[發(fā)明專利]鋼結(jié)構(gòu)涂層防腐性能評定方法、系統(tǒng)、服務(wù)器和存儲介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010717225.4 | 申請日: | 2020-07-23 |
| 公開(公告)號: | CN111879710B | 公開(公告)日: | 2023-07-11 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 王罡;姚志東;盧佳祁;閔紅光;林慧;李立坤 | 申請(專利權(quán))人: | 中冶建筑研究總院(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G01N21/25 | 分類號: | G01N21/25;G06F18/22;G06F18/214 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 鋼結(jié)構(gòu) 涂層 防腐 性能 評定 方法 系統(tǒng) 服務(wù)器 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種鋼結(jié)構(gòu)涂層防腐性能評定方法,其特征在于,包括:
獲取待測鋼結(jié)構(gòu)涂層的待測紅外光譜;
將所述待測紅外光譜代入預設(shè)的智能識別模型進行計算,以生成涂層性能數(shù)據(jù);
基于預設(shè)的等級評定標準對所述涂層性能數(shù)據(jù)進行評定,以獲取所述待測鋼結(jié)構(gòu)涂層的防腐性能評定結(jié)果;
其中,所述預設(shè)的智能識別模型的訓練過程包括:
通過模擬實驗確定第一樣本的實驗數(shù)據(jù),所述實驗數(shù)據(jù)包括所述第一樣本的性能發(fā)生變化的時間節(jié)點、時間節(jié)點對應(yīng)的第一紅外光譜和所述第一樣本的特征指標;
從實地工程項目獲取所述特征指標對應(yīng)的第二樣本的特征值;
將所述第一樣本的實驗數(shù)據(jù)和所述第二樣本的特征值合并為訓練集;
對所述訓練集進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練,生成所述智能識別模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鋼結(jié)構(gòu)涂層防腐性能評定方法,其特征在于,所述訓練集包括第一樣本的性能發(fā)生變化的時間節(jié)點、時間節(jié)點對應(yīng)的第一紅外光譜、第一樣本的特征指標和特征值,則在將所述第一樣本的實驗數(shù)據(jù)和所述第二樣本的特征值合并為訓練集之前,還包括:
獲取所述第二樣本的第二紅外光譜;
計算所述第一紅外光譜和所述第二紅外光譜的相似度;
判斷所述相似度是否高于預設(shè)閾值;
若高于預設(shè)閾值,則將所述第二樣本的特征值作為所述第一樣本的特征值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鋼結(jié)構(gòu)涂層防腐性能評定方法,其特征在于,所述獲取待測鋼結(jié)構(gòu)涂層的待測紅外光譜,包括:
獲取待測鋼結(jié)構(gòu)涂層的涂層圖像;
對所述涂層圖像執(zhí)行HSV顏色空間圖像處理,以去除所述涂層圖像中的非銹蝕區(qū)域,保留銹蝕區(qū)域;
將所述銹蝕區(qū)域的紅外光譜圖像作為所述待測紅外光譜。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鋼結(jié)構(gòu)涂層防腐性能評定方法,其特征在于,所述獲取待測鋼結(jié)構(gòu)涂層的待測紅外光譜之后,還包括:
使用黑白校正對所述待測紅外光譜進行預處理。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鋼結(jié)構(gòu)涂層防腐性能評定方法,其特征在于,在獲取待測鋼結(jié)構(gòu)涂層的待測紅外光譜之后,還包括:
使用多元散射校正對所述待測紅外光譜進行預處理。
6.一種鋼結(jié)構(gòu)涂層防腐性能評定系統(tǒng),其特征在于,包括:
待測光譜獲取模塊,用于獲取待測鋼結(jié)構(gòu)涂層的待測紅外光譜;
模型計算模塊,用于將所述待測紅外光譜代入預設(shè)的智能識別模型進行計算,以生成涂層性能數(shù)據(jù);
評定模塊,用于基于預設(shè)的等級評定標準對所述涂層性能數(shù)據(jù)進行評定,以獲取所述待測鋼結(jié)構(gòu)涂層的防腐性能評定結(jié)果;
模型訓練模塊包括:
第一數(shù)據(jù)獲取單元,用于通過模擬實驗確定第一樣本的實驗數(shù)據(jù),所述實驗數(shù)據(jù)包括所述第一樣本的性能發(fā)生變化的時間節(jié)點、時間節(jié)點對應(yīng)的第一紅外光譜和所述第一樣本的特征指標;
第二數(shù)據(jù)獲取單元,用于從實地工程項目獲取所述特征指標對應(yīng)的第二樣本的特征值;
合并單元,用于將所述第一樣本的實驗數(shù)據(jù)和所述第二樣本的特征值合并為訓練集;
模型訓練單元,用于對所述訓練集進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練,生成所述智能識別模型。
7.一種服務(wù)器,包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-5任一所述的鋼結(jié)構(gòu)涂層防腐性能評定方法。
8.一種終端可讀存儲介質(zhì),其上存儲有程序,其特征在于,所述程序被處理器執(zhí)行時能夠?qū)崿F(xiàn)如權(quán)利要求1-5任一所述的鋼結(jié)構(gòu)涂層防腐性能評定方法。
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G01N 借助于測定材料的化學或物理性質(zhì)來測試或分析材料
G01N21-00 利用光學手段,即利用紅外光、可見光或紫外光來測試或分析材料
G01N21-01 .便于進行光學測試的裝置或儀器
G01N21-17 .入射光根據(jù)所測試的材料性質(zhì)而改變的系統(tǒng)
G01N21-62 .所測試的材料在其中被激發(fā),因之引起材料發(fā)光或入射光的波長發(fā)生變化的系統(tǒng)
G01N21-75 .材料在其中經(jīng)受化學反應(yīng)的系統(tǒng),測試反應(yīng)的進行或結(jié)果
G01N21-84 .專用于特殊應(yīng)用的系統(tǒng)
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