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基于模糊规格混凝土质量智能视觉识别技术
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在国内，由于建筑和建设质量低下造成的事故屡见不鲜。人们也经常发现刚修好的公路和桥梁，没多久，路面就凹凸不平了。因此，为保证安全性和强度要求，对于用来建造公路、建筑物、桥梁和其它结构的混凝土进行质量分析是必须的。混凝土的微观质量分析主要包括决定混凝土形成的气泡的数量，尺寸，分布等特点。最通用的是C457-98标准： “硬化混凝土中气泡参数的微观测量”，是由美国标准与材料检测协会公布的。
当前情况下，在国际上这样的检测过程主要靠人工完成，检测过程非常乏味，且费时费力、效率低。一般来说，完成一个样品的检测就需要8到12个小时的时间。此外，由于检测过程完全依赖于人的主观感觉，因此整个分析过程可能会缺乏高精度，可重复性较低。例如：材料中浅灰色的石子与砂子在颜色上非常像水泥浆，容易出现分类错误。同样的道理，沙石中的晶体与气泡非常相似。并且，进行人工的混凝土微观质量检测时，需要大量的先验知识和经验作为储备，而掌握这些知识和经验的专家相对来说比较少，因此很难满足工程质量检测和培训学员的需要。然而，随着智能视觉技术的不断发展，其广泛的应用已经深入到各个领域之中。
基于以上几个方面的原因，本文介绍一种智能的新颖的混凝土质量检测方法，利用模糊原理和已有的学习样本，通过支持向量机学习模糊规则，实现自动化的高效的混凝土质量检测。
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