综合BIM结合表面图像分析的钢结构无损检测方法

田 坤

（中铁上海设计院集团有限公司长沙设计院，湖南 长沙 410018）

作为绿色可持续建筑产品的载体，绿色建筑可以促进建筑产业的持续发展。建筑倾斜、裂缝、坍塌等事故在地震中时有发生，有效的地震区域绿色建筑倾斜检测方法对保证建筑安全具有重要意义。

1 综合BIM结合表面图像分析的钢结构无损检测方法

1.1 实施建筑钢结构无损检测的方法有以下几种

首先实施小波分解，设置预处理阈值，选择保留模值不低于阈值的变换系数，然后采用降噪技术对建筑钢结构检测图像进行降噪。利用红外成像技术进行形态学处理，提高了检测图像的清晰度，检测出钢结构缺陷的边缘，并完成了建筑钢结构的无损检测。

1）小波基的选取，小波的时频定位特性因图像之间的差异而有所不同。对建筑钢结构检测图像进行缺陷分析时，需要对图像进行基于小波基的合理分析。双正交小波基不仅具有规则性、支撑性、高阶消失矩性等优点，而且具有较好的对称性和线性相位特性。

2）分解层数的选取，在将本模型用于建筑钢结构中的无损检测时，小波分解层的选取，是一个关键性的问题。其中应根据最小信号噪声的标准，来进行信号分解层数的准确选择。若SNR≥20，则C=4分解层数，否则C=5。为了提高NDT的实时性，将分割层设置为C=4。

3）阈值的判定，经小波变换后，建筑物钢结构检测图像中的噪声信号值分布均匀，信号幅值较小，但检测信号仍存在较大的问题，主要表现为小波系数的聚集。

4）小波消噪，对建筑物钢结构进行无损检测时，若噪声信号与有效信号在同一频带内，必须将噪声信号及其小波系数重置为零，再进行零通小波处理。根据相关公式，再将信号还原为一定的值，从而实现了小噪声。

5）形态学处理，对形状采取膨胀处理方法，可以有效增加检测图像中对于钢结构检测目标的边缘像素。腐蚀性处理和扩展性处理正好相反，某些类型的像素可能被移除到需要检测的边界上。经膨胀、腐蚀处理后，确保钢结构检测图象清晰。

6）钢结构检测图像缺陷边缘检测，在钢构的相关检测图像中，缺陷边缘的提取质量与缺陷区域的大小密切的关系。采用红外跟踪技术，利用旋转跟踪方法对钢结构缺陷边缘进行检测，然后根据缺陷边缘图像的复原变化率依次提取缺陷边缘。

1.2 基于BIM的地震区绿色施工建筑钢结构检测模型

基于无损测试方法对小波基和分解层的选取结果，构成了BIM数据层的基本结构。在此基础上确定阈值，去除小波噪声，并进行形态学处理，完成了BIM模型的技术层次结构。基于BIM的地震带绿色建筑钢结构检测模型由应用层、数据交换层、技术层和基础数据层三层组成，其中应用层主要是对钢结构进行检测。利用该模型，可对绿色建筑钢结构材料进行全面控制、无损检测与维修，提高钢结构建筑质量。

其中，应用管理主要用于震区钢结构的建设规划、设计、施工和绿色建筑管理，数据管理主要从终端设备层和网络技术层进行数据传输。建立云端服务平台，实现信息共享与处理。信息的共享和处理完成后，移动设备和手持终端设备将用作BIM数据传输的硬件。如果技术层是绿色建筑，则在施工当中采用复杂的建筑技术策略，对项目进行全面有效的分析、管理和准备、设计、竣工和运行，为在抗震区创建绿色建筑钢结构质量评估技术层，该层主要用于整个项目生命周期中绿色项目的无损检查，材料管理和其他过程，基础数据层主要转换结构化数据管理，非结构化信息管理流程数据和CAD文件数据等。

2 实验分析

2.1 检测准确率对比

该方法适用于16个裂缝结构、8个绿色建筑中的钢结构和8个合格结构，试验了质量脆弱性评估方法、建筑物自动检测方法和无损检测方法。在对同一钢结构进行检测时，检测结果与实际结构完全一致，有效检测率为100%。对16处开裂结构和8处合格结构进行质量易损评估，9处不合格。两次检测未确认，两次检验结果均不正确，钢结构有效检验次数为7+4=11次，有效检测率为45.8%，建筑物自动检验方法对16处结构裂缝进行了12次检验，8处合格检验中有5处不合格，但该方法对7处有效检验中，有效检验率为29.2%。结果表明，该方法具有较高的有效识别率，达到了实际钢的无损检测要求。

2.2 检测深度与相对误差对比

在实验中，确定了一个实际的探测深度为1500mm的目标，该方法可以达到1499mm，比其它两种方法分别提高23mm和91mm。该方法的相对误差只有-0.0007%，与其它两种方法相比，误差较小。

3 结语

建筑业信息化和绿色建筑业的结合是未来建筑业整体发展的方向，通过建筑业信息化可以推动绿色建筑业高效发展。在此基础上，将 BIM技术与表面图像分析相结合，提出了一种综合完整的钢结构无损检测方法，并利用小波分解去除建筑物中钢结构检测图像中的噪声。