智能化建筑工程质量检测技术在施工中的应用研究

中图分类号：TU712文献标识码：A

引言

当前，智能监测和检测技术的发展为建筑工程质量管理提供了新的思路和解决方案，推动了行业的创新。利用先进的传感器、机器人、点云深度学习及机器视觉等技术，结合数据分析算法，可以在建筑施工过程中实现高效、精准的检测与监测。这些技术的应用有效降低了人工操作的工作量和误差风险，提高了检测的实时性和精度，从而增强了建筑工程的安全性和长期稳定性。

1 智能化建筑工程质量检测存在问题分析

尽管基于机器视觉和深度学习的混凝土和钢构件表观质量检测技术已经取得显著进展，但在实际应用中仍存在诸多不足。① 数据集的多样性和丰富性不足，现有研究多集中于特定缺陷（如裂缝、蜂窝等），对复杂或罕见缺陷的检测仍显不足，且大多数据来自实验室环境，缺乏对实际工地多变条件的适应性；② 缺乏统一的标准和规范，现有质量管控主要以定性为主，缺乏定量评价指标，导致不同研究之间难以比较；③ 多种检测方法的融合应用不足，混凝土和钢构件的缺陷检测往往需结合多种技术，但当前研究多以单一方法为主，缺乏系统性研究；④ 尽管许多算法能够高效识别缺陷，但多局限于初步检测阶段，缺乏将检测结果应用于实际工程决策的深入研究。此外，集成化检测设备在工程现场的应用仍不足，未能满足快速检测需求。未来的研究方向应聚焦于丰富数据集、建立统一标准、融合多种检测方法及加强与实际工程的结合，以推动智能检测技术的广泛应用。

2 智能化建筑工程质量检测技术在施工中的应用要点

2.1 砌体结构智能检测

砌体结构检测采用分层检测方案，对砂浆强度进行分层抽样检测。每层砌体抽取 3～5 个试块进行强度测试，使用回弹仪测定表面硬度，辅以压力机测试极限强度。砌体块材检测采用批次抽样方式，每 100 块砌体抽取 1 块检查规格尺寸以及外观质量。砌体抗压强度测试采用标准压力机进行，根据砌体种类选择适当量程，通常为 500～1000kN_o 。砌体动态性能检测采用非破坏性检测方法，主要包括冲击回波法以及声波透射法，通过分析声波在砌体中的传播特性评估砌体整体性能以及内部缺陷情况。检测时按规范要求设置测点，确保数据采集的全面性以及代表性。对于关键受力部位，增加检测密度，提高检测精度。整体性评估通过全站仪测量垂直度，偏差控制在 3/1000 以内，平整度用 2m 靠尺检测，偏差不超过 4mm。大面积砌体采用网格划分法，每 50m2 划分一个检测区域，每区域设置不少于 3 个测点。承重墙体测点密度增加至每 30m2 不少于 5 个测点。墙体裂缝检测使用 50kHz 超声波探头，测点间距不大于 500mm 。砌体接缝采用剔除法或内窥镜检测砂浆饱满度，抽检比例不低于总接缝数的 2%₉

对砌体结构耐久性检测，采用环境模拟加速试验方法，主要包括抗冻性试验以及防水性能试验。抗冻性试验按 25 次循环进行，每次冻融循环包括-20℃冻结 4h 和 20℃融化 4h。防水试验采用渗透压力法，水压从 0.1MPa 开始，每 12h 递增 0.1MPa ，直至 24h 。砌筑砂浆强度等级检验时，应加做保水性以及稠度检测，保水率不应小于 90% ，稠度控制在 50～65mm 之间。

2.2 钢筋混凝土结构智能检测

钢筋混凝土结构检测采用网格划分方法，每 50m2 划分一个检测区域。回弹检测每个测区取 16 个测点，测点间距不小于 30mm，边距不小于 50mm。红外线成像检测采用分区扫描，扫描高度 2m，速度控制在 0.5m/s ，温度分辨率 0.1^∘C 钻芯取样按构件受力特点确定位置，直径 100mm ，深度不小于100mm_o 。超声波检测采用对测法，发射频率 50kHz，测点网格间距 300mm 。渗透检测时间控制在 15～30min，显像时间 5～30min 。重点构件采用双排布点，间距加密至 200mm 楼板厚度每 100m2 抽检 3处。钢筋保护层厚度检测每 10m2 测 6 点。混凝土强度同条件养护试块抗压强度必须达到设计值 85% 以上。

此外，混凝土结构外观质量检测应重点关注裂缝、蜂窝、麻面等缺陷。对于裂缝，采用精度为 0.02mm 的测宽仪进行检测，记录裂缝宽度、长度及走向。对于承重构件，当裂缝宽度超过 0.2mm 时需进行处理。结构实体检测时，对于梁板类构件，同一检测批的混凝土强度标准差不应大于设计强度的15% 。对于后浇带等施工缝部位，应加密检测点布置，每 3m2 增设 1 个检测点。混凝土内部缺陷检测采用超声波电子计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）成像技术，扫描网格间距不大于 50mm，可有效识别空洞与夹渣等缺陷。

2.3 隐蔽缺陷智能探测技术

当前建筑工程领域隐蔽缺陷检测以冲击弹性波法（IE）和阵列超声技术为核心，实现混凝土内部缺陷的无损高精度探测。冲击回波法通过识别缺陷界面反射信号或板底反射时间变化，可定位脱空、空洞及疏松区域，结合弹性波层析扫描（CT）技术生成三维缺陷分布图。阵列超声技术则通过多通道超声波发射接收系统，构建钢纤维混凝土内部缺陷的二维/三维图像，分辨率达毫米级，可识别钢筋脱空、骨料离析等隐蔽问题。

人工智能与多模态数据融合正重构缺陷检测范式。通过集成 AI 驱动裂缝分类模块，结合三维实景扫描生成缺陷数字孪生模型，支持实时缺陷标注与风险分级。多传感器协同系统（如声波-电磁波-红外热成像）通过特征对齐与对比学习，解决单一技术局限性：例如超声波检测裂缝深度误差 <5% ，红外热成像识别温差 0.05^∘C 的空鼓区域，电磁波雷达穿透 1m 混凝土层定位钢筋腐蚀。边缘计算平台实现 TB 级检测数据实时解析，结合生成对抗网络（GAN）合成罕见缺陷样本，将算法泛化能力提升40‰ 这些技术形成“数据采集-智能诊断-修复验证”闭环，使隐蔽缺陷检出率得到显著提升。

2.4 基于卷积神经网络的目标检测

目前在施工现场获取的相关检测图像与视频素材，采用了Premiere筛选剪辑视频，剔除无关片段，保留分辨率 1920×1080p 的图像与 1920×1080px@60Hz 的视频内容。项目运用基于 Python 的开源标注工具 LabelImg 构建训练数据集，按照 5fps 的采样频率提取筛选后视频的静态图像，该工具支持 YOLO 与 PascalVOC 的标注格式。系统的 YOLO 格式将目标信息存储于 txt 文件，每行包含目标类别 ID与其归一化后的位置参数；该系统采用了 VOC 格式标注。初始数据集为生成完整标注信息的 xml 文件，方便后续开展数据增强。该项目在检测中，室内净高是扣除楼板厚度后的实际使用高度，经过该方法实测数据分析，该项目房间的实际室内净高 3430mm ，与原定设计标准 3400mm 相比误差为 30mm，误差率为 1.15% ；房间开间净尺寸为 7823mm ，进深净尺寸为 10690mm ，比对实测结果与设计规定的开间 7900mm ，进深 10800mm ，误差为 0.97% 与 1% ，符合施工设计要求。

结束语

综上所述，通过合理运用先进检测技术，规范检测流程，完善检测标准与管理机制，可有效提升建筑工程质量检测水平，降低质量事故发生率，为工程质量控制提供可靠保障。未来智能化检测技术的应用将推动建筑工程质量管理不断升级优化。

参考文献

[1]柯乐.无损检测技术在建筑工程质量检测中的应用研究[J].城市建设理论研究(电子版),2024(19):

95-97.

[2]李少旭.无损检测技术在建筑工程质量检测中的应用[J].石家庄职业技术学院学报,2024,36(02):5

-9.

[3]相荣亮,李鹏.建筑工程质量检测中的混凝土检测技术应用分析[J].佛山陶瓷,2024,34(04):85-87.

[4]刘玉花.工程检测技术在建筑工程质量控制中的应用[J].大众标准化,2025(02):13-15.