大規格超薄建筑陶瓷磚紋飾裂縫檢測方法研究

高贇祺

（山西應用科技學院，太原031500）

1 前言

大規格超薄建筑陶瓷磚，因具有出色的物理性能和美觀的紋飾，被廣泛應用于各類建筑中。然而，其生產過程中容易出現裂縫等問題，因此，對于大規格超薄建筑陶瓷磚紋飾裂縫檢測方法的研究顯得尤為重要。為此曾提出多種方法，如：發光檢測法對于裂紋較細、隱蔽的情況具有一定的優勢，但需要專門的儀器設備和熒光材料；機器視覺檢測法可以自動化地檢測陶瓷磚表面的裂縫，提高檢測的準確性和效率[1]，但需要使用昂貴的設備和儀器，成本較高。所以本文對大規格超薄建筑陶瓷磚紋飾裂縫檢測方法進行了研究，希望能夠提高大規格超薄建筑陶瓷磚的生產質量和使用安全性，同時也為相關領域的研究提供參考和借鑒。

2 大規格超薄建筑陶瓷磚紋飾多視圖影像采集

為了檢測大規格超薄建筑陶瓷磚的紋飾裂縫，首先使用多視圖影像采集方法來構建影像集。根據裂縫所在結構的現場信息來布設控制點，規劃拍攝路徑，并建立世界坐標系。在一般的區域內，設置拍攝路徑、相片重疊率、相機角度等參數，并使用1 個正攝和4 個傾斜角度路徑來獲取被攝多視圖序列影像[2]。采集示意圖如圖1 所示。

圖1 多視角影像采集示意圖

根據建筑陶瓷磚紋飾最大寬度與圖像采集裝備的實際情況，結合建筑陶瓷磚紋飾裂縫尺寸，計算得出工作距離MD。相機選型后可得知像素尺寸參數pis，結合已知的相機分辨率res，可計算得相機平面高度h=pis×res。根據式（1）計算鏡頭焦距：

式中：FOV指攝像范圍；h表示平面高度；MD表示工作距離。相機在采集圖像過程中進入鏡頭的光線十分有限，導致采集的圖像灰度值不夠，不利于后期的分析與處理。因此，本文選擇在成像模塊中加入照明設備以補充光源，相機可拍到大規格超薄建筑陶瓷磚紋飾圖像的細節，從而對后續的圖像處理帶來有利條件，并且地面控制點是一系列已知坐標的地面點，在空中三角測量中能夠顯著提高解算精度并完成空間坐標系的自定義[3]。為保證后期建模精度，控制點應均勻分布在攝影區域，且同一控制點至少出現在5 張圖像中。據此完成大規格超薄建筑陶瓷磚紋飾多視圖影像采集。

3 獲取圖像像素解析度

像素解析度即相片中像素尺寸與實際物體尺寸的映射關系。本文采用物距法，獲取圖像光心三維坐標和裂縫平面擬合得到的平面方程計算物距U，在無測距儀的條件下獲取物距信息[4]。

在裂縫圖像采集過程中，雖然通過正攝位姿獲取影像，但其光軸與被測裂縫平面法線可能存在一定夾角，即成像平面與裂縫平面無法完全平行，導致物距計算不準確。成像夾角修正示意圖如圖2 所示：

圖2 成像夾角修正示意圖

本文提出夾角修正的方式對成像平面進行矯正，在相機坐標系下取任意不共線的三點（Xc1，Yc1,Zc1）、（Xc2，Yc2,Zc2）、（Xc3，Yc3,Zc3），即為相機坐標系下成像平面中的三點坐標。其轉換關系為：

式中：R表示旋轉矩陣，t代表平移矩陣，xw，yw，zw為轉換后的坐標值。求得修正光心坐標到裂縫平面方程的距離即為物距。

式中：x'w，y'w，z'w為夾角修正后的光心坐標值。在裂縫圖像拍攝過程中，不同相機儀器會影響成像比例調整，因此將成像設備簡化為薄透鏡成像模型，利用此模型進行成像比例調整[5]。因此像素解析度計算為：

式中：Pr表示像素解析度，單位為mm/pixel-1(毫米/像素)，u表示物距，v表示像距，PIS表示相機傳感器原件每lmm 尺寸范圍內容納的像素個數，對于不同的傳感器尺寸，PIS參數有所差別，對于同一個相機，傳感器元件長度和高度方向的參數近似相同，基于上述情況，得到圖像像素解析度。

4 建立裂縫識別模型

由于裂縫具有尺寸不固定以及形狀不確定的特點，這給裂縫檢測造成了很大的困難。為了解決目標的多尺度變化所帶來的問題，在獲取圖像像素解析度后，本文建立裂縫級聯識別模型，利用兩種特征融合策略深度挖掘細節信息以及全局信息。

式中，T表示級聯的個數；b表示樣本數。每一個檢測器與該步驟中的樣品bT相對應，并且在接下來的步驟中獲得的樣品bT將高于之前的樣品bT-1的質量。將裂縫圖像輸入到模型中，模型根據預測圖上像素點的概率值對像素進行分類。其中高于閾值的判定為裂縫，低于閾值的判定為背景，因此裂縫檢測可以被視為在每個像素點上進行二分類操作。再通過去除全連接層和最后一個池化層進行特征提取，分別獲取每個階段的特征圖。之后將輸出特征圖用卷積降維并分別上采樣到和輸出特征圖的同等尺寸，在僅執行正向操作的情況下，該模型會將來自上一級檢測器的候選框發送給前一個檢測器，每次上采樣后的特征圖都與分類部分的輸出特征圖進行融合操作，將全局上下文信息融入到不同尺度的特征圖中，得到最后的裂縫特征識別圖。

5 計算裂縫參數實現裂縫檢測

裂縫參數主要為裂縫的寬度與長度，本文采用代膨脹圓法獲取整條裂縫寬度最大處的尺寸。求取某處裂縫寬度關鍵在于求解以該點為圓心的最大內接圓直徑。裂縫的寬度變化會導致最大內接圓同時變化，因此用圓的膨脹來模擬裂縫的擴展過程，通過圓直徑不斷“膨脹”，直到與裂縫兩邊緣相切，從而用圓直徑量化裂縫寬度。最后采用裂縫骨架線計算裂縫長度，具體步驟如下：

步驟一：以較長分支為骨架主體信息并對骨架像素進行單一化改進并去除冗余片段，提取骨架線上的點坐標定義為膨脹圓圓心。

步驟二：創建與裂縫二值化圖像相同分辨率的新圖像并令所有像素值為0，即背景為全黑色。以步驟(1)的圓心坐標構建直徑為1 的初始圓。

步驟三：將步驟二中的裂縫二值圖與生成像素圓的圖像進行圖像加法運算，令結果中大于1 的像素值等于1，使得運算后圖像中僅存在0 與1。

步驟四：將步驟三的圖像相加操作的結果和裂隙二值圖進行差分，如果所有的像素都是1，就表示像素圓圈沒有與裂隙的邊界相接觸，并且把直徑D 增大1，然后回到步驟三。重復以上過程，如果像素差值元素在第n 個擴展之后第一次顯示為1，表示在步驟三中畫出的、直徑Dn+的白色實心圓超過裂紋的邊界，結束膨脹，最終膨脹圓直徑取Dn=n 即為裂縫在該點的寬度。

步驟五：對于局部曲率大、反復折疊的裂縫，利用骨架線像素總和計算裂縫長度，要比利用骨架線上某幾個點之間的距離之和計算更為準確最大膨脹圓直徑即為裂縫最大寬度，單位為像素。根據上文求得的像素解析度，像素寬度乘以像素解析度即為裂縫的真實物理寬度，進而實現裂縫檢測。

6 實驗

6.1 實驗準備

選取某廠生產的大規格超薄建筑陶瓷磚紋飾，部分數據如表1 所示。

表1 大規格超薄建筑陶瓷磚紋飾數據

本研究使用佳能EOS 80D 數碼相機對遼寧省多座混凝土重力壩進行拍攝，獲取混凝土壩裂縫圖像數據。拍攝角度包括平視、斜視和俯視，拍攝距離為3～20 m，拍攝環境包括強光和暗光。本研究通過對獲取的混凝土壩裂縫原始圖像進行裁切和篩選，構建實驗數據集，共獲得940。張含有裂縫損傷的圖像，圖像分辨率為640×640。

實驗環境配置：本實驗在安裝有Ubuntu 18.04 系統的工作站上進行，該工作站配備英特爾i9-10850K 中央處理器(central processing unit，C'PU)和NVIDIA 2080Ti 顯卡，運行內存128 G，算法運行環境為C'UDA10.2、Python 3.7 和Pytorch 1.2。

6.2 實驗結果與分析

實驗擬采用0.5mm 精度的軟尺，對各大規格超薄建筑陶瓷磚紋飾的裂縫寬度進行實測，進行對比，結果如表2 所示。

表2 裂縫參數計算結果/mm

以人工測量的寬度作為標準值與上述裂縫寬度計算結果進行比較。表2 給出了5 組不同裂縫試驗數據的詳細統計信息。由上述結果可知，本文所提及的裂縫寬度測量精度僅為±0.3mm，與實際裂縫寬度最接近，表明本文方法效果較好。

7 結論

通過對大規格超薄建筑陶瓷磚紋飾裂縫檢測方法的研究發現，精確、高效的檢測方法對于保障建筑陶瓷磚的質量和美觀至關重要。在實踐中，需要關注紋飾裂痕的類型、深度、寬度等因素，借助先進的技術手段，對其進行準確檢測和評估。未來工作將繼續深入研究，以期提供更加完善的解決方案，為建筑陶瓷行業的發展做出貢獻。