钢结构广泛应用优势多，但其锈蚀问题严重影响安全性

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钢结构，作为一种普遍使用的建筑结构材料，凭借其自重较轻、安装迅速、工厂化生产、施工周期较短、抗震效果优良、投资回报迅速以及环境污染较少等多重优势，在工业厂房等众多建筑中得到了广泛的应用。[id_2081[id_5705192]767]

图1 钢结构构件防腐涂层脱落及截面损失图像

钢结构在自然环境中普遍会出现锈蚀问题，这一现象及其背后的机理相当复杂。根据钢结构锈蚀的演变过程和相应的表面特征，我们可以将常见的钢结构锈蚀形态大致分为漆膜剥落、局部腐蚀、均匀锈化、分层锈蚀以及锈孔穿透等几种类型（见图2）。

图2 常见钢结构锈蚀类型

在钢结构锈蚀的无损检测技术中，视觉检测手段，包括目视观察和简易工具测量，是现阶段应用最为广泛的技术。这种方法操作简便、经济实惠，然而，它也存在一些不足，比如检测效率不高、成本相对较高、检测周期较长，并且检测结果容易受到检测人员的技术水平以及环境条件的影响（见图3）。近年来，信息科学和人工智能等新兴产业迅猛发展，促使机器视觉及深度学习技术广泛应用于图像处理等多个领域。基于此，一种以机器视觉为核心的钢结构锈蚀检测技术应运而生。该技术通过图像或视频传感器收集钢结构表面的信息，并运用图像处理、模式识别以及深度学习等算法，实现对锈蚀区域的自动识别、定位和量化。这一技术为自动化、智能化、非接触式且高精度的锈蚀检测提供了颠覆性的解决方案。

图3 工程目视检测图

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相关技术研究进展

1.早期基于图像处理的方法

起初，科研人员主要利用数字图像处理技术对钢结构表面的锈蚀情况进行检测。这一过程涉及运用颜色模型（例如RGB、HSV）以及纹理分析来对锈蚀区域进行初步定位（见图4）。但这种方法容易受到复杂背景条件的干扰，进而影响了检测的准确性。CMES系统在像素分类上运用了RGB模型，然而，为了有效消除光照带来的影响，必须借助阴影消除技术（例如，采用全局稀疏先验和色彩视网膜方法等算法）。

图4 RGB和HSV颜色模型图

2.基于卷积神经网络的方法

近段时间，采用卷积神经网络（CNN）技术进行的钢结构锈蚀检测研究进展迅猛，并逐渐成为主流的研究途径。这一方法相较于传统手段，展现出更优越的准确度和稳定性。它主要依靠CNN自动识别、定位以及分割锈蚀区域，从而显著提高了检测工作的效率和精确度。主流技术路径涵盖了目标检测技术，例如YOLO和Faster R-CNN，以及语义分割模型，比如U-Net的变体，这些技术用于处理图像或视频数据。目前，这些技术的优势主要体现在自动化程度高和处理复杂背景的能力较强；然而，它们也面临着一些挑战，如对大量高质量标注数据的依赖、模型轻量化部署的难题、锈蚀程度定量评估的困难以及在不同场景下的泛化性问题。

图5 各类模型结构图

3.基于Transformer的方法

Transformer架构在钢结构锈蚀检测领域的应用研究尚在初期阶段，其重点在于增强全局特征的建模能力。研究方法的核心在于运用Vision Transformer（ViT）和Swin Transformer等模型架构，借助自注意力机制来捕捉锈蚀区域之间的长距离依赖关系，以此弥补传统卷积神经网络在局部感受野方面的不足。当前我们具备在复杂纹理识别及遮挡场景下稳定工作的优势；然而，我们面临数据需求庞大、计算成本高昂以及轻量化部署难度大的挑战。研究进展涉及：构建高效且轻量级的Transformer模型、探索弱监督学习策略、整合CNN与Transformer的混合架构以提高效率，以及实现红外和3D数据的多模态融合，以促进高精度自动化锈蚀评估技术的进步。

图6 模型结构图

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应用情况

1.工业检测

在工业界，机器视觉技术已经广泛应用于对钢结构建筑、桥梁、石油管道等设施的检测工作。这项技术已经能够实现锈蚀的自动化识别和分级，其显著特点是无需接触、效率高、能有效减少人工操作的风险。然而，它也面临一些挑战，比如在恶劣环境下（如光照、震动、表面污染）的适应性、小样本模型的泛化能力以及定量精度的验证问题。机器视觉技术在锈蚀检测方面发挥着关键作用，它能迅速而精确地辨认出锈蚀的具体位置，并且对锈蚀的严重程度进行分级，这对于后续的维护与修理作业提供了至关重要的参考依据。

2.无人机检测

无人机技术的进步为钢结构锈蚀的探测带来了新的途径，显著拓宽了检测的区域（如图7所示）。借助搭载的高清相机及其他多种传感器，无人机能够在高空、跨度较大等复杂场景中迅速收集图像信息，并借助机器视觉技术对钢结构进行远程探测。此方法不仅操作便捷、效率高，而且提升了检测的速度，同时减少了检测人员面临的安全隐患。

图7 工程无人机检测图

3.机器人（爬行/轮式）检测

钢结构锈蚀检测领域同样得益于机器人技术的进步（见图8）。这种技术借助搭载的高分辨率相机及其他多种传感器，能够在船舶舱壁、管道等复杂结构表面进行移动，从而提供更加稳定清晰的图像和更为精确的定位信息。

图8 工程机器人检测图

4.嵌入式系统

有研究将轻量型的机器视觉模型安装在诸如树莓派等嵌入式设备上，成功打造了便于携带的锈蚀检测系统。这些系统能够在现场迅速对钢结构的锈蚀程度进行评估，从而为及时实施维护工作提供了有力支持。

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未来研究建议

1.优化模型

尽管机器视觉技术已经实现了不小的进步，然而，由于复杂环境（诸如光照波动、背景干扰、气候条件等）以及锈蚀本身的复杂性（包括形态的多样性、发展阶段的多样性以及表面状况（如防腐涂层、底漆颜色）的多样性），未来的研究有必要对模型结构进行进一步的优化，以增强检测的精确度。

2.锈蚀图像数据集建设

当前锈蚀检测所用的数据集普遍存在规模偏小的问题，并且缺少多样性和典型性。为此，提议构建一个规模更大、质量更高的锈蚀图像数据集，这个数据集应包括各种类型的钢结构、不同阶段的锈蚀状况以及不同的环境条件，以此来增强模型的广泛适用性。

3.多模态/多传感器融合

除了单一视觉信息的呈现，我们深入整合了RGB、高光谱、热红外、3D点云等多源数据，比如RGB数据赋予我们纹理和色彩，高光谱数据则揭示了化学成分，热红外技术能探测到潜在的分层情况，而3D点云则提供了几何形态信息，这些数据之间相互补充，增强了检测效果。这样的融合技术能够弥补单一数据模式的局限性，从而对钢结构健康状况进行更为全面和准确的评估。

未来发展的焦点将集中在小样本学习技术、多模态数据的整合（涉及深度学习与热成像技术等）以及嵌入式实时监测系统的研发，旨在提升钢结构健康状况的检测效率和准确性。

4.实时监测与预警

构建一套针对钢结构锈蚀状况进行实时监控的系统，并融合物联网手段进行远程警报，从而提升钢结构健康状况的检测效率和准确性。此举有利于迅速识别可能存在的安全隐患，并能在问题发生前采取预防措施进行修缮与保养。

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结语

近年来，以机器视觉为基础的钢结构锈蚀检测技术实现了显著进步，无论是从传统的图像处理手段还是到前沿的深度学习模型，检测的准确性和效率都有了大幅度的提高。尽管如此，该领域依旧存在不少难题，比如在复杂环境中保持检测精度、应对数据集的多样性以及提升实时监测的能力等方面。未来的研究需在诸多领域进行深入挖掘，以此促进该技术的持续进步与广泛运用，从而为钢结构的安全与耐用性提供更为坚实的科技保障。