为了解决高层建筑工程施工过程中混凝土施工质量偏差问题,以某工程为研究对象,提出基于数字图像处理算法和机器视觉技术的混凝土工程质量全过程控制方法,并以传统的人工检测验证质量控制效果.研究结果表明,基于U-Net模型的混凝土骨料含水率质量控制总体准确率为87.9%,大于普通卷积神经网络模型的骨料含水率,质量控制总体准确率为80.24%;基于U-Net模型的混凝土坍落度质量控制总体准确率为90.8%,大于普通卷积神经网络模型的混凝土坍落度,质量控制总体准确率为82.6%.高准确率的坍落度质量控制为混凝土的强度和密实性、工作性能、耐久性能提供了良好基础.
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