Производственный контроль качества каменных стен и других ограждающих конструкций зданий по фотографическим изображениям

ВЕСТНИК 11/2013

МГСУ_11/2013

УДК 693

О.А. Жолобова

ФГБОУВПО «РГСУ»

ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА КАМЕННЫХ СТЕН И ДРУГИХ ОГРАЖДАЮЩИХ КОНСТРУКЦИЙ ЗДАНИЙ ПО ФОТОГРАФИЧЕСКИМ ИЗОБРАЖЕНИЯМ

Перечислены параметры и признаки, по которым в нашей стране контролируют качество возводимых каменных конструкций. Раскрыта проблема осуществления такого контроля в условиях строительного производства.

Обоснована целесообразность применения при производственном контроле качества каменных стен и других ограждающих конструкций цветового и текстурного анализа их фотографических изображений. Представлены примеры применения такого анализа при контроле качества стен из кирпича.

Ключевые слова: каменные конструкции, кирпичная кладка, производственный контроль качества, текстура поверхности, цветовой анализ, текстурный анализ, фотографические изображения.

Производственный контроль качества продукции, определяемый по ГОСТ 16504—811, как контроль ее количественных и (или) качественных характеристик, осуществляемый на стадии производства, нередко представляет собой весьма трудоемкий рутинный процесс. Так, например, при возведении каменных стен и других ограждающих конструкций зданий требуется длительное, а иногда и постоянное присутствие лиц, осуществляющих контроль качества на строящемся объекте. Чаще всего это связано с многообразием контролируемых показателей качества и низкой производительностью каменных работ, а также труднодоступностью большей части указанных конструкций после возведения и необходимостью освидетельствования скрытых работ [1—3]. Для каменных конструкций действующий СНиП 3.03.01—87 «Несущие и ограждающие конструкции»2 и его актуализированная редакция3 предписывают необходимость осуществления контроля более 10 количественных (параметров качества) и 10 качественных (признаков качества) показателей. Контролируемые параметры:

толщина горизонтальных и вертикальных швов кладки; величина отклонения рядов кладки от горизонтали, а поверхностей и углов кладки — от вертикали;

величина неровностей на вертикальной поверхности кладки при накладывании рейки длиной 2 м;

1 ГОСТ 16504—81. Испытания и контроль качества продукции. Основные термины и определения. М. : Изд-во стандартов, 2003. 24 с.

2 СНиП 3.03.01—87. Несущие и ограждающие конструкции. М. : ЦИТП Госстроя СССР, 1988. 192 с.

3 СП 70.13330.2012. Несущие и ограждающие конструкции. Актуализированная редакция СНиП 3.03.01—87. Минрегион России. 2012. 279 с.

ширина простенков и проемов;

величина свеса каждого ряда кирпичной кладки в карнизах;

глубина незаполненных раствором швов;

высота горизонтальных рядов бутовой кладки и др.

К подлежащим производственному контролю признакам качества каменной кладки по указанным нормативным документам относятся: правильность выполненной перевязки швов кладки;

соответствие проекту вида использованных камней и кирпичей, а также кладочного раствора;

порядок чередования тычковых и ложковых рядов в кирпичной кладке; соответствие формы поперечного сечения растворных швов указанному в проекте способу кладки (под расшивку, в пустошовку или с полным заполнением швов);

наличие в простенках предусмотренного проектом поперечного армирования из арматурных сеток по выступающим на 2.. .3 мм на внутренней поверхности стержням этих сеток и др.

Ранее в одной из своих публикаций [4] автором сообщалось о перспективности использования цифровой фотографии при освидетельствовании скрытых работ и конструкций в строительстве, а в данной статье на конкретных примерах из полученных в ходе исследования результатов доказывается возможность совершенствования производственного контроля качества каменных стен и других ограждающих конструкций зданий на основе применения цветового и текстурного анализа фотографических изображений.

Цветовой анализ основан на разложении отраженного света от поверхности на структурные составляющие. В компьютерной графике наиболее широкое распространение получила система RGB, в цветовом координатном пространстве которой любой цвет получается как сумма (смешение) красного, зеленого и синего цветов [5]. При таком анализе можно учитывать влияние вида и состояния поверхности материала на структуру отраженного света [6].

Текстурный анализ изображения заключается в его делении на составные элементы (фрагменты), заметно отличающиеся друг от друга по яркости, цвету или микротекстуре, границы между которыми более или менее отчетливо просматриваются на изображении.

Известные методы текстурного анализа изображения позволяют с помощью компьютера и специального программного обеспечения количественно оценивать по фотографическому изображению некоторые свойства поверхности, представлять результаты в виде гистограмм, профилей поверхности, таблиц подсчета элементов, идентифицировать класс текстуры, выделять наиболее важные ее элементы, определять их размеры и вычислять площади [7, 8].

Принято различать следующие виды текстур изображений [9]: естественные и искусственные; гетерогенные и гомогенные; стохастические и направленные; шовные и бесшовные; периодические, псевдопериодические и апериодические; гранулированные и грубые; смешанные и др.

Поверхность правильно выполненной каменной стены обычно имеет гетерогенную (бимодальную) искусственно направленную периодическую шовную текстуру. Элементами текстуры каменной кладки на снимках являются

ВЕСТНИК 11/2013

МГСУ_11/2013

изображения камней и растворных швов между ними. Наиболее упорядоченная текстура свойственна кирпичной кладке, в которой используются кирпичи одинакового формата, а толщина растворных швов изменяется в небольших пределах. Однако следует отметить, что при малом разрешении (при широкомасштабной съемке со значительных расстояний) изображения каменной кладки его гетерогенная текстура может восприниматься как гомогенная [10].

В ходе проведенного автором исследования с помощью цифрового фотоаппарата осуществлялась фотосъемка поверхностей каменных стен, выполненных из различных материалов всеми известными способами и приемами, при угле наклона оптической оси съемочной камеры, не превышающем и превышающем 3° относительно плоскости исследуемой поверхности для получения соответственно плановых и перспективных снимков по ГОСТ Р 51833—20014. При этом учитывались вид и расположение источника света, погодные условия, стадия твердения раствора в швах кладки.

Для анализа оцифрованных и предварительно подготовленных фотографических изображений были применены специальные компьютерные программы Image-Pro Premier 9.0 и Olympus Stream Motion 1.8. Подготовка к анализу фотографических изображений заключалась в их преобразовании путем трансформирования в изображение в заданной проекции и масштабе с целью устранения искажения пропорции размеров, вызванного положением фотоаппарата.

В процессе цветового и текстурного анализа фотографическое изображение последовательно подвергалось:

статистическому анализу путем построения гистограмм, иллюстрирующих в форме графа яркостные и контрастные особенности изображения, с целью определения по ее характеру четкости границ текстуры и возможности автоматического ее деления на фрагменты, вида использованного освещения при фотосъемке поверхности;

сегментации для разделения изображения на множество фрагментов, относящихся к отдельным камням и растворным швам;

фильтрованию для удаления фоновых шумов и выявления скрытых деталей изображения;

построению профилей изображения вдоль линий, параллельных и перпендикулярных рядам кладки, а затем определению размеров камней, толщины швов и наличия их перевязки, чередования тычковых и ложковых рядов в кирпичной кладке, выявлению незаполненных раствором швов (по снимкам, сделанным при солнечном освещении поверхности).

В качестве примера, иллюстрирующего возможности сегментации и фильтрования фотографического изображения, на рис. 1, а представлен снимок наружной поверхности стены из лицевого керамического кирпича нормального формата по ГОСТ 530—20075 на цементном растворе, а на рис. 1, б возможный результат компьютерной сегментации текстуры этого изображения (на отдельные кирпичи и растворные швы).

4 ГОСТ 16504—81. Испытания и контроль качества продукции. Основные термины и определения. М. : Изд-во стандартов, 2003. 24 с.

5 СНиП 3.03.01—87. Несущие и ограждающие конструкции. М. : ЦИТП Госстроя СССР, 1988. 192 с.

а б

Рис. 1. Текстура фотографического изображения поверхности кирпичной стены до его сегментации (а) и после сегментации (б): 1, 2 и 3 — профильные горизонтальные линии

На рис. 2 приведена гистограмма этого изображения, построенная с помощью компьютерной программы Image-Pro Premier 9.0. Формой своего графа данная гистограмма свидетельствует о наличии бимодальной текстуры, характерной для каменной кладки.

Рис. 2. Гистограмма фотографического изображения кирпичной кладки

Возможности автоматического распознавания тычковых и ложковых рядов в кладке по линейным профилям ее фотографического изображения, а также определения целостности кирпичей в рядах, толщины и глубины заполнения раствором вертикальных швов проиллюстрированы на рис. 3, где построенные с помощью компьютерной программы Olympus Stream Motion 1.8 профили а, б и в соответствуют линиям 1, 2 и 3 на рис. 1, а. На профилях а и б ширина и высота каждого зубца соответствуют толщине и глубине заполнения растворного шва, а интервал между зубцами — размеру кирпича. Отрицательные (т.е. направленные вниз) зубцы характерны для фотографического изображения кладки на цементном растворе, а положительные (направленные вверх) — на известковом или гипсовом растворе.

Рис. 3. Характерные профили фотографического изображения поверхности кирпичной стены вдоль тычкового

3

а

ВЕСТНИК

МГСУ-

11/2013

Рис. 3. Характерные профили фотографического изображения поверхности кирпичной стены ложкового

Результаты цветового и текстурного анализа фотографических изображений каменных стен, а также приведенные выше примеры его применения подтверждают возможность осуществления по снимкам дистанционного производственного контроля некоторых показателей качества этих конструкций, причем на любой стадии строительства. Такой усовершенствованный метод контроля качества позволяет автоматизировать проверку соответствия проекту и нормативным требованиям типа и размеров использованных камней, толщины, перевязки и формы растворных швов в кладке, чередования тычковых и ложковых рядов и др.

В ходе исследования установлено, что аналогично по фотографическим изображениям можно контролировать качество возведения и других ограждающих конструкций, поверхностям которых, как и у каменной кладки стен, свойственна шовная текстура, например, каменных сводчатых перекрытий и элементов покрытий, в т.ч. кровель из штучных, листовых и рулонных материалов.

Библиографический список

1. Гончаров А.К., Козейчук В.А., Нарышкин Д.А. Опыт наблюдений за строительством высотных зданий // Строительные материалы. 2009. № 5. С. 65—67.

2. Байбурин А.Х. Методика оценки качества возведения кирпичных зданий // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Строительство и архитектура. 2009. № 35 (168). С. 24—27.

3. Давидюк А.А. Анализ результатов обследования многослойных наружных стен многоэтажных каркасных зданий // Жилищное строительство. 2010. № 6. С. 21—26.

4. Иванова Н.Н., Жолобова О.А. Предложения по расширению области применения цифровой фотографии при оценке состояния строительных конструкций // Науковедение. 2012. № 3. Режим доступа: http://naukovedenie.ru/sbornik12/12-95.pdf. Дата обращения: 16.09.2013.

5. Gonzalez R.C., Woods R.E. Digital Image Processing, 3rd ed., Prentice Hall. 2008, 954 p.

в

6. Бруссер М.И., Ершов И.Д. Зависимость цвета декоративного бетона от основных технологических факторов при его производстве // Бетон и железобетон. 2004. № 4. С. 12—14.

7. Кольцов П.П. Сравнительное изучение алгоритмов выделения и классификации текстур // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2011. Т. 51. № 8. С. 1561—1568.

8. Drimbarean A., Whelan P.F. Experiments In Colour Texture Analysis. Pattern Recognition Letters. 2001, vol. 22, no. 10, pp. 1161—1167.

9. Yang S., Hung C. Texture Classification in remotely sensed Images. Proceedings of the IEEE Southeast Conference. 2002, pp. 62—66.

10. Milani G., Lourengo P.B. A simplified homogenized limit analysis model for randomly assembled blocks out-of-plane loaded. Computers & Structures. 2010, vol. 88, no. 11—12, pp. 690—717.

Поступила в редакцию в сентябре 2013 г.

Об авторе: Жолобова Ольга Александровна — ассистент кафедры экономики и управления в строительстве, ФГБОУ ВПО «Ростовский государственный строительный университет» (ФГБОУ ВПО «РГСУ»), 344022, г. Ростов-на-Дону, ул. Социалистическая, д. 162, olga@rgsu.ru.

Для цитирования: Жолобова О.А. Производственный контроль качества каменных стен и других ограждающих конструкций зданий по фотографическим изображениям // Вестник МГСУ 2013. № 11. C. 234—240.

O.A. Zholobova

MANUFACTURING QUALITY CONTROL OF STONE WALLS AND OTHER ENCLOSING STRUCTURES OF BUILDINGS BASED ON PHOTOGRAPHIC IMAGES

This article is aimed at investigating the issue of improving the quality control efficiency of stone walls and other enclosing structures of buildings in the process of their construction. As an example, the article specifies the parameters and quality characters which lie in the basis of quality control of stone structures being constructed in our country.

The prospects for improving the manufacturing quality control of stone walls and other enclosing structures based on the use of digital photography have been reviewed. An opportunity of remote production control over multiple quality parameters of these structures has been proved, which is based on the photographs using methods and means of color and texture analysis of the images at any stage of construction.

This elaborate method of quality control allows to automate the inspection of types and sizes of stones used, thickness, binding and form of mortar seams, interlacing of header and stretcher courses, and also reinforced joints of masonry for compliance with the project and regulatory requirements, to identify uneven and contaminated sections of wall, to determine the area of the damaged sections, etc.

The use of the elaborate method will be also efficient in quality control of other enclosing structures with the surfaces, which — like masonry — tend to have seam texture, e.g. stone arch coverings and covering elements, including roof coatings made of block, sheet and roll materials.

The article contains illustrations of several results of color and texture analysis of photographic images that display brick walls in the form of block diagrams and linear profiles, built with the help of special computer programs.

Key words: stone structures, brick masonry, manufacturing quality control, surface texture, color analysis, texture analysis, photographic images.

BECTHMK 11/2013

MfCY_11/2013

References

1. Goncharov A.K., Kozeychuk V.A., Naryshkin D.A. Opyt nablyudeniy za stroitel'stvom vysotnykh zdaniy [Observation Experience of High-Rise Buildings Construction]. Stroitel'nye materialy [Construction Materials]. 2009, no. 5, pp. 65—67.

2. Bayburin A.Kh. Metodika otsenki kachestva vozvedeniya kirpichnykh zdaniy [Method of Quality Evaluation of Brick Building Erection]. Vestnik Yuzhno-Ural'skogo gosudarstvenno-go universiteta. Seriya: Stroitel'stvo i arkhitektura [Proceedings of South Ural State University. Series: Construction and Architecture]. 2009, no 35 (168), pp. 24—27.

3. Davidyuk A.A. Analiz rezul'tatov obsledovaniya mnogosloynykh naruzhnykh sten mnogoetazhnykh karkasnykh zdaniy [Analysis of the Study Results of Multilayer External Walls of Multistory Frame Buildings]. Zhilishchnoe stroitel'stvo [House Construction]. 2010, no 6, pp. 21—26.

4. Ivanova N.N., Zholobova O.A. Predlozheniya po rasshireniyu oblasti primeneniya tsi-frovoy fotografii pri otsenke sostoyaniya stroitel'nykh konstruktsiy [Proposals to Expand the Application Field of Digital Photography in the Process of State Estimation of Building Structures]. Naukovedenie [Science Studies]. 2012, no. 3. Available at: http://naukovedenie.ru/ sbornik12/12-95.pdf. Date of access: 16.09.2013.

5. Gonzalez R.C., Woods R.E. Digital Image Processing, 3rd ed. Prentice Hall, 2008, 954 p.

6. Brusser M.I., Ershov I.D. Zavisimost' tsveta dekorativnogo betona ot osnovnykh tekh-nologicheskikh faktorov pri ego proizvodstve [The Dependence of Decorative Concrete Color on the Main Technological Factors during its Production]. Beton i zhelezobeton [Concrete and Reinforced Concrete]. 2004, no 4, pp. 12—14.

7. Kol'tsov P.P. Sravnitel'noe izuchenie algoritmov vydeleniya i klassifikatsii tekstur [Comparative Study of the Algorithms for Extraction and Classification of Textures]. Zhurnal vychislitel'noy matematiki i matematicheskoy fiziki [Journal of Computational Mathematics and Mathematical Physics]. 2011, vol. 51, no. 8, pp. 1561—1568.

8. Drimbarean A., Whelan P.F. Experiments In Colour Texture Analysis. Pattern Recognition Letters. 2001, vol. 22, no 10, pp. 1161—1167.

9. Yang S., Hung C. Texture Classification in Remotely Sensed Images. Proceedings of the IEEE Southeast Conference. 2002, pp. 62—66.

10. Milani G., Lourengo P.B. A Simplified Homogenized Limit Analysis Model for Randomly Assembled Blocks Out-of-plane Loaded. Computers & Structures. 2010, vol. 88, no. 11—12. pp. 690—717.

About the author: Zholobova Ol'ga Aleksandrovna — Assistant, Department of Economics and Management In Construction, Rostov state university of civil engineering (RGSU), 162 Sotsialisticheskaya st., Rostov-on-Don, 344022, Russian Federation; olga@ rgsu.ru.

For citation: Zholobova O.A. Proizvodstvennyy kontrol' kachestva kamennykh sten i drugikh ograzhdayushchikh konstruktsiy zdaniy po fotograficheskim izobrazheniyam [Manufacturing Quality Control of Stone Walls and Other Enclosing Structures of Buildings Based on Photographic Images]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2013, no. 11, pp. 234—240.