Распознавание изображений и анализ параметров вибрационного состояния бетона на основе метода опорных векторов

Бетон является основным строительным материалом, широко используемым в строительной отрасли. Во время перекачки в бетоне часто образуются пустоты, которые требуют уплотнения за счет вибрации. Недостаточная вибрация может привести к образованию ячеистой бетонной поверхности, в то время как чрезмерная вибрация может привести к расслоению бетона ^1,2. Качество вибрационной работы существенно влияет на прочность 3,4,5,6 и долговечность формируемых бетонных конструкций ^7,8. Cai et ^al.9,10 провели исследование, в котором экспериментальные исследования сочетались с численным анализом для изучения механизма влияния вибрации на осадку заполнителя и долговечность бетона. Результаты показали, что время вибрации и частицы заполнителя оказывают существенное влияние на осадку заполнителя, в то время как плотность заполнителя и пластическая вязкость материала на основе цемента оказывают минимальное влияние. Вибрация вызывает отложение заполнителя на дне бетонных образцов. Кроме того, с увеличением времени вибрации концентрация ионов хлорида в нижней части бетонных образцов уменьшается, но значительно увеличивается^{в верхней части 9,10}.

В настоящее время оценка вибрационного состояния бетона основывается преимущественно на ручном суждении. По мере того, как строительная отрасль продолжает развиваться благодаря интеллектуальным реформам, роботизированные операции стали будущим направлением^11,12. Следовательно, важнейшей проблемой в интеллектуальных вибрационных операциях является то, как роботы могут определять вибрационное состояние бетона.

Гистограмма ориентированного градиента – это метод, который использует градиент интенсивности пикселей или распределение направлений краев в качестве дескриптора для характеристики представления и формы объектов на изображениях^13,14. Этот подход работает с локальными ячейками сетки изображения, обеспечивая робастную стабильность при характеризации изменений изображения в различных геометрических и оптических условиях.

Zhou et ^al.15 предложили метод прямого извлечения направленных градиентных объектов из изображений режима Байера. Этот подход позволяет пропустить множество шагов при вычислении направленного градиента путем сопоставления столбца цветового фильтра с оператором градиента, тем самым значительно снижая вычислительные требования для распознавания изображений направленного градиента. Он и ^др.16 использовали гистограмму направленного градиента в качестве базового признака и применили алгоритм кластеризации среднего значения для классификации рельсовых скреплений и определения того, являются ли скрепления дефектными. Результаты распознавания показали, что гистограмма объекта ориентированного градиента обладает высокой чувствительностью к дефектам крепежа, удовлетворяя потребности технического обслуживания и ремонта железных дорог. В другом исследовании Xu et ^al.17 провели предварительную обработку признаков изображения лица с помощью вейвлет-фильтрации Габора и уменьшили размерность векторов признаков с помощью двоичного кодирования и алгоритма HOG. Средняя точность распознавания метода составляет 92,5%.

Метод опорных векторов (SVM)¹⁸ используется для отображения вектора в многомерное пространство и устанавливает разделяющую гиперплоскость с подходящим направлением, чтобы максимизировать расстояние между двумя параллельными гиперплоскостями. Это позволяет классифицировать опорные векторы¹⁹. Ученые усовершенствовали и оптимизировали эту технологию классификации, что привело к ее применению в различных областях, таких как распознавание изображений^20,21, классификация текста²², прогнозирование надежности²³ и диагностика неисправностей²⁴.

Li et ^al.25 разработали двухступенчатую SVM-модель для распознавания паттернов сейсмических разрушений, сосредоточив внимание на трех видах сейсмических разрушений. Результаты анализа свидетельствуют о том, что предложенный двухступенчатый метод SVM позволяет достичь более 90% точности для трех видов отказов. Yang et ^al.26 интегрировали алгоритм оптимизации с SVM для моделирования взаимосвязи между пятью ультразвуковыми параметрами и напряжением нагруженного бетона. Производительность неоптимизированной SVM неудовлетворительна, особенно на стадии низкого напряжения. Тем не менее, обход модели, оптимизированной алгоритмом, дает улучшенные результаты, хотя и с длительным временем вычислений. Для сравнения, SVM, оптимизированная для оптимизации роя частиц, значительно сокращает время расчета, обеспечивая при этом оптимальные результаты моделирования. Yan et ^al.27 использовали технологию SVM и ввели прецизионно-нечувствительную функцию потерь для прогнозирования модуля упругости высокопрочного бетона, сравнив точность ее предсказания с традиционной регрессионной моделью и моделью нейронной сети. Результаты исследования показывают, что технология SVM дает меньшую ошибку предсказания модуля упругости по сравнению с другими методами.

В данной работе собраны образцы изображений бетона при различных вибрационных состояниях и описаны различные состояния бетона с помощью метода направленной градиентной гистограммы. Направленный градиент используется в качестве вектора признаков для обучения SVM, и исследование фокусируется на целесообразности использования технологии направленной градиентной гистограммы-SVM для определения вибрационного состояния бетона. Кроме того, в работе анализируется механизм влияния между тремя ключевыми параметрами — порогом бинаризации, размером статистического блока направленного градиента и номером статистического интервала направленного градиента — в процессе извлечения признаков гистограммы направленного градиента и точностью распознавания SVM.