Bilderkennung und Parameteranalyse des Betonschwingungszustandes auf Basis der Support Vector Machine

Summary

Das in dieser Arbeit beschriebene Protokoll verwendet die Technik des Richtungsgradientenhistogramms, um die Eigenschaften von Betonbildproben unter verschiedenen Schwingungszuständen zu extrahieren. Es verwendet eine Support-Vektor-Maschine für maschinelles Lernen, was zu einer Bilderkennungsmethode mit minimalen Anforderungen an das Trainingsgebiet und geringen Anforderungen an die Computerleistung führt.

Abstract

In dieser Arbeit wird die Richtungsgradienten-Histogramm-Technologie verwendet, um die Merkmale von Betonbildproben zu extrahieren, die unter verschiedenen Schwingungszuständen aufgenommen wurden. Die Support Vector Machine (SVM) wird verwendet, um die Beziehung zwischen Bildmerkmalen und Schwingungszustand zu lernen. Die Ergebnisse des maschinellen Lernens werden anschließend verwendet, um die Machbarkeit des konkreten Schwingungszustands zu beurteilen. Gleichzeitig wird der Einflussmechanismus der Berechnungsparameter des Richtungsgradientenhistogramms auf die Erkennungsgenauigkeit analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass es möglich ist, die Richtungsgradienten-Histogramm-SVM-Technologie zur Identifizierung des Schwingungszustands von Beton zu verwenden. Die Erkennungsgenauigkeit nimmt zunächst zu und dann ab, wenn die Blockgröße des Richtungsgradienten oder die Anzahl der statistischen Intervalle zunimmt. Auch die Erkennungsgenauigkeit nimmt linear mit zunehmender Binarisierungsschwelle ab. Durch die Verwendung von Beispielbildern mit einer Auflösung von 1024 x 1024 Pixeln und die Optimierung der Merkmalsextraktionsparameter kann eine Erkennungsgenauigkeit von 100% erreicht werden.

Introduction

Beton ist ein grundlegender Baustoff, der in der Bauindustrie weit verbreitet ist. Während des Pumpens bildet der Beton häufig Hohlräume, die durch Vibrationen verdichtet werden müssen. Unzureichende Vibrationen können zu einer wabenförmigen Betonoberfläche führen, während übermäßige Vibrationen zu einer Betonseigerung führen können ^1,2. Die Qualität des Vibrationsbetriebs hat einen erheblichen Einfluss auf die Festigkeit 3,4,5,6 und die Dauerhaftigkeit der geformten Betonkonstruktionen ^7,8. Cai et ^al.9,10 führten eine Studie durch, die experimentelle Forschung mit numerischer Analyse kombinierte, um den Einflussmechanismus von Schwingungen auf die Setzung von Gesteinskörnungen und die Dauerhaftigkeit von Beton zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigten, dass die Schwingungszeit und die Gesteinskörnungen einen erheblichen Einfluss auf die Setzung der Gesteinskörnung haben, während die Dichte der Gesteinskörnung und die plastische Viskosität des zementbasierten Materials nur minimale Auswirkungen haben. Durch Vibrationen kommt es zu Gesteinskörnungen am Boden der Betonproben. Darüber hinaus nimmt mit zunehmender Schwingungszeit die Chloridionenkonzentration an der Unterseite der Betonproben ab, während sie an der Oberseite deutlich zunimmt ^9,10.

Derzeit beruht die Beurteilung des Schwingungszustands von Beton überwiegend auf manueller Beurteilung. Während die Bauindustrie weiterhin intelligente Reformen durchläuft, hat sich der Roboterbetrieb als die zukünftige Richtung herauskristallisiert^11,12. Eine entscheidende Herausforderung bei intelligenten Vibrationsoperationen besteht daher darin, Roboter in die Lage zu versetzen, den Schwingungszustand von Beton zu erkennen.

Das Histogramm des orientierten Gradienten ist eine Technik, die den Intensitätsgradienten von Pixeln oder die Verteilung von Kantenrichtungen als Deskriptor verwendet, um die Darstellung und Form von Objekten in den Bildern^{13, 14} zu charakterisieren. Dieser Ansatz arbeitet mit den lokalen Gitterzellen des Bildes und bietet eine robuste Stabilität bei der Charakterisierung von Bildänderungen unter verschiedenen geometrischen und optischen Bedingungen.

Zhou et ^al.15 schlugen eine Methode zur direkten Extraktion von Richtungsgradientenmerkmalen aus Bayer-Mode-Bildern vor. Bei diesem Ansatz entfallen zahlreiche Schritte bei der Berechnung des Richtungsgradienten, indem die Farbfilterspalte mit dem Gradientenoperator abgeglichen wird, wodurch der Rechenaufwand für die Bilderkennung des Richtungsgradienten erheblich reduziert wird. Er et ^al.16 verwendeten das Richtungsgradientenhistogramm als zugrunde liegendes Merkmal und verwendeten den Mittelwert-Clustering-Algorithmus, um Schienenbefestigungen zu klassifizieren und festzustellen, ob die Verbindungselemente defekt sind. Die Erkennungsergebnisse zeigten, dass das Histogramm des orientierten Gradientenmerkmals eine hohe Empfindlichkeit gegenüber Befestigungsfehlern aufwies und den Anforderungen der Eisenbahnwartung und -reparatur entsprach. In einer anderen Studie haben Xu et ^al.17 Gesichtsbildmerkmale mit Hilfe der Gabor-Wavelet-Filterung vorverarbeitet und die Dimension der Merkmalsvektoren durch binäre Kodierung und den HOG-Algorithmus reduziert. Die durchschnittliche Erkennungsgenauigkeit des Verfahrens liegt bei 92,5 %.

Die Support Vector Machine (SVM)¹⁸ wird verwendet, um den Vektor in einen hochdimensionalen Raum abzubilden und eine trennende Hyperebene mit einer geeigneten Richtung zu etablieren, um den Abstand zwischen zwei parallelen Hyperebenen zu maximieren. Dies ermöglicht die Klassifizierung von Stützvektoren¹⁹. Wissenschaftler haben diese Klassifikationstechnologie verbessert und optimiert, was zu ihrer Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der Bilderkennung^20,21, der Textklassifizierung²², der Zuverlässigkeitsvorhersage²³ und der Fehlerdiagnose²⁴ geführt hat.

Li et ^al.25 entwickelten ein zweistufiges SVM-Modell zur Erkennung von seismischen Versagensmustern, das sich auf drei seismische Versagensmodi konzentriert. Die Analyseergebnisse deuten darauf hin, dass die vorgeschlagene zweistufige SVM-Methode eine Genauigkeit von mehr als 90 % für die drei Fehlermodi erreichen kann. Yang et ^al.26 integrierten einen Optimierungsalgorithmus in das SVM, um die Beziehung zwischen den fünf Ultraschallparametern und der Spannung des belasteten Betons zu simulieren. Die Leistung einer nicht optimierten SVM ist unbefriedigend, insbesondere in der Low-Stress-Phase. Das Durchlaufen des durch den Algorithmus optimierten Modells führt jedoch zu besseren Ergebnissen, wenn auch mit langen Rechenzeiten. Im Vergleich dazu reduziert die für die Partikelschwarmoptimierung optimierte SVM die Rechenzeit erheblich und liefert gleichzeitig optimale Simulationsergebnisse. Yan et ^al.27 setzten die SVM-Technologie ein und führten eine präzisionsunempfindliche Verlustfunktion ein, um den Elastizitätsmodul von hochfestem Beton vorherzusagen und seine Vorhersagegenauigkeit mit dem traditionellen Regressionsmodell und dem neuronalen Netzwerkmodell zu vergleichen. Die Forschungsergebnisse zeigen, dass die SVM-Technologie im Vergleich zu anderen Methoden einen geringeren Vorhersagefehler für den Elastizitätsmodul erzeugt.

In dieser Arbeit werden Bildproben von Beton unter verschiedenen Schwingungszuständen gesammelt und die verschiedenen Zustände des Betons mit Hilfe der Richtungsgradienten-Histogramm-Technik beschrieben. Der Richtungsgradient wird als Merkmalsvektor für das Training des SVM verwendet, und die Studie konzentriert sich auf die Durchführbarkeit der Verwendung der Richtungsgradienten-Histogramm-SVM-Technologie zur Identifizierung des Schwingungszustands von Beton. Darüber hinaus analysiert die Arbeit den Einflussmechanismus zwischen drei Schlüsselparametern – Binarisierungsschwelle, statistische Blockgröße des Richtungsgradienten und Anzahl des statistischen Intervalls des Richtungsgradienten – im Merkmalsextraktionsprozess des Richtungsgradientenhistogramms und der Erkennungsgenauigkeit der SVM.

Protocol

1. Konkrete Beispielbildaufnahme Transportieren Sie den Beton zum Arbeitsplatz, wo er mit dem Pumpenwagen gegossen wird. Um Bilder aufzunehmen, schalten Sie die Aufnahmeausrüstung ein, indem Sie den Ein-/Ausschalter nach rechts bewegen und in die Position ON drehen. Stellen Sie den Modusknopf der Kamera auf den grünen Automatikmodus ein, stellen Sie sicher, dass das Kameraobjektiv parallel zur Betonoberfläche ist, und drücken Sie den Auslöser. Er…

Representative Results

Dieses Protokoll zielt darauf ab, zu analysieren, wie sich die Drei-Vektor-Berechnungsparameter des Richtungsgradientenmerkmals auf die Genauigkeit der SVM bei der Identifizierung des Betonschwingungszustands auswirken. Zu den primären Berechnungsparametern des Richtungsgradienten-Feature-Vektors gehören die statistische Blockgröße des Richtungsgradienten, die Anzahl der gerichteten Gradienten-Winkelintervalle und der binäre graue Schwellenwert. In diesem Abschnitt werden drei Hauptberechnungsparameter als Variablen…

Discussion

In dieser Arbeit wird die Support Vector Machine (SVM) verwendet, um die Bildeigenschaften verschiedener Betonschwingungszustandsproben zu erlernen. Basierend auf den Ergebnissen des maschinellen Lernens wird eine konkrete Methode zur Erkennung von Schwingungszuständen auf Basis von Bilderkennung vorgeschlagen. Um die Erkennungsgenauigkeit zu erhöhen, ist es entscheidend, die Parameter der drei Schlüsselschritte zu kontrollieren: Bildsegmentierung, Bildbinarisierung und Richtungsgradienten-Eigenwertextraktion. Entspre…

Materials

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