Het protocol dat in dit artikel wordt beschreven, maakt gebruik van de directionele gradiënthistogramtechniek om de kenmerken van concrete beeldmonsters onder verschillende trillingstoestanden te extraheren. Het maakt gebruik van een ondersteunende vectormachine voor machine learning, wat resulteert in een beeldherkenningsmethode met minimale vereisten voor trainingsmonsters en lage eisen aan computerprestaties.
In dit artikel wordt de directionele gradiënthistogramtechnologie gebruikt om de kenmerken van concrete beeldmonsters te extraheren die zijn vastgelegd onder verschillende trillingstoestanden. De ondersteuningsvectormachine (SVM) wordt gebruikt om de relatie tussen beeldkenmerken en trillingstoestand te leren. De resultaten van de machine learning worden vervolgens gebruikt om de haalbaarheid van de trillingstoestand van het beton te beoordelen. Tegelijkertijd wordt het beïnvloedingsmechanisme van de berekeningsparameters van het directionele gradiënthistogram op de herkenningsnauwkeurigheid geanalyseerd. De resultaten tonen de haalbaarheid aan van het gebruik van de directionele gradiënt histogram-SVM-technologie om de trillingstoestand van beton te identificeren. De herkenningsnauwkeurigheid neemt aanvankelijk toe en neemt vervolgens af naarmate de blokgrootte van het richtingsverloop of het aantal statistische intervallen toeneemt. De herkenningsnauwkeurigheid neemt ook lineair af met de verhoging van de binarisatiedrempel. Door gebruik te maken van voorbeeldafbeeldingen met een resolutie van 1024 pixels x 1024 pixels en het optimaliseren van de parameters voor het extraheren van functies, kan een herkenningsnauwkeurigheid van 100% worden bereikt.
Beton is een fundamenteel bouwmateriaal dat veel wordt gebruikt in de bouwsector. Tijdens het pompen ontwikkelt het beton vaak holtes die verdichting vereisen door middel van trillingen. Onvoldoende trillingen kunnen leiden tot een honingraatbetonoppervlak, terwijl overmatige trillingen kunnen leiden tot betonscheiding 1,2. De kwaliteit van de trilwerking heeft een aanzienlijke invloed op de sterkte 3,4,5,6 en duurzaamheid van de gevormde betonconstructies 7,8. Cai et al.9,10 voerden een studie uit die experimenteel onderzoek combineerde met numerieke analyse om het invloedsmechanisme van trillingen op de zetting van aggregaten en de duurzaamheid van beton te onderzoeken. De bevindingen toonden aan dat trillingstijd en aggregaatdeeltjes een substantiële invloed hebben op de aggregaatzetting, terwijl de aggregaatdichtheid en de plastische viscositeit van het op cement gebaseerde materiaal minimale effecten hebben. Trillingen veroorzaken aggregaatafzetting aan de onderkant van de betonmonsters. Bovendien, naarmate de trillingstijd toeneemt, neemt de chloride-ionenconcentratie af aan de onderkant van de betonmonsters, terwijl deze aanzienlijk toeneemt aan de bovenkant 9,10.
Momenteel is de beoordeling van de trillingstoestand van beton voornamelijk gebaseerd op handmatige beoordeling. Terwijl de bouwsector vooruitgang blijft boeken door middel van intelligente hervormingen, zijn robotoperaties naar voren gekomen als de toekomstige richting11,12. Een cruciale uitdaging bij intelligente trillingsbewerkingen is dan ook hoe robots de trillingstoestand van beton kunnen identificeren.
Het histogram van de georiënteerde gradiënt is een techniek die de intensiteitsgradiënt van pixels of de verdeling van randrichtingen gebruikt als een descriptor om de weergave en vorm van objecten in afbeeldingen te karakteriseren13,14. Deze benadering werkt op de lokale rastercellen van het beeld en biedt robuuste stabiliteit bij het karakteriseren van beeldveranderingen onder verschillende geometrische en optische omstandigheden.
Zhou et al.15 stelden een methode voor om direct richtingsverloopkenmerken te extraheren uit afbeeldingen in de Bayer-modus. Bij deze benadering worden tal van stappen bij het berekenen van het directionele verloop weggelaten door de kolom met het kleurenfilter af te stemmen op de verloopoperator, waardoor de rekenvereisten voor beeldherkenning met directioneel verloop aanzienlijk worden verminderd. Hij et al.16 gebruikten het histogram van de richtingsgradiënt als onderliggend kenmerk en gebruikten het gemiddelde clusteralgoritme om railbevestigingen te classificeren en te bepalen of de bevestigingsmiddelen defect zijn. De herkenningsresultaten gaven aan dat het histogram van de georiënteerde gradiëntfunctie een hoge gevoeligheid vertoonde voor defecten aan bevestigingsmiddelen, wat voldeed aan de behoeften van spoorwegonderhoud en -reparatie. In een andere studie hebben Xu et al.17 gezichtsbeeldkenmerken voorbewerkt met behulp van Gabor-waveletfiltering en de dimensie van kenmerkvectoren verkleind door middel van binaire codering en het HOG-algoritme. De gemiddelde herkenningsnauwkeurigheid van de methode is 92,5%.
De ondersteunende vectormachine (SVM)18 wordt gebruikt om de vector in een hoogdimensionale ruimte in kaart te brengen en een scheidend hypervlak tot stand te brengen met een geschikte richting om de afstand tussen twee parallelle hypervlakken te maximaliseren. Dit maakt de classificatie van ondersteuningsvectoren19 mogelijk. Geleerden hebben deze classificatietechnologie verbeterd en geoptimaliseerd, wat heeft geleid tot de toepassing ervan op verschillende gebieden, zoals beeldherkenning20,21, tekstclassificatie22, betrouwbaarheidsvoorspelling23 en foutdiagnose24.
Li et al.25 ontwikkelden een tweetraps SVM-model voor seismische faalpatroonherkenning, met de nadruk op drie seismische faalmodi. De analyseresultaten geven aan dat de voorgestelde tweetraps SVM-methode een nauwkeurigheid van meer dan 90% kan bereiken voor de drie storingsmodi. Yang et al.26 integreerden een optimalisatie-algoritme met de SVM om de relatie tussen de vijf ultrasone parameters en de spanning van het geladen beton te simuleren. De prestaties van een niet-geoptimaliseerde SVM zijn onbevredigend, vooral in de fase met weinig stress. Het doorlopen van het model dat door het algoritme is geoptimaliseerd, levert echter betere resultaten op, zij het met lange rekentijden. Ter vergelijking: de door de deeltjeszwerm geoptimaliseerde SVM verkort de berekeningstijd aanzienlijk en levert optimale simulatieresultaten op. Yan et al.27 gebruikten SVM-technologie en introduceerden een precisie-ongevoelige verliesfunctie om de elastische modulus van hogesterktebeton te voorspellen, waarbij de voorspellingsnauwkeurigheid werd vergeleken met het traditionele regressiemodel en het neurale netwerkmodel. De onderzoeksresultaten tonen aan dat de SVM-technologie een kleinere voorspellingsfout voor elastische modulus oplevert in vergelijking met andere methoden.
Dit artikel verzamelt beeldmonsters van beton onder verschillende trillingstoestanden en beschrijft de verschillende toestanden van het beton met behulp van de directionele gradiënthistogramtechniek. De directionele gradiënt wordt gebruikt als een kenmerkvector voor het trainen van de SVM, en de studie richt zich op de haalbaarheid van het gebruik van de directionele gradiënt histogram-SVM-technologie om de trillingstoestand van beton te identificeren. Daarnaast analyseert het artikel het beïnvloedingsmechanisme tussen drie belangrijke parameters – binarisatiedrempel, directionele gradiënt statistische blokgrootte en directionele gradiënt statistische intervalnummer – in het functie-extractieproces van het directionele gradiënthistogram en de herkenningsnauwkeurigheid van de SVM.
Dit artikel maakt gebruik van de ondersteuningsvectormachine (SVM) om de beeldkenmerken van verschillende monsters van betontrillingen te leren. Op basis van de resultaten van machine learning wordt een concrete methode voor het herkennen van de trillingstoestand op basis van beeldherkenning voorgesteld. Om de nauwkeurigheid van de herkenning te verbeteren, is het van cruciaal belang om de parameters van de drie belangrijkste stappen te beheersen: beeldsegmentatie, beeldbinarisatie en directionele gradiënt-eigenwaarde-e…
The authors have nothing to disclose.
We danken Wuhan Urban Construction Group 2023 Annual Scientific Research Project (NO.7) dankbaar voor de financiering van dit werk.
camera | SONY | A6000 | The sensor size is 23.5×15.6mm, the maximum acquisition resolution is 1440 * 1080, and the effective pixel is 24.3 million. |
concrete | Wuhan Construction Changxin Technology Development Co., Ltd. | C30 pumping concrete | According to the standard of ' concrete strength test and evaluation standard ' ( GB / T 50107-2010 ), the standard value of cubic compressive strength is 30 MPa pumping concrete. |
Matlab | MathWorks | Matlab R2017a | MATLAB's programming interface provides development tools for improving code quality maintainability and maximizing performance. It provides tools for building applications using custom graphical interfaces. It provides tools for combining MATLAB-based algorithms with external applications and languages |
Processor | Intel | 12th Gen Intel(R) Core (TM) i7-12700H @ 2.30GHz | 64-bit Win11 processor |