一种建筑结构构件内部缺陷检测方法及系统与流程

1.本发明属于建筑结构检测技术领域，具体涉及一种建筑结构构件内部缺陷检测方法及系统，用于检测构件内的缺陷情况。


背景技术：

2.混凝土或砌体结构中常见的比如梁、柱、墙、板等，这些结构若存在内部缺陷可能会导致安全隐患，比如降低结构承载力，加速结构老化、抗震能力降低等问题。目前对建筑结构构件的内部缺陷检测手段通常采用超声波检测法，其通过检测超声波在结构材料中的传播来确定内部缺陷，根据声波的传输速度和波形会告诉检测人员构件中是否存在缺陷。但是超声波检测法仅能识别尺寸大于200mm的缺陷，对中小尺寸的缺陷难以识别，且不能精确得到缺陷尺寸及判定缺陷性质。


技术实现要素：

3.本发明为了解决建筑结构构件中对混凝土质量等情况的准确检测，及时发现建筑结构构件安全性隐患问题，避免对后续人们的生产生活造成重大不利影响，本发明提供了一种建筑结构构件内部缺陷检测方法及系统，其缺陷分辨力为5mm，可识别5mm以上的缺陷，检测精度大大提高。
4.本发明采用如下技术方案：
5.一方面，本发明提供了一种建筑结构构件内部缺陷检测方法，在待测构件的两侧分别安装光学探测装置和感光板；根据构件材料类型设定光学探测装置的曝光时间；启动光学探测装置使其垂直向构件照射，感光板获得构件内部组织影像；通过计算机对所得构件内部组织影像中的缺陷进行自动图像识别与计算，确定构件内部缺陷尺寸及位置。
6.进一步地，所述构件内部组织影像中的缺陷包括：混凝土孔洞、杂物及砌体结构芯柱浇筑不密实。
7.进一步地，对所得构件内部组织影像中的缺陷进行自动图像识别与计算后，若缺陷的尺寸低于所设定的阈值，且缺陷位于非主要受力部位时，则判断构件质量合格。
8.优选地，所述阈值为缺陷面积占构件截面的5％。
9.优选地，所述的光学探测装置为x射线机，其通过感光板进行成像，并将感光图像传输至计算机中，经计算机对所得墙体内部组织图像进行缺陷识别与计算后，得到相应的缺陷数据，再根据所设定的对应缺陷阈值对构件的合格性做出判断。
10.优选地，所述的构件包括混凝土结构和混凝土小型砌块结构。
11.进一步地，对所述的混凝土结构进行光学探测时，所述光学探测装置的曝光时间满足下述公式：t＝0.0027a
2-0.4569a+c；
12.其中：t是最优曝光时间(秒)；
13.a是透射混凝土厚度(mm)；
14.c是介电常数，根据混凝土种类，通过标定得到(秒)。
15.进一步地，对所述的混凝土小型砌块结构进行光学探测时，所述光学探测装置的曝光时间满足下述公式：t＝0.0021a
2-0.3472a+c
16.其中：t是最优曝光时间(秒)；
17.a是透射砌块厚度(mm)；
18.c是介电常数，根据砌块种类，通过标定得到(秒)。
19.进一步地，所采用的最佳曝光时间如下表所示：
[0020][0021][0022]
另一方面，本发明还提供了一种建筑结构构件内部缺陷检测系统，所述系统包括光学探测装置、感光板和计算机，所述光学探测装置和感光板分别设置于待测构件的两侧，根据构件类型及x射线透射厚度设定所述光学探测装置的曝光时间，所述感光板用于呈现经所述光学探测装置照射后的构件内部组织影像；所述计算机中内嵌有图像输入模块和图像识别与计算模块，所述图像输入模块接收探测到的构件内部组织影像，并通过所述图像识别与计算模块对构件内部组织影像中的缺陷进行识别与计算，得到缺陷尺寸及位置。
[0023]
进一步地，所述计算机中还设置阈值模块和判定模块，所述判定模块结合所述阈值模块中设定的阈值及所述构件内部组织影像中的缺陷数据，判定结构构件质量是否合格。
[0024]
本发明技术方案，具有如下优点：
[0025]
a.本发明根据构件类型设定光学探测装置的曝光时间，通过光线贯穿构件并在对面的感光板上成像，获得构件内部组织影像，并通过计算机对影像中所包含的缺陷类型进行自动识别，并计算缺陷数据，再根据实际设定标准判断构件质量是否合格，本发明针对构件采用成像方式，通过计算机可以清楚识别影像中所包含的缺陷信息，比如尺寸、缺陷类型及位置信息，根据预先建立的缺陷模型做到高分辨识别，对于缺陷的检测更加准确，能准确判定构件质量是否合格。
[0026]
b.本发明提供了针对混凝土结构和混凝土小型砌块结构分别设置了用于调节光学探测装置的曝光时间计算方法，快速准确获得探测参数，可以得到清晰的构件内部组织影像，能准确判定缺陷的形状、尺寸、性质，其缺陷分辨力为5mm，可识别5mm以上的缺陷，检测效率及分辨能力高。
附图说明
[0027]
为了更清楚地说明本发明具体实施方式，下面将对具体实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0028]
图1是本发明所提供的构件内部缺陷检测方法流程图；
[0029]
图2、图3为本发明提供的感光板上成像图示；
[0030]
图4为本发明所提供的构件内部缺陷检测系统中的数据处理部分结构组成。
[0031]
图中标识如下：
[0032]
1-灌浆缺陷；2-泡沫缺陷。
具体实施方式
[0033]
下面结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0034]
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0035]
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0036]
如图1所示，本发明提供了一种建筑结构构件内部缺陷检测方法，具体检测方法如下：
[0037]
【s01】在待测构件的两侧分别安装光学探测装置和感光板。
[0038]
【s02】根据构件类型设定光学探测装置的曝光时间。
[0039]
下面针对两种类型的构件分别设置了曝光时间的计算公式，包括混凝土结构构件和混凝土小型砌块结构。
[0040]
①
对于混凝土结构进行光学探测时，光学探测装置的曝光时间满足下述公式：t＝0.0027a
2-0.4569a+c；
[0041]
其中：t是最优曝光时间(秒)；
[0042]
a是透射混凝土厚度(mm)；
[0043]
c是介电常数，根据混凝土种类，通过标定得到(秒)。
[0044]
②
对于混凝土小型砌块进行光学探测时，光学探测装置的曝光时间满足下述公式：t＝0.0021a
2-0.3472a+c
[0045]
其中：t是最优曝光时间(秒)；
[0046]
a是透射砌块厚度(mm)；
[0047]
c是介电常数，根据粘土砖种类，通过标定得到(秒)。
[0048]
可以结合下表，针对不同构件类型及厚度采用相应的最佳曝光时间。
[0049][0050]
【s03】启动光学探测装置使其垂直向构件照射，感光板获得构件内部组织影像。
[0051]
构件内部组织影像中的缺陷包括：混凝土孔洞、杂物及砌体结构芯柱浇筑不密实等。
[0052]
【s04】通过计算机对所得构件内部组织影像中的缺陷进行自动图像识别与计算，确定构件内部缺陷尺寸及位置。将所得构件内部组织影像输入计算机进行识别计算时，需要确定光源探测装置、检测构件、感光板相对距离，通过换算(比如输入修正系数)得到缺陷的实际尺寸，具体的换算方法这里不再赘述。
[0053]
【s05】对所得构件内部组织影像中的缺陷进行自动图像识别与计算后，若缺陷的尺寸低于所设定的阈值，且缺陷位于非主要受力部位时，则判断构件质量合格。若含有的杂物(比如烟头等)及孔洞面积低于所设定的阈值，且缺陷位于非主要受力部位时，则判断构件质量合格，否则，判断构件质量不合格。这里的阈值优选为缺陷面积占构件截面的5％。
[0054]
上述的光学探测装置优选为x射线机，其通过感光板进行成像，并将感光图像传输至计算机中，经计算机对所得构件内部组织图像进行缺陷识别后，得到相应的缺陷数据，再根据所设定的对应缺陷阈值对构件质量的合格性做出判断。
[0055]
如图4所示，本发明还提供了一种建筑结构构件内部缺陷检测系统，包括光学探测装置、感光板和计算机，光学探测装置优选为x射线机，其与感光板分别设置于待测构件的两侧，根据构件类型及厚度设定光学探测装置的曝光时间，具体计算公式在上述方法方案给出。感光板用于呈现经光学探测装置照射后的构件内部组织影像；计算机中内嵌有图像输入模块和图像识别与计算模块，计算机通过图像输入模块接收构件内部组织影像或图像，并通过图像识别与计算模块对构件内部组织影像中的缺陷进行识别，得到缺陷类型、尺寸及位置信息。
[0056]
当然了，在系统中还设置了阈值模块和判定模块，判定模块结合阈值模块中设定的阈值及所得缺陷数据，判定构件质量是否合格。本发明中设定的阈值为构件截面积的5％，若缺陷位置的面积不超过构件截面积的5％，且缺陷不位于主要受力部位时，对于这样的缺陷可以忽略，认为构件质量是合格的。对于其它情况，比如缺陷面积大于构件截面积的5％，或者是缺陷位于主要受力部位时，都可以判定构件质量是不合格的。
[0057]
从图2和图3中所得到的感光图示中可以看出混凝土中钢筋的分布情况，还可以看出一些缺陷，比如图2中的套筒内部灌浆缺陷1，存在灌浆不饱满问题，图3中在混凝土中掺杂泡沫板杂质(图中呈现的泡沫板为外形为80mm的方块形状)。通过对采集图像的处理和计算，可以自动得到混凝土内部是否存在孔洞、杂物等缺陷信息，从而避免了因施工质量缺陷而形成的一些“豆腐渣”建筑工程，影响人们的生命财产安全。
[0058]
当然了，本领域技术人员可以结合上述本发明方案，通过编写图像识别与计算程
序，对所得构件影像进行自动图像处理，比如消除一些图像噪点，提取图像特征数据等，然后结合缺陷边界进行面积计算，得到缺陷的具体尺寸，并根据整个构件截面情况，确定其缺陷的具体位置，综合多种因素针对缺陷对构件质量的影响做出是否合格性判断。
[0059]
上述未述及之处均适用于现有技术。
[0060]
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之中。

技术特征：
1.一种建筑结构构件内部缺陷检测方法，其特征在于，在待测构件的两侧分别安装光学探测装置和感光板；根据构件材料类型设定光学探测装置的曝光时间；启动光学探测装置使其垂直向构件照射，感光板获得构件内部组织影像；通过计算机对所得构件内部组织影像中的缺陷进行自动图像识别与计算，确定构件内部缺陷尺寸及位置。2.根据权利要求1所述的建筑结构构件内部缺陷检测方法，其特征在于，所述构件内部组织影像中的缺陷包括：混凝土孔洞、杂物及砌体结构芯柱浇筑不密实。3.根据权利要求1所述的建筑结构构件内部缺陷检测方法，其特征在于，对所得构件内部组织影像中的缺陷进行自动图像识别与计算后，若缺陷的尺寸低于所设定的阈值，且缺陷位于非主要受力部位时，则判断构件质量合格。4.根据权利要求3所述的建筑结构构件内部缺陷检测方法，其特征在于，所述阈值为缺陷面积占构件截面的5％。5.根据权利要求1-4任一项所述的建筑结构构件内部缺陷检测方法，其特征在于，所述的光学探测装置为x射线机，其通过感光板进行成像，并将感光图像传输至计算机中，经计算机对所得墙体内部组织图像进行缺陷识别与计算后，得到相应的缺陷数据，再根据所设定的对应缺陷阈值对构件的合格性做出判断。6.根据权利要求5所述的建筑结构构件内部缺陷检测方法，其特征在于，所述的构件包括混凝土结构和混凝土小型砌块结构。7.根据权利要求6所述的建筑结构构件内部缺陷检测方法，其特征在于，对所述的混凝土结构进行光学探测时，所述光学探测装置的曝光时间满足下述公式：t＝0.0027a
2-0.4569a+c；其中：t是最优曝光时间(秒)；a是透射混凝土厚度(mm)；c是介电常数，根据混凝土种类，通过标定得到(秒)。8.根据权利要求6所述的建筑结构构件内部缺陷检测方法，其特征在于，对所述的混凝土小型砌块结构进行光学探测时，所述光学探测装置的曝光时间满足下述公式：t＝0.0021a
2-0.3472a+c其中：t是最优曝光时间(秒)；a是透射砌块的厚度(mm)；c是介电常数，根据砌块种类，通过标定得到(秒)。9.一种建筑结构构件内部缺陷检测系统，其特征在于，所述系统包括光学探测装置、感光板和计算机，所述光学探测装置和感光板分别设置于待测构件的两侧，根据构件类型及x射线透射厚度设定所述光学探测装置的曝光时间，所述感光板用于呈现经所述光学探测装置照射后的构件内部组织影像；所述计算机中内嵌有图像输入模块和图像识别与计算模块，所述图像输入模块接收探测到的构件内部组织影像，并通过所述图像识别与计算模块对构件内部组织影像中的缺陷进行识别与计算，得到缺陷尺寸及位置。10.根据权利要求9所述的建筑结构构件内部缺陷检测系统，其特征在于，所述计算机中还设置阈值模块和判定模块，所述判定模块结合所述阈值模块中设定的阈值及所述构件内部组织影像中的缺陷数据，判定结构构件质量是否合格。

技术总结
本发明公开了一种建筑结构构件内部缺陷检测方法及系统，在待测构件的两侧分别安装光学探测装置和感光板；根据构件材料类型设定光学探测装置的曝光时间；启动光学探测装置使其垂直向构件照射，感光板获得构件内部组织影像；通过计算机对所得构件内部组织影像中的缺陷进行自动图像识别与计算，根据射线源、检测构件、感光板相对距离，经换算得到构件内部缺陷尺寸及位置。本发明方法及系统针对构件内部组织结构采用成像方式，通过计算机可以清楚识别影像中所包含的缺陷信息，比如尺寸、缺陷类型及位置信息，根据预先建立的缺陷模型做到高分辨识别，对于缺陷的检测更加准确，能准确判定构件质量是否合格。定构件质量是否合格。定构件质量是否合格。


技术研发人员：陶里 关琳琳 谢新明
受保护的技术使用者：建研院检测中心有限公司
技术研发日：2023.04.18
技术公布日：2023/7/21