一种基于神经网络深度学习监测预制混凝土质量的方法及系统

本发明涉及混凝土质量监测技术领域，公开了一种基于神经网络深度学习监测预制混凝土质量的方法及系统，包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练、质量评估及报告生成步骤：通过高分辨率摄像头和激光扫描装置采集预制混凝土表面图像及三维轮廓数据，经去噪、增强等预处理后，利用改进的ResNet神经网络提取裂缝、气泡等缺陷特征，采用迁移学习对模型微调训练，最终输出质量评估结果并生成报告。本发明通过深度学习技术实现预制混凝土质量的自动化、高精度监测，减少人为误差，提升检测效率与准确性，为预制混凝土质量管控提供可靠技术支持。