建筑材料检测与监控

建筑材料检测与监控（共9篇）

建筑材料检测与监控 篇1

建筑领域巨大的经济效益使得越来越多的建筑商投入其中, 这样建筑商之间的竞争日益严峻, 建筑行业的总效益不变, 要想在越来越多的建筑商中既能够脱颖而出, 又能够保证自身的经济效益, 那么偷工减料, 以次充好就成为了行业内部一个潜在的秘密。对此, 为了广大群众的基本礼仪, 相关管理部门需要全面提高监管能力, 建立完善的监管体系, 不断完善相关的监管法律, 使建筑材料越来越规范, 更好的服务于大众。

1 影响建筑材料质量的因素

(1) 建筑材料的管理不恰当, 为了保证建设施工的工期, 建筑商通常会提前采购大量的建筑材料, 而一些建筑商并没有根据建筑施工的进度进行科学计划, 采购了大量暂时不需要的建筑材料, 而在储存的过程中又不能够很好的进行管理, 所以出现了质量变化, 例如有些钢筋出现了大量的钢锈。

(2) 虽然在采购之前进行了材料的质量检验, 但是由于储存时间过长或者储存的方法不当, 材料的质量会发生变化, 所以在使用之前也应该进行二次的质量检验, 而一些建筑商为了提高工作效率, 往往忽略了这一环节, 导致一些不合格的建筑材料投入建筑施工中;

(3) 一些钢材在使用中需要进行焊接处理, 例如钢筋笼。而经过焊接处理过的钢材, 按照国家的规定必须重新进行二次的质量检验, 一些施工建设单位为了缩短工期, 减少工程量, 往往会忽略这一问题甚至是有意的规避这一问题。

(4) 对于半成品的质量检验不够严格, 一些质量不达标的半成品流进了建筑施工场所。

2 建筑材料的质量检测

材料的试验检测。建筑材料的种类非常多, 各种类型的建筑材料在进入施工现场后必须根据一定的规范要求来进行质量检测, 检验的设备、检验的方法等都必须符合国家、行业、地方的相关规定。水泥、钢筋、砖、砂石料等等是建筑工程必要材料, 所以对这些建筑材料的检测是非常重要的, 比如水泥应该检测它的安定性、强度、细度和凝结时间等;钢筋就应该检测其抗拉强度、冷弯及伸长率等;碎石主要检测其岩石抗压强度、颗粒级配、压碎值指标、含泥量、坚固性等;砂主要检测其颗粒级配, 细度模数, 含泥量等;混凝土主要检测其抗压强度、和易性、坍落度等。只有认真落实检测好这些建筑材料的质量, 才能保证建筑工程的安全性。

建筑材料试样的采取。一些特殊的建筑材料由于数量过于庞大, 所以无法一一进行质量检验, 这种情况下可以按照国家材料检验的相关规定和要求进行抽样检验。但是抽取的样品必须具有一定的代表性, 同时抽样的数量必须得到保证, 杜绝一切暗箱操作, 保证抽样检验的结果与一一进行检验的结构误差小, 具有一定的说服力。

试验误差的因素。在材料的质量检验过程中, 是普遍存在试验误差的, 这种误差是一种客观存在, 我们只能将这种误差降到最小, 但是却不能够消除这种误差, 造成试验误差的原因有很多, 比如没有按照检验的要求确定适当检验方法, 如有的试验人员在进行钢筋拉伸试验时, 当钢筋出现缩颈时就停止拉伸了, 而不是将钢筋拉断, 这是一种错误的做法, 导致得到的伸长率结果是错误的, 该试验是属于一次人为的过失。由于钢筋没有拉断, 而得到的伸长率要远远低于其本来的数据。出现这种情况的原因有可能是操作人员误将钢筋拉伸试验当成钢筋焊接拉伸试验进行了, 因为对钢筋焊接质量的检测不需要测伸长率, 所以只需要钢筋出现缩颈就可以停止。因此, 我们在对建筑材料进行试验时就一定要掌握好正确的试验方法, 以免出现这样那样的错误。同时, 一些经验丰富、试验能力较强的工作人员, 也是提高试验准确度的一个可靠保证。

对数据的处理。有时候, 同一组试件的试验结果数据相差比较大, 即离散性相差大, 此时, 需要按照相关的规定进行重新处理, 以保证试验结果的准确性。比如进行水泥胶砂强度抗折试验时, 如果其中一个试件的强度值超过了这组试件平均值的10%, 那么就应该删除这个数据, 并直接将另外两个水泥胶砂的强度值的平均值作为试验结果。此外, 混凝土及砂浆的抗压强度平均值的计算方法都各自不同, 而不是简单的将数据相加就可以。而计算得到的结果, 应该按照相关的规定进行处理, 确保其位数符合相关要求。

试验结果有时候会比预期数据偏大或偏小, 同一组试件的试验结果数据有时候也会出现较大的差距, 同一试件的各项技术指标还会出现矛盾的现象, 对于出现这样的一些结果, 试验人员必须要以严谨认真的态度对待, 认真核实并查明出现这种情况的原因, 并马上对其进行重新检测。

3 质量的监控措施

首先, 按照图纸的材料属性要求进行材料采购, 要货比三家, 选择具有一定生产能力和销售信誉的大型材料商家, 并严格检验所采购材料的质量合格证书。采购的建筑材料在投入使用之前必须要求相关管理人员进行验收, 验收合格的才能投入使用。

其次, 在施工的过程中, 必须严格按照材料的基本属性进行施工, 一些具有特殊施工要求的材料, 要有专业的施工人员进行监工管理。施工过程中遇到材料的质量问题要及时叫停, 处理好质量问题再重新施工。

最后, 要按照国家建筑材料的质量检验法律和法规, 进行统一的质量检验。一些建筑材料的检验时国家规定的必须强制执行的, 这些强制检查的材料直接关系到建筑的整体质量, 对此, 必须高度重视, 严格按照国家规定的流程进行。

4 结语

总之, 建筑项目的质量关系到老百姓的生命财产安全, 对此, 必须提高对于建筑质量的高度重视。各级施工建设单位和管理单位, 要严格按照国家材料管理的若干要求进行规范化施工建筑, 确保我国的建筑施工又好又快的发展下去。

摘要：目前我国建筑领域存在的质量问题, 大部分是由于材料问题而导致的, 建筑材料以次充好、滥竽充数的现象严重, 致使建筑工程频发质量问题, 因此, 全面检测和监控建筑材料的质量, 是提高建筑工程质量的当务之急。本文将在分析目前建筑领域中存在的材料质量问题的基础上, 具体论述建筑材料的检测和监控, 希望能够给相关的建筑人员一定的参考和借鉴。

关键词：建筑材料,检测,监控,质量控制

参考文献

[1]王燕萍.建筑材料质量的检测与控制措施[J].科技咨询导报2007, (07) .

[2]施川燕.建筑材料的检测与试验应注意的几个环节[J].中国建设信息2009, (02) .

[3]时晓艳.建材质量检测技术与质量控制[J].中国新技术新产品2010, (08) .

[4]俞鹃.提高建筑工程材料质量检测措施分析[J].科技传播2010, (11) .

建筑材料检测与监控 篇2

近年来，为有效杜绝营运车辆二级维护长期存在的虚假维护、买单卖单等违法违规行为，全国各地运管机构机动车维修管理部门进行了许多有益的探索与实践，其中，安装营运车辆二级维护监控系统被证明是一种行之有效的好办法，不仅能够加强机动车维修市场管理，全面提高二级维护管理水平和服务质量，规范二级维护作业的操作流程，而且能够保障维修企业为广大车主提供方便及时、优质可靠的汽车维修服务。

通过科技化、信息化的手段来促进全省机动车维修行业健康有序的发展是湖南汽车维修与检测网作为省维修办、省维修协会主办的官方网站的职责，为此，湖南汽车维修与检测网决定引进一套在全国其他省市已经运行过三年以上的营运车辆二级维护监控系统。

经过多次实地考察，最近，湖南汽车维修与检测网与石家庄钮斯达交通科技有限公司达成长期战略合作协议，在湖南市场全面引进石家庄钮斯达交通科技有限公司开发的营运车辆二级维护监控系统。湖南汽车维修与检测网作为石家庄钮斯达交通科技有限公司开发的营运车辆二级维护监控系统的湖南总代理，负责市场开发及销售服务，石家庄钮斯达交通科技有限公司负责技术支持及后续软件的升级研发服务，并在湖南汽车维修与检测网上开辟专门栏目，一方面，方便全省各级机动车维修行业管理部门上网实时了解所管辖区内维修企业的二级维护作业情况，另一方面，也方便广大营运车主上网查询二级维护情况。

在湖南汽车维修与检测网上开辟的“湖南省营运车辆二级维护管理查询系统”专门栏目开通后，届时，省维修办通过登录湖南汽车维修与检测网可以看到全省营运车辆二级维护实时作业情况，市州维修办通过登录湖南汽车维修与检测网可以看到全市（州）营运车辆二级维护实时作业情况，县区维修办通过登录湖南汽车维修与检测网可以看到全县（区）营运车辆二级维护实时作业情况；广大营运车主及相关部门也可登录湖南汽车维修与检测网查询到营运车辆历次二级维护时间、下次维护时间以及历次维修企业等等情况。

建筑材料质量的检测与监控 篇3

关键词：建筑材料,质量,检测,监控,研究

建筑工程质量的高低大部分取决与建筑工程施工材料的好坏, 也就是说建筑施工材料的质量是保证建筑工程质量与安全的基础和前提, 因此建筑材料质量的建筑与控制工作在建筑工程施工过程中占据着重要的位置。建筑工程的施工质量关系到人们日常的生产、生活, 一旦建筑出现质量问题, 将给人们的生命财产安全造成严重的影响。因此, 在建筑工程施工过程中, 严格控制建筑材料的质量, 对于建筑工程质量的提高意义重大。这就要求建筑工程企业在选取建筑工程施工材料时, 一定要严格按照国家对建筑工程施工材料相关的规定、标准来规范, 同时对于所选取的建筑工程施工材料要进行严格的检测, 来控制材料的质量, 严格禁止不合格建筑材料在建筑工程施工中的流通和使用。今天, 该文就是通过对建筑工程施工材料质量的检测和控制的研究和探讨, 分析了影响建筑材料质量的因素, 并结合该研究者多年实验室检测经验提出了建筑材料质量的检测与控制措施。

1 建筑材料质量的影响因素

建筑材料管理工作开展的不到位。为了保证建筑工程施工的效率和工期, 施工企业会在施工前做好材料准备工作, 即将大部分建筑施工材料提前采购, 这一采购方法并没有严格按照施工进度而采购材料的标准施行, 给材料的储存工作带来了压力与挑战, 如果建筑材料管理工作做的不到位, 有些材料势必会发生质量变化, 如建筑施工钢筋被雨水淋湿后, 就会生锈, 这样就会影响了钢筋的强度。

由于在施工前采购大量的建筑施工材料, 虽然在采购中对其进行了严格的检验, 保证了材料的质量, 但是由于建筑材料的长时间堆积, 以及储存过程中的管理方法不当, 势必会导致材料的质量发生变化, 而在施工使用前又没有做好第二次质量检验和控制工作, 这样就导致了因储存不当出现的不合格建筑材料应用到建筑工程施工中, 影响了建筑工程的质量。

第三, 就是有些建筑材料是施工中需要对其进行第二次组合, 如建筑材料的焊接, 而为了提高建筑工程施工效率, 保证工期, 在经过第二次组合后的建筑材料没有按照国家的相关规定进行第二次建筑材料检测工作, 导致这些不合格组合材料应用到建筑工程施工中, 影响了建筑工程的质量。

于建筑材料的半成品、成品构建未按照有关标准规定对其进行严格检测, 同时在施工中对于一些建筑材料成品构建使用不当等, 导致建筑材料无法发挥应有的功效, 影响了建筑施工的质量。

2 建筑材料质量的检测与监控方法

如何确保建筑工程施工质量首先要做好建筑材料的检测工作, 把好材料质量关。为了实现建筑材料质量的有效控制, 结合实际工作下面谈几点检测与控制措施:第一, 材料的试验与检测工作要做好、做到位。大家知道, 建筑施工材料种类非常多, 因此, 要根据不同种类的材料制定出详细的检测计划, 同时所采用的检测方法、检测设备要符合国家相关的标准规定, 这样才能保证投入使用的建筑材料的质量。如对于水泥、砂石等材料是建筑工程施工的必备材料, 做好这类材料质量的检测工作意义重大, 对于这类建筑材料, 要通过有效措施来测定出它们的质量、安定性、细度、凝聚时间等, 对于钢筋类的建筑材料, 要严格检测它的强度等, 对于混凝土等半成品施工材料要严格检测它们的和易性、坍落度等, 只有对建筑工程施工常用材料进行严格把关, 才能保证建筑工程的质量和安全性。

混凝土质量检测与控制方法。其具体包括以下几个方面, 第一, 调整生产配合比。混凝土配合比设计除必须满足设计强度和耐久性的要求外, 还应考虑在运输、泵送过程中的坍落度损失及运输距离、运输时间、环境温度等因素的影响。在完成配合比设计, 混凝土搅拌站搅拌好的混凝土出机后, 试验员应随混凝土运输车到施工现场, 实际检查混凝土的工作性、和易性等性能, 发现问题及时调整生产配合比。第二, 控制坍落度。在混凝土施工过程中, 坍落度是混凝土生产出来后唯一能确认的技术指标, 是混凝土质量判别的重要依据。坍落度过大, 混凝土拌合物易产生离析泌水现象, 可能造成混凝土强度降低;坍落度过小, 影响混凝土的可泵性。因此, 应定期检测混凝土的坍落度, 当坍落度值不符合要求时, 应仔细查找原因, 必要时调整混凝土配合比。

加强实验室管理。第一, 实验室内务管理。实验室工作人员应经常打扫、整理实验室, 保持地面、桌面、仪器设备表面的整洁和各种仪器、设备、器皿的有序放置。实验操作时, 应穿着工作服。实验室内严禁吸烟, 不准放置与实验无关的杂物, 不得进行与实验无关的活动。实验室内应配备相应的消防设施且布局合理、取用方便, 各检测科室负责水、电、气、暖、消防器材等各种设施的日常性检查, 实验后及时切断设备的水、电、气源。第二, 检测实验室危险品需做好管理。实验室的危险品的申购、领用按程序和规程执行。各检测科室应对领用的危险品指定专人妥善保管。危险品试剂不能放在敞开式实验架上, 应置于隔离室或隔离柜内。剧毒品必须保存于保险柜内, 两人共管。保管人员要定期检查, 发现问题及时采取有效措施。

3 结语

当前市场上建筑材料纷繁复杂, 各厂家的生产能力也各不相同, 再加之建筑材料市场的管理缺乏规范性和严格性, 所以大量假冒伪劣产品长期的充斥在市场中, 这就给建筑工程施工中对材料的质量控制带来了较大的难度, 因此, 为了有效的保证建筑工程施工中投入使用的材料的质量, 需要严格按照相关的规范和标准来对材料进行检测。

参考文献

[1]王燕萍建筑材料质量的检测与控制措施[J].科技咨询导报, 2007 (7) .

[2]施川燕.建筑材料的检测与试验应注意的几个环节[J].中国建设信息, 2009 (2) .

[3]时晓艳.建材质量检测技术与质量控制[J].中国新技术新产品, 2010 (8) .

[4]俞鹃.提高建筑工程材料质量检测措施分析[J].科技传播, 2010 (11) .

[5]张伟.浅谈建筑材料的质量检测[J].科技信息, 2011 (12) .

建筑材料与检测论文 篇4

文章关键词： 《建筑材料与检测》课程 理实一体化 教学模式

基于建筑工程施工专业人才培养要求,结合课程教学改革发展,开展《建筑材料与检测》课程“理实一体化”实践，总结分析了采取“理实一体化”教学取得的成绩和存在的突出问题，并对今后水利类相关课程开展“理实一体化”提出建设性意见。

近年来，“理实一体化”教学模式普遍应用到《建筑力学》课程较早采取“理实一体化”的模式。根据专业人才培养目标制定授课大纲，通过以“项目为载体，任务为驱动”基本思路开展理实一体化教学实践，取得了良好教学效果。

一、理实一体化教学模式的内涵

“理实一体化”教学是“理论教学与实践教学一体化”的简称，这种教学模式不但要求理论知识讲解精炼，而且强调动手实践技能训练。理论知识够用为度，实践训练突出可操作性，理论和实践教学二者相互协调并重发展。通过知识讲解过程中加入技能训练，并在技能训练过程中加深对知识的理解和掌握。

不是理论教学和实践教学在形式上的简单组合，而是从符合学生技能的认知规律出发，按照毕业岗位知识技能要求，实现理论课、实验课和实训课融为一体。师生在教学中交流互动，理论和实践交互进行，充分调动和激发学生学习兴趣。一般采取“理实一体化”教学在以下方面体现与传统教学方法的不同：制定教学计划、教学大纲与教材选取；教学过程设计和教案准备；授课教学组织方式；教学的软、硬件条件（师资、场地）；教学效果评价体系[1]。

二、《建筑材料与检测》课程基本信息

授课专业： 09级高职水利工程专业。

总学时：总计56学时，一周安排一天教学（6或8学时）。

采用教材及参考用书：浙江省“十一五”重点教材《建筑材料与检测技术》，黄河水利出版社出版，内容涵盖了理论基础知识、部分实训指导和典型练习题，2010年8月第1版；校企合作开发校本教材《建筑材料与检测实训指导》第三版，2010年9月第1次印刷；行业相关规范。

课程特点：理论抽象、实践操作性强，章节相对独立，课程知识贯穿整个职业生涯，对后续课程学习影响较大。

课程教学组织实施特点：突出就业岗位基本能力、以项目为载体、理实融合。

授课场地：理实一体化教室（实训室）水利楼A117室。

考核方式：过程化考核。

授课过程中，实施依托精品课程网站建设（http://sec.zjtongji.edu.cn/jpkc/），实现教材立体化，将有限的课堂空间和无线的网络资源相结合。并能实现教学及时反馈，根据在网络平台情况，分析总结不断修正原有计划。教师授课过程中，以电子课件、电子教案和教学设计（单元设计、整体设计）为主，组织实施教学。

三、授课教学实践

《建筑材料与检测》课程共划分为5个项目，每个项目涵盖了3个工作任务，如表3-1所示：

（）内为该项目所占学时数。其中，工作任务1（材料进场检验与取样）具体包括以下环节：

案例引入——提出问题——要点讲解——现场教学——组织实施——效果检查。主要采取的教学方包括：小组讨论法、引导法、案例法等。

工作任务2（材料性能检测）包括以下环节：

项目布置——小组讨论——教师点评——方案修正——器材准备——操作实施——完成报告。主要采取的教学方包括：小组讨论法、指导法、示范法、情景模拟法。

工作任务3（材料合格判定）包括以下环节：

数据展示——教师总结——项目考核——资料汇总——公开汇报。主要采取的教学方法包括：小组讨论法、自学指导法、反馈教学方法等。

以上各个环节具体操作时，在课时充足的情况下可以进行实施，但课时有限必须进行合理的取舍。将骨干精华提炼并实施，突出重点内容即可，不能贪大求全、面面俱到，否则会适得其反整体内容支离破碎。教师作为指导者，全程对任务的驱动过程进行掌控，如果出现学生有疑问或线路偏差及时进行修正，保障任务有序进行。

四、实施效果及存在的问题

（一）取得的成绩

通过理实一体教学，整个授课过程中避免了灌输式单向信息传输，师生能够进行充分互动。课堂能够动态进行教学，小组中学生分工负责各自任务，杜绝了睡觉等懈怠现象。学生自主参与性明显提高，动手能力得到加强。坚持教师指导，学生主体积极参与进行，培养学生养成良好查资料的等自学习惯。采取过程性考核方案，教师对全过程进行记录监督，小组成员之间也进行互评打分。最终5个项目各有一次独立的阶段性考核，考核可以带自己总结的笔记本，重点难点可以写在上面，但不能带书籍等印刷复制品，促进学生能积极动手动脑。如果不记不写无疑将和闭卷考试无异，与学生阐明利害关系，提高了学生学习效率。学生对课堂评教连续两年优秀率超过95%，期末课程通过率均大于90%。

（二）存在的问题

由于理实一体教学不是以传统讲授理论基础知识为主，学生掌握基本理论系统性不强。学生操作实施检测项目中，各个同学分工不一，场地不定人员分散，教学管理难度有所增加，也存在一定人员、设备安全隐患。理论考核实践考核需软硬件设施条件支持，目前理实一体教室场地有待于进一步完善。实践操作场地还不能完全满足理实一体授课要求，在场地布置、管理等层面都需改进。通过引入实际工程案例，“教学做”统一进行操作对教师“双师型”素质要求不断提高。一天6-8节集中排课时间紧凑，有利于将单个项目有序完整的完成，不足之处是一天耗时太长过于疲惫。4学时集中授课，学生能够原意配合完成教学，但不容易形成理实一体教学，连贯性势必会打乱。

五、建议

浅谈建筑材料质量检测与监控 篇5

一直以来, 人们都十分重视建筑工程的质量, 其直接关系到百姓的生活质量及生产生活, 这就要求建筑施工管理部门及材料的管理人员必须要加强对材料的质量检测与监控, 遵守国家与行业的要求检测建筑材料, 判断其是否达到标准, 减少不合格产品的使用, 提高工程质量。

1 检测建筑材料的必要性

近年来, 经济建设迅猛发展, 时代进步, 建筑工程设计与施工的水平都有了很大程度的提升, 为我国各项建设事业中经济价值与社会价值的实现提供了必要的技术支持。作为建筑工程的基础, 建筑材料的重要性不言而喻。所谓的建筑材料就是指用于工程建设中所有材料的总称, 主要包括用于建筑主体施工与装饰装修两类。从某个角度来说, 这些材料直接决定建筑的耐久性与安全性及使用的性能, 保障用户的人身与财产安全的保障。但从近年来建筑事故的统计情况来看, 由于劣质材料、施工人员检测不当而导致的事故频发, “豆腐渣”屡见不鲜, 严重影响我国建筑事业的进步, 在这样的环境下, 建筑材料的质量对整个工程的质量具有决定性的影响, 相关部门必须给予其足够的重视, 加强材料的检测与管理。从其导致的原因来看, 主要是由于没有按照相关规范进行检测, 或检测的工艺水平较低, 使得很多不合格的材料或者半成品流入到工程建设中, 增加了质量事故发生率。

2 建筑材料的检测程序

建筑材料质量检测工作重要性不言而喻, 对此必须要对其客观认识, 从多个角度分析其重要性, 关键是要按照程序进行检测, 遵循检测规范, 保证建筑材料的质量。

2.1 进行项目的检测试验

随着市场经济的发展, 建筑市场中的材料种类在不断增加, 按照要求所有入场的材料必须要按照规范进行检验, 合格后方可投入到使用中。以水泥为例, 主要是对其强度、细度与凝结的时间进行检测, 只有达到一定的标准后方可投入使用;而钢筋则主要是对其抗拉的强度, 焊接的质量等进行检测;碎石主要是检测级配、压碎值指标、坚固性与含泥量等。总之就是根据材料的不同选择不同的检测标准, 提高材料的准确性。

2.2 采取试样

试样的选取首先要具有代表性, 在同一批材料中选择不同部位的规定数量的样品作为试样, 按照要求选择试样, 严禁为了试验而制作试样, 这样的检测结果准确性较差。因此, 在试样的数量、部位等选取上必须要有一定的原则性。

2.3 试验误差

误差是工作不可或缺的, 从其引起的原因来看, 除了工作环境的改变, 方法的错误、温差变化等不可避免的因素外, 最主要的因素是人为误差而导致的, 很多时候都超越了误差的范围, 而是错误。例如在钢筋拉伸试验工程中, 当钢筋出现缩颈就会停止, 而没有拉断, 这样的方法是错误的, 结果也必然是错误, 从其原因来看, 可能是操作人员将钢筋拉伸试验与钢筋焊接拉伸试验混为一谈, 也可能是试验不够认真导致的, 对此, 必须要采取准确的方法进行试验, 减少误差与错误。

2.4 数据的处理

试验后必然会得到结果数据, 通过对数据的分析可以改善试验效果。为了改善准确性, 处理试验数据是一个必经的过程。例如在进行水泥胶砂强度的试验中, 如果通过测试试件的强度值超过平均值的10%, 那么这一数据就被视为无效数据, 从其他数据中取平均值。另外, 混凝土及砂浆的抗压强度平均值也有其各自的计算法, 并不是简单数据相加, 而要按照要求进行处理, 位数也要满足要求。总之, 就是要认真对待试验结果, 查明原因, 必要的情况下重新检测。

3 建筑材料质量监控对策

要想确保工程的质量, 还必须要做好材料的质量监控, 按照相关规范进行检测, 提高检测人员的综合素质, 加强检测的严格性, 确保工程的质量。

3.1 加强进场材料的检查

首先, 做好进场材料的监控工作

为了提升材料额的质量, 关键是做好进场材料的检查工作, 工程所使用的材料、器材、设备等都要经过严格的检查, 提升其合格率, 规格与型号及技术性能指标检测报告也要符合设计规范, 入场的所有材料都要经过监理工程师的检测, 按照要求检测试样, 不合格的产品严格进场, 即使进场也要清除, 严禁不合格的材料投入到工程中。

其次, 检查安全认证标志

对于实行生产许可证与安全认证的产品, 一定要出具相应的安全认证标志语许可证的编号, 在材料选购之前要再次检测其安全认证标志, 严防假冒伪劣产品入场。

最后, 进场后材料的检测

所有入场后的材料必须要对其产地、数量与外观等因素进行检查, 确定其与合同相同, 如果存在出入则严禁入。对于重要的材料与设备必须要格外的注意, 必要的情况下要派人深入到现场进行管理。例如在采购混凝土的过程中一定要派技术人员负责监督与管理, 尤其是对其生产过程, 监督其是否按照比例配合, 看水泥与砂石的材料是否达到要求, 改善混凝土的拌合质量。但多数施工单位对这一问题常常忽视, 使得入场材料质量较差, 使得工程质量不达标。

3.2 注重强制性检测工作

为了达到质量的要求, 必须要做好结构的安全性管理, 加强质量控制, 避免任何不合格的产品投入到使用中, 根据国家建设及行业规范等要求, 加强项目的检测。一般常规的项目检测包括:主体结构 (梁、板、柱) 砼标号、钢筋数量、竣工后的房屋空气质量等。强制性检测的项目主要包括:混凝土试块、加气块两项性能 (外观质量及强度) 检测 (非必检测项目) , 瓷砖性能检测, 铝合金门窗三性检测等, 在进行检测过程中要尤为注意强制性项目的检测, 提升检测的质量。

结语

总之, 建筑材料质量的控制对工程的整体质量具有决定性的影响, 因此, 必须要加强建筑材料的质量控制, 加强检测与监控, 确保入场材料的准确性, 但市场上的材料种类繁多, 生产厂家的能力参差不齐, 建材市场的管理不够规范, 导致市场材料的规范性较差, 给材料市场管理带来了较大的难度, 这就要求建筑工程监理人员严格按照规范进行施工, 提高材料的质量, 提高工程质量。

参考文献

[1]王富年.常用建筑材料检验项目及试验数据处理[J].材料分析, 2005.

[2]时晓艳.建材质量检测技术与质量控制[J].中国新技术新产品, 2010 (08) .

建筑材料检测与监控 篇6

1.1 国外视频图像质量标准与检测产品的现状

随着视频安防监控科技的不断发展,现在市场上已能见到拍摄视频监控图像时屏上自动显示测量方位、距离等众多实时测量参数的监控摄像机,以及图像极限分辨率自动判定软件。图1是一种自动判定检测视频监控图像质量的新技术软件产品:H图像极限分辨率自动判定软件。

图2是目前国外常见的一种放射型摄像机彩色清晰度卡,测量方法是对摄像机摄取的测试图像,在显示终端用目视法观察显示器,判读记录图像中心放射线上能分辨的最中心线数(0～9)。

图3是国外使用的数码相机、摄像机“ISO-12233分辨率测试卡”。该卡可以1:1、4:3、3:2、16:9的满屏测量模式判读记录图像的清晰度。

1.2 当前视频图像质量检测存在的问题

目前,我国各行业对视频安防监控系统现场检验测量主要依据的规范标准是GA/T 367-2001《视频安防监控系统技术要求》、GB 50348-2004《安全防范工程技术规范及条文说明》、GB 50395-2007《视频安防监控系统工程设计规范》、GB50198-94《民用闭路监视电视系统工程技术规范》在上述4个标准中,由于在测量项目内容、测量仪器、检测方法等许多重要部分的要求或规定都存在一定的空白,以致各检测单位对这些标准的理解出现偏差,因此,在进行检验测量时,出现多种检测方法同时应用的不规范现象。出现这些问题的原因主要有:

(1)各检测单位对执行相关标准监测方法的理解出现偏差;

(2)现行标准中对图像清晰度检测验收的要求,存在不规范及细则欠缺规定;

(3)检验测量操作程序缺少规范的操作程序条文要求。

作为视频安防监控系统视频图像质量现场检验测量的重要指标依据的标准测量卡,在上述4个标准中,都没有详细规定,都是指定按照室内环境、满屏测量判读的, 如图4中的公安部安全防范报警系统产品质量监督检验测试中心“清晰度测试卡”或图5中的“透射式电视灰度测试图A型(GB/T 6996.12-1986)”。这些测试卡都是以标准信号环境的透射式电视测试图基本要素设计的,而视频安防监控系统的视频图像都是在非标准环境下的实时图像记录,显然采用这种类型的测试卡不能满足视频安防监控系统的各种环境下实时视频图像信号显示质量的准确判读要求。

面对智能建筑工程中各种不同的视频安防监控系统、显示屏、摄像机,几乎所有检测单位都是按照上述4个标准中的其中一个标准条文的规定,进行视频安防监控系统的图像清晰度现场检测工作。常用的视频图像清晰度、灰度现场检测方法都要求调节摄像机与测试图的距离,使其消隐的界限(显示屏四周可视边界)与测试图规定的边界一致,如图6和图7所示。

在现场测量的实际操作中,这种要求满屏检验测量的方法往往会出现以下问题:

(1)由于在检测中基本上都是不论监控摄象机是否可变焦,均需要将清晰度测试卡、灰度测试卡放在接近摄像机的检验满屏测量范围之内,才能符合这一检测的测量结果。但在目前的视频安防监控系统中,用户使用的显示终端,通常配置的是4:3屏或16:9屏比例尺寸的LCD计算机显示器,当检测人员按照GB 50198-94《民用闭路监视电视系统工程技术规范》规定的观看距离对需要质量客观测试的视频图像清晰度和灰度进行判读时,目前使用的这两种测试卡,不仅无法达到不同比例尺寸显示器满屏检测的标准要求,还使远距离不同视力的判读人员得出不同的检测结果。

(2)为了达到检验满屏测量的范围,对于无变焦或变焦距离无法达到满屏的摄像机,目前的测量方法是要求检测人员将清晰度测试卡和灰度测试卡放置到摄像机的镜头前,对于高杆架设的摄像机,检测人员往往需要采用登高装置,才能完成满屏测量的工作。这种方式的检测结果基本上都与实际使用的摄像机有效聚焦清晰范围内的测量结果完全不一致,在检测完毕后,还必须还原摄像机的实际使用状态。

(3)对于设置固定焦距、有效聚焦清晰范围(3～5m)的室内走廊、设备间等区域的摄像机,尤其是具有夜视、配置红外辅助照明的室内摄像机,采用如图4清晰度测试卡、图5灰度卡进行检验测量时,标准规定质量客观测试应在摄像机标准照度下进行,但现场实际需要监控的环境往往达不到GA/T 367-2001《视频安防监控系统技术要求》附录A表A.1环境照度范围(表1)的要求。

(4)对具有夜视、配置红外辅助照明功能的监控摄像机,至今没有一个标准对这类摄像机的检测方法、测量环境要求等关键要素做出应有的规范条文。

在现场的实地环境检测中,许多检测单位都是按照日光型摄像机的环境进行检测,这种测量结果无法准确反映夜间记录的监控录像画面质量的实际清晰度。这也是导致许多智能建筑安防、道路监控、电子卡口等关键地点在夜间记录的监控录像画面不清晰的原因之一。

2 视频监控图像质量现场检测的问题与处理方法

2.1 视频图像质量现场检测方法的规范性

在目前的视频安防监控系统中,显示器常用的有LCD组合显示屏、LED组合显示屏、DLP组合显示屏、专用LCD大型显示屏、以及4:3/16:9尺寸的LCD计算机显示器等。监控摄像机常用的除了按普通、变焦、枪机、球机等型号分类外,还有日光型、夜视型等功能类型的区分。

目前各行业对视频安防监控系统现场检验测量主要依据的上述4个现行标准中,其检测术语、名词定义、判读显示器定义、标准测量卡等条文都存在不明确、不准确的描述,其中对应记录的数据项目检验原始记录的规定,也不能满足进行现场检验测量数据还原检测的要求。但在实际现场检测中,需要记录的原始数据,通常应包含环境照度(气象特征)、现场本底照度、测点方位、判读终端名称/型号等内容。

在对部分视频安防监控系统在各类智能建筑安防、道路监控、电子卡口等工程中视频图像质量的现场检测比对中,我们采用不满屏(记录图像按1:1或放射型测试卡图像占显示终端屏的中心区域)测量记录视频图像的方法,以使用图2、图3的测试卡与目前使用的图4、图5的测试卡比对测量,判读结果基本一致。但检验测量方法要比满屏测量判读的方式简单、可靠,并且不用调整、还原监控摄像机实际使用状态的焦距,只要把测试卡放在实际使用的摄像机有效聚焦清晰范围内记录即可,其判读的清晰度测量结果与实际使用要求的图像质量基本一致。

2.2 视频图像清晰度现场检验的规范测量方法

第一,检测标准。

(1)视频图像标准测试卡(表2)

(2)清晰度/灰度测量标准值(表3)

(3)检测数量

对系统中主要设备的检验,应采用简单随机抽样法进行抽样,且应保证所安装的不同型号规格的摄像机均被抽到相应的数量;抽样率不应低于20%且不应少于3台;设备少于3台时,应100%检验。

第二,测量步骤。

(1)现场测量

1)固定/变焦距摄像机:检测人员将清晰度/灰度标准测试卡放置在被测量监控摄像机有效聚焦清晰范围内。

巡检/变焦距摄像机:操作人员应将摄像机固定在巡检监控范围内的最远点上,调整监控摄像机摄取测试卡图像,检测人员将清晰度/灰度标准测试卡放置在被测量监控摄像机有效聚焦清晰范围内。

2)当调整监控摄像机摄取测试卡图像不能达到满屏的摄像机有效聚焦清晰范围内时,可参照图8“摄像机有效聚焦清晰度判读范围”,由操作人员将摄像机固定在判读显示设备的H/9和W/9范围内摄取测试卡图像。当摄像机有效聚焦清晰范围在显示设备的H/9和W/9范围内依然不清晰时,可调整在不小于H/6和W/6范围内摄取测试卡图像。

3)使用相应测量仪器,测量、记录现场检测的环境照度(气象特征)、现场本底照度、测点方位、测点俯仰角、测点距离等可还原的测点原始条件数据。

4)对具有夜视功能的监控摄像机,应在具备实际使用环境照度的本底环境照度条件下进行现场检测。

(2)实时判读

1)实时判读观看的室内宜光线柔和,环境照度应大于等于3001x。

2)判读显示设备的清晰度应符合下列规定:黑白电视监视器的水平清晰度应大于400线;彩色电视监视器的水平清晰度应大于270线。

3)判读者与清晰度/灰度的显示设备屏幕之间的观看距离宜为屏幕对角线的4～6倍,显示设备的屏幕尺寸宜为23cm (9寸)～63.5cm (25寸)。根据使用要求可选用大屏幕(电视墙)显示设备等。

4)水平中心清晰度线数

用目测法判读显示屏上清晰度测试卡图像分辨的最大线数,应符合清晰度测量标准值的要求。

5)水平中心灰度等级

用目测法判读显示屏上灰度测试卡图像分辨的最大亮度鉴别等级,应符合灰度测量标准值的要求。

(3)记录与回放判读

1)记录内容

检测时应记录包含摄像机名称/型号,摄像机位置/编号,摄像日期/时间范围,判读终端名称/型号,回放日期/时间范围,以及测量判读与回放判读的测点清晰度值、测点灰度等级的原始数据等内容。

2)回放判读

按照实时判读的原始记录,按照相关执行标准的规定和要求,对各测点原始记录的日期/时间范围段上,进行回放判读,并记录判读的清晰度值、测点灰度等级的原始数据。

3 建议

面对我国视频图像检测标准、仪器、判读软件都远落后于国外技术与标准的现状,对于我们目前视频安防监控系统现场检验测量执行标准多种、可操作规范条文欠缺的现状,希望有关部门尽快联合出台一个“视频安防监控系统视频图像质量现场检验测量方法”的标准,制订一个可操作的、包括测量项目、测量仪器、测试卡、检测方法等内容的统一规范条文,以期在较短时间内提高我国视频监控系统现场检验测量仪器和检测方法的科技水平。

参考文献

[1]GA/T 367-2001《视频安防监控系统技术要求》[S].公安部

[2]GB 50348-2004《安全防范工程技术规范及条文说明》[S].住建部,国家质量监督检验检疫总局

[3]GB 50395-2007《视频安防监控系统工程设计规范》[S].公安部,住建部

[4]GB 50198-94《民用闭路监视电视系统工程技术规范》[S].国家技术监督局,住建部

监控视频异常检测与质量诊断 篇7

视频监控是安防系统的重要组成部分,它具有直观、准确、及时等优势,被广泛应用在生产管理、商场监控、智能交通等各种场景中。视频质量是视频监控系统的重要技术指标,影响监控视频质量的因素有很多,例如摄像机镜头状况、传输线路状况以及人为干扰等。因此,对监控视频进行异常检测与质量诊断是视频监控中的一个重要环节。

视频质量诊断方法可以分为主观方法[1]和客观方法[2]。主观方法由于繁复耗时而不便在视频监控场景中应用,所以在视频监控场景中对视频质量进行诊断使用的大多是客观方法。视频质量诊断的客观方法可以代替其主观方法,对视频质量进行迅速、有效的诊断,且其诊断结果可以提供给视频接收端,用来进行传输参数的优化,从而最大地利用传输带宽并达到传输的视频质量最佳。

由于视频质量诊断在诸多领域发挥着重要作用,越来越多的公司开始研究相关技术[3]。Sarnoff公司开发了基于人类视觉系统HVS(Human Visual System)的JNDmetrixTM模型用于视频质量诊断。Tektronix公司在1997年推出图像质量分析产品—PQA200之后,又推出了PQA300和PQA500等一系列图像与视频质量诊断产品。Video Clarity开发的Clear View系列提供完整的软硬件设备,采用全参考的影像评价方法,可提供数字对数字、模拟对模拟的动态影像评分及纠错。Symmetricom公司的Qo E Assurance Division为IPTV领域的运营商、有线电视运营商、服务提供商和企业等提供了端到端的在线视频质量检测、在线故障诊断等产品。Opticom公司推出的PEVQ系列产品基于HVS的概念,提供了一整套可重复的客观视频质量诊断方案。Semaca公司致力于影像智能技术和测试设备的研发和开发,其推出的VQLab软件能为用户提供高效、可靠的视频质量诊断。

上述各公司推出的产品在特定的应用环境中可以有效地发挥作用,但是都只是采用了全参考模型的视频质量诊断方法。本文提出的监控视频异常检测与质量诊断方法基于无参考模型[4],无需提供参考视频,评价结果更接近人类视觉感知结果,使用范围更加广泛。本文方法考虑了多种视频异常情况,包括视频清晰度、亮度异常,视频画面存在噪声、偏色、画面冻结、水波纹以及水平杂波等故障的异常情况。本文对上述各种异常情况进行分析,基于图像的灰度统计信息提出监控视频图像亮度异常的检测与评价方法;基于图像的梯度信息提出监控视频图像清晰度异常以及画面存在水平杂波异常的检测与评价方法;基于帧间差异分析提出监控视频图像存在画面冻结与水波纹异常的检测与评价方法;基于中值滤波分析提出监控视频画面存在噪声异常的检测与评价方法;结合监控视频画面偏色异常检测与评价方法,实现对监控视频的各种异常的检测与质量评价。实验证明,本文提出的方法可以有效地对监控视频进行异常检测与质量诊断。

1 监控视频异常检测与质量诊断

本文对监控视频中容易出现的异常情况进行了分析,包括视频清晰度或亮度异常,视频画面存在噪声、偏色、画面冻结、水波纹以及水平杂波等故障的异常情况。利用图像的灰度统计信息、梯度信息,结合图像的中值滤波和帧间差异的分析,针对上述异常情况分别设计了异常检测与质量诊断的方法。

1.1 基于图像灰度统计信息的监控视频异常检测与质量诊断

1.1.1 图像的灰度统计信息

在图像处理中经常需要把彩色图像转化成灰度图像,这个过程叫做图像的灰度化处理[5]。灰度值的均值和方差是可以通过灰度图像直接计算,也可以通过灰度图像的直方图来进行计算。为了降低计算的复杂度,本文采取了下式对彩色图像进行灰度化处理:

灰度图像的直方图是图像灰度级的函数,它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数。直方图统计是常用的图像处理技术之一,本文中很多的图像统计数据并不是直接利用图像计算得到的,而是先求图像的直方图。然后统计直方图得到的相关数据,例如本文中灰度图像灰度值的均值和方差就是使用了直方图统计的方法来计算的。

灰度图像的均值与方差在本文方法中出现了多次,灰度图像的均值与方差有其对应的物理意义。均值是一组数据的平均值,灰度图像的均值大小反映了图像的平均亮度的高低,图像的均值越大,图像的平均亮度越高。方差是用来描述一组数据波动程度的量,灰度图像的方差则反映了图像高频部分的分量,图像方差越大,其信息量越大,能量越大,从而图像的对比度也越大。

1.1.2 亮度异常检测与质量诊断

视频的亮度信息是衡量图像质量的重要指标之一。摄像机故障、增益控制紊乱、照明条件异常等原因可能引起视频画面过亮或过暗的视频亮度异常。人眼对于亮度异常非常敏感,亮度异常故障会严重影响视频的质量,对视频的亮度异常进行检测和诊断是非常必要的。

本文对监控视频图像的亮度信息进行评价的主要方法是平均灰度的方法,使用视频图像的平均灰度来代表亮度信息,然后根据事先预设的阈值来判断视频图像是否存在亮度异常,给出视频质量诊断结果。

具体亮度评价步骤如下:(1)把采集到的图像转为灰度图像;(2)计算灰度图像的直方图;(3)根据直方图计算灰度图像的均值和方差;(4)利用均值计算出亮度的评价值如下所示:

其中μ是第三步中计算得到的灰度图像的均值。式中先乘以100再除以255是为了将亮度评价值映射到0~100之间,做归一化处理,下文中类似的归一化处理过程将不再特意说明。

最后将计算得到的亮度评价值与预设的参考值进行对比。如果亮度评价值大于过亮参考值,就认为视频图像偏亮;如果亮度评价值小于过暗参考值,就认为视频图像偏暗,视频存在亮度异常故障。

1.2 基于图像梯度信息的监控视频异常检测与质量诊断

1.2.1 图像的梯度信息

梯度[6]是图像灰度的变化情况,图像在边缘处灰度值发生明显的变化,所以图像的梯度可以用来提取图像的边缘。图像的平均梯度反映了图像细节变化的速率,可以用来反映图像的清晰程度。

图像处理中一般用差分代替求导来计算图像的梯度值,这种方法直观、便捷且易于计算。科研人员研究出了各种算子来进行边缘检测等应用,Sobel算子就是其中一种离散型的差分算子,Sobel算子简单有效,常被用来近似计算图像的梯度值。Sobel算子分横向X和纵向Y两个方向,写成模板分别为

本文求梯度强度的方法就是将图像各像素与这两个方向的算子作卷积,然后选择其中较大的值作为求得的梯度值的。

1.2.2 清晰度异常检测与质量评价

视频清晰度是衡量视频质量最主要、直接的因素,也是人类感知图像质量最主要的特征。监控视频由于聚焦不当、镜头损坏等原因引起视野主体部分图像模糊,出现视频内容中高频区域内空间细节丢失和边缘清晰度减弱等情况,这就是视频清晰度异常的表现。

随着数字图像处理技术的发展,人们在空域、时域等多方面对图像清晰度进行研究[7,8,9]。目前主要有基于空域的梯度函数算法、基于频域的频域变换算法以及基于图像信息的熵函数评价算法。本文的清晰度评价方法是对视频图像在空域进行运算,计算得到图像的梯度信息,最终采用平均梯度强度作为图像清晰度的评价准则。

具体清晰度评价步骤如下:(1)把采集到的图像转为灰度图像;(2)通过水平与垂直Sobel算子计算灰度图像的水平与垂直方向的梯度值,并选取其中较大值作为图像的梯度值;(3)计算梯度图像的直方图,并滤除不能代表边缘信息的低梯度值;(4)计算剩余梯度值的均值和方差;(5)利用均值和方差计算出清晰度的评价值如下所示:

其中μgrad为剩余梯度值计算得到的均值,countgrad为根据阈值t=20滤除掉的低梯度值的个数,m×n为图像大小,式中归一化后的均值跟相乘是为了考虑参与到均值计算的像素的比例。

最后将计算得到的清晰度评价值与预设的参考值进行对比。如果清晰度评价值小于参考值,就认为视频图像不清晰,视频存在清晰度异常故障。

1.2.3 水平杂波异常检测与质量评价

监控视频经常会出现无信号的故障,本文提到的水平杂波故障是其中的一种。监控视频图像中出现白色的噪点以及黑白色的条纹,伴随着水平杂波,沿着垂直方向缓慢运动。出现这种无信号水平杂波大多是因为视频传输环节出现了问题。监控视频出现无信号故障,但是视频画面还在运动,普通的视频质量诊断方法无法诊断这种异常情况,所以实现对这种无信号水平杂波的异常情况进行检测与质量评价是本文的一个重要创新。

现有视频质量诊断研究对于视频图像无信号水平杂波这种情况的研究基本是空白,而本文注意到自然图像中没有如此密集的梯度。所以采用统计通过水平Sobel算子滤波后的图像中梯度的密集程度的方法来判断视频中是否存在无信号水平杂波故障。

具体无信号水平杂波评价步骤如下:(1)把采集到的图像转为灰度图像;(2)对视频做Y方向的Sobel算子滤波,得到水平方向的梯度值;(3)统计Y方向上Sobel算子滤波后的图像的直方图,并统计梯度值小于阈值的像素点个数;(4)利用上一步中计算的像素点个数计算得出无信号水平杂波的评价值如下所示:

其中n Sum为统计得到的梯度值小于阈值t=50的像素点个数,n Sum值越小则说明梯度图像中高梯度越密集,越可能存在无信号水平杂波异常,m×n为图像像素个数。

最后将计算得到的无信号水平杂波的评价值与预设的参考值进行比较。如果无信号水平杂波评价值小于参考值,就认为视频图像存在无信号水平杂波的故障。

1.3 基于帧间差异的视频异常检测与质量评价算法

1.3.1 视频帧间差异分析

监控视频相邻两帧的帧间差异在本文方法中多次被用到,而求帧间差异采用的是求图像差值的技术。求两幅图像的差值图像是在两幅图像对应的位置处的像素之间进行运算,并将其结果赋给输出图像中对应位置的像素点。本文求帧间差异的方法是求相邻两帧图像对应位置像素点灰度值之差的绝对值,这样可以确保新的灰度值不会超出原图像允许的动态范围。具体公式如下所示:

求差值图像在图像处理中一般用以消除背景,是图像处理中经常使用的一种技术。对运动视频两幅相邻的视频图像求差值图像,可以求得视频中的运动目标的位置和形状。本文中多次使用了求差值图像的技术,不仅有求相邻两帧图像的帧间差异来求目标图像的应用,还有求对应图像与其中值滤波后的图像的差值图像的应用。

1.3.2 画面冻结异常检测与质量评价

监控视频有一种异常情况是出现信号缺失和画面冻结故障。信号缺失和画面冻结一般表现为监控画面为纯色蓝屏或黑屏,监控画面始终保持在同一帧画面上,不会随着时间的变化而改变。引起这些故障的原因可能是前端摄像机损坏、传输线路老化或者人为因素等。

上述监控视频无信号和画面冻结的异常情况有一个特征,即当监控视频出现信号缺失或者画面冻结的故障时,视频图像相邻两帧内容不变。本文检测视频信号缺失和画面冻结的方法就是根据上述特征来设计的。

具体画面冻结评价步骤如下:(1)把采集到的图像转为灰度图像;(2)通过当前图像与历史图像的差图像计算帧间差异;(3)计算差图像的直方图;(4)根据直方图统计差值小于特定阈值的像素个数;(5)利用差值小于特定阈值的像素个数计算得出画面冻结的评价值如下所示:

其中countchange为统计得到的差值小于阈值t=5的像素个数。

最后将计算得到的画面冻结的评价值与预设的参考值进行比较。如果画面冻结的评价值小于参考值,就认为视频图像存在画面冻结的故障。

1.3.3 水波纹异常检测与质量评价

监控视频画面中有时会出现水波纹干扰,水波纹在图像中是模糊的带状干扰,并且随着运动轨迹运动。水波纹运动的像素点通道值变化较小,且运动有一定的方向性。监控视频信号水波纹故障产生的原因有视频传输线质量不好、供电系统电源问题、附近有很强的干扰源等。水波纹干扰严重时会出现监控视频图像无法观看的问题,对水波纹故障的检测和评价是很有必要的。

如上所述,求监控视频相邻两帧的差值图像即帧间差异可以求得视频的运动目标及其运动轨迹,水波纹的痕迹也可以通过求帧间差异的方法来求得。本文采用的检测视频水波纹故障的方法就是基于视频相邻帧的帧间差异来设计的。

具体水波纹的评价步骤如下:(1)把采集到的相邻两幅图像转为灰度图像;(2)通过当前图像与历史图像的差图像计算帧间差异,得到运动物体与水波纹;(3)计算差图像的直方图;(4)根据直方图统计并利用合适的阈值找出符合水波纹特征的像素;(5)利用上一步中的像素个数计算得出水波纹的评价值如下所示:

其中couontripple为符合水波纹特征的像素点的个数,是差值大于t1=5小于等于t2=10的像素个数。

最后将计算得到的水波纹的评价值与预设的参考值进行比较。如果水波纹的评价值大于参考值,就认为视频图像存在水波纹的故障。

1.4 基于中值滤波的视频异常检测与质量诊断

1.4.1 图像的中值滤波分析

中值滤波是一种非线性平滑技术[10],它用处于按灰度值排序后的窗口的中间位置的灰度值来代替原来窗口中心的灰度值,常用的窗口大小有3×3或者5×5。中值滤波具有非常好的抗噪性能,且不会造成图像边缘模糊,在消除图像中噪声点的应用中非常受欢迎。

本文对视频图像进行中值滤波采用了快速中值滤波的技术,利用了直方图的统计特性来计算。对图像的每一行,仅对一个待处理的像素进行领域像素直方图求取,并计算其中值。当窗口模板往右移动时,观察当前中值左右像素个数的变化情况,并进行判断:如果当前左右像素个数无变化,则当前的中值仍满足条件,中值无变化;如果当前左边的像素个数多余总个数的一半,则当前中值左移;如果当前左边的像素个数少于总个数的一半,则当前中值右移。这样的处理方式在有效地消除了噪声点之外还降低了中值滤波的计算复杂度,减少了中值滤波需要的时间,具有很高的应用价值。

1.4.2 噪声异常检测与质量评价

视频图像中出现的杂乱的飞点、刺、线状等干扰,被称为噪声现象。线路老化、传输故障、接触不良、电磁干扰等因素会造成视频图像出现干扰的故障。噪声的出现严重影响了人们对于图像的感受,对于图像质量的影响是非常大的,故本文也考虑到了对噪声的检测和评价。

目前,对于噪声的检测可以在频域计算图像的信噪比[11],但是计算图像信噪比需要计算功率谱,而功率谱的计算比较困难。故本文采取的是基于空域中相邻两帧图像求差运算分析而设计出的检测视频图像噪声异常方法。

具体噪声评价步骤如下:(1)把采集到的图像转为灰度图像;(2)对灰度图像进行中值滤波,滤去图像中的噪声点;(3)用灰度图像减去中值滤波后的图像得到差图像;(4)计算差图像的直方图;(5)根据直方图统计计算得到差图像的均值和方差;(6)利用上一步得到的方差计算得出噪声的评价值如下所示:

其中σdiff为计算得到的差值图像的方差。

最后将计算得到的噪声的评价值与预设的参考值进行比较。如果噪声的评价值小于参考值,就认为视频图像存在噪声故障。

1.5 偏色视频异常检测与质量诊断

图像的颜色是图像非常重要的特征,监控视频的图像可能会出现全屏单一偏色或者多种颜色混杂的带状偏色故障,这是由监控系统线路接触不良、外部干扰或者摄像头故障等原因造成的。偏色故障会干扰人们对监控视频内容的判断,且对于基于监控系统的后续视频图像处理例如目标检测、图像分割等研究有很大的阻碍,所以监控视频的偏色异常检测和评价也是非常有必要的。

现有的检测视频图形偏色故障的方法主要有直方图统计法、灰度世界法和白色区域法。直方图统计法对于大面积单一颜色的自然图像无法准确判断;灰度世界法对于环境过暗或者过量的场景无法准确判断;白色区域法适用于存在镜面反射的图像,但是对于没有白色或高光成飞存在的图像是无法准确判断的。本文采取的方法是基于文献[12]中提出的基于图像色度的平均值和色度分布特性的图像偏色检测算法。

具体偏色的评价步骤如下:(1)将输入图像转到Lab空间;(2)分别求色度a和b的均值和方差;(3)计算出图像平均色度D和色度中心距M的比值K作为评价值,具体如下所示:

其中a Mean和b Mean为色度a和b的均值,a Var和b Var为色度a和b的方差。式(14)中c是一个很小的正数,是为了防止公式(15)中出现除0的情况。

最后将计算得到的偏色的评价值与预设的参考值进行比较。如果偏色评价值大于参考值,就认为视频图像存在偏色故障。

2 实验结果与分析

本文选取了8段监控视频来进行实验,图1—图8分别为其截图。

由于本文的实验对象是大量的监控视频,基于单帧或者相邻几帧图像计算所得到的结果容易产生误差。为了避免单帧检测结果的误报,给出统计意义上的结果,本文实验采用了求多帧图像结果保存到队列,然后返回队列中值的方法。

本文设置了队列长度为100,在当前帧号小于队列长度值时不返回任何消息,若当前帧号大于队列长度值,将当前队列中计算得到的所有评价值的中间值返回。具体计算所有评价值中间值采用的是类似直方图统计的方法,对于当前队列中计算得到的所有评价值,统计其出现的次数。然后按照从小到大排序,计算从最小评价值到当前评价值出现次数的总和。当最小评价值到当前评价值出现次数的总和大于等于当前队列长度值的一半时,就可以确定当前评价值是当前队列的评价值的中值。

为了验证本文方法的有效性,本文选取的8段视频分别对应清晰度、亮度异常以及视频画面出现噪声、画面冻结、偏色、水波纹以及水平杂波故障的异常视频。最后一段视频为正常视频,是为了与异常视频进行对比实验,具体实验结果如表1所示。

本文视频亮度评价方法是基于图像的灰度统计信息的。本文选取的亮度参考值为20和80,视频亮度评价值高于80说明视频图像亮度偏高,评价值低于20说明视频亮度越低,只有视频亮度评价值处于适当的范围内才可以认为视频亮度正常。本文实验中视频2的亮度评价值为16,相比其他测试视频亮度评价值明显偏低,所以存在亮度偏低异常。

本文视频清晰度和无信号水平杂波评价方法是基于图像的梯度信息的。关于清晰度异常情况,本文选取的清晰度参考值为80,视频清晰度评价值越高,说明视频图像越清晰,当视频清晰度评价值小于80时,则认为该视频存在清晰度异常。例如实验中视频1和视频3,其清晰度评价值分别为57和63,明显比其他视频清晰度评价值低,所以存在清晰度异常。关于无信号水平杂波情况,本文选的无信号水平杂波参考值为60,这是本文考虑到的一种特殊情况。水平杂波评价值越大,则说明是无信号水平杂波的可能性越小,而当水平杂波评价值小于60时,则可以判断视频发生了水平杂波故障。例如本文中视频7,其无信号水平杂波值只有11,相比于其他视频,明显的偏小,所以存在水平杂波故障。

本文视频画面冻结和水波纹评价方法是基于图像的帧间差异分析的。关于画面冻结情况,本文选取的画面冻结参考值为10,视频画面冻结评价值越高说明画面越没有冻结的可能性,当画面冻结评价值低于10的时候,则认为视频出现画面冻结故障。例如本文测试的视频4,由于为纯黑屏的视频,所以计算得到的值为0,远远小于其他视频对应的数值,表示视频发生了画面冻结的故障。由于是纯黑屏的视频,所以其他评价值也为0或100,可以认为清晰度、亮度也有异常。关于水波纹故障的情况,本文选取的水波纹参考值为10,水波纹评价值越高说明视频存在水波纹的可能越大,当水波纹评价值大于10时,可以判断视频发生了水波纹故障。例如本文中的视频6,其水波纹评价值达到43,明显比其他视频的评价值大,所以存在水波纹异常。

本文视频噪声评价方法是基于图像的中值滤波分析的。对于噪声异常的情况,本文选取的参考值为80,噪声评价值越大说明图像越趋向于没有噪声,当图像噪声评价值超过小于80时,则认为图像存在噪声故障。例如本文实验中的视频1和视频3,其噪声评价值为67和76,与其他视频相比偏小,可以看到存在噪声干扰故障的判断。

关于偏色的情况,本文选取偏色参考值为40,评价值越大则越有可能存在偏色故障,计算得到的偏色评价值大于40时,则认为视频图像发生偏色故障。例如本文中视频5,其偏色评价值为68,明显大于其它视频的偏色评价值,所以存在偏色异常。

最后,视频8是本文特意选择的一段没有质量异常的视频,用以跟其他视频进行对比。在这里可以看到,计算得到的各个评价值都在安全范围内,没有输出异常警告,可见本文的监控视频异常检测方法确实是有效的。关于参考值的设定,本文加入参考值的设定是为了便于让视频质量评价的结果与人工主观判断一致,具体参考值可以根据实际应用场景进行微调。

为了进一步验证本文方法的有效性,选用了无参考图像质量评价方法NIQE[13]来与本文算法进行对比试验。NIQE算法对图像的评分越高,图像质量越好,评分越低说明图像有质量问题。

由于NIQE算法不考虑图像的彩色信息,而视频画面冻结故障体现不出视频图像质量问题,故这里只对上文中视频1-视频3、视频6-视频8进行实验。这里截取相应视频中相邻的若干帧图像,利用NIQE算法与本文算法分别对其进行质量评价,取其平均值作为最终评价结果,最终结果如表2所示。

结合表1与表2可以看出,本文算法得到的评价值与NIQE算法得到的评价值具有很好的相关性,对NIQE算法认为质量低下的图像本文算法也检测出其存在各种故障,且本文算法计算复杂度较低。

3 结语

建筑材料检测与监控 篇8

直拉法(Czochralski,CZ法)是单晶硅生产的一种重要方法[1]，晶体生长过程中环境温度、提拉速度等对直径均匀性都有一定的影响，因而对晶体生长过程直径的实时检测与监控对提高单晶质量非常重要。单晶直径检测主要采取非接触式方法[2]，如适用于小型装置的称重法、Ircon直径检测系统、SIMS(Scanned Image Measurement System)直径扫描系统等，但Iron方法只能感知直径变化不能检测出实际直径尺寸，SIMS方法可以检测直径尺寸，但所采取机构中反射镜旋转速度不稳定影响检测结果。

基于CCD摄像机的图像处理方法是非接触式无损检测的一种有效方法[3]，如涂瑾等[4]提出基于CCD的亚像素单晶直径检测算法，韩晓军等[5]提出了自动阈值分割算法检测单晶直径。通过CCD摄像机采集的图像还可以从监控界面实时观察晶体的生长状况。本文将根据晶体生长过程特点，采取基于视觉检测和通信控制相结合的方法实现对单晶生长过程直径检测与监控。

1 系统原理及方法

1.1 工作原理

通过对晶体生长过程的分析，将晶体生长过程分为引晶阶段、引晶过渡阶段、等径生长阶段等，基于视觉检测、通信模块及PLC控制模块实现对不同阶段单晶直径检测与监控，系统工作原理如图1所示。

CCD摄像机实时采集不同阶段的单晶生长图像，同时利用设计的图像处理算法检测单晶直径，将检测结果通过通信模块发送至下位控制机PLC中，PLC根据检测结果及控制算法对单晶生长装置的温度、速度等进行控制，从而维持单晶生长环境的稳定得到直径均匀的单晶。晶体生长环境的温度、速度等信息通过通信模块反馈至计算机，在监控界面可以通过视频图像及工作参数对晶体生长过程进行监控。

1.2 直径检测方法

晶体生长阶段的特点如图2所示，在引晶阶段(图2(a))生长炉内固-液界面处形成的光亮圆环是由籽晶和熔融的液体硅形成，此刻单晶直径较小，通过边缘检测处理算法检测光亮圆环边缘确定单晶直径;在引晶过渡阶段(图2(b))晶体的直径比籽晶直径有明显增长，且逐渐接近等径生长，此阶段固-液界面为不足半圆的光亮弧，采取边缘检测获取光亮弧边缘最大玄长，并提取边缘上不同位置的三个特征点，通过这三点进行圆拟合，最后求最大玄长和拟合圆直径均值的方法得到此阶段单晶直径。

等径生长阶段晶体的直径较大(图2(c))，通过CCD摄像机只能获取固-液界面的部分光亮圆(小半圆)，该阶段单晶直径的检测通过边缘检测提取边缘上不同位置的三个特征点，利用三点确定圆的方法拟合出单晶直径。

如图3所示，通过不在同一直线上的三点P1、P2、P3可以唯一确定一个圆，因而可以通过边缘特征信息提取的方法在单晶固-液界面的光亮圆上提取三个特征点，通过这三个特征点拟合圆，从而得到此刻单晶直径。

若坐标P1(x1,y1),P2(x2,y2),P3(x3,y3)为从固液界面边缘提取的特征点，L1和L2分别为玄P1P2和P2P3的中垂线，C1、C2为中垂线与玄的交点，O1为拟合圆的圆心，圆心O1为L1和L2的交点。根据P1、P2、P3三点坐标，若L1和L2直线方程分别为f1(x)、f2(x)，则：

其中k1,k2分别为直线L1和L2的斜率，k1,k2由P1、P2、P3三点坐标确定。

由于圆心O1为L1和L2的交点，联立(1)和(2)构成方程组，其解即为圆心O1(x0,y0)坐标，则：

圆心O1(x0,y0)到P1(x1,y1)的距离即为拟合圆的半径R，因而所测得的单晶直径D可表示为：

2 图像处理算法

2.1 边缘检测算法

引晶阶段图像中固液界面的亮圆灰度值最高(图4(a))，通过对图像进行二值化处理及中值滤波保留亮圆信息(图4(b))。利用积分统计方法对图像特征信息进行统计，进而确定固液界面的边缘及单晶直径。令I(x,y)为引晶阶段二值化处理及中值滤波图像，ϕ(x,y)为I(x,y)的标记图像，象素集R={(x,y)|ϕ(x,y)=1}为固液界面亮圆信息区域象素构成的点集，为R的补集,P(x,y)为图像中的象素点，则：

对I(x,y)沿y轴方向进行逐列积分：

离散象素点构成的图像，积分计算可用加和代替，则(6)式可表示为：

其中iz∈[xd,xu]，图4(c)为积分结果在x轴上的分布情况，由ϕ(x,y)的特点可知，在图4(c)中沿x轴方向从xd开始向右搜索，当第一次出现fz≠0，则此位置为固液界面的左边缘xl，沿x轴方向从xu开始向左搜索，当第一次出现fz≠0，则此位置为固液界面的右边缘xr，依据左右边缘确定单晶直径(图4(d))为：D=xr-xl(8)

2.2 特征点检测拟合算法

等径生长阶段单晶直径较大，固液界面亮圆呈带状分布(图6(a))，对二值化及滤波处理后的半圆环图像采用2.1节提出的积分统计算法分析确定特征信息(图5)，并依据确定的特征信息和2.2节提出的拟合算法确定单晶直径。具体算法如下：

1)利用2.1节提出的边缘检测算法，在二值化图像中检测确定固液界面左右边界点分别为P1(x1,y1),P3(x3,y3);

2)依据P1和P3点坐标确定左右边界点的中间位置P2(x2,y2)，则x2=(x1+x3)/2;

3)利用2.1节提出的边缘检测算法在二值化图像中x2所在列，沿y轴方向从下到上(y=0到图像上边缘)搜索，当初次出现ϕ(x2,yi)=1时，检测到固液界面特征区域的下边界点P2的纵坐标y2，则P2(x2,y2)确定;

4)利用2.1节提出的边缘检测算法在二值化图像中x2所在列，沿y轴方向从上到下(图像上边缘到y=0)搜索，当初次出现ϕ(x2,yi)=1时，检测到固液界面特征区域的上边界点P2'的纵坐标y2'，则P2'(x2,y2')确定;

5)由1)至4)步在二值化图像固液界面带状特征区域的内外边缘分别确定了三个特征点P1、P2、P3和P1、P2'、P3;

6)根据5)确定的特征点及2.2节提出的拟合算法，通过P1、P2、P3和P1、P2'、P3分别得到内外两个拟合圆O1和O2，对两个拟合圆直径取平均值得(R1+R2)，该平均值就是检测到的单晶直径。

图6(a)和图6(b)分别为等径阶段的原始图像和二值化滤波后的图像，利用2.1节提出的边缘检测算法对图6(b)进行积分投影结果(图6(c))，利用本节提出的特征点检测拟合算法确定了固液界面左右边界点P1和P3。在P1和P3坐标区间范围内，利用拟合算法的2)至4)步确定固液界面外边缘三个点(图6(d))，并依据这三点拟合圆，拟合结果如图6(e)。同理可以对固液界面内边缘进行内圆拟合。

3 试验

在直拉法单晶生长装置上安装MTV-1881EX CCD摄像头，凌华RTV-24型号图像采集卡采集图像。依据提出的工作原理与直径检测方法设计了单晶硅直径检测与监控软件(如图7所示)。三菱FX2N-232-BD通信模块通过串口RS-232分别与计算机和下位控制器FX2N-64MR PLC连接，实现系统的通信与控制。试验主要针对单晶直径检测算法进行，每次试验中分五步进行单晶直径检测，其中第一步为引晶阶段，第二至第四步为引晶过渡生长阶段，第五步为等径生长阶段。

试验中对生产相同规格单晶硅按照试验提出的五步法进行多次检测，并对检测结果进行初步统计，表1选取其中3次试验结果，各次试验检测所得直径的差值比较小，同一阶段同一检测步得到直径平均误差在10个像素范围内，试验初步表明在一定精度条件下本文提出的方法是可行的。通过监控界面的监控窗口可以实时观察晶体的生长状况，单晶生长的温度、速度等环境信息也可以从监控界面得到，通过以上方法初步实现了晶体直径检测与监控。

4 结束语

为了在生产过程中实时检测和监控单晶直径，对直拉法单晶生产过程和直径检测方法进行了分析，提出了将单晶硅生产过程分解为引晶阶段、引晶过渡阶段及等径生长等三个阶段，并提出基于视觉检测和通信控制相结合的单晶直径检测与监控方法。针对晶体生长不同阶段的特点设计了图像边缘特征信息检测及依据特征信息进行拟合的图像处理算法。根据提出的直径检测与监控方法，开发了单晶直径检测与监控的应用软件，在建立的系统中进行了初步试验研究，通过多次试验统计分析检测数据，试验数据初步表明同一阶段同一检测步得到的单晶直径平均误差在10个像素范围内，在一定精度条件下本文提出的方法是可行的。

摘要：将直拉法单晶硅生长过程分解为引晶阶段、引晶过渡阶段及等径生长等三个阶段,提出了基于视觉检测和通信控制相结合的单晶直径检测与监控方法,针对晶体生长不同阶段的特点设计了图像边缘特征信息检测及依据特征信息进行拟合的图像处理算法。根据提出的直径检测与监控方法,开发了单晶直径检测与监控的应用软件,在建立的系统中进行了初步试验研究,试验数据表明在一定精度条件下提出的方法是可行的。

关键词：单晶硅,直拉法,直径检测,图像处理

参考文献

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[2]TIAN Da-xi,JIANG Ke-jian.Technology of measuring dia-meter in the Czochralski pulling[J].SemiconductorTechnology,2003,28(3):25-31.

[3]Xu Lin,Cao Maoyong,Feng Xiuxia.Image measurementtechnology and applications in nondestructive testing[J].Electronic Measurement Technology,2008,31(1):137-141

[4]TU Jin,WU Shengdeng,CAO Jianwei,etal.Research on Me-asure Method of Diameter of Partial Circle Based onCCD[J].Semiconductor Technology,2007,32(7):574-576.

建筑材料检测与监控 篇9

关键词：机动车检测线,远程监控,故障诊断,发展与应用现状,关键技术

1 概述

在当今时代, 机动车安全性能检测线指的是针对机动车整体进行安全性能检测的一种测控系统。因它主要是保障机动车安全性、经济性、可靠性等方面运行状况, 因此, 这将直接决定着它为一种集机械控制技术、自动化控制技术、计算机技术等多种技术为一体的, 且复杂程度相对较高的一种测控系统。因此, 在此测控系统当中, 会包含多种类型、多个型号的电子器件, 如果任何一个元器件发生故障, 这既直接对使用单位带来较大经济损失, 而且增大了处理系统故障的难度系数。所以, 针对此类相对复杂的系统来说, 对各种工作状态进行实时监控, 同时能够准确、快速、高效的处理诊断故障显得十分重要。

2 当前我国机动车检测远程监控和诊断技术发展现状

最初, 关于在互联网基础上对远程协作诊断展开研究是由医学领域所发生起来的。例如:在20世纪80年代末, 美国有学者提出了开放式远程医疗系统观点。在当时, 人们则是认为在这个开放式远程医疗系统当中, 主要涉及到以下几部分内容:远程诊断、在线检测、信息服务以及远程学习等。在此之后, 基于上述观点的提出, 在1994年, 由Sys Optics公司向总统演示一基于互联网技术的保健试验示范系统。又如:在1995年, 在美国某州开始广泛应用远程医疗系统, 此种系统是将此州的所有乡村医院和州医院紧密结合起来, 同时借助计算机把患者的各种临床检验结果都传送至州医院予以诊断, 此种系统的应用, 能够使患者无论在哪家乡村医院治疗都可以获得专家诊断和治疗。然而, 在我国, 在上海地区同样也建立了一相类似的系统。

事实上, 设备故障诊断是和人类疾病诊断是类似的, 但是, 从技术层面来分析, 可以最终实现远程诊断, 便也可以对远程设备进行诊断。可以说, 在应用到远程医疗诊断系统中的体系结构、传输方式以及实现手段等都能为远程设备诊断提供大量有价值的参考。然而, 因人们对设备远程故障诊断重视程度以及资金投入较少等诸多因素的影响, 导致和医院行业所取得的成果有很大的差距, 所以, 当前, 工业远程诊断故障发展十分缓慢。

近几十年来, 有大量组织加快了对基于网络基础上的设备故障诊断技术发展, 同时, 还制定出大量信息设备故障诊断信息的交换格式以及标准。其中, 有很多企业都在其自身产品当中增加因特网功能, 实现了远程监控与诊断功能。

但是, 在我国, 结合所掌握的资料分析, 在很多高校对工业领域中涉及到的远程诊断进行深入的探究。其中, 哈尔滨工业大学热能工程研究机构, 将汽轮发电机作为主要研究对象, 在电厂中设置一分布式监测诊断系统, 结合互联网技术把设备状态监测与故障诊断连接到研究机构故障诊断控制室中, 基本实现了远程故障诊断的功能, 而且当前运行状态极好。

3 远程监控和故障诊断系统的优势

此系统的优势主要表现在以下两方面:第一, 性价比较高。把企业和科研机构相连接, 再利用已有内部网络、科研网、信息资源等, 并且成本消耗偏低, 而且网络传输速度非常快。第二, 有良好开放性。充分借助互联网技术, 达到资源共享的目的, 最终实现多用户并行诊断。

4 我国机动车检测线远程监控和故障诊断应用现状

4.1 关于选择远程监控通信线路

在选择远程监控通信线路时, 主要有两种, 即拨号方式与Internet方式。前者在安装时, 十分便捷, 而且成本偏低, 然而, 其运行速度非常慢, 因此, 一般主要用于低速或者是传输的数据量偏小的情况下。后者通常是借助VPN组网实现的, 通常其运行速度非常快, 而且能够传输数据量较大, 而且此种技术发展较成熟, 开发也比较容易, 其功能也十分的复杂。

4.2 检测线状态与设备故障探究

由设备故障诊断技术发展与应用分析, 其监测诊断模式由单机监测诊断系统发展到分布式监测诊断系统, 又发展到基于互联网技术的一种远程监测诊断系统, 其设备故障诊断技术已发展很高水平。然而, 由于电子类设备故障诊断技术发展相对十分缓慢, 因此, 依然是一项相对复杂的工作。

4.3 在Internet基础上的图像与视频监控技术

近年来, 由于网络宽带速率被大大提高, 借助各种多媒体技术实现了对检测线视频监控与故障诊断, 这样一来, 既能够从根本上完善检测线监控功能, 又能够利用多种形式和操作者实现信息交流, 提高了自动化程度。

5 提高机动车检测线远程监控和故障诊断一些关键技术

5.1 所涉及到的各个技术领域

在机动车检测线远程监控和故障诊断中, 应用到的诸多关键技术有很多, 例如:故障诊断技术、计算机软硬件技术、远程控制技术等。其中, 故障诊断技术和远程控制技术这两种技术是最为重要的。由于我们的根本目标是对设备进行故障诊断, 因此, 针对故障诊断设备以及手段进行都是十分有必要的, 而且又能够大大提高设备与手段的自动化程度。基于网络技术, 有一定的特殊性, 重点表现在网络传输延时方面, 并且延时长短具有不确定性。然而, 上述延时对远程信息传输控制难度是非常大的。因此, 我们必须认真做好此技术。

5.2 仍需进一步解决的关键技术

MIDAS多层体系技术仍需要进一步提高。这是由于传统结构在用户进行升级时, 有较大的困难, 往往由于传输数据量偏大, 因此, 利用多层结构, 能够健全企业逻辑当中出现的各种困难。开放式诊断系统。由于传统诊断系统的知识库大多数都是封闭式或者是半封闭式的, 因此, 大多数都是经过设计人员予以改造, 因此, 它的适应性是非常差的, 而且其使用范围会受到一定限制, 而选用开放式诊断系统, 则完全不会受到地域限制, 而且只需要通过浏览器作为界面进行学习, 与此同时, 又可以允许对几个用户的故障进行诊断。

结束语

总体来说, 我们有必要对机动车检测线远程监控和故障诊断系统加以深入的探究, 只有这样, 才能确保机动车检测线能够持续、安全、稳定的运行。

参考文献

[1]孙宜涛, 赵敏.基于Internet的机动车安全性能检测线远程监测系统[J].计算机自动测量与控制, 2012, 23 (12) :16-18.[1]孙宜涛, 赵敏.基于Internet的机动车安全性能检测线远程监测系统[J].计算机自动测量与控制, 2012, 23 (12) :16-18.

[2]方宏, 杜正春.车辆检测线远程监控系统的研制[J].计算机技术与发展, 2009, (12) :145-147.[2]方宏, 杜正春.车辆检测线远程监控系统的研制[J].计算机技术与发展, 2009, (12) :145-147.

[3]周丽芳.基于嵌入式系统的异步电机远程监控与现场故障诊断的研究[J].控制科学与工程, 2011, 13 (2) :67-69.[3]周丽芳.基于嵌入式系统的异步电机远程监控与现场故障诊断的研究[J].控制科学与工程, 2011, 13 (2) :67-69.