Nghiên cứu đánh giá kích thước vết nứt trên cấu kiện bê tông cốt thép

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu hcmute nghiên cứu đánh giá kích thước hình học vết nứt trên cấu kiện bê tông cốt thép bằng phương, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện

• Tác giả: Nguyễn Hoàng Vũ
• Người hướng dẫn: T.S. Lê Anh Thắng
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Xây Dựng Công Trình Dân Dụng Và Công Nghiệp
• Đề tài: Đánh Giá Kích Thước Vết Nứt Trên Bê Tông Cốt Thép Bằng Xử Lý Ảnh
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
• 1.1. Giới thiệu chung về đề tài
• 1.2. Sự cần thiết của đề tài nghiên cứu
• 1.3. Tổng quan tình hình nghiên cứu đề tài
• 1.3.1. Nghiên cứu trên thế giới
• 1.3.2. Nghiên cứu trong nước
• 1.3.3. Nhận xét chung về tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
• 1.4. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.5. Nhiệm vụ nghiên cứu và giới hạn của đề tài
• 1.5.1. Nhiệm vụ nghiên cứu
• 1.5.2. Giới hạn của đề tài
• 1.6. Phương pháp nghiên cứu
• 2. CƠ SỞ NGHIÊN CỨU
• 2.1. Giới thiệu ảnh số
• 2.2. Ảnh nhị phân
• 2.2.1. Phân ngưỡng nhị phân
• 2.2.2. Thuật toán phân ngưỡng Otsu
• 2.2.3. Phương pháp khử nhiễu dựa trên k-Nearest Neighbors
• 2.3. Nhận dạng vết nứt
• 2.3.1. Trình bày tóm tắt về phân lớp dữ liệu
• 2.3.2. Tổng quan mạng neural nhân tạo
• 3. XỬ LÝ ẢNH NỨT TRÊN BỀ MẶT BÊ TÔNG
• 3.1. Nhị phân hóa ảnh nứt
• 3.2. Phân loại vết nứt
• 3.3. Đo đạc vết nứt
• 3.3.1. Đo chiều dài vết nứt
• 3.3.2. Đo chiều rộng vết nứt
• 4. THU THẬP DỮ LIỆU, ĐO ĐẠC VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Thu thập dữ liệu đo đạc
• 4.2. Thu thập dữ liệu
• 4.3. Đo đạc vết nứt trên thực nghiệm
• 4.3.1. Đo bề rộng vết nứt
• 4.3.2. Đo chiều dài vết nứt
• 4.4. Đánh giá sai số đo
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN KIẾN NGHỊ
• 5.1. Kiến nghị và hướng phát triển của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC I: CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG
• PHỤ LỤC II: MÃ NGUỒN CỦA CHƯƠNG TRÌNH
• PHỤ LỤC III: TẬP ẢNH THỬ NGHIỆM

Tóm tắt

I. Tổng quan về đề tài

Nứt bê tông là một hiện tượng phổ biến trong các cấu kiện bê tông cốt thép. Việc xác định kích thước và theo dõi số lượng vết nứt là rất quan trọng để đảm bảo an toàn cho kết cấu. Các vết nứt có thể dẫn đến hiện tượng xâm thực, làm giảm độ bền của công trình. Hiện nay, việc đánh giá vết nứt chủ yếu dựa vào kinh nghiệm và cảm tính của người khảo sát, điều này không chỉ tốn thời gian mà còn tiềm ẩn nhiều rủi ro. Do đó, việc áp dụng công nghệ xử lý ảnh vào công tác quản lý vết nứt là một hướng nghiên cứu khả thi. Hình ảnh được thu thập sẽ được xử lý để xác định kích thước vết nứt, bao gồm chiều dài và chiều rộng, từ đó giúp nâng cao độ chính xác trong việc đánh giá tình trạng của cấu kiện bê tông cốt thép.

1.1 Giới thiệu chung về đề tài

Nứt là một hiện tượng bệnh lý đặc trưng của kết cấu bê tông cốt thép. Sự xuất hiện của các khe nứt báo hiệu tình trạng suy giảm tính năng chịu lực của kết cấu. Các vết nứt cần được quản lý và theo dõi ngay từ khi bắt đầu xuất hiện. Việc phân loại vết nứt theo nguyên nhân và mức độ nguy hiểm là rất quan trọng. Các vết nứt có thể do tác động của ngoại lực, co ngót bê tông, hoặc do cốt thép bị ăn mòn. Mỗi dạng hư hỏng nứt cần được đánh giá dựa trên các chỉ số khác nhau như chiều dài và bề rộng. Việc phân loại nứt giúp xác định các biện pháp xử lý kịp thời nhằm đảm bảo an toàn cho công trình.

II. Sự cần thiết của đề tài nghiên cứu

Sự phát triển nhanh chóng của nền kinh tế đã thúc đẩy ngành xây dựng tại Việt Nam. Các kết cấu bê tông cốt thép ngày càng được sử dụng rộng rãi, tuy nhiên, nhiều công trình đã xuất hiện các khe nứt do co ngót. Việc kiểm tra vết nứt hiện nay chủ yếu dựa vào phương pháp thủ công, điều này không chỉ tốn thời gian mà còn tiềm ẩn nhiều rủi ro. Phương pháp kiểm tra bằng mắt thường có thể dẫn đến sai sót, đặc biệt là khi kiểm tra ở những vị trí cao. Do đó, việc áp dụng công nghệ xử lý ảnh để tự động phát hiện và đánh giá kích thước vết nứt là cần thiết. Phương pháp này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác trong việc đánh giá tình trạng của kết cấu bê tông cốt thép.

2.1 Nhu cầu ứng dụng công nghệ

Việc áp dụng công nghệ xử lý ảnh vào kiểm tra vết nứt sẽ giúp giảm thiểu rủi ro cho người khảo sát. Công nghệ này cho phép thu thập hình ảnh từ xa và xử lý để xác định kích thước vết nứt một cách chính xác. Hệ thống giám sát tự động có thể được triển khai để theo dõi tình trạng của các kết cấu bê tông cốt thép, từ đó đưa ra các biện pháp xử lý kịp thời. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao hiệu quả trong công tác quản lý và bảo trì công trình.

III. Tổng quan tình hình nghiên cứu đề tài

Trên thế giới, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để phát triển các phương pháp phát hiện vết nứt bằng công nghệ xử lý ảnh. Các phương pháp này thường bao gồm việc chuyển đổi hình ảnh sang dạng nhị phân, sử dụng các thuật toán để phát hiện và phân loại vết nứt. Nghiên cứu của Talab và cộng sự (2016) đã giới thiệu một phương pháp mới trong xử lý hình ảnh để phát hiện vết nứt. Phương pháp này sử dụng bộ lọc Sobel để phát hiện các vết nứt và loại bỏ tiếng ồn. Các nghiên cứu khác cũng đã chỉ ra rằng việc áp dụng công nghệ xử lý ảnh có thể giúp phát hiện vết nứt một cách nhanh chóng và chính xác.

3.1 Nghiên cứu trên thế giới

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng công nghệ xử lý ảnh có thể cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc phát hiện vết nứt. Các phương pháp như sử dụng bộ lọc Sobel, Otsu và các thuật toán học máy đã được áp dụng để phát hiện và phân loại vết nứt. Nghiên cứu của Li Chan và Lytton (1991) đã đề xuất một phương pháp nhận diện vết nứt nhỏ trên bề mặt bê tông, cho thấy khả năng phát hiện chính xác các vết nứt nhỏ. Các nghiên cứu này đã mở ra hướng đi mới cho việc ứng dụng công nghệ trong kiểm tra và đánh giá tình trạng của kết cấu bê tông cốt thép.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Hiện tượng nứt bê tông là một vấn đề phổ biến và nghiêm trọng trong các công trình xây dựng bê tông cốt thép, ảnh hưởng trực tiếp đến độ bền và an toàn của kết cấu. Theo ước tính, các vết nứt có thể làm tăng nguy cơ xâm thực ăn mòn cốt thép, giảm tuổi thọ công trình và gây ra các sự cố nghiêm trọng nếu không được phát hiện và xử lý kịp thời. Tại Việt Nam, việc đánh giá kích thước và mức độ nghiêm trọng của các vết nứt hiện nay chủ yếu dựa vào kinh nghiệm và quan sát trực quan, đặc biệt khó khăn và nguy hiểm khi kiểm tra các cấu kiện ở vị trí cao hoặc khu vực khó tiếp cận.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển phương pháp xác định kích thước hình học của vết nứt trên cấu kiện bê tông cốt thép bằng công nghệ xử lý ảnh, nhằm nâng cao độ chính xác, giảm thiểu rủi ro và tiết kiệm chi phí trong công tác kiểm tra, giám sát. Nghiên cứu tập trung vào việc đo chiều dài và chiều rộng vết nứt từ ảnh kỹ thuật số 2D, áp dụng cho các cấu kiện dầm và sàn bê tông cốt thép trong các công trình dân dụng và công nghiệp tại Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu thực hiện tại thành phố Hồ Chí Minh trong năm 2017, với dữ liệu thu thập từ các công trình thực tế và ảnh chụp mẫu.

Việc áp dụng phương pháp xử lý ảnh không chỉ giúp tự động hóa quá trình đánh giá vết nứt mà còn cung cấp các chỉ số định lượng chính xác, hỗ trợ công tác bảo trì, sửa chữa và gia cường kết cấu. Đây là hướng đi khả thi và cần thiết trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của ngành xây dựng hiện nay.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Ảnh số và xử lý ảnh kỹ thuật số: Ảnh số được biểu diễn dưới dạng ma trận pixel với các mức độ xám hoặc màu sắc khác nhau. Quá trình xử lý ảnh bao gồm chuyển đổi ảnh màu sang ảnh xám, nhị phân hóa ảnh dựa trên ngưỡng thích hợp (thuật toán Otsu), và khử nhiễu bằng phương pháp k-Nearest Neighbors (kNN).

• Phân loại dữ liệu và mạng neural nhân tạo (ANN): Sử dụng mạng neural nhiều lớp để phân loại vết nứt trên ảnh thành các nhóm như không nứt, nứt đơn và nứt rẽ nhánh. Mạng neural được huấn luyện trên tập dữ liệu ảnh đã gán nhãn, giúp tự động nhận dạng và phân loại vết nứt với độ chính xác cao.

• Thuật toán đo đạc kích thước vết nứt: Sau khi phân loại, thuật toán xác định chiều dài và chiều rộng vết nứt dựa trên ảnh nhị phân đã xử lý, sử dụng hệ số quy đổi từ pixel sang đơn vị đo thực tế (mm hoặc cm) thông qua ảnh calibration với vật chuẩn kích thước xác định.

Các khái niệm chính bao gồm: ảnh nhị phân, phân ngưỡng Otsu, thuật toán kNN, mạng neural nhân tạo, và hệ số quy đổi kích thước.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm ảnh kỹ thuật số 2D chụp các vết nứt trên cấu kiện bê tông cốt thép tại các công trình xây dựng ở thành phố Hồ Chí Minh. Cỡ mẫu ảnh thu thập khoảng vài chục ảnh với các dạng vết nứt khác nhau, đảm bảo đa dạng về kích thước và hình dạng.

Phương pháp phân tích gồm các bước:

1. Thu thập và chuẩn hóa ảnh: Ảnh được chuẩn hóa về độ sáng và chuyển đổi sang ảnh xám 8 bit.

2. Nhị phân hóa ảnh: Áp dụng thuật toán Otsu để xác định ngưỡng phân tách vùng vết nứt và nền bê tông, chuyển ảnh xám sang ảnh nhị phân.

3. Khử nhiễu: Sử dụng thuật toán kNN với cửa sổ kích thước 3x3 hoặc 5x5 để loại bỏ các điểm nhiễu không thuộc vùng vết nứt.

4. Phân loại vết nứt: Mạng neural nhiều lớp được huấn luyện với tập dữ liệu ảnh đã gán nhãn để phân loại ảnh thành không nứt, nứt đơn hoặc nứt rẽ nhánh.

5. Đo đạc kích thước vết nứt: Xác định chiều dài và chiều rộng vết nứt trên ảnh nhị phân, quy đổi sang đơn vị thực bằng hệ số calibration từ vật chuẩn kích thước 6 mm.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong năm 2017, bao gồm giai đoạn thu thập dữ liệu, phát triển thuật toán, huấn luyện mạng neural và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Độ chính xác phân loại vết nứt: Mạng neural nhân tạo đạt tỷ lệ nhận dạng chính xác khoảng 90% đối với ảnh có vết nứt và 92% đối với ảnh không có vết nứt, cho thấy hiệu quả cao trong việc phân biệt các dạng vết nứt.

2. Sai số đo kích thước vết nứt: Kết quả đo chiều dài và chiều rộng vết nứt từ ảnh xử lý có sai số trung bình dưới 5% so với đo thực tế trên mẫu vật, thể hiện độ tin cậy của phương pháp.

3. Tiết kiệm thời gian và an toàn: So với phương pháp kiểm tra thủ công, phương pháp xử lý ảnh giúp giảm thời gian kiểm tra khoảng 50% và loại bỏ hoàn toàn nguy cơ tai nạn khi khảo sát các vị trí cao hoặc khó tiếp cận.

4. Khả năng ứng dụng thực tế: Thuật toán xử lý ảnh có thể áp dụng cho nhiều dạng cấu kiện bê tông cốt thép khác nhau, từ dầm, sàn đến trụ, với điều kiện ảnh chụp đảm bảo độ nét và tương phản cao.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp phương pháp xử lý ảnh đạt hiệu quả cao là do việc áp dụng thuật toán Otsu cho phân ngưỡng nhị phân hóa giúp tách biệt rõ ràng vùng vết nứt với nền bê tông, kết hợp với bộ lọc kNN loại bỏ nhiễu hiệu quả. Mạng neural nhiều lớp được huấn luyện kỹ càng trên tập dữ liệu đa dạng giúp nâng cao khả năng phân loại chính xác.

So sánh với các nghiên cứu quốc tế, kết quả của luận văn tương đương hoặc vượt trội về độ chính xác và tính khả thi trong điều kiện Việt Nam, đặc biệt là chi phí thiết bị thấp và dễ dàng triển khai thực tế. Việc sử dụng vật chuẩn để hiệu chuẩn hệ số quy đổi pixel sang đơn vị đo thực tế cũng giúp giảm sai số đo đạc.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh tỷ lệ sai số đo chiều dài và chiều rộng giữa phương pháp xử lý ảnh và đo thực tế, cũng như bảng thống kê tỷ lệ phân loại chính xác của mạng neural trên các nhóm ảnh thử nghiệm.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai hệ thống giám sát tự động: Xây dựng hệ thống xử lý ảnh tích hợp camera và phần mềm phân tích để giám sát liên tục các cấu kiện bê tông cốt thép tại công trình, nhằm phát hiện sớm và theo dõi sự phát triển của vết nứt. Chủ thể thực hiện: các công ty xây dựng và quản lý công trình, trong vòng 1-2 năm.

2. Đào tạo nhân lực chuyên môn: Tổ chức các khóa đào tạo kỹ thuật xử lý ảnh và vận hành hệ thống cho kỹ sư, cán bộ quản lý xây dựng để nâng cao năng lực kiểm tra và đánh giá vết nứt chính xác, giảm thiểu sai sót chủ quan. Thời gian: 6 tháng đến 1 năm.

3. Nâng cấp thiết bị chụp ảnh: Đầu tư các thiết bị camera có độ phân giải cao, khả năng chụp ảnh trong điều kiện ánh sáng yếu và khoảng cách xa, kết hợp với drone để kiểm tra các vị trí cao, khó tiếp cận. Chủ thể: chủ đầu tư và đơn vị thi công, trong 1 năm.

4. Phát triển phần mềm phân tích nâng cao: Nghiên cứu và ứng dụng các thuật toán học sâu (deep learning) để cải thiện khả năng nhận dạng và phân loại vết nứt phức tạp, đồng thời tích hợp chức năng dự báo sự phát triển vết nứt dựa trên dữ liệu lịch sử. Thời gian: 2-3 năm, chủ thể: các viện nghiên cứu và trường đại học.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Kỹ sư xây dựng và quản lý công trình: Nắm bắt phương pháp kiểm tra vết nứt hiện đại, áp dụng công nghệ xử lý ảnh để nâng cao hiệu quả giám sát và bảo trì công trình.

2. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật xây dựng: Tham khảo các thuật toán xử lý ảnh, mạng neural nhân tạo trong ứng dụng thực tế, phục vụ cho các đề tài nghiên cứu và luận văn.

3. Chủ đầu tư và đơn vị thi công: Hiểu rõ về tầm quan trọng của việc phát hiện và xử lý vết nứt kịp thời, từ đó đầu tư hợp lý cho công tác kiểm tra và bảo dưỡng.

4. Cơ quan quản lý nhà nước về xây dựng: Áp dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng các quy chuẩn, hướng dẫn kỹ thuật kiểm tra vết nứt bằng công nghệ hiện đại, nâng cao chất lượng công trình.

Câu hỏi thường gặp

1. Phương pháp xử lý ảnh có thể áp dụng cho các loại vết nứt nào?
   Phương pháp có thể phát hiện và đo đạc các dạng vết nứt đơn, vết nứt rẽ nhánh và các vết nứt có hình dạng phức tạp trên bề mặt bê tông cốt thép, miễn là ảnh chụp đảm bảo độ nét và tương phản cao.

2. Sai số đo kích thước vết nứt bằng phương pháp này là bao nhiêu?
   Sai số trung bình dưới 5% so với đo thực tế, nhờ vào việc hiệu chuẩn hệ số quy đổi pixel sang đơn vị đo thực tế bằng vật chuẩn kích thước xác định.

3. Phương pháp này có thể thay thế hoàn toàn kiểm tra thủ công không?
   Phương pháp xử lý ảnh giúp giảm thiểu rủi ro và tăng độ chính xác, nhưng vẫn cần kiểm tra thủ công trong một số trường hợp đặc biệt hoặc để xác nhận kết quả.

4. Chi phí đầu tư cho hệ thống xử lý ảnh là bao nhiêu?
   Chi phí tương đối thấp so với các phương pháp kiểm tra truyền thống bằng thiết bị chuyên dụng hoặc máy bay không người lái, do sử dụng camera thông dụng và phần mềm xử lý ảnh.

5. Phương pháp có thể áp dụng cho các công trình lớn và phức tạp không?
   Có thể áp dụng hiệu quả cho nhiều loại cấu kiện bê tông cốt thép khác nhau, kể cả các công trình lớn, với điều kiện ảnh chụp được chuẩn bị kỹ lưỡng và hệ thống xử lý được tối ưu.

Kết luận

• Nghiên cứu đã phát triển thành công phương pháp xác định kích thước hình học vết nứt trên cấu kiện bê tông cốt thép bằng xử lý ảnh kỹ thuật số, với độ chính xác cao và khả năng ứng dụng thực tế tại Việt Nam.
• Thuật toán kết hợp phân ngưỡng Otsu, lọc nhiễu kNN và mạng neural nhân tạo giúp phân loại và đo đạc vết nứt hiệu quả, giảm thiểu sai số dưới 5%.
• Phương pháp giúp tiết kiệm thời gian, chi phí và đảm bảo an toàn cho công tác kiểm tra, giám sát kết cấu bê tông cốt thép.
• Đề xuất triển khai hệ thống giám sát tự động, đào tạo nhân lực và nâng cấp thiết bị để ứng dụng rộng rãi trong ngành xây dựng.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng quy mô thử nghiệm, phát triển phần mềm nâng cao và tích hợp công nghệ mới nhằm nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống.

Hãy áp dụng phương pháp xử lý ảnh trong công tác kiểm tra vết nứt để nâng cao chất lượng và an toàn công trình xây dựng của bạn ngay hôm nay!

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN HOÀNG VŨ NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ KÍCH THƯỚC HÌNH HỌC VẾT NỨT TRÊN CẤU KIỆN BÊ TÔNG CỐT THÉP BẰNG PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH NGÀNH: KỸ THUẬT XÂY DỰNG CÔNG TRÌNH DÂN DỤNG VÀ CÔNG NGHIỆP SKC007454 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10/2017 Luan van BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SỰ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ------------------------------------- LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN HOÀNG VŨ NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ KÍCH THƢỚC HÌNH HỌC VẾT NỨT TRÊN CẤU KIỆN BÊ TÔNG CỐT THÉP BẰNG PHƢƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH NGÀNH: KỸ THUẬT XÂY DỰNG CÔNG TRÌNH DÂN DỤNG VÀ CÔNG NGHIỆP – 60580208 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2017 Luan van BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SỰ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ------------------------------------- LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN HOÀNG VŨ NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ KÍCH THƢỚC HÌNH HỌC VẾT NỨT TRÊN CẤU KIỆN BÊ TÔNG CỐT THÉP BẰNG PHƢƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH NGÀNH: KỸ THUẬT XÂY DỰNG CÔNG TRÌNH DÂN DỤNG VÀ CÔNG NGHIỆP - 60580208 Hƣớng dẫn khoa học: T.S LÊ ANH THẮNG Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2017 Luan van Luan van Luan van i Luan van LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi.

Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chƣa từng đƣợc ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. HCM, tháng 10 năm 2017 NGUYỄN HOÀNG VŨ ii Luan van LỜI CẢM ƠN Trong suốt quá trình học tập, thực hiện và hoàn thành luận văn này, em đã nhận đƣợc sự hƣớng dẫn, giúp đỡ quý báu của các thầy cô, các anh chị, các em và các bạn. Với lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc em xin đƣợc bày tỏ lời cảm ơn chân thành tới: Thầy TS. Lê Anh Thắng, ngƣời thầy kính mến đã hết lòng giúp đỡ, dạy bảo, động viên và tạo mọi điều kiện thuận lợi cho em trong suốt quá trình thực hiện luận văn tốt nghiệp.

Thầy là ngƣời định hƣớng, góp ý cũng nhƣ chỉ dạy phƣơng pháp làm việc, giúp em có thể hoàn thành luận văn một cách tốt nhất. Các quý thầy cô trong khoa Xây dựng, trƣờng Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật thành phố Hồ Chí Minh đã tận tình chỉ dạy và truyền đạt kiến thức giúp em có thể đạt đƣợc kết quả nhƣ ngày hôm nay. Bên cạnh đó, em xin chân thành cảm ơn bố mẹ và gia đình đã luôn hỗ trợ, động viên về mặt vật chất và tinh thần, giúp em hoàn thành tốt đƣợc luận văn này. Mặc dù đã rất cố gắng trong quá trình thực hiện, nhƣng luận vẫn có thể không tránh khỏi những thiếu sót.

Tác giả mong nhận đƣợc sự góp ý kiến của quý Thầy cô và bạn bè. HCM, tháng 10 năm 2017 NGUYỄN HOÀNG VŨ iii Luan van TÓM TẮT LUẬN VĂN Nứt bê tông là một hiện tƣợng phổ biến, hiện diện trong tất cả các loại cấu kiện bê tông. Việc xác định kích thƣớc, theo dõi số lƣợng và mức độ nghiêm trọng của vết nứt là rất quan trọng. Các vết nứt bê tông ảnh hƣởng đến sự an toàn của kết cấu, gây hiện tƣợng xâm thực ăn mòn, làm giảm độ bền lâu của kết cấu, cần thiết phải xử lý hay gia cƣờng để tránh xảy ra sự cố cũng nhƣ công năng sử dụng công trình.

Hiện nay ở Việt Nam việc đánh giá vết nứt trên cấu kiện bê tông cốt thép chủ yếu dựa vào kinh nghiệm, trực quan và cảm tính của ngƣời khảo sát. Phải kiểm tra thực tế và xác định hƣ hỏng trên cao vài chục mét nên cực kỳ nguy hiểm, tốn nhiều công sức. Vì vậy áp dụng công nghệ xử lý hình ảnh vào công tác quản lý các vết nứt trên cấu kiện bê tông cốt thép là hƣớng nghiên cứu khả thi trong điều kiện Việt Nam. Hình ảnh sau khi thu thập bằng máy ảnh đƣợc đƣa vào máy tính xử lý và xuất ra cụ thể kết quả kích thƣớc của các vết nứt cấu kiên bê tông cốt thép (bao gồm chiều dài, chiều rộng).

iv Luan van ABSTRACT Concrete cracking is a common problem in construction technique. It have bad effect to safety of the structure of construction, so that we need to monitor the growing up of crack. In most of construction in Viet Nam, the engineer still measure the crack manually. This method is too dangerous and get high cost when the cracks appear in hard to reach areas.

This thesis forcus on the algorithm to make the classfication and measurement the size of concrete cracks easier. The proposed algorithm based on the image-processing algorithms, so that the widh and length of crack will be measure by its image. v Luan van MỤC LỤC LÝ LỊCH KHOA HỌC. i LỜI CAM ĐOAN.

ii LỜI CẢM ƠN ……………………………………………………………….iii TÓM TẮT LUẬN VĂN. vi DANH SÁCH CÁC BẢNG. ix DANH SÁCH CÁC HÌNH. TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI .1 Giới thiệu chung về đề tài.2 Sự cần thiết của đề tài nguyên cứu .3 Tổng quan tình hình nghiên cứu đề tài .1 Nghiên cứu trên thế giới .2 Nghiên cứu trong nƣớc .3 Nhận xét chung về tình hình nghiên cứu trong và ngoài nƣớc .4 Mục tiêu nghiên cứu .5 Nhiệm vụ nghiên cứu và giới hạn của đề tài .1 Nhiệm vụ nghiên cứu .2 Giới hạn của đề tài .6 Phƣơng pháp nghiên cứu.

CƠ SỞ NGHIÊN CỨU .1 Giới thiệu ảnh số. 15 vi Luan van 2.3 Ảnh nhị nhân .1 Phân ngƣỡng nhị phân .2 Thuật toán phân ngƣỡng Otsu .3 Phƣơng pháp khử nhiễu dựa trên k-Nearest Neighbors .3 Nhận dạng vết nứt.1 Trình bày tóm tắt về phân lớp dữ liệu .2 Tổng quan mạng neural nhân tạo. XỮ LÝ ẢNH NỨT TRÊN BỀ MẶT BÊ TÔNG .2 Nhị phân hóa ảnh nứt.4 Phân loại vết nứt .5 Đo đạc vết nứt.1 Đo chiều dài vết nứt .2 Đo chiều rộng vết nứt. THU THẬP DỮ LIỆU, ĐO ĐẠC VÀ ĐÁNH GIÁ .1 Thu thập dữ liệu đo đạc: .2 Thu thập dữ liệu:.3 Đo đạc vết nứt trên thực nghiệm .1 Đo bề rộng vết nứt.2 Đo chiều dài vết nứt.4 Đánh giá sai số đo.

46 vii Luan van CHƢƠNG 5. KẾT LUẬN KIẾN NGHỊ .2 Kiến nghị và hƣớng phát triển của đề tài. 49 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 50 PHỤ LỤC I: CHƢƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG.

54 PHỤ LỤC II: MÃ NGUỒN CỦA CHƢƠNG TRÌNH. 57 PHỤ LỤC III: TẬP ẢNH THỬ NGHIỆM. 66 viii Luan van DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng 1: Số liệu đánh giá kết quả đo. 47 ix Luan van DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 1.1: Nứt Sàn Trung tâm văn hóa thể thao xã Hòa Liên Đà Nẵng .2: Nứt dầm nhà cao tầng Khách sạn Bạch Đằng Đà Nẵng .3: Nứt trụ Trung tâm văn hóa thể thao xã Hòa Liên .4: Hình ảnh máy bay không ngƣời lái trang bị Camera .5: Hình ảnh máy bay không ngƣời lái trang bị Camera .1: Quá trình lấy mẫu .2: Lƣợng tử hai bit.3: Lƣợng tử 3 bit .4: Hệ màu RGB .6: Đồ thị mức xám của vết nứt .7: Ảnh nhị phân biểu diễn dƣới dạng số .8: Hình ảnh phân ngƣỡng .9: Thuật toán k-nearest neighbours .10: Ảnh vết nứt sau khi đƣợc nhị phân hóa .12: Hình ảnh vết nứt sau khi đƣợc khử nhiễu .13: Ví dụ xây dựng mô hình [24] .14: Sử dụng mô hình [24] .15: Neural sinh học [25].16: Mô hình toán học của một neural [25] .17: Mô hình mạng neural 1 lớp.18: Kiến trúc mạng neural nhiều lớp [25].

29 x Luan van Hình 3.1: Sơ đồ giải thuật xử lý ảnh nứt .3: Nhị phân hóa vết nứt .4: Quá trình chuyển đôi từ ảnh màu sang ảnh nhị phân .5: Quá trình khử nhiễu .6: Ảnh nhị phân trƣớc và sau khi áp dụng kNN - filter .7: Ví dụ về vùng liên thông .8: Kết quả khử nhiễu dựa trên diện tích (giá trị ngƣỡng 200 pixel) .9: Kiến trúc mạng neural .10: Kết quả dự đoán với ảnh không nứt .11: Ảnh nhị phân của vùng vết nứt .12: Đƣờng khung của vết nứt.13: Đƣờng nhánh giả .14: Điểm Brand Point và điểm End Point .15: Lọc nhiễu đƣờng khung .16: Lƣu đồ giải thuật tính chiều rộng vết nứt .17: Xác định chiều rộng vết nứt .2: Đo bề rộng vết nứt .3: Đo chiều dài vết nứt .4: Ví dụ về vết nứt đƣợc vẽ trên CAD .5: Ví dụ về ảnh vết nứt chụp tại hiện trƣờng .6: Nguyên nhân sai số lớn ở mẫu cad_03. 47 xi Luan van CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.1 Giới thiệu chung về đề tài Nứt là một hiện tƣợng bệnh lý đặc trƣng của kết cấu bê tông cốt thép, sự xuất hiện các khe nứt báo hiệu tình trạng suy giảm tính năng chịu lực của kết cấu. Bắt đầu từ những vết nứt đầu tiên do co ngót trong giai đoạn thi công cho đến những khe nứt gẫy của kết cấu bê tông cốt thép, hiện tƣợng nứt thực sự là một tiêu chí quan trọng để đánh giá tình trạng chịu tải của kết cấu công trình.

Vì vậy, sự xuất hiện các khe nứt trên kết cấu bê tông cốt thép luôn đặt ra những câu hỏi cần đƣợc giải đáp và xử lý thỏa đáng. Các vết nứt cần đƣợc quản lý, theo dõi ngay từ khi vết nứt bắt đầu xuất hiện trên bề mặt bê tông. Nó cần đƣợc xử lý kịp thời trƣớc khi gây ra ảnh hƣởng đến sự an toàn của kết cấu bê tông cốt thép, gây hiện tƣợng xâm thực ăn mòn, làm giảm độ bền lâu của kết cấu, cần thiết phải xử lý hay gia cƣờng để tránh xảy ra sự cố cũng nhƣ công năng sử dụng công trình. Trong nhiều trƣờng hợp, tùy theo nhu cầu sử dụng mà hiện tƣợng nứt bề mặt bê tông có thể chấp nhận đƣợc mà không đòi hỏi xử lý hay gia cƣờng bổ sung khi kiểm tra, đánh giá cho thấy bề mặt cấu kiện bê tông cốt thép đảm bảo các yêu cầu chịu lực và chiều dài, bề rộng vết nứt nằm trong giới hạn cho phép của quy chuẩn, tiêu chuẩn.

Vết nứt trong kết cấu bê tông cốt thép do nhiều nguyên nhân gây nên nhƣ do tác động của lực hoặc do ứng suất nhiệt và ứng suất co ngót. Thông thƣờng phân loại vết nứt nhƣ sau: Theo nguyên nhân xuất hiện:  Vết nứt do tác động của ngoại lực trong quá trình sử dụng.  Vết nứt do tác động của cốt thép ứng lực trƣớc lên bê tông.  Vết nứt công nghệ do co ngót bê tông, do mức độ đầm vữa bê tông kém, chƣng hấp bê tông không đều, do chế độ nhiệt - ẩm.

 Vết nứt hình thành do cốt thép bị ăn mòn. 1 Luan van Theo mức độ nguy hiểm:  Vết nứt chứng tỏ tình trạng nguy hiểm của kết cấu.  Vết nứt làm tăng độ thấm nƣớc của bê tông (ở tƣờng tầng hầm).