基于内窥镜和深度学习模型的半灌浆套筒饱满性检测方法

本发明公开了一种基于内窥镜和深度学习模型的半灌浆套筒饱满性检测方法，该方法首先在下部钢筋预设内窥镜检测通道，然后基于电子内窥镜图像输入轻量化深度学习网络以判别灌浆区和非灌浆区的交界面，根据电子内窥镜从下部钢筋上端面到交界面的伸缩距离来定量估计半灌浆套筒饱满性。本发明方法所采用的电子内窥镜价格远低于具有三维测量功能的工业内窥镜，而且可以将灌浆饱满性检测问题从事后检测转化为过程监控，推广价值高、应用前景广阔。