装配式建筑智能化质量管理综述研究

金峙

南京市建筑工程质量安全监督站 江苏 南京 210001

1 引言

建筑工业化是我国建筑业实现传统产业升级的重要战略方向。在我国推动新型建筑工业化的号召下，装配式建筑成为建筑业实现现代化转型升级的新方向，成为推广建筑工业化的重要手段。装配式生产建造技术作为实现建筑工业化的主要措施，其质量问题至关重要。但与传统建筑相比，装配式建筑管理区域的扩大和其固有的安装连接问题如装配式建筑因频繁出现的构件安装倾斜或变形、灌浆不密实等质量问题，导致装配式建筑质量问题形势严峻而阻碍装配式建筑的进一步扩大发展。

因此，如何对装配式建筑进行有效的质量管理，提升装配式建筑质量，成为发展装配式建筑的重点和难点。从全寿命周期的角度来看，装配式建筑质量管理分为设计阶段、施工阶段和运维阶段等。本研究基于此背景，确定装配式建筑智能化质量管理的基本概念和目标，界定装配式建筑智能化质量管理的内涵和研究范围，总结未来装配式建筑智能化质量管理的研究趋势。

2 装配式建筑智能化质量管理概述

目前应用较广泛的基础质量管理理论为全面质量管理理论（TQM，Total quality management）。全面质量管理理论是指以产品质量为核心，建立一套科学、严谨、高效的质量体系，以提供满足用户需求的产品或服务。全面质量管理 (TQM)是一种以质量为中心的管理方法，以所有成员的参与为基础，旨在通过客户满意度和组织及社会所有成员的利益来实现成功。在TQM中，质量的概念于所有管理目标的实现有关。

在装配式建筑领域中TQM应用较广泛的方法有因果分析图法和PDCA循环（Plan，Do，Check，Act）。因果分析图法是指根据装配式建筑的施工和安装过程，从投入、过程和产品产出的角度来分析影响质量目标的各种因素，从而进行质量管理和控制。PDCA循环是指将质量管理分为四个阶段，即Plan（计划）、Do（执行）、Check（检查）和Act（处理）。在质量管理活动中，要求把各项工作按照做出计划、计划实施、检查实施效果，然后将成功的纳入标准，不成功的留待下一循环去解决。

装配式建筑质量管理目标通常分为三类：建筑实体质量、施工过程质量和管理系统质量。建筑物理实体质量一般是指建筑主体结构的安全、稳定，代表建筑具有良好的安全性能和配套设施齐全。施工生产过程质量是指施工过程中能保证人身安全、施工快速、节能环保、对周围环境影响小。管理系统质量是指建筑全生命周期的质量管理服务体系，通过提前采取措施，有效解决或避免各阶段的质量问题。与现场建筑施工不同，装配式建筑的质量管理主要有两部分：工厂预制和现场安装。因此，除了考虑装配式施工的物理质量外，过程质量和管理质量也应纳入装配式建筑智能化质量管理范围。

目前，装配式建筑质量管理依据时间顺序通常分为：质量识别、分析和控制三阶段。识别和分析是指在进行质量管理过程中，对质量影响因素、质量缺陷原因机理等进行识别和分析，质量控制是指在质量识别和分析的基础上，对质量因素、缺陷产生原因制定对策以提升质量的过程。在不同阶段进行质量管理其难度和效果不尽相同。智能化质量管理与传统的质量管理其质量目标以及质量管理的时间概念是相同的，其区别在于智能化质量管理更多的研究集中于信息化技术手段对现场质量的管理影响。不同管理阶段其智能化应用程度、管理难度、质量目标都会有不同，且目前对于智能化质量管理综述的研究较少，因此，本研究旨在通过对智能化质量管理的综述研究确定质量管理的具体过程重点和研究热点。

3 智能化质量管理研究方法分析

3.1 BIM技术等信息化技术的深度应用

在装配式建筑智能化质量管理中，BIM技术的应用出现频率较高，因此本节就BIM技术在智能化质量管理中的应用进行综述分析。

在智能化质量识别方面，BIM在质量影响因素识别和系统评价构建上，发挥重要作用并有着深入研究应用。李柄静将施工质量相关信息进行标准化处理并纳入BIM之中，之后通过Autodesk Revit软件建立可视化评价平台，并在模型中映射评价信息，以装配式建筑工程项目为研究对象建立施工质量评价模型，从结构性能等四方面筛选16个评价指标因素。在实验验证精度合格的基础上，利用MySQL Workbench构建施工质量评价数据库并进一步建立数据管理系统，为后续的智能化质量识别分析评价提供了依据[1]。刘杏红基于TQM的“PDCA循环”理念，结合BIM技术，从装配式建筑质量管理的影响因素出发，从预制构件的角度出发，综合考虑设计到施工阶段，最终建立装配式建筑质量管理体系框架[2]。其研究与实践表明，基于信息技术如BIM等技术可以对装配式建筑智能化质量管理识别和评价研究提供有效的帮助。

在其他信息技术应用装配式建筑智能化质量管理方面，张敏将BP神经网络技术和装配式建筑的施工质量相结合，提出了新的评价方法。研究表面经过调整后的BP神经网络可实现装配式建筑施工质量的准确评价，这一研究提高了装配式建筑的综合质量管理和评价效果[3]。吴水根、柏建韦依据传统建筑的施工质量管理，结合装配式建筑结构和生产工艺特点，根据质量管理的内容，从预制构件的角度出发，将其质量评价指标按施工顺序进行分步，确立评价模型和各指标权重[4]。此模糊综合评价法分析并建立装配式建筑施工质量管理评价指标体系，但并未通过实际案例去验证分析其实用性和可行性，稍显不足。齐宝库、王明振等人对比传统建筑与装配式建筑的不同特点，分析了装配式建筑建造的影响因素，并采用熵权法与专家打分法相结合的方式来评价工程项目[5]。

上述研究表明国内对装配式建筑智能化质量识别评价的研究时间较短，对装配式建筑工程项目质量评价体系的构建研究不多。但在装配式建筑质量评价中，引入先进技术如BIM、机器学习等，具有良好的改进效果，并在自动化、智能化和精度方面提升效果明显，且随着新技术的应用越来越成熟，将BIM等可视化技术、机器学习等新技术应用于装配式建筑工程项目中，将是未来发展的趋势之一。综上，BIM技术在装配式建筑质量管理的应用主要集中在：全寿命周期阶段中的施工阶段。通常与人工智能（无人机、机器人）、机器学习和供应链等技术结合进行研究。逐渐向可持续化、能源效率等绿色低碳的主题进行结合的趋势。

3.2 可视化手段在智能化质量管理的应用

与传统的质量管理区别较明显的特点是装配式建筑智能化质量管理因为信息技术等智能化手段的进步，许多质量管理方式能通过可视化手段实现更为便捷、有效的质量管理。其中较为突出的为质量缺陷识别和机理研究。

在装配式建筑质量管控中，质量管控的工作重点和重心一般在影响装配式建筑质量的主要阶段。如施工安装阶段的浆套筒的连接。装配式建筑智能化质量管理的可视化手段在灌浆套筒连接的安装质量检测方式的应用有：赵雪磊通过X射线对竖向构件的连接节点进行检测，并对常见的施工安装质量缺陷问题如套筒灌浆密实饱满程度、钢筋锚固长度问题等进行分析，实现装配式建筑安装连接质量的无损智能化质量检测[6]。此研究除了描述X射线的安装质量检测应用，还明确了智能化质量管理核心为标准流程和施工工人质量。高润东等研发了采用事先埋好的钢丝进行饱满度检测，即通过预埋钢丝进行拉拔检测拉拔荷载值判断饱满程度。该方法可用于装配式建筑的连接部分的现场检测和质量控制，且可与其他可视化手段结合提高检测精度[7]。

在装配式建筑整体智能化质量管理方面，如建筑全范围的裂缝检测、质量相关参数检查方面，诸多学者结合摄影技术等进行了较多深入研究。Fei Dai等人采用摄影测量技术对香港理工大学的一些装配式建筑设施进行测量，通过分析了79组几何测量数据（长度、宽度和高度）与传统测量手段检测的数据偏差，对比不同的检测手段精度，实验结果表面摄影测量技术的检测误差远小于实用精度；A.Murtiyoso等人介绍了无人机倾斜摄影测量技术在装配式建筑物检测和灾害评估中的具体应用，通过摄影测量技术测量建筑的高度和距离，并通过三维建模手段对建筑结构实现数据化和三维建筑表面重构，通过这些测量技术和三维重构技术，对实际建筑的几何精度进行对比分析，确定可视化手段如无人机倾斜摄影的精度可用于专业人员的高精度检测和测量。赵红强等人对相机EOS 450D 进行检校后，通过近景摄影测量技术，结合多基线测量对装配式建筑进行三维建模，并结合高精度全站仪的测量和三维建模进性精度对比。该研究验证近景摄影测量在装配式建筑工程智能化质量管理监测中有较好的应用前景。综上研究，学者验证了无人机倾斜摄影测量在包括三维重构、几何信息等方面的精度能够满足测量要求，并且相较于全站仪具有外业工作量小、效率高的优势，该方法在装配式建筑外形质量安装检测、施工实时监测等智能化质量管理具有良好的应用前景。

3.3 目标检测等深度学习手段

在装配式建筑智能化质量管理中，目标检测等深度学习技术的应用，带给智能化质量管理较广前景。

杨娜等通过无人机技术与计算机视觉技术设计一套适用拼接式木结构裂缝监测系统，提出一种基于SIFT+RANSAC的方法提高裂缝图像检测精度，实现目标检测等深度学习手段结合视觉技术准确识别构件和裂缝尺寸。为提升在装配式建筑中无人机的稳定性和距离问题产生的模糊图像上连接点和裂缝的识别问题。Fan等设计一种基于多尺寸卷积神经网络，可用于评估图像中人的位置与距离，提升该网络在局部和整体信息识别的能力上进行测试，该方法可用于评估现场构件安装过程中连接部位的间隙距离等。温作林等人基于图像处理技术针对装配式建筑的预制构件和安装连接部分的混凝土结构裂缝识别方法易受外部环境干扰导致识别效果不佳的问题，提出一种基于卷积神经网络的裂缝识别方法。通过与卷积神经网络模型测量结果以及真实的混凝土裂缝图像的识别验证，结果表明研究中建立的CrackNet模型具有高效性和强鲁棒性。周颖等人采用计算机视觉技术、使用消费级照相机对裂缝图片进处理，识别裂缝区域和测量裂缝宽度。对提取出的裂缝区域，统计裂缝发展方向，计算其对应的裂缝长度及宽度，并在室内测试了裂缝宽度测量的误差。

通过对计算机视觉和深度学习的有机深入结合，促使在装配式建筑裂缝等建筑缺陷检测方面的智能化质量管理愈发深入，考虑到这方面研究属于近几年兴起，且有较多研究点，其研究前景和应用前景都较为广阔。

4 总结与展望

基于上述文献和综述分析，本研究总结装配式建筑智能化质量管理的研究热点和未来趋势有以下四点。

（1）BIM等信息技术、机器学习等智能方法的深入应用

目前在装配式建筑智能化质量管理中主要的研究内容有套筒灌浆检测、可视化监管、系统仿真模拟、质量缺陷目标检测、自动化检测等，未来对于整体的质量问题检测，全自动无人化可视化质量监管将会成为未来的研究趋势和方向。

BIM技术的进一步深入，除了继续支持研究数字孪生外，还可与目标检测、计算机视觉等技术相结合，在智能审图、智能语义识别方面进行更加深入的探索和研究。

（2）装配式建筑质量管理的内容扩充如精益建造等

随着智慧建造、双碳、精益建造等理念的提出，装配式建筑智能化质量管理的内容赋予了更加丰富的意义，其中过程质量管理的视角和内容发生了更多变化，其中研究开始纳入能源消耗、碳排放等绿色环保因素，智能化质量管理的研究也将囊括更多阶段，进行更多环境等因素的考虑和研究。

（3）质量管理流程的改进、模块化、工厂化的流程促使质量管理革新

装配式建筑智能化质量管理中，诸多学者从预制构件的视角去进行质量监控，如供应链管理、多方质量协同管理、物联网技术应用等。未来物联网技术和信息技术的协同深入发展，将促进供应链管理等多方的协同智能化质量管理。

（4）质量管理指标体系的更新：与技术手段融合、与工艺流程与时俱进、与内涵相适应补充

随着装配式建筑智能化质量管理内容的丰富，技术体系的革新等，在囊括诸多环境类因素之后，相关的建造管理标准、评价体系、绩效体系等都有着较为广阔的研究前景。