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题名基于深度相机的钢筋骨架尺寸智能检测方法
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作者
赵训刚
周强
黄晓航
钟继卫
王波
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机构
桥梁智能与绿色建造全国重点实验室
中铁大桥局集团有限公司
中铁大桥科学研究院有限公司
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第10期114-119,共6页
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基金
中国中铁股份有限公司科技研究开发计划(2022-专项-03,2023-重大-02)。
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文摘
钢筋骨架的质量检查在预制钢筋混凝土构件的生产过程中发挥了重要的作用,因为其质量直接影响整个构件的性能和可靠性。目前,对于钢筋骨架的质量检查,主要依赖于传统的人工手段,比如使用钢尺测量和人工计数来评估钢筋的数量和间距等关键指标。然而,这种方法明显存在低效率、高成本、易出错等局限性。为了解决以上问题,本文针对预制钢筋混凝土构件中的多层钢筋骨架,引入深度相机传感器和先进技术,设计了一种新颖的钢筋骨架质量检查方法。首先通过深度相机采集图像,根据深度阈值筛选算法将双层钢筋转化成单层图像;然后利用改进的YOLOv5算法检测出交叉点坐标;最后根据坐标转换,求解绑扎间距。试验结果表明,该方法通过智能化算法提高了检查的准确性,减少了时间消耗,降低了对人工的依赖。
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关键词
钢筋绑扎间距测量
深度相机
YOLOv5算法
机器视觉
视觉测量
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Keywords
measurement of steel bar binding spacing
depth camera
YOLOv5 algorithm
computer vision
visual measurements
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分类号
P258
[天文地球—测绘科学与技术]
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