Reconocimiento de imágenes y análisis de parámetros del estado de vibración del hormigón basado en la máquina de vectores de soporte

El hormigón es un material de construcción fundamental muy utilizado en la industria de la construcción. Durante el bombeo, el hormigón con frecuencia desarrolla huecos que requieren compactación a través de la vibración. Una vibración inadecuada puede dar lugar a una superficie de hormigón en forma de panal, mientras que una vibración excesiva puede provocar la segregación del hormigón ^1,2. La calidad de la operación de vibración afecta significativamente la resistencia 3,4,5,6 y la durabilidad de las estructuras de hormigón conformado ^7,8. Cai et ^al.9,10 realizaron un estudio que combinó la investigación experimental con el análisis numérico para investigar el mecanismo de influencia de la vibración en el asentamiento de los áridos y la durabilidad del hormigón. Los hallazgos revelaron que el tiempo de vibración y las partículas agregadas ejercen un impacto sustancial en el asentamiento de agregados, mientras que la densidad agregada y la viscosidad plástica del material a base de cemento tienen efectos mínimos. La vibración provoca la deposición de agregados en la parte inferior de las muestras de hormigón. Además, a medida que aumenta el tiempo de vibración, la concentración de iones cloruro disminuye en la parte inferior de las probetas de hormigón, mientras que aumenta significativamente en la parte superior ^9,10.

En la actualidad, la evaluación del estado de vibración del hormigón se basa principalmente en el juicio manual. A medida que la industria de la construcción continúa progresando a través de reformas inteligentes, las operaciones robóticas han surgido como la dirección futura^11,12. En consecuencia, un desafío crucial en las operaciones de vibración inteligente es cómo permitir que los robots identifiquen el estado de vibración del hormigón.

El histograma del gradiente orientado es una técnica que utiliza el gradiente de intensidad de píxeles o la distribución de direcciones de borde como descriptor para caracterizar la representación y forma de los objetos en las imágenes ^13,14. Este enfoque opera en las celdas de la cuadrícula local de la imagen, lo que proporciona una estabilidad sólida en la caracterización de los cambios de imagen en diversas condiciones geométricas y ópticas.

Zhou et ^al.15 propusieron un método para extraer directamente características de gradiente direccional de imágenes en modo Bayer. Este enfoque omite numerosos pasos en el cálculo del gradiente direccional al hacer coincidir la columna de filtro de color con el operador de gradiente, lo que reduce significativamente los requisitos computacionales para el reconocimiento de imágenes de gradiente direccional. He et ^al.16 utilizaron el histograma de gradiente direccional como característica subyacente y emplearon el algoritmo de agrupamiento de medias para clasificar los sujetadores de riel y determinar si los sujetadores están defectuosos. Los resultados del reconocimiento indicaron que el histograma de la característica de gradiente orientado exhibía una alta sensibilidad a los defectos de los sujetadores, satisfaciendo las necesidades de mantenimiento y reparación ferroviaria. En otro estudio, Xu et ^al.17 preprocesaron las características de las imágenes faciales utilizando el filtrado de ondículas de Gabor y redujeron la dimensión de los vectores de características a través de la codificación binaria y el algoritmo HOG. La precisión media de reconocimiento del método es del 92,5%.

La máquina de vectores de soporte (SVM)¹⁸ se utiliza para mapear el vector en un espacio de alta dimensión y establece un hiperplano de separación con una dirección adecuada para maximizar la distancia entre dos hiperplanos paralelos. Esto permite clasificar los vectores de soporte¹⁹. Los estudiosos han mejorado y optimizado esta tecnología de clasificación, lo que ha llevado a su aplicación en diversos campos, como el reconocimiento de imágenes^20,21, la clasificación de texto²², la predicción de fiabilidad²³ y el diagnóstico de fallos²⁴.

Li et ^al.25 desarrollaron un modelo SVM de dos etapas para el reconocimiento de patrones de fallas sísmicas, centrándose en tres modos de fallas sísmicas. Los resultados del análisis indican que el método SVM de dos etapas propuesto puede lograr una precisión superior al 90% para los tres modos de fallo. Yang et ^al.26 integraron un algoritmo de optimización con el SVM para simular la relación entre los cinco parámetros ultrasónicos y la tensión del hormigón cargado. El rendimiento de una SVM no optimizada no es satisfactorio, especialmente en la etapa de bajo estrés. Sin embargo, recorrer el modelo optimizado por el algoritmo produce resultados mejorados, aunque con largos tiempos de cálculo. En comparación, la SVM optimizada para la optimización del enjambre de partículas reduce significativamente el tiempo de cálculo al tiempo que ofrece resultados de simulación óptimos. Yan et ^al.27 emplearon la tecnología SVM e introdujeron una función de pérdida insensible a la precisión para predecir el módulo elástico del hormigón de alta resistencia, comparando su precisión de predicción con el modelo de regresión tradicional y el modelo de red neuronal. Los resultados de la investigación demuestran que la tecnología SVM produce un error de predicción menor para el módulo elástico en comparación con otros métodos.

Este artículo recoge muestras de imágenes de hormigón bajo varios estados de vibración y describe los diferentes estados del hormigón utilizando la técnica de histograma de gradiente direccional. El gradiente direccional se emplea como un vector de características para entrenar el SVM, y el estudio se centra en la viabilidad de utilizar la tecnología de histograma de gradiente direccional-SVM para identificar el estado de vibración del hormigón. Además, el artículo analiza el mecanismo de influencia entre tres parámetros clave (umbral de binarización, tamaño de bloque estadístico de gradiente direccional y número de intervalo estadístico de gradiente direccional) en el proceso de extracción de características del histograma de gradiente direccional y la precisión de reconocimiento de la SVM.

1. Adquisición de imágenes de muestras concretas

1. Transportar el hormigón al lugar de trabajo, donde será vertido por el camión bomba.
2. Para capturar imágenes, encienda el equipo de disparo moviendo el interruptor de la tecla de encendido hacia la derecha y girándolo a la posición ON . Ajuste la perilla de modo de la cámara al modo automático verde, asegurándose de que la lente de la cámara esté paralela a la superficie de concreto, y presione la tecla del obturador. Capture 20 muestras de imágenes de hormigón no vibrado, guardándolas en formato .jpg con una resolución de adquisición de 1024 x 1024 píxeles, como se ilustra en la Figura 1.
3. Inserte la parte vibratoria del equipo de vibración de hormigón (varilla vibratoria de hormigón enchufable) en el hormigón. Conecte la fuente de alimentación y, a continuación, encienda el equipo de vibración de hormigón colocándolo en la posición ON .
4. Cuando hay algún colapso en la superficie del concreto (causado por la vibración que descarga el aire dentro del concreto, lo que lleva al hundimiento de los agregados de la superficie para llenar los huecos, lo que resulta en el colapso del concreto) y aparece algo de lechada de cemento, mantenga la lente de la cámara paralela a la superficie del concreto y presione la tecla del obturador. Recoja 20 muestras de imágenes de concreto vibrante, como se muestra en la Figura 2.
5. Continúe operando el equipo de vibración. Cuando no hay un colapso obvio en la superficie del concreto, no aparece lechada de cemento y no se generan burbujas, detenga el proceso de vibración y capture 20 muestras de imágenes de concreto vibrado, como se muestra en la Figura 3.

2. Binarización de grises de imagen de muestra

1. Utilice la función imread() del software MATLAB para leer el archivo .jpg como los datos de formato de unidad de 1024 píxeles x 1024 píxeles x 3 canales de color, que representan los valores de canal rojo, verde y azul de la imagen.
2. A continuación, aplique la función rgb2gray de MATLAB para convertir la imagen a escala de grises, indicada por el formato gray value = rgb2gray(nombre de archivo jpg). Calcule el valor de gris de cada píxel de acuerdo con la ecuación (1) y guarde el valor de gris como los datos de formato unit8 de 1024 x 1024.
   GR_(i,j) = 0,2989R_(i,j) + 0,587G_(i,j) + 0,114B_(i,j) (1)
   donde, GR(i,j) es el valor de gris del punto de píxel, R(i,j) es el valor del canal rojo del punto de píxel, G(i,j) es el valor del canal verde del punto de píxel y B(i,j) es el valor del canal azul del punto de píxel.
3. Modifique el valor binario de los valores de gris mayores que el umbral de píxeles θ en 1 y establezca el valor binario de los valores de gris menores que el píxel θ en 0.
4. Después de obtener los resultados de gris binarizado, guarde el resultado como datos de formato lógico de 1024 x 1024. En este caso, θ representa el umbral de binarización y sus valores son 50, 100, 150 y 200 para diferentes imágenes de muestra concretas en estado de vibración, como se muestra en la Figura 5, la Figura 6 y la Figura 7.

3. Cálculo del valor propio del gradiente direccional

1. Calcule el gradiente binario horizontal y vertical de cada píxel de la imagen utilizando la siguiente ecuación²⁸
   T_p = R(x, y + 1) - R(x, y - 1), T_h = R(x+1, y) - R(x-1, y)
   donde T_h es el gradiente binarizado horizontal, T_p es el gradiente binarizado vertical, R son los datos de formato lógico binarizados, x es el número de fila de la matriz binarizada e y es el número de columna de la matriz binarizada.
2. Calcule la dirección y el tamaño del gradiente binario de cada punto usando la siguiente ecuación²⁹
   
   donde T es el tamaño del gradiente binario, α_T es la dirección del gradiente binario, T_h es el gradiente binario horizontal y T_p es el gradiente binario vertical.
3. Determine el tamaño del bloque de segmentación de imágenes, denotado como n, donde el valor de n es [ 1,9]. Establezca la línea de segmentación para cada n píxel en la dirección y a lo largo de la dirección x, dividiendo efectivamente la imagen en n x n bloques cuadrados en función de la posición de la línea de segmentación. A continuación, se eliminan las partes de la imagen que no puedan formar bloques cuadrados completos.
4. Divida la dirección del gradiente binario α_T (el valor de la dirección del gradiente binario α_T es [ 0°, 360°]) en m partes, lo que da como resultado m intervalos de ángulo estadístico de gradiente direccional. Proceda a calcular el valor estadístico de gradiente para el intervalo de ángulo estadístico de gradiente de cada bloque.
   1. En función de la dirección de gradiente binario de cada píxel del bloque, clasifique los píxeles en el intervalo de ángulo estadístico de gradiente adecuado de cada dirección.
   2. Sume el gradiente binario de los píxeles en el intervalo de ángulo estadístico de gradiente de cada dirección en sentido contrario a las agujas del reloj para obtener el valor estadístico de gradiente de ese intervalo. Los resultados obtenidos para las estadísticas de gradiente direccional del intervalo de ángulo estadístico de gradiente se representan en la Figura 8, la Figura 9 y la Figura 10 para tamaños de bloque n iguales a 8, 128 y 512, respectivamente.

4. Construcción de vector de características de gradiente direccional

1. Divida las muestras en áreas de cálculo requeridas, donde cada área de cálculo consta de cuatro bloques adyacentes en función de los resultados de bloques obtenidos en el paso 3.3. Por ejemplo, considerando píxeles de resolución de 16 x 16 y un tamaño de bloque de 4 x 4, la imagen se divide en (16 / 4-1) x (16 / 4-1) = 9 áreas de cálculo.
2. Calcule el valor estadístico del gradiente direccional dentro del intervalo de ángulo de las estadísticas de gradiente de cada bloque en el área de cálculo. Posteriormente, obtenga el vector de características con las estadísticas de gradiente direccional como componente.
3. Combine los vectores de entidades de degradado direccional de cada área de cálculo para obtener el vector de entidades de degradado direccional de la imagen.

5. Formación SVM

1. Seleccione aleatoriamente 42 muestras de los tres estados de vibración para crear el grupo de entrenamiento, dejando las 18 muestras restantes como grupo de prueba.
2. Utilizar la función fitcecoc de MATLAB para el entrenamiento de SVM; El formato es
   SVM = fitcecoc (trainingFeatures, Trainingeigenvalue)
   donde SVM es la máquina de vectores de soporte que se va a entrenar, trainingFeatures es el vector de características de gradiente direccional de la imagen del grupo de entrenamiento y Trainingeigenvalue es el valor característico del estado de vibración del grupo de entrenamiento. Los valores característicos del estado de vibración de las muestras de hormigón no vibrado, hormigón vibrante y hormigón vibrado son 1, 2 y 3, respectivamente.
3. Guarde la SVM entrenada mediante la función Guardar en formato .mat.

6. Verificación de la precisión del reconocimiento de SVM

1. Con la función de predicción de MATLAB, introduzca el vector de características de gradiente direccional de la imagen de muestra del grupo de prueba en la SVM entrenada para obtener el valor calculado de la característica de estado de vibración para cada muestra de prueba. El formato es el siguiente:
   testgroupcalculateseigenvalues = predict (SVM, testFeature)
   donde testgroupcalculateseigenvalues es el valor calculado de la entidad de estado de vibración y SVM es la máquina de vectores de soporte entrenada en el paso 5. testFeature es el vector de características de gradiente direccional de la imagen de ejemplo del grupo de prueba.
2. Determine los resultados del reconocimiento de muestras del conjunto de pruebas introduciendo el conjunto de pruebas en la SVM entrenada. Cuente el número de muestras para las que los resultados del reconocimiento del conjunto de pruebas coinciden con el estado real y, a continuación, calcule la precisión del reconocimiento dividiendo el número de muestras correctas por el número total de muestras del conjunto de pruebas.
   1. Si la precisión del reconocimiento de la prueba es superior al 94 %, considere que el reconocimiento de SVM es eficaz. Si es inferior al 94 %, vuelva al paso 1.1 y ajuste el umbral de binarización, el tamaño del bloque n y el número de intervalos estadísticos de gradiente direccional m.

Este protocolo tiene como objetivo analizar cómo los parámetros de cálculo de tres vectores de la característica de gradiente direccional afectan la precisión de la SVM en la identificación del estado de vibración del hormigón. Los parámetros de cálculo principales del vector de entidades de gradiente direccional incluyen el tamaño del bloque estadístico de gradiente direccional, el número de intervalos de ángulo estadístico de gradiente direccional y el umbral de gris binario. En esta sección se utilizan tres parámetros de cálculo principales como variables para diseñar la prueba. Los niveles de los parámetros de prueba se detallan en la Tabla 1. Se realizaron un total de 100 pruebas en muestras de imágenes concretas con una resolución de 1024 x 1024 píxeles. Los resultados de las pruebas correspondientes a los parámetros descritos en la Tabla 1 se presentan en la Tabla 2.

Análisis de diferentes resultados de reconocimiento de SVM de umbral de gris binario
La Tabla 2 muestra la precisión de reconocimiento promedio de la SVM para diferentes umbrales de binarización, y la relación entre el umbral de binarización y la precisión de reconocimiento se visualiza en la Figura 4. Cuando se fijan el tamaño del bloque y el número de intervalos estadísticos, la precisión de reconocimiento de la SVM generalmente muestra una tendencia decreciente con un aumento en el umbral de binarización. En particular, la precisión del reconocimiento disminuye significativamente cuando el umbral de binarización se encuentra dentro del rango de 100 a 150. Se requiere más investigación para comprender las razones detrás de este fenómeno y su impacto en el cálculo de la división de la SVM.

En esta sección, siguiendo el método descrito en el paso 2.1 y el diseño experimental descrito en el paso 3.1, las muestras de imágenes de hormigón no vibrado, hormigón vibrante y hormigón vibrado se binarizan. Los umbrales de gris binarizados utilizados son 50, 100, 150, 200 y 250, lo que da como resultado imágenes grises binarizadas para cada estado, como se muestra en la figura 5, la figura 6 y la figura 7.

Como se ilustra en la Figura 5, a medida que disminuye el umbral de binarización, el área blanca en la imagen binaria de la muestra de imagen concreta no vibrada se reduce significativamente. Con un umbral de binarización de 250, la imagen binaria parece ser de color negro puro. En la Figura 6, la tendencia cambiante de la imagen gris binaria de la muestra de imagen de hormigón vibrante con el umbral de binarización es similar a la de la muestra de hormigón no vibrado, pero la reducción del área blanca es más pronunciada en la muestra de imagen de hormigón vibrante. Además, la Figura 7 ilustra la combinación de la parte negra y las áreas blancas, reflejando las características de textura de la superficie del hormigón en diferentes estados de vibración. La imagen gris binaria del hormigón vibrado también disminuye con la disminución del umbral de binarización. Por ejemplo, cuando el umbral de binarización se establece en 50 y 100, la imagen gris binaria del hormigón vibrado tiende a ser blanca. En un umbral de 150, parece similar a los otros dos estados, pero cuando el umbral supera los 150, la imagen binaria tiende a ser negra. En particular, cuando el umbral de binarización está entre 100 y 150, se producen cambios significativos en las características de la imagen binaria.

La extracción de vectores de características en este documento se basa en el gradiente direccional de las muestras de imágenes. Al aumentar el umbral de binarización de 50 a 100, se reduce el área de contacto entre los píxeles blancos y negros. Esta reducción afecta a las estadísticas del gradiente direccional de píxel, ya que depende del cambio de valor de píxel entre cada píxel. Un área de contacto mayor da como resultado menos de 0 componentes en el vector de características SVM, lo que hace que la representación de las características del estado de vibración del hormigón sea más completa. El cambio en la precisión de reconocimiento con el umbral de binarización se debe principalmente a la alteración en el número de componentes 0 en el vector de características de gradiente direccional. Además, cuando el umbral de binarización se eleva de 150 a 250, el área blanca de la muestra de imagen binaria se reduce significativamente. En consecuencia, la precisión de reconocimiento correspondiente también se ve muy disminuida, lo que respalda aún más esta regla.

Diferentes resultados de reconocimiento de SVM y tamaño estadístico de bloque de gradiente direccional
En esta sección, se calcula la precisión de identificación del tamaño del bloque estadístico de los estadísticos de gradiente en diferentes direcciones, como se presenta en la Tabla 2 . Posteriormente, se calcula el valor medio de la precisión de identificación del tamaño de bloque estadístico de las estadísticas de gradiente en cada dirección. Los resultados se ilustran en la Figura 8.

La Figura 8 muestra la relación entre el reconocimiento de la SVM para muestras de imágenes concretas con resolución 1024 y el tamaño estadístico del bloque del gradiente direccional. Esta relación se puede expresar mediante la ecuación (2).

y=0,09+0,144x-0,01x:2 (2)

El vector de características de la muestra de imagen se calcula mediante el método de barrido de bloques20. Mientras tanto, cuando el bloque es pequeño, el vector de características caracteriza la especificidad local de la imagen binaria. Esto da como resultado imágenes de muestra concretas de diferentes estados de vibración que tienen una especificidad local similar, lo que lleva a un número significativo de componentes 0 en el vector de características. En consecuencia, este alto número de componentes 0 provoca una interferencia sustancial en la división SVM, lo que reduce la precisión del reconocimiento, especialmente para imágenes de 1024 píxeles con un tamaño de bloque de 8 píxeles.

A medida que aumenta el tamaño del bloque, la especificidad local reflejada por el vector de características disminuye gradualmente, y el vector de características caracteriza la especificidad regional de la muestra de imágenes, como se ilustra en la Figura 10. En consecuencia, el número de componentes 0 en el vector de características se reduce, lo que lleva a una menor interferencia durante el proceso de división de la SVM. De este modo, mejora la precisión de reconocimiento de la SVM.

Sin embargo, cuando el tamaño del bloque aumenta aún más, superando los 32 píxeles, el número de componentes 0 en el vector de características continúa disminuyendo. Pero también conduce a una reducción en la dimensión del vector de características del conjunto de entrenamiento de SVM. En este punto, el impacto en la precisión de reconocimiento de la SVM se debe principalmente a la falta de dimensiones de características. Sin embargo, el vector de características aún logra capturar un cierto grado de especificidad en la imagen concreta. Como se ilustra en la Figura 11, cuando el tamaño del bloque se expande hasta cierto punto, las características de gradiente direccional en cada bloque de muestras de imágenes concretas con diferentes estados de vibración aún exhiben diferencias significativas. Esta observación explica por qué la precisión del reconocimiento disminuye cuando el tamaño del bloque se vuelve excesivamente grande, aunque la disminución es relativamente pequeña.

Gradiente direccional, gradiente estadístico, intervalo de ángulo, número-SVM, resultados de reconocimiento
En esta sección, se calcula la precisión de reconocimiento del número de intervalos estadísticos de gradientes direccionales presentados en la Tabla 2 . Posteriormente, se calcula la precisión media de reconocimiento del número de intervalos estadísticos de gradientes direccionales. Los resultados se ilustran en la Figura 12.

A partir de la Figura 12, es evidente que a medida que aumenta el número de intervalos estadísticos de gradiente direccional, la precisión de reconocimiento de la SVM para el estado de vibración del hormigón aumenta inicialmente y luego disminuye. Esta relación se puede expresar mediante la ecuación (3)

y=-0.45+0.2x-0.007x2 (3)

El mecanismo de influencia entre el número de intervalos estadísticos de la dirección del gradiente y la precisión del reconocimiento se debe al cambio en los parámetros de extracción de características de la imagen. Esto provoca un cambio en la capacidad de caracterización específica de los vectores de características para muestras de imágenes. En esta sección, se intercepta una parte de las muestras de imágenes de hormigón moderadamente vibrado. Los resultados del cálculo de las características de gradiente direccional se obtienen cuando el tamaño de la cuadrícula es 4 y el número de intervalos estadísticos de gradiente direccional se establece en 6, 9, 12 y 15, como se ilustra en la Figura 13.

Como se muestra en la Figura 13A,B, cuando el número de intervalos estadísticos de gradiente direccional se establece en 6, el tamaño de cada intervalo es de 60°. Teniendo en cuenta que el tamaño del bloque de cálculo es de 4x4, hay 16 píxeles en cada bloque. Con tamaños de intervalo más grandes, el gradiente direccional de varios píxeles se encuentra dentro de un solo intervalo. Esto conduce a un aumento en el número de componentes 0 en el vector de características de las muestras de imágenes cuando el tamaño del intervalo es mayor. En consecuencia, afecta a los resultados del entrenamiento y a la precisión del reconocimiento de la SVM. Sin embargo, cuando el número de intervalos estadísticos de gradientes direccionales es 9, la división del ángulo se vuelve más refinada, lo que lleva a una reducción en situaciones en las que no hay píxeles dentro de un intervalo. En consecuencia, también se reduce el número de componentes 0 en el vector de características de las muestras de imágenes, lo que da como resultado una capacidad de representación específica de la imagen mejorada del vector de características. Sin embargo, en comparación con la Figura 13C y la Figura 13D, cuando el número de intervalos estadísticos de gradiente direccional aumenta de 12 a 15, aumenta el número de píxeles con 0 en el intervalo de los resultados del cálculo de la entidad de gradiente direccional. Como resultado, la capacidad del vector de características para caracterizar la especificidad de la imagen de muestra disminuye. Esta reducción en la capacidad de caracterización se atribuye a la disminución adicional en el tamaño del intervalo estadístico de gradiente direccional. En concreto, el intervalo con un solo píxel se divide ahora en dos intervalos: uno con un solo píxel y otro como intervalo vacío. En consecuencia, el aumento en el número de intervalos vacíos conduce a más componentes 0 en el vector de características, lo que en última instancia resulta en una disminución en la precisión del reconocimiento.

Figura 1: Imagen de hormigón no vibrado. Imágenes de hormigón bombeado tomadas sin operación de vibración. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 2: Imagen de hormigón vibrante. Muestras de imágenes en operación de vibración de bombeo de hormigón. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 3: Imagen de la muestra de hormigón vibrado. Muestras de imágenes cuando se completa la operación de vibración de bombeo de hormigón. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 4: Relación entre el umbral de binarización y la precisión del reconocimiento. La influencia del umbral de binarización en la precisión de reconocimiento de SVM. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 5: Imagen binaria en escala de grises de hormigón no vibrado. El procesamiento de binarización da como resultado imágenes concretas no vibradas cuando se establecen diferentes umbrales de binarización. (A) Umbral de binarización en 50. (B) Umbral de binarización en 100. (C) Umbral de binarización en 150. (D) Umbral de binarización en 200. (E) Umbral de binarización en 250. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 6: Imagen binaria en escala de grises de hormigón vibrante. El procesamiento de binarización da como resultado la vibración de imágenes concretas cuando se establecen diferentes umbrales de binarización. (A) Umbral de binarización en 50. (B) Umbral de binarización en 100. (C) El umbral de binarización en 150. (D) Umbral de binarización en 200. (E) Umbral de binarización en 250. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 7: Imagen binaria en escala de grises de hormigón vibrado. El procesamiento de binarización da como resultado una imagen de hormigón vibrado cuando se establecen diferentes umbrales de binarización. (A) Umbral de binarización en 50. (B) Umbral de binarización en 100. (C) Umbral de binarización en 150. (D) Umbral de binarización en 200. (E) Umbral de binarización en 250. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 8: Diagrama de precisión de reconocimiento de tamaño de bloque estadístico de gradiente direccional. La influencia del tamaño del bloque estadístico de gradiente direccional en la precisión de reconocimiento de SVM. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 9: Diagrama esquemático de los resultados de la extracción de características de gradiente direccional de 8 píxeles del tamaño del bloque. La función de degradado da como resultado tres tipos de dirección del estado de vibración cuando el tamaño del bloque es de 8 píxeles. (A) Hormigón no vibrado, (B) hormigón vibratorio, (C) hormigón vibrado. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 10: Diagrama esquemático de los resultados de la extracción de características de gradiente direccional de 128 píxeles de tamaño de bloque. La función de degradado da como resultado tres tipos de dirección de estado de vibración cuando el tamaño del bloque es de 128 píxeles. (A) Hormigón no vibrado, (B) hormigón vibratorio, (C) hormigón vibrado. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 11: Resultados de extracción de gradiente direccional de imágenes de muestras de hormigón en diferentes estados de vibración con un tamaño de bloque de 512 píxeles. La función de degradado da como resultado tres tipos de dirección del estado de vibración cuando el tamaño del bloque es de 512 píxeles. (A) Hormigón no vibrado, (B) hormigón vibratorio, (C) hormigón vibrado. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 12: Relación entre la precisión del reconocimiento numérico del intervalo estadístico de gradiente direccional. La influencia del intervalo estadístico de gradiente direccional number en la precisión de reconocimiento de SVM Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 13: Resultados del cálculo de las características del gradiente direccional del número de intervalos estadísticos de gradiente direccional diferentes. Los resultados de las características de gradiente direccional de la muestra se obtienen cuando se establecen diferentes intervalos estadísticos de gradiente direccional. (A) 6 intervalos estadísticos de gradiente direccional, (B) 9 intervalos estadísticos de gradiente direccional, (C) 12 intervalos estadísticos de gradiente direccional, (D) 15 intervalos estadísticos de gradiente direccional. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Tabla 1: Nivel del factor de prueba de identificación de SVM. Se analiza la influencia de los parámetros de cálculo del vector de características de gradiente direccional en la precisión de la SVM para identificar el estado de vibración del hormigón. Haga clic aquí para descargar esta tabla.

Tabla 2: Resultados de la prueba de análisis de parámetros de histograma de gradiente direccional. Sobre la base del esquema de prueba de la Tabla 1, se obtienen los resultados de precisión de reconocimiento. Haga clic aquí para descargar esta tabla.

Los autores no tienen nada que revelar.