Reconhecimento de Imagem e Análise de Parametrização do Estado de Vibração do Concreto Baseado em Máquina de Vetor de Suporte

O concreto é um material de construção fundamental amplamente utilizado na indústria da construção. Durante o bombeamento, o concreto frequentemente desenvolve vazios que requerem compactação por vibração. Vibrações inadequadas podem resultar em uma superfície de concreto em favo de mel, enquanto vibrações excessivas podem levar à segregação do concreto ^1,2. A qualidade da operação vibratória impacta significativamente na resistência 3,4,5,6 e durabilidade das estruturas de concreto formado ^7,8. Cai et ^al.9,10 realizaram um estudo que combinou pesquisa experimental com análise numérica para investigar a influência do mecanismo de vibração no recalque de agregados e na durabilidade do concreto. Os resultados revelaram que o tempo de vibração e as partículas de agregado exercem um impacto substancial no assentamento de agregados, enquanto a densidade de agregados e a viscosidade plástica do material à base de cimento têm efeitos mínimos. A vibração provoca a deposição de agregados no fundo dos corpos de prova de concreto. Além disso, à medida que o tempo de vibração aumenta, a concentração do íon cloreto diminui no fundo dos corpos de prova de concreto enquanto aumenta significativamente no topo ^9,10.

Atualmente, a avaliação do estado vibratório do concreto baseia-se predominantemente no julgamento manual. À medida que a indústria da construção continua a progredir por meio de reformas inteligentes, as operações com robôs emergiram como a direção futura^11,12. Consequentemente, um desafio crucial em operações de vibração inteligente é como permitir que os robôs identifiquem o estado de vibração do concreto.

O histograma do gradiente orientado é uma técnica que utiliza o gradiente de intensidade de pixels ou a distribuição das direções das bordas como descritor para caracterizar a representação e a forma dos objetos em imagens ^13,14. Esta abordagem opera nas células da grade local da imagem, proporcionando estabilidade robusta na caracterização de mudanças de imagem sob diversas condições geométricas e ópticas.

Zhou et ^al.15 propuseram um método para extrair diretamente características do gradiente direcional de imagens no modo Bayer. Essa abordagem omite várias etapas no cálculo do gradiente direcional combinando a coluna do filtro de cores com o operador de gradiente, reduzindo significativamente os requisitos computacionais para o reconhecimento de imagem de gradiente direcional. He et ^al.16 utilizaram o histograma de gradiente direcional como característica subjacente e empregaram o algoritmo de agrupamento médio para classificar os fixadores de trilho e determinar se os fixadores estão defeituosos. Os resultados de reconhecimento indicaram que o histograma da característica de gradiente orientado exibiu alta sensibilidade a defeitos de fixação, atendendo às necessidades de manutenção e reparo ferroviário. Em outro estudo, Xu et ^al.17 pré-processaram características de imagens faciais usando filtragem de wavelets de Gabor e reduziram a dimensão de vetores de feição por meio de codificação binária e do algoritmo HOG. A precisão média de reconhecimento do método é de 92,5%.

A máquina de vetores de suporte (SVM)¹⁸ é usada para mapear o vetor em um espaço de alta dimensão e estabelece um hiperplano de separação com uma direção adequada para maximizar a distância entre dois hiperplanos paralelos. Isso permite a classificação dos vetores de suporte¹⁹. Estudiosos têm aprimorado e otimizado essa tecnologia de classificação, levando à sua aplicação em vários campos, como reconhecimento de^imagens20,21, classificação de^textos22, predição de^{confiabilidade23} e diagnóstico de^falhas24.

Li et ^al.25 desenvolveram um modelo SVM de dois estágios para reconhecimento de padrões de falha sísmica, com foco em três modos de falha sísmica. Os resultados da análise indicam que o método SVM proposto em dois estágios pode atingir mais de 90% de precisão para os três modos de falha. Yang et ^al.26 integraram um algoritmo de otimização com o SVM para simular a relação entre os cinco parâmetros ultrassônicos e a tensão do concreto carregado. O desempenho de um SVM não otimizado é insatisfatório, particularmente no estágio de baixo estresse. No entanto, atravessar o modelo otimizado pelo algoritmo produz melhores resultados, embora com longos tempos de computação. Em comparação, o SVM otimizado para otimização de enxame de partículas reduz significativamente o tempo de cálculo, ao mesmo tempo em que fornece resultados ideais de simulação. Yan et ^al.27 empregaram a tecnologia SVM e introduziram uma função de perda insensível à precisão para predizer o módulo de elasticidade do concreto de alta resistência, comparando sua precisão de predição com o modelo de regressão tradicional e o modelo de redes neurais. Os resultados da pesquisa demonstram que a tecnologia SVM produz um erro de predição menor para o módulo de elasticidade em comparação com outros métodos.

Este trabalho coleta amostras de imagens de concreto sob vários estados de vibração e descreve os diferentes estados do concreto usando a técnica de histograma de gradiente direcional. O gradiente direcional é empregado como vetor de feição para o treinamento do SVM, e o estudo se concentra na viabilidade do uso da tecnologia de histograma de gradiente direcional – SVM para identificar o estado vibratório do concreto. Adicionalmente, o artigo analisa o mecanismo de influência entre três parâmetros-chave – limiar de binarização, tamanho estatístico do gradiente direcional do bloco e número do intervalo estatístico do gradiente direcional – no processo de extração de características do histograma do gradiente direcional e a precisão do reconhecimento do SVM.