不宜人力作业
8、的危险木结构建筑或人工视觉难以达到识别要求的苛刻条件下,利用机器视觉替代人工视觉对木结构建筑实施快速精准的智能化检测,可避免对木结构建筑的二次损伤,而且易于实现目标图像检测信息的自动化集成,因此可以在诸多不良环境下利用机器视觉技术对木结构建筑进行引导、检测和识别。2机器视觉的技术逻辑及其在木结构建筑检测中的应用逻辑2.1机器视觉的技术逻辑机器视觉技术依靠模拟人视觉功能采集目标图像信息,利用图像数字化处理技术提取目标图像信息特征,基于数学算法模型以实现目标物的识别和判别。机器视觉技术系统主要由电光源照明、各种镜头、相机、光学成像、图像处理软硬件技术、监视器、传感器、模拟与数字视频、通讯/输入输出
9、单元等组成(图1)。整个应用系统包括目标图像识别模块、图像信号处理模块、自动研判决策模块和动力控制操作模块。其中目标图像识别是机器视觉技术的“视”系统。“视”系统通过相机等图像采集设备摄取目标图像的各种信息,传送给图像信息处理系统即机器视觉技术的“觉”系统。“觉”系统对“视”系统采集送来的信息开展信号预处理、分割与定位、信号模式分类、提取特征、语义剖析等一系列动作,实现对检测目标图像的识别与分析,然后转变成各种数字化输出信号,借助数学模型算法对数字化信号进行算法运算以抽取目标图像特征,基于设置的允许度等预设条件下输出最终判别结果,从而实现机器视觉的智能化甄别决策功能。2.2机器视觉技术在木结构
10、建筑检测中的应用逻辑在长期风吹、日晒、雨淋等自然以及改建、游客等人为多种因素共同作用下,木结构建筑难免会受到不同程度的损伤,一般体现为木结构建筑的表层损伤,需要快速精准地检测这些木结构建筑损伤程度,为后续诊断、修复、矫正和加固工作提供对策。单纯人工检测损伤的方法效率低,且需较强专业性和丰富经验,但评判主观性高。机器视觉技术能大幅降低人工研判的主观误差,更加客观且高效评价木结构建筑质量,同时提高了目标图像数据信息采集的智能化程度,降低了单纯人工检测的成本,提升了机器换人的检测效率,更为关键的是机器视觉技术可以运用到一些人视觉难以检测的危险木结构建筑环境。因此,目前在木结构建筑的划痕与裂缝损伤检测
11、、倾斜与变形损伤检测等方面,机器视觉技术逐渐得到了广泛应用(图2)。3机器视觉技术在木结构建筑检测中的应用现状本研究基于CNKI学术论文库,搜索字符串“机器视觉技术”与“木结构建筑”相结合,使用内容分析方法对文献梳理发现,当前机器视觉技术对木结构建筑检测的应用研究主要集中于两个方面,一是应用于木结构建筑表层损伤的检测;二是应用于木结构建筑结构变形的检测。3.1表层损伤检测很多木结构建筑物采用古代传承榫卯连接结构,长期未修复的划痕裂缝容易引起构件断裂,导致整个木结构建筑物出现致命性坍塌。为了节约检测成本,赵鹏等创新性地提出利用综合成本低的“众包”思维,即通过向社会公众“发包”方式,帮助收集大量具
12、有表层损伤的木结构建筑表层图像样本,借助卷积神经网络模型(CNN)模拟训练目标样本,再利用滑动窗口算法进一步测试目标图像信息,生成一个鉴别损伤的分类器并完成目标图1机器视觉的技术逻辑图2机器视觉技术在木结构建筑检测中的应用逻辑框架建 筑 经 济2023年352物损伤定位与识别,使用该方法可以极大地节约综合 成本。为了降低整个检测过程中的人工干预值,Mei等通过卷积降噪自编码技术在逐级高斯金字塔层上重建基于机器视觉的目标图像信号,将各层级的目标图像信号融合重构残差设定检测损伤的指标体系,该方法在有效检测划痕裂缝等缺陷的同时极大地降低了人为干预因素的影响。为增强检测方法的有效性,杨娜等提出了 一种
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