一种基于近红外高光谱成像的碳化深度检测方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116026785A(43)申请公布日2023.04.28(21)申请号202310151842.6(22)申请日2023.02.22(66)本国优先权数据202310106774.12023.02.13CN(71)申请人中冶建筑研究总院（深圳）有限公司地址518066广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(72)发明人王罡陈明晹闵红光(74)专利代理机构北京融智邦达知识产权代理事务所(普通合伙)11885专利代理师吴强(51)Int.Cl.G01N21/359(2014.01)权利要求书2页说明书6页附图1页(54)发明名称一种基于近红外高光谱成像的碳化深度检测方法(57)摘要本发明提供了一种基于近红外高光谱成像的碳化深度检测方法，本发明通过砼碳化本征及表征检测，近红外高光谱成像数据预处理，获得多个设定强度等级的硅酸盐砼标准试块在不同碳化周期下的的碳化深度数据，以及预处理后的碳化深度数据对应的硅酸盐砼标准试块的表面近红外高光谱成像数据，进而建立硅酸盐砼碳化‑近红外光谱数据库；进而建立硅酸盐砼标准试块表面碳化表征与碳化深度本征之间的映射模型，利用映射模型以及现场获取的近红外高光谱成像数据可推算出构件的碳化深度。本发明不需要接触构件，也不需要对构件进行破损检测，通过简单的近红外高光谱成像拍摄就可以快速而全面掌握构件乃至结构的砼碳化状况。CN116026785ACN116026785A权利要求书1/2页1.一种基于近红外高光谱成像的碳化深度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S10.砼碳化本征及表征检测选定多块设定强度等级的硅酸盐砼标准试块进行碳化深度测试和近红外高光谱成像；进而获得设定强度等级的硅酸盐砼标准试块的碳化深度数据，以及碳化深度数据对应的硅酸盐砼标准试块的表面近红外高光谱成像数据；S20.近红外高光谱成像数据预处理对采集的近红外高光谱成像数据进行大气校正、混合噪声校正以及数据归一化处理；S30.将硅酸盐砼标准试块放入快速老化试验箱内，加快硅酸盐砼标准试块的碳化速度；设定碳化周期后取出，重复步骤S10‑S20，获得硅酸盐砼标准试块的碳化深度数据，以及预处理后的碳化深度数据对应的硅酸盐砼标准试块的表面近红外高光谱成像数据；S40.再次将硅酸盐砼标准试块放入快速老化试验箱内，加快硅酸盐砼标准试块的碳化速度；设定碳化周期后取出，重复步骤S10‑S20，获得硅酸盐砼标准试块的碳化深度数据，以及预处理后的碳化深度数据对应的硅酸盐砼标准试块的表面近红外高光谱成像数据；S50.重复步骤S40多次，进而获得多个不同碳化周期下硅酸盐砼标准试块的碳化深度数据，以及预处理后的碳化深度数据对应的硅酸盐砼标准试块的表面近红外高光谱成像数据；S60.调换不同设定强度等级的硅酸盐砼标准试块，重复步骤S10‑S50，进而获得不同设定强度等级的硅酸盐砼标准试块在多个不同碳化周期下的碳化深度数据，以及预处理后的碳化深度数据对应的硅酸盐砼标准试块的表面近红外高光谱成像数据；S70.重复步骤S60，进而获得多个设定强度等级的硅酸盐砼标准试块在不同碳化周期下的的碳化深度数据，以及预处理后的碳化深度数据对应的硅酸盐砼标准试块的表面近红外高光谱成像数据，进而建立硅酸盐砼碳化‑近红外光谱数据库；S80.建立硅酸盐砼标准试块表面碳化表征与碳化深度本征之间的映射模型，通过硅酸盐砼构件表面近红外高光谱成像数据反映的碳化特征离子光谱峰值，进而推算出硅酸盐砼构件碳化深度；采用基于注意力机制的卷积神经网络，将试验数据按照3：7比例分为学习数据集和训练数据集进行深度学习，并进行交叉验证测试，确保模型精度不低于95%;S90.在混凝土结构工程进行现场测试时，直接对构件的砼表面进行近红外高光谱成像拍摄，获取砼表面的光谱数据，将光谱数据带入映射模型，推算出构件的碳化深度。2.根据权利要求1所述的碳化深度检测方法，其特征在于，所述设定强度等级至少包括C25、C35、C45、C55四个强度等级；所述数据库内至少设置有C25、C35、C45、C55四个强度等级的子库。3.根据权利要求1所述的碳化深度检测方法，其特征在于，所述设定碳化周期为5‑10天。4.根据权利要求1所述的碳化深度检测方法，其特征在于，步骤S10中，还包括对硅酸盐砼标准试块进行工程指标数据和化学成分指标数据检测；所述数据库中包括工程指标数据和化学成分指标数据，进而获得工程指标数据、化学成分指标数据、碳化深度以及近红外高光谱成像数据的映射关系。2CN116026785A权利要求书2/2页5.根据权利要求4所述的碳化深度检测方法，其特征在于，所述工程指标数据包括：龄期、水灰比、含水率，以及混凝土掺合料的种类和质量配比。6.根据权利要求4所述的碳化深度检测方