基于 BIM 的鋼結構無(wú)損檢測技術(shù)
近年來(lái)各類(lèi)信息新型無(wú)損檢測技術(shù)被大量引入建筑工程檢測領(lǐng)域，
基于BIM的鋼結構無(wú)損檢測技術(shù)便屬于其中典型,該技術(shù)的應用需首先 小波分解建筑鋼結構檢測圖像，并針對性設立閾值，由此得到的變換系 數需有選擇保存, 保證保存的變換系數均不小于閾值。通過(guò)去噪處理鋼 結構檢測圖像,開(kāi)展針對性的形態(tài)學(xué)處理（紅外圖像技術(shù)）,檢測圖像的 清晰度即可大幅增強,建筑工程鋼結構缺陷邊緣的無(wú)損檢測可由此順利 完成。在基于BIM的鋼結構無(wú)損檢測技術(shù)具體應用中，選取小波基、選定 分解層數、判定閾值、小波消噪、形態(tài)學(xué)處理、缺陷邊緣檢測（基于鋼結構 檢測圖像）均屬于其中關(guān)鍵。應選擇具備優(yōu)秀線(xiàn)性相位屬性、高階消失 矩、緊支性、正則性等屬性的雙正交小波基，即雙正交小波基bior3.1,以 此用于建筑鋼結構噪聲與圖像信號檢測；需按照最小近似信號噪聲標準 選取信號分解層數,如信號信噪比SNR小于20,分解層數應為5,否則為 4，為實(shí)現實(shí)時(shí)性的無(wú)損檢測，可選擇4作為分解層數；作為信號去噪的 關(guān)鍵步驟，判定閾值需基于式（1）實(shí)現，式中的y、a、e、M分別為尺度向 量、噪聲大小、常數、小波系數數量。噪聲的大小a可基于最小尺度空間 的小波系數獲取,由此結合小波系數空間（建筑鋼結構檢測圖像信號）中 信號和噪聲擁有的具備傳播性小波變換系數，可基于式（2）確定a值，式 中的j、分別為首次小波變換獲取的小波系數與小波系數均值。
小波消噪需建立零通小波，由此進(jìn)行的信息恢復需基于重構公式實(shí) 現，以此完成消噪，這一過(guò)程需采用奇異性指數衡量信號的局部奇異點(diǎn) 特征；形態(tài)學(xué)處理需結合膨脹處理和腐蝕處理針對性展開(kāi)，一般采用將 檢測目標邊界某類(lèi)像素刪除的處理方式，以此提升圖像清晰度；具體的 缺陷邊緣檢測需采用紅外圖像技術(shù)，配合旋轉跟蹤法，即可基于
以某綠色施工建筑鋼結構檢測為例，基于BIM技術(shù)，該工程建設了 如圖2所示的綠色施工建筑鋼結構檢測模型。 結合圖3可以發(fā)現，基礎 數據層由選取小波基與分解層數的結果構成，檢測模型技術(shù)層則需經(jīng)過(guò) 判定閾值、小波消噪、形態(tài)學(xué)處理等過(guò)程，模型的數據管理可基于圖像邊 緣缺陷檢測實(shí)現，全壽命周期的綠色建筑鋼結構管控可由此獲得有力支 持。
