基于卷积神经网络的新拌混凝土振捣表观质量识别方法

本申请公开了一种基于卷积神经网络的新拌混凝土振捣表观质量识别方法，涉及混凝土表观质量识别技术领域，方法包括获取振捣设备在作业过程中的振捣轨迹数据、振捣频率参数及混凝土表面纹理图像，生成原始数据集；基于初始卷积神经网络模型进行模型训练优化获得适配振捣工艺的深度特征提取网络；解析振捣过程的时序检测数据，提取振动能量密度分布特征、骨料分布均匀性指标及桨体包裹度参数，构建振捣质量关联特征矩阵；在深度特征提取网络中，融合振捣质量关联特征矩阵与实时采集的振动传感数据，建立质量评估体系；根据质量评估体系对振捣作业过程进行检测，得到可视化评估结果；本申请提供更智能化、精确化的新拌混凝土振捣表观质量识别方法。