即时检测行业深度分析论文范文

原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为  最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。  需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。

建筑工程质量检测工作是做好建筑工程质量管理的重要手段和技术基础。我为大家整理的建筑工程质量检测技术论文，希望你们喜欢。建筑工程质量检测技术论文篇一 浅议建筑工程质量检测 【摘要】 建筑工程质量检测工作是做好建筑工程质量管理的重要手段和技术基础。本文对检测行业的现状进行了分析，探讨了建筑工程质量检测的主要内容与检测技术，并提出了做好检测工作的策略。 【关键词】 质量检测;检测内容;策略 【中图分类号】 【文献标识码】 B 【 文章 编号】 1727-5123(2012)03-045-02 建筑工程质量不仅关系工程的适用性和建设项目的投资效果，而且关系到人民群众生命财产的安全。随着我国现代化建筑事业的蓬勃发展，建筑规模不断扩大，一旦发生工程质量问题，会直接影响公共利益和公众安全，因而，建筑工程的质量检测越来越成为人们所关注的 热点 。 1检测行业的现状 改革开放以来，建设工程质量检测行业规模由小到大，工作类型由单一到综合，检测市场化概念已经形成。但是在实际工作中仍然存在很多问题。⑴从只能检验砂石、水泥、砖瓦、钢材发展到市政工程材料、地基基础检测、建筑工程结构可靠性检测、建筑节能检测、室内环境检测等，检测的内容越来越精细，检测技术也在不断进步;⑵建筑企业试验室属于第一方试验室，即企业为了保证自身承包的工程质量而设立的试验室，由于其自身性质很大程度上限制了它们的发展，使其在经济实力、检测能力、规模和技术力量等环节处于劣势，在检测市场所占分额很小。但是这种情况正在改变，企业的试验室正在逐步分离出来， 成立具有独立法人资格的检测机构;⑶市场的竞争，使检测费用远远低于成本，导致部分试验无法正常进行;⑷检测行业目前的技术门槛过低，造成人员技术素质较低。虽然现在实行的是见证取样，施工现场的见证人员不仅没有相应的资格，甚至有一些人员连最简单的常识都不懂，样品的真实性得不到保证，所得到的数据与实际严重不符。 2建筑工程质量检测的内容 地基基础工程的质量检测。 地基。通常采用钻孔取芯试验、静载荷试验和触探试验对复合地基进行检测。检测要求有：⑴砂石桩复合地基的质量检测要求。施工后等待一段时间，抽查检测砂石桩的处理效果;可采用静力触探、标准贯入、原位测试的 方法 检测桩间土的挤密质量;⑵振冲桩复合地基的质量检测要求。施工结束后间隔一定的时间，可采用单桩载荷试验对振冲桩的质量进行检测;对于场地复杂或是重要的工程，应检测复合地基的处理效果。 桩基工程。桩基检测项目主要有：⑴单桩竖向承载力试验。在同一个条件下，试桩的数量应大于3根;应采用油压千斤顶加载;基准桩与压重平台支座、试桩之间的中心距应符合相关规定;制作的试桩应符合要求;加载方式选择慢速维持载荷法;测读桩沉降量的时间间隔应掌握好;严格按照要求确定单桩竖向极限承载力;⑵基桩高应变动力检测。检测之前需对电源、传感器、仪器、设定参数等进行检查，确保无误;锤击设备选用自由落锤时，应保证最大锤击落距小于3mm;如果只需检测桩身的结构完整性，可降低落距，减轻锤重;⑶混凝土灌注桩终孔持力层检验。人工挖孔桩终孔时，应按照设计要求对孔走向、表面岩状及桩端持力层进行检验;可采用原位载荷试验测得的结果，并结合实践 经验 和桩基设计要求，对桩孔孔底土层的承载力进行复验。地基基础工程质量检测另外还有地下结构施工监测和建筑物的变形检测等。 钢筋混凝土结构工程质量检测。钢筋混凝土质量检测可分成三类。⑴外观检查。对于混凝土外表产生的质量问题，可用此法，如尺寸偏差、蜂窝麻面、表面损伤、缺棱掉角、裂缝、冻害等;⑵预留试块检测。这种方法有一定的误差，如预留试块的取样不当，试块与结构没有同条件养护，试块的振捣方法与结构的施工方法相差过大，则试块就没有代表性;⑶在结构本体上进行检测。这种检测内容有：混凝土的强度和缺陷、钢筋混凝土结构质量问题的常用手段，其测试结果可作为判断结构安全问题的重要依据。后者称为破损检验，是在非破损检测尚无法确定其承载能力时使用，或对新结构需要分解其受力性能时使用。常用较成熟的非破损检测方法有：回弹法(表面硬度法)、拔出法(半破损法)、超声波法(声波法)等。回弹法是一种测量混凝土表面硬度的方法，利用回弹仪冲击动能测量回弹锤撞击混凝土表面后的回弹量，确定混凝土表面硬度，用试验方法建立表面硬度与混凝土强度的关系曲线，从而推断混凝土的强度值;拔出法是直接测定混凝土的力学特性的方法，使用拔出仪拉拔埋在混凝土表面层内的锚杆，根据混凝土的拉拔强度，推算混凝土抗压强度;超声波法可以测定混凝土的强度，用超声波发射仪，从一侧发射一列超声脉冲进入混凝土中，在另一侧接收经过混凝土介质传送的超声脉冲波，同时测定其声速、振幅、频率等参数，判断混凝土的质量。 砌体结构工程检测。 砌体结构的现场检测方法。砌体结构主要指砖砌体，砌体强度是由砖块和砂浆强度或施工时制做的砌体试块强度来决定的，传统的检测方法是直接从砌体结构上截取试样，进行抗压强度试验而砌体结构的特点导致取样存在较大难度，取样时的扰动又会对试样产生较大损伤，从而影响试验结果。因此，砌体结构的现场原位非破损或半破损试验方法理所当然地受到重视，并广泛开展研究和工程实际应用。砌体强度直接测定法包括：抽样检测法、原位检测法、动测综合法、微观结构法等。 砌体强度的间接测定法。砌体强度与砂浆和砖块强度有直接关系。由砂浆和砖块强度等级可确定砌体的抗压强度，间接测定法就是使用专门的仪器和专门的测试方法，测量砂浆和砖块的某一项强度指标或与材料强度有关的某一项物理参数，并由此间接测定砌体强度。主要方法有：冲击法、回弹法、推出法，此外尚有筒压法、点荷法等通过测定砂浆的强度来测定砌体强度的方法，都已在工程中得到应用。 3做好检测工作的策略 建立检测信用档案 良好的信用是建立社会主义市场经济体制的必然要求。检测机构及检测人员信用档案，包括检测机构和人员的业绩、检测市场违法违规行为及不良行为记录等。检测机构和人员的信用档案是对检测机构申请资质和奖惩的重要依据。完善检测信用管理，建立诚信获利和失信惩戒机制，发挥信用管理调控市场的作用。通过各种 渠道 ，宣传质量检测信用好的单位，扩大其社会信誉度和知名度。 完善建筑工程质量保证体系。针对建设项目规模，建立相应等级试验检测机构和质量保证体系，对工程质量负责。试验检测机构业务范围内的有关规范、规程、标准等技术文件应齐全，试验检测应严格按有关标准、规程及规范进行。各级质量管理部门应各司其责，按质量第一的方针和全面质量管理要求，采取切实有效的 措施 ，不断提高质量管理水平。在实际工作中，应严格实行质量自检，加强质量管理和质量监督，逐步建立完善质量保证体系。还要增强建设各方面的质量意识，分工负责，责任到人，真正落实质量岗位责任制。 培养高素质的技术队伍，加大技术创新的投入。勘察设计单位是技术密集型企业，对设计工作的要求很高。因此，提高设计质量的首要任务是提高人的素质，包括提高技术人员的质量意识和生产技能。同时，必须加大技术创新的投入，增加技术储备，为设计生产提供资源和技能保障。 坚持质量 教育 ，建立质量原理和质量责任制度。在质量管理工作中，质量意识的提高有两个途径：⑴靠坚持不懈的质量教育;⑵建立和落实质量管理和质量责任制度。因此，质量教育经常化和质量管理制度化是我们质量管理工作的重点。 严格验收工程。完成项目工程能否交付好的产品，关键在于最后验收。⑴工序验收是验收工作的基础。工序验收的过程是：先由操作者自检，再交由班组长检验。要采取必要经济制约手段，完善签字鉴证手续，严格执行每道工序，确保质量;⑵分项分部工程验收是验收工作的主要组织部分。分项分部验收要做到规范和严细：首先，保证验收工程的全面性，验收项目的品种和数量不得缺少。其次，从保证项目到允许偏差项目，验收都要严格执行国家标准，不得降低等级，严禁弄虚作假。最后，建设(监理)单位现场质量监督员应参加验收并签字鉴证;⑶竣工工程验收是工程交工的前提。工程整体验收应注意三个环节：首先，施工单位的自评;其次，建设(监理)单位的预验;最后，工程主管部门的正式验收。验收不但要现场检测，而且还要进行观感评定;不但要听取汇报，而且要严格审查一整套的工程技术档案资料。验收要明确工程遗留的质量问题，提出处理意见，确定保修条款，保证交付用户一个满意的产品。 总之，在将建筑工程质量检测行业推向市场的过程中，要加强见证取样工作的监督，无论是招标、规划、质量监督工程的各个部门在工程的每个环节都不要放松。做到每一个样品的取样合理，真实可靠。各检测单位还要提高建筑工程质量检测的质量意识和法律意识。树立服务观念，在市场经济中找准自己的位置，树立现代 企业管理 观念，借鉴和利用一切企业管理的先进手段和办法来帮助检测机构健康发展。 建筑工程质量检测技术论文篇二 刍议建筑工程质量检测 【摘要】建筑工程的数量也随着社会主义发展而不断增加，而工程检测是现代建筑必不可少的环节，这也是保证工程施工质量的有效途径。工程检测质量的好坏关系到了整个建筑质量的好坏，结合具体的工作经验，本文对建筑工程质量检测遇到的相关问题展开了简单的探讨。 【关键词】质量检测;建筑工程;问题探讨 在建筑行业不断发展的同时，我们也看到了很多潜在的安全隐患。近几年，我国建筑行业的意外事故发生率在不断增加，很多施工场地都出现了伤亡事故。这些都在警示人们，工程建筑施工必须要做好质量检查工作。检测时需要积极运用先进的技术手段，结合科学的实施程序，提高建筑工程的检测效率，尽可能避免过大的经济损失，维护建施工的安全进行。 一、建筑工程检测的主要内容与技术 1、地基基础的检测 (1)桩基工程的检测 桩基是隐蔽工程，支撑着地面上的构筑物，它是建筑物的基础，其质量优劣直接影响到这些建筑物的安全。在桩基础的施工过程中，桩基检测是一个不可缺少的环节。 a.单桩竖向承载力。在检测的同时必须要注意几个重点：在相同环境下，保证试桩的数量在3根以上;需使用油压千斤顶进行加载;对基准桩、压重平台支座、试桩三者的间隔要控制在标准范围内;设计的试桩需要满足实际工程需要;严格控制测读桩沉降量的时间长短好;根据具体标准来限制单桩竖向极限承载力。b.基桩高应变动力。在现场进行检测工作需要结合相关要求进行：在检测前期需做好相关的检查，如：电源、仪器、设定参数等，保证无误后投入使用;在锤击设备采取自由落锤时，要将最大锤击落距控制在3mm 以内;若需要对桩身的结构整体性进行检测，需要降低落距，减小锤重。c.混凝土灌注桩终孔持力层检验。检验技术要点：人工挖孔桩终孔时，应按照设计要求对孔走向、表面岩状及桩端持力层进行检验。 (2)建筑物的变形检测 a.倾斜。对建筑物倾斜情况实施检测是不可缺少的环节，其主要包括了直接测定法、间接测定等方式。直接测定法有：经纬仪投影法、垂线法、天顶天底仪观测法等;间接测定法有：对建筑物基础的相对沉降实施测定等。b.挠度与裂缝。通过运用检测仪器来做详细的观察;c.沉降。对地基的实际情况做好检查分析，避免因地基严重而影响到建筑质量。 (3)地下结构施工的监测 a.结构内力监测。钢筋混凝土的结构内力测试，主要是通过在支护结构构件主筋上布置钢筋应力计，以监控支护结构的应力变化。b.支护结构的侧向变形观测。采用测斜仪可以测量不同深度支护结构及土体的侧向变形程度。 二、对钢筋混凝土结构的质量检测 1.对混凝土内部状况的检测 由于混凝土材料的缺陷才导致的内部状况。这是因为施工大意、技术管理不到位等造成的。通过超声波可以探明缺陷具体存在的位置，并进行及时补救。直角传播法、钻孔对测法、单面平测法和直接穿透法等都是主要的检测方法。 2.对混凝土中钢筋的质量检测 对钢筋锈蚀的检测。如果钢筋发生锈蚀，则会对混凝土结构的安全性和耐久性会产生影响。通过采用半电池检测的方法，利用钢筋锈蚀程度与测量电位间建立的关系，对钢筋的锈蚀程度进行判断。对钢筋的位置进行检测。可以利用钢筋位置检测仪，这一先进的仪器设备进行测量，其能准确的测出混凝土中钢筋的位置以及保护层的厚度，确保其稳定性。 3.对混凝土强度的检测 主要是针对混凝土的内部结构而进行的非破损强度检测，主要运用回弹法等方法，对当前的建筑行业而言，这是对混凝土强度检测中比较常用的方式[2]。其重点主要在于：①在检测前需要对被检测对象的相关情况进行熟悉;②在构件上，要确定试样及分布其测区;③对回弹值、碳化深度要进行循环测试;④对试验数据要做好处理。 三、钢筋混凝土结构检测 (1)混凝土中钢筋的质量检测 a.钢筋锈蚀的检测。钢筋发生锈蚀会直接影响混凝土结构的耐久性和安全性。可采用半电池检测法，利用测量电位与钢筋锈蚀程度间建立的关系，判别钢筋的锈蚀程度。b.钢筋的位置检测。钢筋位置检测仪作为一种先进的仪器设备，可以准确的测定钢筋混凝土中钢筋的位置以及保护层厚度，保证其稳定性。 (2)混凝土强度 主要是针对混凝土结构的非破损强度进行，主要运用的方法包括了回弹法，这是当前建筑行而言比较常用的混凝土强度的方式。其重点在于：a.检测前需熟悉被检测对象情况;b.于构件上确定试样并分布测区;c.逐渐测量回弹值、碳化深度;d.对试验数据做好处理。 四、建筑材料的质量检测 建筑材种类繁多，各种材料进入施工现场后必须根据相关的规范要求进行试验检测，其检验的项目也必须符合国家、行业、地方的相关要求。常规检测项目有：主体结构(梁、板、柱) 砼标号及钢筋数量检测，竣工后房屋空气质量状况检测，钢筋抽样检测，混凝土试块检测，瓷砖性能检测，铝合金门窗三性检测等，这些项目都是强制性要求必须检测的项目。 五、建筑门窗 (1)塑料门窗 检测对象包括：a.根据断面图标准，对配合尺寸、断面尺寸的允差检查;b.低温落锤冲击试验;c.检测加热后的尺寸大小变化。 (2)铝合金门窗 包括：a.表面质量。检查门窗的装饰表面是否出现损伤，其表面的致密、配合情况是否良好。b.装配标准。检查运用的材料能否达到要求，其硬度与强度之关系是否合理。c.性能。门启闭力在50N 以下;抗风压性能要尽可能更强。 六、做好检测工作 1、建立检测信用档案 检测信用档案，包括检测机构和人员的业绩、检测市场违法违规行为及不良行为记录等。检测信用档案是对检测机构申请资质和奖惩的重要依据。完善检测信用管理，就是要建立诚信获利和失信惩戒的管理机制，发挥信用管理在市场调控中的作用。 2、完善技术管理工作制度 要认真执行工程技术标准，它是工程质量和安全的最基本保障，是工程建设领域的技术法规。要想使质量管理工作科学化、规范化、程序化、制度化，必须健全和完善建设各方主体工程质量技术保证体系，建立健全工程各方主体的质量技术管理控制机制，督促施工单位结合自身情况制定施工工艺、操作规程和内部控制标准。 3、培养高素质的技术队伍，加大技术创新的投入 勘察设计单位是技术密集型企业，对设计工作的要求很高。因此，提高设计质量的首要任务是提高人的素质，包括提高技术人员的质量意识和生产技能。同时，必须加大技术创新的投入，增加技术储备，为设计生产提供资源和技能保障。 4、严格验收工程 工程整体验收应注意三个环节：一是施工单位的自评。二是建设(监理)单位的预验。三是工程主管部门的正式验收。验收不但要现场检测，而且还要进行观感评定;不但要听取汇报，而且要严格审查一整套的工程技术档案资料。验收要明确工程遗留的质量问题，提出处理意见，确定保修条款，保证交付用户一个满意的产品。 结束语 对建筑工程实施质量检测具有十分重要的意义，对工程的质量具有决定给作用，在一定程度上可以降低工程成本的过度消耗，并对建筑物的结构安全起到了维护的作用。根据具体的需要，进而由施工单位采取相应的科学措施来进行检测。 参考文献： [1]杨莉萍，谢平.浅议工程质量检测工作的重要性及要求[J].云南建筑，2008(5) [2]王晓萍.关于混凝土构件荷载检验方法的探讨[J].河北建筑工程学院学报，2008(5) [3]周涛.浅谈工民建工程的质量检测[J].城市建设，2009(32) 看了建筑工程质量检测技术论文的人还看 1. 建筑工程技术论文范文 2. 建筑工程技术研究论文范文 3. 建筑工程技术管理毕业论文3篇 4. 建筑工程技术毕业论文范文 5. 浅谈工程技术建设论文