路桥施工中智能检测技术的应用研究

引言

随着公路建设的快速发展和交通流量的不断增加，工程中对路桥质量的要求也日益提高，因此，掌握先进的施工技术，并引入智能检测方法，已成为当前路桥施工领域的重要研究课题。

1 路桥检测在工程建设中的作用与地位

在路桥工程建设中，检测扮演着至关重要的角色。首先，它是工程质量控制的核心环节。通过对材料、构件和施工过程的检测，可以及时发现并纠正质量问题，确保工程建设的每一个环节都符合设计规范和质量标准。其次，检测是工程质量评定的重要依据。通过科学的检测和数据分析，可以对工程质量进行客观、公正的评价，为工程验收和交付使用提供可靠依据。此外，检测还有助于优化工程设计和施工方案。通过检测获取的数据和信息，可以为工程设计和施工提供反馈和指导，促进技术进步和创新。

2 路桥施工中智能检测技术的应用

2.1 云平台数据处理与决策支持系统

以“某城东扩路桥项目”为背景，该项目是该市近年来最大的交通基础设施建设项目之一，全长约 60km ，总投资估计达 8 亿元人民币，旨在缓解城市东部地区的交通压力，促进城市东部的经济发展。云平台数据处理与决策支持系统的具体应用过程为：考虑到“某城东扩路桥项目”的规模和复杂性，试验室与国内领先的云计算服务商合作，定制开发了一个集数据收集、处理、分析和决策支持于一体的云平台。该平台专为大型工程项目设计，能够处理来自不同数据源的海量信息，如施工现场监控数据、材料质量测试报告、环境影响评估结果等。在项目实施过程中，试验室通过在关键位置部署多种传感器，实时收集工程进度、结构安全、环境监测等数据，并通过高速网络将数据实时上传至云平台。云平台利用先进的数据处理引擎，能够在几分钟内完成对这些数据的整合和初步分析，提供即时的项目状态报告。基于大数据分析和机器学习算法，云平台还能对收集到的数据进行深度分析，识别出项目实施中可能遇到的风险点和效率瓶颈，并自动生成优化建议。例如，在项目的某个阶段，系统分析发现因连续降雨导致的土壤松软可能会影响到即将进行的桥梁施工，系统立即提示项目管理团队调整施工计划，避免了潜在的安全风险。

2.2 无线传感器网络（WSN）技术

无线传感器网络（WSN）技术是通过部署大量的微型传感器节点，来实现对路桥施工区域的广泛监测。这些节点通常集成有数据处理单元、传感器模块和无线通信模块，能够感知、采集并处理环境信息，随后通过无线方式将数据传送到主控中心。WSN技术的关键优势在于其部署灵活性高和成本较低，特别适合用于难以接近或维护成本高的区域。在路桥施工中，WSN能够实时监测结构的应力、位移、振动、温度等关键参数，这些数据经由高精度的A/D转换器，以不低于24位的分辨率精准转换为数字信号，确保了测量数据具备极高的精确度和极低的噪声水平。此外，现代WSN系统还能通过低功耗蓝牙或Zigbee协议实现节能的数据传输，能大大延长节点的运行时间，从而为长期施工监测提供可靠的技术支持。

2.3 机器学习算法在病害预测中的应用

机器学习算法挖掘历史检测数据，包括路面基本信息、交通荷载数据、环境数据及历年病害检测结果等，运用线性回归、决策树、支持向量机等模型构建病害预测模型。例如，分析历史数据中温度、交通流量与裂缝病害发生的关系，建立线性回归模型预测不同条件下裂缝病害的发生概率和发展趋势。这些预测模型能提前预判病害可能发生的位置和发展趋势，帮助养护管理部门合理安排养护计划，提前实施预防性养护措施，有效降低养护成本。与传统经验预测方法相比，基于机器学习算法的预测模型更科学、准确，能充分利用大量数据信息，为养护决策提供可靠依据。

2.4 激光检测技术

激光检测技术作为路桥无损检测领域的先进方法，通过集成高精度激光发射系统、智能接收装置和数据处理平台，实现了结构缺陷的精确识别和定量评估。激光检测技术作为一种无损检测手段，其检测结果的准确性直接关系到路桥的安全评估和维护决策。波长的选择需要考虑被测材料的光学特性，一般混凝土结构适合使用近红外波段；功率要在确保安全的前提下满足穿透深度要求；光斑尺寸则需要根据缺陷特征尺寸来确定，过大会降低分辨率，过小则影响检测效率。扫描角度应避免激光束与结构表面呈过小入射角，以减少散射和反射带来的干扰；扫描步长的设定要考虑缺陷的最小尺寸要求，确保不会遗漏关键信息，同时也要兼顾检测效率。标准化的数据采集流程是保证检测结果可靠性的基础。需要建立包括设备校准、环境参数记录和数据存储格式等在内的规范流程。特别要注意控制环境温度、湿度和振动等因素的影响，必要时采取防护措施或选择合适的检测时间。智能化数据分析算法的开发是提高检测效率的关键，可以采用机器学习方法建立缺陷特征库，结合图像增强和降噪技术，提高缺陷识别的准确率，开发自动化报告生成系统，提高数据分析和结果呈现的效率。

2.5 机器视觉检测技术的应用

机器视觉检测技术作为一种新型的自动化检测手段，在路桥检测中得到广泛应用。检测人员要根据检测对象的具体特点，选择合适的图像采集设备，如高清摄像机等，并通过合理设置摄像参数，确保采集图像的分辨率和清晰度满足要求。采集的图像数据经由传输系统实时上传至计算机平台，进行自动分析和特征提取。在实际应用中，无人机巡检系统发挥着重要作用，检测人员通过控制无人机对大型桥梁结构进行全方位拍摄，特别是一些人工难以到达的部位。无人机采集的图像经过智能处理后，系统能够自动识别结构表面的裂缝、剥落等病害特征。同时，三维激光扫描技术的应用使得结构的几何尺寸测量更加便捷，获取的点云数据可直接生成精确的三维模型。在数据处理环节，检测人员首先要对原始图像进行预处理，通过图像增强和噪声消除提高图像质量。随后利用深度学习算法进行智能分析，自动识别和测量病害特征。对于系统难以判断的特征，检测人员需要结合专业知识进行复核，这种智能化的数据处理方式，为结构状态评估和维修决策提供了科学依据。

结语

综上所述，检测是公路工程建设的重要环节，其结果质量直接决定了工程质量评定结果的真实性。路桥施工中智能检测方法是确保路桥质量、稳定性和耐久性的重要保障。通过掌握先进的施工技术，可以显著提升土壤的密度和强度，进而增强路桥的承载能力和延长使用寿命。同时，智能检测方法的引入，提高了检测的效率和精度，实现了对施工过程的实时监控，为路桥施工质量的精准控制提供了有力支持。

参考文献

[1]唐敏.路桥施工中智能检测技术的应用研究[J].交通科技与管理，2024，5（7）：94－96.

[2]张劲泉，晋杰，汪云峰，等.路桥智能检测技术与装备研究进展[J].公路交通科技， .