Riconoscimento dell'immagine e analisi dei parametri dello stato di vibrazione del calcestruzzo basato su Support Vector Machine

Summary

Il protocollo descritto in questo documento utilizza la tecnica dell’istogramma del gradiente direzionale per estrarre le caratteristiche di campioni di immagini concrete in vari stati di vibrazione. Impiega una macchina vettoriale di supporto per l’apprendimento automatico, risultando in un metodo di riconoscimento delle immagini con requisiti minimi di campioni di addestramento e basse esigenze di prestazioni del computer.

Abstract

In questo articolo, la tecnologia dell’istogramma a gradiente direzionale viene impiegata per estrarre le caratteristiche di campioni di immagini concrete catturate in diversi stati di vibrazione. La macchina a vettori di supporto (SVM) viene utilizzata per apprendere la relazione tra le caratteristiche dell’immagine e lo stato di vibrazione. I risultati dell’apprendimento automatico vengono successivamente utilizzati per valutare la fattibilità dello stato di vibrazione del calcestruzzo. Contemporaneamente, viene analizzato il meccanismo di influenza dei parametri di calcolo dell’istogramma del gradiente direzionale sull’accuratezza del riconoscimento. I risultati dimostrano la fattibilità dell’utilizzo della tecnologia dell’istogramma del gradiente direzionale-SVM per identificare lo stato di vibrazione del calcestruzzo. L’accuratezza del riconoscimento inizialmente aumenta e poi diminuisce all’aumentare della dimensione del blocco del gradiente direzionale o del numero di intervalli statistici. Anche l’accuratezza del riconoscimento diminuisce linearmente con l’aumentare della soglia di binarizzazione. Utilizzando immagini campione con una risoluzione di 1024 pixel x 1024 pixel e ottimizzando i parametri di estrazione delle feature, è possibile ottenere una precisione di riconoscimento del 100%.

Introduction

Il calcestruzzo è un materiale da costruzione fondamentale ampiamente utilizzato nel settore delle costruzioni. Durante il pompaggio, il calcestruzzo sviluppa spesso vuoti che richiedono la compattazione attraverso le vibrazioni. Vibrazioni inadeguate possono provocare una superficie in calcestruzzo a nido d’ape, mentre vibrazioni eccessive possono portare alla segregazione del calcestruzzo ^1,2. La qualità del funzionamento a vibrazione influisce in modo significativo sulla resistenza 3,4,5,6 e sulla durata delle strutture in calcestruzzo formate ^7,8. Cai et ^al.9,10 hanno condotto uno studio che ha combinato la ricerca sperimentale con l’analisi numerica per indagare il meccanismo di influenza delle vibrazioni sul cedimento degli aggregati e sulla durabilità del calcestruzzo. I risultati hanno rivelato che il tempo di vibrazione e le particelle di aggregato esercitano un impatto sostanziale sulla sedimentazione dell’aggregato, mentre la densità dell’aggregato e la viscosità plastica del materiale a base di cemento hanno effetti minimi. Le vibrazioni provocano la deposizione di aggregati sul fondo dei provini di calcestruzzo. Inoltre, all’aumentare del tempo di vibrazione, la concentrazione di ioni cloruro diminuisce nella parte inferiore dei provini di calcestruzzo mentre aumenta significativamente nella parte superiore ^9,10.

Attualmente, la valutazione dello stato vibrazionale del calcestruzzo si basa prevalentemente sul giudizio manuale. Mentre l’industria delle costruzioni continua a progredire attraverso riforme intelligenti, le operazioni robotiche sono emerse come la direzione futura^11,12. Di conseguenza, una sfida cruciale nelle operazioni di vibrazione intelligente è come consentire ai robot di identificare lo stato di vibrazione del calcestruzzo.

L’istogramma del gradiente orientato è una tecnica che utilizza il gradiente di intensità dei pixel o la distribuzione delle direzioni dei bordi come descrittore per caratterizzare la rappresentazione e la forma degli oggetti nelle immagini^13,14. Questo approccio opera sulle celle della griglia locale dell’immagine, fornendo una solida stabilità nella caratterizzazione dei cambiamenti dell’immagine in varie condizioni geometriche e ottiche.

Zhou et ^al.15 hanno proposto un metodo per estrarre direttamente le caratteristiche del gradiente direzionale dalle immagini in modalità Bayer. Questo approccio omette numerosi passaggi nel calcolo del gradiente direzionale facendo corrispondere la colonna del filtro colore con l’operatore gradiente, riducendo in modo significativo i requisiti computazionali per il riconoscimento dell’immagine del gradiente direzionale. He et ^al.16 hanno utilizzato l’istogramma del gradiente direzionale come caratteristica sottostante e hanno impiegato l’algoritmo di clustering medio per classificare gli elementi di fissaggio delle rotaie e determinare se gli elementi di fissaggio sono difettosi. I risultati del riconoscimento hanno indicato che l’istogramma della caratteristica del gradiente orientato mostrava un’elevata sensibilità ai difetti degli elementi di fissaggio, soddisfacendo le esigenze di manutenzione e riparazione ferroviaria. In un altro studio, Xu et ^al.17 hanno pre-elaborato le caratteristiche dell’immagine del volto utilizzando il filtro wavelet di Gabor e hanno ridotto la dimensione dei vettori delle caratteristiche attraverso la codifica binaria e l’algoritmo HOG. L’accuratezza media di riconoscimento del metodo è del 92,5%.

La macchina a vettori di supporto (SVM)¹⁸ viene utilizzata per mappare il vettore in uno spazio ad alta dimensione e stabilisce un iperpiano di separazione con una direzione adatta per massimizzare la distanza tra due iperpiani paralleli. Ciò consente di classificare i vettori di supporto¹⁹. Gli studiosi hanno migliorato e ottimizzato questa tecnologia di classificazione, portandola ad applicarsi in vari campi come il riconoscimento delle immagini^20,21, la classificazione del testo²², la previsione dell’affidabilitಳ e la diagnosi dei guasti²⁴.

Li et ^al.25 hanno sviluppato un modello SVM a due stadi per il riconoscimento del modello di cedimento sismico, concentrandosi su tre modalità di cedimento sismico. I risultati dell’analisi indicano che il metodo SVM a due stadi proposto può raggiungere un’accuratezza superiore al 90% per le tre modalità di guasto. Yang et ^al.26 hanno integrato un algoritmo di ottimizzazione con l’SVM per simulare la relazione tra i cinque parametri ultrasonici e la sollecitazione del calcestruzzo caricato. Le prestazioni di una SVM non ottimizzata sono insoddisfacenti, in particolare nella fase a basso stress. Tuttavia, l’attraversamento del modello ottimizzato dall’algoritmo produce risultati migliori, anche se con lunghi tempi di calcolo. In confronto, l’SVM ottimizzato per l’ottimizzazione dello sciame di particelle riduce significativamente il tempo di calcolo, fornendo al contempo risultati di simulazione ottimali. Yan et ^al.27 hanno utilizzato la tecnologia SVM e hanno introdotto una funzione di perdita insensibile alla precisione per prevedere il modulo elastico del calcestruzzo ad alta resistenza, confrontando la sua accuratezza di previsione con il modello di regressione tradizionale e il modello di rete neurale. I risultati della ricerca dimostrano che la tecnologia SVM produce un errore di previsione minore per il modulo elastico rispetto ad altri metodi.

Questo documento raccoglie campioni di immagini di calcestruzzo in vari stati di vibrazione e descrive i diversi stati del calcestruzzo utilizzando la tecnica dell’istogramma del gradiente direzionale. Il gradiente direzionale viene impiegato come vettore di caratteristiche per l’addestramento dell’SVM e lo studio si concentra sulla fattibilità dell’utilizzo della tecnologia dell’istogramma del gradiente direzionale-SVM per identificare lo stato di vibrazione del calcestruzzo. Inoltre, l’articolo analizza il meccanismo di influenza tra tre parametri chiave – soglia di binarizzazione, dimensione del blocco statistico del gradiente direzionale e numero di intervallo statistico del gradiente direzionale – nel processo di estrazione delle caratteristiche dell’istogramma del gradiente direzionale e l’accuratezza del riconoscimento dell’SVM.

Protocol

1. Acquisizione di immagini di campioni concreti Trasportare il calcestruzzo sul posto di lavoro, dove verrà versato dall’autopompa. Per acquisire immagini, accendere l’apparecchiatura di ripresa spostando l’interruttore del tasto di accensione verso destra e ruotandolo in posizione ON . Regolare la manopola della modalità della fotocamera sulla modalità automatica verde, assicurandosi che l’obiettivo della fotocamera sia parallelo alla superficie in cemento, quind…

Representative Results

Questo protocollo ha lo scopo di analizzare come i parametri di calcolo a tre vettori della caratteristica del gradiente direzionale influenzino l’accuratezza della SVM nell’identificazione dello stato di vibrazione del calcestruzzo. I parametri di calcolo principali del vettore di feature del gradiente direzionale includono la dimensione del blocco statistico del gradiente direzionale, il numero di intervalli angolari statistici del gradiente direzionale e la soglia di grigio binario. In questa sezione vengono utilizzat…

Discussion

Questo documento utilizza la macchina a vettori di supporto (SVM) per apprendere le caratteristiche dell’immagine di vari campioni di stato di vibrazione del calcestruzzo. Sulla base dei risultati dell’apprendimento automatico, viene proposto un metodo concreto di riconoscimento dello stato di vibrazione basato sul riconoscimento delle immagini. Per migliorare l’accuratezza del riconoscimento, è fondamentale controllare i parametri dei tre passaggi chiave: segmentazione dell’immagine, binarizzazione dell’immagine ed est…

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