基于机器视觉的混凝土浇灌面实时动态检测方法

研究背景与问题

在建筑工程中，混凝土浇筑的质量直接影响结构的安全与稳定性。液面高度是混凝土浇筑过程中关键的控制参数，然而，传统检测方法如超声波传感器和激光测距仪等，在检测过程中易受光照变化、反射干扰和粉尘遮挡等因素的影响，导致测量精度和稳定性下降。此外，传统传感器成本较高、安装复杂且人工测量效率低下，无法满足现代化工业生产的实时性和自动化需求。因此，针对现有混凝土浇筑液面检测方法的不足，开展基于机器视觉的实时动态检测方法研究具有重要的实际意义。

研究方法

本研究提出了一种基于机器视觉的混凝土浇灌液面实时检测方法。首先，采用固定单目相机获取浇筑区域的实时图像，并通过图像预处理去除噪声和干扰。其次，利用自适应Canny边缘检测算法提取液面边缘，并结合深度学习技术实现液面边缘的自动识别和定位。接着，采用光流法跟踪液面运动，从而计算液面高度。最后，通过图像识别和动态分析技术，实现对液面高度的实时动态监测。该方法在保证检测精度的同时，简化了检测过程，降低了成本，提高了检测效率。

核心结果

实验结果表明，所提出的基于机器视觉的混凝土浇灌液面实时检测方法具有以下优势：1）检测精度高，误差小于2mm；2）抗干扰能力强，能适应不同光照和复杂环境；3）实时性好，能实时跟踪液面变化；4）成本较低，安装方便。与传统检测方法相比，该方法在实际应用中表现出更好的性能。

结论与意义

本研究成功提出了一种基于机器视觉的混凝土浇灌液面实时检测方法，并通过实验验证了其有效性和实用性。该方法在提高混凝土浇筑质量、降低检测成本、简化安装和维护等方面具有显著优势，对于推动建筑工程的自动化、智能化发展具有重要意义。此外，该方法可推广应用于其他需要液面高度检测的领域，如化工、食品等行业，具有良好的应用前景。

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