建设工程质量检测中信息工程技术的应用研究

崔凯?张倩

摘要：随着城市化进程的加速推进，建设工程质量的稳定性和可靠性成为社会关注的焦点。然而，传统的质量检测方法存在主观性高、效率低等问题，迫切需要引入信息工程技术来提升质量检测的精度和效率。对建设工程质量检测进行了一定论述，在此基础上，进一步探讨了信息工程技术应用的优势，并结合建设工程质量检测的特点，分析了信息工程技术在建设工程质量检测中的具体应用，有助于推动信息工程技术在建设工程质量检测中应用的不断深入，进而为建设工程质量提供可靠保障。

关键词：建设工程；质量检测；信息

一、前言

近年来，随着城市化进程的加速推进和基础设施建设的快速发展，建设工程质量的稳定和可靠性变得愈发重要。然而，建设工程质量问题在实际工程中时有发生，不仅对人民生命财产安全构成威胁，还影响了城市形象和可持续发展。为了应对这一挑战，借助信息工程技术来提升建设工程质量检测的精度、效率和可靠性逐渐成为研究的焦点。

传统的建设工程质量检测方法多依赖于人工经验和手动测量，存在着主观性高、效率低以及无法涵盖全局的问题。特别是复杂的工程结构质量检测，往往需要大量的人力物力投入，且无法保证检测结果的准确性。因此，迫切需要一种更加高效、精确的质量检测方法。

信息工程技术的快速发展为解决这一问题提供了新的路径。传感器技术的应用可以实现对建筑物结构、材料以及环境参数的实时监测，从而提前发现潜在问题，防范安全隐患。计算机视觉技术能够利用图像处理和模式识别，对建筑缺陷、裂缝等进行精准识别，大大提高了检测的准确性和效率。而数据分析技术则能够从大量的监测数据中提取出有价值的信息，为决策提供科学依据。

二、建设工程质量检测概述

（一）建设工程质量问题的严重性和影响

随着城市化进程的不断推进和人们对生活质量的要求提升，建设工程在提供基础设施和生活空间方面扮演着关键角色。然而，由于复杂的施工过程、多元的工程要求以及人为因素等多方面的影响，建设工程质量问题时有发生。这些问题主要表现为结构不稳定、材料质量不达标、施工工艺缺陷等，可能导致工程安全隐患、使用寿命缩短以及维护成本的增加。

质量问题直接影响了建筑工程的可持续发展。一方面，严重的质量问题可能导致工程的早期损坏或事故，不仅造成经济损失和社会影响，还可能威胁到人员生命安全。另一方面，即使问题不太严重，低质量的工程也会在一段时间后逐渐暴露出来问题，增加了维护与修复的成本，影响了城市设施的可持续利用。此外，质量问题还可能引发法律纠纷，损害相关单位的声誉，甚至影响整个产业链的信誉。

（二）传统质量检测方法的局限性

在建设工程质量检测中，传统的质量检测方法存在诸多局限性，主要表现在效率低和人为主观等方面。这些问题在一定程度上制约了质量检测的准确性和整体效能。

传统质量检测方法通常依赖于人工操作和直观判断，这使得检测结果容易受到人为主观因素的影响，导致结果的可靠性受到质疑。由于人工操作的限制，大多数情况下只能对样本进行抽查检测，难以全面覆盖工程的每一个细节。这可能导致一些问题被忽略或者错误判定，影响工程质量的综合评估。同时，传统的质量检测方法通常需要大量的人力和时间投入，导致检测效率较低。对于复杂的工程项目，人工检测不仅耗时，还可能存在漏检的情况。特别是在大规模工程中，传统方法往往无法满足对工程实时监测和大数据处理的需求，从而难以及时发现潜在的问题并采取有效措施加以解决[1]。

三、信息工程技术应用的优势

（一）提高检测的精度和效率

传统的质量检测往往依赖于人工观察和测量，这不仅耗时耗力，还存在人为差错的可能。而信息工程技术的应用，特别是传感器、计算机视觉和数据分析等技术的引入，能够实现对工程质量的精准监测和评估，从而大幅提升了检测的精度。

传感器技术能够实时监测结构的物理参数，如变形、位移、温度等，通过将这些数据传输到数据处理系统进行分析，工程师们可以获得更准确的结构状态信息。计算机视觉技术则能够在图像中识别和分析各种缺陷和问题，如裂缝、变形等，不仅快速准确，还能够发现人眼难以察觉的微小缺陷。数据分析技术则可以将传感器和图像数据进行综合分析，帮助工程师们从大量数据中提取有价值的信息，判断工程质量是否达到要求。

（二）实现远程监控和实时反馈

随着技术的发展，通过传感器、摄像头等设备获取的数据可以实时传输和分析，使得工程师们能够远程监控工程项目的实时状态和进展。这种远程监控和实时反馈的机制，极大地提高了工程质量的监督和管理效率，为项目的顺利进行提供了重要保障。

实现远程监控和实时反馈的优势在于其能够及时获取工程现场的信息，而无需工程师亲临现场。通过布置在关键位置的传感器和摄像头，工程师们可以获取结构的变形、温度、湿度等数据，以及施工过程中的情况。这些数据可以实时传输到中心控制系统，通过数据分析和处理，工程师们可以及时察觉任何异常情况或潜在问题，从而能够迅速采取必要的措施进行调整和修复。这种实时反馈的机制有助于防止问题的蔓延和恶化，确保工程质量始终处于可控状态[2]。

（三）数据分析为决策提供支持

数据分析作为信息工程技术的核心组成部分，具有从海量数据中提取有意义信息的能力，为工程质量评估和决策提供了科学依据。通过对历史数据、实时监测数据以及其他相关信息的分析，工程师们能够深入了解工程结构的状态、性能以及可能存在的问题。这种深入的数据分析可以揭示出潜在的缺陷和隐患，帮助工程师们在项目进行的不同阶段做出明智的决策。

数据分析为决策提供支持的优势体现在多个方面。首先，通过对数据的趋势和模式分析，工程师们可以预测结构的发展趋势，从而有针对性地进行维护和修复。其次，数据分析可以帮助工程师们评估不同方案的风险和效益，为决策提供全面的信息支持。此外，数据分析还可以帮助工程师们识别出可能影响工程质量的关键因素，从而制定出更加科学和可行的质量管理策略[3]。

四、信息工程技术在建设工程质量检测中的应用

（一）传感器技术在结构健康监测中的应用

1.传感器种类及其作用

传感器技术作为信息工程技术的重要组成部分，在工程质量检测中发挥着关键作用。在结构健康监测方面，传感器种类多样，包括应变传感器、加速度传感器、温度传感器等。应变传感器可测量结构体受力情况，加速度传感器用于监测振动与震动，而温度传感器则用于检测结构的热变化。这些传感器将结构体的数据实时采集并传输至监测系统，通过分析数据变化，工程师能够全面了解结构的健康状况和可能存在的问题。

应用传感器技术进行结构健康监测，具有高精度、实时性强的特点。传感器可以在不同位置布置，监测多个参数，从而获得全面的结构信息。例如，在高楼建筑中，应变传感器可以监测楼体的变形和受力情况，以便及早发现潜在的结构问题。通过加速度传感器，可以实时监测地震或风引起的振动情况，确保建筑的抗震性能。温度传感器则可以用于监测混凝土等材料的热膨胀，帮助预防热胀冷缩引起的裂缝。

2.结构健康监测的需求和挑战

随着城市化的迅速发展和建筑工程规模的不断扩大，建筑结构的安全和稳定性变得愈发重要。因此，对建筑物的结构健康进行实时监测和评估成为不可或缺的任务。结构健康监测的需求源于对建筑物长期运行性能和安全状况的关注，而传感器技术的应用为满足这一需求提供了有力的手段。

然而，结构健康监测也面临一系列挑战。首先，不同类型的建筑结构需要不同类型的传感器，且传感器的位置和数量需要精确规划；其次，监测数据的处理与分析是一个复杂的过程，需要借助数据科学和信息技术来解读大量的传感器数据；再次，传感器的精度和可靠性也直接影响到监测结果的准确性，同时，传感器的安装和维护也需要一定的技术和资源支持；最终，如何将传感器监测数据与工程实际情况相结合进行准确的结构评估和预测，也是一个值得深入研究的问题。

3.实时监测与预警系统

传感器技术在建设工程中的结构健康监测不仅仅是数据的收集，更关键的是如何将收集到的大量数据转化为有价值的信息，以实现实时监测和预警。实时监测与预警系统是一种基于传感器技术的先进系统，通过持续地获取结构运行时的数据，分析并识别异常状况，及早发现潜在的结构问题，从而及时采取措施，保障建筑物的安全。这样的系统通常包括数据采集、传输、处理和分析等多个环节。传感器会实时地收集结构的各种参数，如振动、位移、应力等，将数据传输到中央处理系统。在中央处理系统中，通过先进的数据分析算法，对数据进行实时分析和比对，以判断结构是否存在异常。一旦发现异常情况，系统会自动触发预警机制，向相关的监管部门和工程人员发送警报，以便他们及时采取措施来修复和维护结构。

实时监测与预警系统的应用可以大大提高建筑结构的安全性和可靠性。它不仅可以在结构出现问题之前及时发现问题，还可以帮助规划维护和修复工作的优先级，减少停工和维修所带来的成本和影响。此外，实时监测与预警系统还可以提供长期的结构性能数据，有助于优化建筑设计和施工工艺，提高工程质量和持续性能[4]。

（二）计算机视觉技术在缺陷检测中的应用

1.计算机视觉的原理和特点

计算机视觉技术是一种基于图像处理和模式识别的先进技术，它通过模仿人类视觉系统的工作方式，使计算机能够从图像中提取信息、识别物体，并进行分析和判断。其原理在于将数字图像输入计算机，利用图像处理算法对图像进行分析、处理和提取特征，然后根据事先建立的模型或规则进行识别和判定。

计算机视觉技术在建设工程质量检测中的应用主要体现在缺陷检测领域。在传统的缺陷检测中，通常需要人工目视或专业仪器进行检测，耗时且受主观因素影响较大。而计算机视觉技术的特点在于它能够高效、准确地从图像中提取信息，并自动进行分析和识别。在建设工程中，计算机视觉技术可以应用于混凝土表面裂缝、焊接接头缺陷、材料缺陷等的检测，极大地提高了缺陷检测的效率和可靠性。

通过采集建筑物表面的图像数据，计算机视觉系统可以通过图像处理技术来寻找和标记潜在的缺陷。其优势在于它能够处理大量的图像数据，实时对比实际情况与标准，从而识别出细微的缺陷。同时，计算机视觉技术还能够在不同环境和光线条件下工作，使得检测更加灵活可行。

2.图像处理在缺陷检测中的应用

图像处理是计算机视觉技术中的核心环节，它在建设工程质量检测中的应用具有重要意义。图像处理涵盖了一系列算法和技术，可以对获取的图像进行各种操作，如滤波、增强、分割、特征提取等，从而从图像中获取有用的信息。在缺陷检测领域，图像处理技术可以用来提取并突出显示潜在缺陷的特征。例如，当进行混凝土表面裂缝检测时，图像处理技术可以应用边缘检测算法，将裂缝的轮廓与背景分离出来，从而使裂缝更加清晰可见。此外，图像处理还可以用于去除图像中的噪声，使得检测结果更加准确可靠。图像处理在建设工程质量检测中的应用不仅限于裂缝检测，还可以用于焊接接头的缺陷检测、材料表面的缺陷检测等。通过将图像处理与计算机视觉技术相结合，可以实现自动化的缺陷检测过程，减少了人工干预，提高了检测的效率和一致性。

3.基于机器学习的缺陷识别

随着人工智能的迅速发展，机器学习在建设工程质量检测中的应用逐渐成为一个热点领域。基于机器学习的缺陷识别技术，尤其是深度学习方法，已经在缺陷检测中取得了显著的成果。

机器学习技术能够通过对大量数据的学习和分析，识别出不同类型的缺陷并进行分类。在建设工程中，例如，当需要检测混凝土结构中的裂缝时，可以采集大量裂缝图像作为训练数据，然后使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行训练，使其能够准确识别和分类不同尺寸和形状的裂缝。与传统的图像处理方法相比，基于机器学习的缺陷识别技术具有更强的自适应能力和泛化能力。它能够从数据中学习出一种模式，并在新的数据中进行泛化，从而能够应对不同情况下的缺陷识别需求。此外，随着数据量的增加和算法的优化，基于机器学习的缺陷识别技术的性能还将不断提升。

（三）数据分析技术在质量评估中的应用

1.大数据分析在质量评估中的优势

数字化时代，大数据分析技术在建设工程质量评估中的应用日益受到关注。大数据分析通过收集、整理和分析大量的工程数据，可以为质量评估提供更全面、准确的信息支持，从而实现对工程质量的有效监控和管理。

首先，大数据分析具有强大的信息处理能力。在建设工程中，涉及的数据涵盖了工程结构、施工过程、材料性能等多个方面。通过大数据分析，可以将这些数据进行整合和挖掘，从而获取更多维度的信息，为质量评估提供更为全面的视角。其次，大数据分析能够发现潜在的关联性和规律性。在建设工程中，不同因素之间常常存在着复杂的相互关系。通过大数据分析，可以挖掘出这些潜在的关联性和规律性，帮助工程师和管理者更好地理解工程质量的影响因素，从而采取有针对性的措施。最后，大数据分析还能够实现实时监测和预警。传感器等信息采集技术可以实时获取工程数据，而大数据分析可以对这些实时数据进行及时地处理和分析，从而实现对潜在问题的预警和预测，帮助工程团队及时采取措施，避免质量问题的发生。

2.数据采集和预处理

数据分析技术在建设工程质量评估中的应用首先需要数据的采集和预处理阶段。在大规模建设工程中，涉及的数据种类繁多，包括结构监测数据、材料性能数据、施工过程数据等。为了确保数据的准确性和可靠性，在数据采集阶段需要选择合适的传感器和设备，确保数据的及时、稳定采集。传感器可以实时监测结构的变化、温度、湿度等因素，从而获取工程的实际情况。

随后，采集到的数据需要经过预处理，以提高数据的质量和可用性。预处理包括数据清洗、数据变换、数据归一化等步骤。数据清洗能够识别并处理异常值和缺失值，确保数据的完整性和准确性。数据变换可以将原始数据转化为适合分析的形式，比如将时间序列数据转化为频域数据，以获取更多信息。数据归一化可以将不同维度的数据进行标准化处理，消除不同数据尺度带来的影响，使得数据更易于比较和分析。

3.质量评估模型的构建与优化

在建设工程质量评估中，数据分析技术的应用不仅仅局限于数据采集和预处理阶段，还包括质量评估模型的构建与优化。通过对采集到的多维度数据进行分析，可以构建精准的质量评估模型，从而实现对工程质量的综合评价。构建质量评估模型需要考虑多个因素，包括结构的健康状况、材料的性能、施工工艺等。数据分析技术可以将这些因素进行量化，并建立数学模型来描述它们之间的关系。例如，可以使用回归分析、神经网络等方法，从大量数据中挖掘出隐藏在数据背后的规律，从而构建质量评估模型。优化质量评估模型则需要不断地对模型进行调整和改进，以提高其准确性和预测能力。数据分析技术可以对模型进行训练和验证，通过与实际情况进行比对，不断优化模型的参数和结构[5]。

五、结语

综上所述，信息工程技术在建设工程质量检测中的应用为提高工程质量和安全水平提供了重要手段。然而，也要注意到在应用过程中可能面临的挑战，例如数据的准确性和隐私保护等问题。因此，在将信息工程技术应用于建设工程质量检测中时，需要综合考虑技术的优势和局限，不断完善和创新，以实现更高水平的工程质量和安全保障。

参考文献

[1]李钊，李琪，陈希伟.无损检测技术在建设工程质量检测中的应用[J].中华建设，2023（06）：155-157.

[2]赵峰，周斌，温晓凯，等.第三方工程质量检测信息平台设计与开发[J].现代隧道技术，2022，59（S1）：1037-1042.

[3]邱芬，彭小华，李萍.装配式建筑质量检测信息采集仿真研究[J].计算机仿真，2018，35（09）：431-434.

[4]陈鹏.泰安市建设局建设工程质量检测管理信息系统设计与实现[D].济南：山东大学，2016.

[5]马建梅.基于物联网的建设工程质量检测监管信息系统的实践与应用[J].建筑监督检测与造价，2015，8（05）：24-26+50.