水泥檢測的影響因素分析及質量檢測方法研究

王旭

摘 要：水泥檢測過程較為復雜且由于檢測儀器、環境及人為等多種因素影響，導致水泥質量檢測準確率較低。為此，結合水泥檢測影響因素，研究水泥質量檢測方法。利用工業相機獲取水泥樣本圖像，并對圖像進行預處理，提取圖像邊緣，基于此，利用網絡層次法建立質量模糊判斷集，判斷質量綜合指標，進而實現水泥質量檢測。對所提方法的檢測性能進行驗證，結果證明，所提方法在水泥質量檢測方面能夠提高檢測準確率。

關鍵詞：水泥；影響因素；質量檢測；方法設計

1 前言

在當今發展中，建筑行業的發展日益完善，水泥作為重要的建筑材料，其用量也在不斷增長。而水泥質量的優劣直接關系到施工安全及工程質量。因此，需要對水泥檢測過程嚴格把控，全面分析在建成過程中影響檢測結果的因素，保證獲取較為準確的數據，確保投入施工的水泥質量，提升工程的安全等級。為此，本文從水泥質量檢測角度出發，通過對監測設備、環境及操作等方面進行深入分析，明確水泥在檢測過程中存在的影響因素，結合分析結果設計水泥質量檢測方法。

2水泥檢測的影響因素分析

水泥是建筑混凝土中不可或缺的原材料，為保證施工現場能夠獲取關于水泥質量的準確數據結果，有必要對水泥質量進行預先檢測，合理使用水泥材料，進一步提升過程質量[1]。因此，本文通過分析水泥檢測中的各方面影響因素，結合分析結果，提出水泥質量檢測方法。

2.1檢測儀器因素分析

各種儀器設備在水泥檢測中起到了至關重要的作用，能夠確保水泥質量的準確檢測結果，檢測設備的技術參數、性能參數及運行參數等的精準性能夠對檢測結果造成直接影響。例如，振實臺是水泥檢測中的必備裝置，若其底座的質量達不到水泥所需的重量要求，則會產生水泥膠在振動過程中的能量散失現象，使得振實條件無法滿足，導致檢測結果存在較大誤差[2]。

2.2檢測環境因素分析

水泥質量檢測常常會受到外界環境等不可控因素的影響，因此，水泥檢測過程必須在標準試驗室進行，以最大程度降低外界因素干擾。水泥檢測環境的標準條件如表1所示。

試驗環境中的各項參數均會對水泥檢測結果造成不同程度的影響，溫度越高，水泥凝固的速度越快，強度也會越來越高。

2.3操作因素分析

在對水泥材料進行驗收時，還需要工作人員進行檢測操作，因此不可避免會受到人為因素的影響。相同的樣品和相同的操作方法，若有操作人員操作不符合規范，將會擴大在允許范圍內的誤差，從而無法保證監測結果的準確性[3]。

3水泥質量檢測方法設計

通過前文對水泥檢測中的影響因素分析，針對實際操作中的問題，本文提出水泥質量檢測方法，避免監測設備、環境及人為操作帶來的影響，實現水泥質量的智能檢測。

3.1水泥圖像樣本獲取

在對水泥表觀成型質量進行檢測前，首先需要采集數量足夠的缺陷樣本，由于在采集樣本過程中，易受到其他條件干擾，具有一定的主觀隨意性。為實現成像速度快、信號輸出一致的目的，本文用于獲取水泥圖像樣本的相機選用工業相機MV CA050-lOGC。

基于上述工業相機，本文特此設定獲取水泥表觀質量圖像的方式：

第一，采集距離：距離水泥表面300 mm～500 mm。

第二，采集對象：水泥澆筑完成且達到終凝強度。

第三，拍攝角度：拍攝鏡頭與水泥表面平行，且光照充足。

第四，圖像格式：jpg，bmp。

在上述獲取設定的水泥表觀質量圖像的采集方式下，對水泥質量圖像進行獲取，并且將圖像尺寸統一調整為224×224×64，有助于接下來的圖像處理及質量檢測。

3.2水泥圖像邊緣提取

后續數據標注和網絡學習的質量會在很大程度上受到形狀規則和布局均勻性的影響，這是因為它們對任務的完成具有重要影響，會降低檢測精度。因此，需要對圖像邊緣進行檢測，標注圖像中的水泥區域，剔除不含有重要信息的背景部分。而在提取圖像邊緣之前，需要通過一定的手段，增強圖像中的主體部分，弱化圖像的背景區域，提高圖像質量，以達到豐富信息量的目的。本文采用像素值分布變換方法對圖像內容實現增強。

水泥圖像邊緣提取是一種常見的圖像處理任務，可用于提取水泥圖像中物體的邊界信息，以便進一步分析和識別。下面是一種基于邊緣檢測算法的水泥圖像邊緣提取方法，供參考：

圖像預處理：首先，對水泥圖像進行預處理，包括灰度化、濾波和增強等操作，以優化圖像質量和增強邊緣信息。

邊緣檢測算法選擇：選擇適合水泥圖像邊緣提取的邊緣檢測算法，常用的邊緣檢測算法包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等。在這里，我們選擇Canny算子作為邊緣檢測算法，因為它能夠提供準確而清晰的邊緣輪廓。

Canny邊緣檢測算法步驟：

第一，高斯濾波：使用高斯濾波器對灰度圖像進行平滑處理，去除噪聲。通過選擇合適的高斯核大小和標準差來平衡平滑效果和邊緣保留效果。

第二，計算梯度幅值和方向：對平滑后的圖像使用Sobel算子計算水平和垂直方向的梯度，并計算每個像素點的梯度幅值和方向。

第三，非極大值抑制：沿著邊緣方向上對梯度幅值進行非極大值抑制，以保留邊緣的細節信息。

第四，雙閾值檢測：將圖像像素根據梯度幅值分為強邊緣和弱邊緣。

第五，邊緣跟蹤和連接：通過利用強邊緣的連通性，對弱邊緣進行邊緣跟蹤和連接，以得到完整的邊緣輪廓。

第六，邊緣后處理：對提取出的邊緣輪廓進行后處理，包括去除無關邊緣、填補斷裂的邊緣和平滑邊緣等操作，以獲取更準確和連續的邊緣信息。

在圖像的幾何空間內，參數變量為r圓的半徑，圓心位置所在區域坐標為（a，b），其表達式為：

在上述表達中，可以說圖像的幾何空間信息中的平面圖形在參數空間上對應于（x，y）的一個點，而在圖像的幾何空間上選擇的任意有效點（x_i，y_i）在參數空間上呈現出一個三維圓錐形狀。此外，在參數空間上表示的圓上的所有點組成的集合具有相等的半徑，而經過映射后，這些圓心坐標之間是不相同的。映射坐標系中的圓交點代表了二維平面中原始圖像的中心點與中心點到邊緣的距離，從而可以檢測出圖像的三個參數信息。

通過上述圖像邊緣提取方法，檢測出因施工工藝導致在水泥表面殘留的干擾區域，方便后續干擾區域的剔除，利于質量檢測的進行。

3.3水泥質量檢測

水泥質量檢測是確保產品符合相關標準和質量要求的重要環節。下面是一種針對水泥質量檢測的方法：

3.3.1水泥成分分析

水泥主要由石灰、硅酸鹽、鋁酸鹽和鐵酸鹽等成分構成。首先，通過取樣的方式獲取水泥樣品，然后使用化學分析方法，如X射線熒光光譜（XRF）或火焰原子吸收光譜（FAS）等技術，對水泥樣品進行成分分析。通過分析得到的各種成分含量與相關標準進行對比，評估水泥質量是否合格。

3.3.2水泥物理性能測試

壓縮強度測試：使用試驗機對水泥樣品進行壓力加載，根據加載過程中所承受的壓力大小和變形情況，計算水泥的抗壓強度。該指標是評價水泥硬化后強度的重要參數，常用于評估水泥的質量。

初凝時間和終凝時間測試：通過露點儀、維卡軟化儀等設備測定水泥漿體的初凝時間和終凝時間。初凝時間是指水泥漿體開始凝固的時間，終凝時間是指水泥漿體完全凝固的時間。

比表面積測試：水泥的比表面積是評估水泥顆粒細度和反應性的重要參數，可通過比表面積儀進行測定。較高的比表面積通常表示水泥顆粒較細，具有更好的活性和早期強度發展。

3.3.3水泥外觀檢查

通過目視觀察和顯微鏡等設備對水泥外觀進行檢查，評估水泥的顏色、形狀、表面平整度等特征，異色、不規則形狀或表面瑕疵可能是水泥質量問題的指示。

3.3.4其他測試方法

根據具體需求，還可以進行其他水泥質量檢測，如水泥水化熱測試、抗滲性測試、耐久性測試等。

4實驗論證分析

4.1實驗準備

為證明本文設計的方法對水泥質量檢查的有效性，在實驗室制備帶有不同缺陷類型的水泥各8根，每根水泥的比表面積均為311m2·kg-1，抗壓強度均達到齡期所需要求。在模型表面預設的缺陷位置設置H1-H4共四條測線，缺陷分布如圖1所示。

采用不同檢測方法檢測每條測線下的水泥缺陷，針對缺陷類型綜合考慮檢測效果。

4.2實驗說明

在進行實驗測試之前，需要對采集到的混凝土表觀質量缺陷圖像進行數據標注。此次實驗使用了LabelImg進行標注工作，并生成符合Pascal VOC格式的.xml文件。為了確保能夠準確地檢測出水泥表觀的缺陷，需要手動框選樣本數據集中所有圖像中缺陷所在的具體位置（即Ground Truth）。在本次實驗中，對經過預處理的原始圖像集共進行了1100張的標注工作。

4.3實驗結果

為體現文中所提檢測方法的整體優越性，同時應用基于超聲波的水泥質量檢測方法（方法1）、基于BIM的水泥質量檢測方法（方法2）與本文方法作對比，對以上采集到的水泥表觀圖像進行質量檢測，比較不同方法的正檢率，對比結果如圖2所示。

由上圖可知，三種檢測方法的檢測準確率均隨著實驗次數的增加而有所提升，而相比于其他兩種方法，本文方法始終保持著最高的檢測準確率。通過分析可知，方法1與方法2的檢測準確率過低的主要原因是，對于低質量的待檢測圖像，需要提取更多特征點用于檢測模型的匹配，而在這一過程中，容易出現匹配誤差。針對這類問題，本文方法能夠通過圖像增強并提取邊緣處理而有效解決。因此，本文方法在水泥質量檢測工作中，能夠有效提高檢測準確率。

5結論

有效提高水泥質量檢測的準確率是提升建筑安全等級的主要手段之一。深入了解影響水泥檢測的因素，并采取合理的質量檢測方法，準確檢測出質量不合格的水泥材料，對保證建設工程的整體質量具有十分重要的意義。

參考文獻

[1]郭廣明.水利工程中水泥攪拌樁的質量檢測技術研究[J].地下水，2022，44（06）：279-280+312.

[2]高正薈.水泥的技術性質及其試驗檢測影響因素[J].綠色建筑，2022，14（04）：111-112+115.

[3]祁小冬.水泥檢測過程中的影響因素及質量控制分析[J].散裝水泥，2022（03）：62-63.