For circle detection, many researchers have developed the modified HT methods using the parameter decomposition and/or some geometric properties of circles to reduce the complexities. Yuen et al. (1990) have performed a comparative study of several HT-based techniques for circle finding. The parameter decomposition-based approaches usually start with the detection of the centers of the circles, then determine the radii. One of those properties is that the normal to a point on a circle passes through the center of the circle (Davies, 1987a; Illingworth and Kittler, 1987). Yip et al. (1992) used the property that two points on a circle whose tangent lines are parallel are the endpoints of the diameter of the circle. The above approaches require the gradient information of edge contours which are sensitive to noise (Davies, 1987b).许多研究者开发了改良的HT方法，这是通过使用参数分解及/或一些圆弧的几何特性来降低它的复杂性。袁氏与伙伴曾于1990年对多种基于HT的圆弧识别技术进行比较研究。参数分解法的步骤通常是以识别圆弧的中心开始，然后才确定它们的半径。其中的一个几何特性是：在圆弧上一点的法线经过圆弧的中心（Davies, 1987a; Illingworth和Kittler, 1987）。叶氏与伙伴于1992年则使用另一个特性：在圆弧上两点的正切线如果是平行，这两点就是圆弧直径的两个端点。上述两种方法都需要对噪音极度敏感的边缘轮廓的梯度信息 (Davies, 1987b)。The e�ect of noise on the edge direction information is generally larger than that on the edge position. There are several approaches without using the edge direction information. Chan and Siu (1990) proposed a fast ellipse detection based on the horizontal and vertical chord bisectors. Similarly, Ho and Chen (1995) proposed a fast detection algorithm of circles using a global geometric symmetry. It computed the circle center from the symmetrical vertical axis and the symmetrical horizontal axis. 一般来说，边缘方向信息受噪音的影响要大于在边缘的位置；有几种方式可以避免使用边缘方向信息。陈和萧于1990年提出基于水平与垂直平分弦的椭圆识别快速算法。何与陈于1995年也提出通过使用全体几何对称性的类似的圆弧识别快速算法。它是从对称竖轴与横轴计算圆弧的中心。Sheu et al. (1997) used the symmetric axis information throughout the entire process to compute all five parameters. Goneid et al. (1997) developed the chord bisection method using a 1D array. Davies (1999) studied a simple chord bisection method for the rapid accurate location of ellipses. The method of Ioannou et al. (1999) is based on the property that the line perpendicularly bisecting a chord of the circle passes through its center. Lei and Wong (1999) detected the symmetric axes and found pairs of two orthogonal axes whose intersections are the candidates of the centers. Its disadvantage is that straight lines in the image may make the detection of symmetric axes complex.萧氏与伙伴则于1997年在整个过程中使用对称轴的信息来计算全部五个参数。Goneid与伙伴开发了使用一维数组的平分弦方法。Davies于1999年研究一种简单的平分弦方法对椭圆的快速、正确定位。1999年Loannou与伙伴的方法则是基于垂直平分圆弧弦的线会经过其中心点的几何特性。黎与黄于1999年测到对称轴线，并发现多双正交轴线，其交叉点是圆弧的中心。它的缺点是图像里的直线会与对称轴线混淆，导致识别的复杂性。【英语牛人团】
Yi(1998)提出了利用除去HT外，圆是对称的特点，进行快速查找和拟合的算法。Yin(1998)则是利用GA算法和局部搜索来查找出圆和椭圆。本文中将会阐述利用两条不平行的弦来确定圆的两步算法。第一步，利用2D HT计算出圆心。原理是任意两条不平行的弦的中垂线的交点就是圆心。将弦进行二维累积阵列运算后，取最大值作为圆心值的候选值。第二步，通过一维半径直方图查找圆，并计算出半径。本方法着重利用的弦与圆的特点，不需要任何梯度信息，而且这些梯度信息很容易受到噪声的影响。利用二维累积阵列计算最大值适合于各种规格的圆。本文结构大致如下，第二章，怎样利用不平行的两条弦计算出圆心及详细描述圆的检测方法。第三章，算法分析。第四章，实验结果及图。第五章，结束语。
虽然所提方法与其它使用弦的圆检测法的对比试验本周并未彻底完成，我们仍然可以发现大部分其它方法(即Chan and Siu, 1990; Ho and Chen, 1995; Sheu et al., 1997; Goneid et al., 1997)垂直和水平弦，并且需要直线HT (SHT)来检测堆对称的横轴和竖轴。因此在部分堵塞圆中，它们的效果有限，而且voting过程和SHT峰值检测也会花费更长时间。Fig. 6(a) 显示的是一个被矩形部分堵塞的圆的实例。Fig. 6(b)显示的是所提方法的voting空间（此时s=1 and Ne=10）。它有一个与圆心对应的显著峰值。Fig. 6(c)是由水平弦的中点组成的bool图像，以找到备选对称竖轴。随机出现属于对称垂直轴的两个短线段和一个伪垂直线段要使用简单SHT检测到他们很难，而且很卡能检测不到部分堵塞圆。正好相反， the proposed method使用随机选取方向发起对部分堵塞圆的检测 (Fig. 6(d)),检查表能够避免需要额外内存和采样率来加快检测过程的三角函数的复杂计算5. 结论本文运用相互交叉的弦对，提出一个基于HT的圆形检测两步法，进而得出通过相互交叉的弦对计算圆心的方程式。根据该公式， 2D HT法首先高效而准确的找到图形中的圆心。第二步，通过半径柱状图计算出圆的半径。这种方案没有使用对噪音相对敏感的边缘方向信息。通过ACC VOTING过程中r2的正常化，阀值简单而正常。本文给出了所提计算方法的分析，并对其相对复杂性的减少进行了讨论。综合实验结果以及事实图形表明，本文所提的圆形检测法切实可行。论文太专业了，没有接触过 只能试着抛砖引玉，具体还要楼主自己斟酌希望能对楼主有所帮助（BOOL 和VOTING真的是不知怎么翻译啦）
专业英语呀，先得说说是哪个专业的，不然专业名词翻译不出来。
A two-step circle detection algorithm from the intersecting chords从相交弦得出的两步圆检测算法。 Abstract 摘要：This paper proposes a two-step circle detection algorithm using pairs of chords. 这篇文章提出了一种用一对弦来完成的两步圆检测法。It is shown how a pair of two intersecting chords locates the center of the circle. 它展示了两条交叉的弦是如何找出圆的中心的。Based on this idea, in the first step, a 2D Hough transform (HT) method is employed to find the centers of the circles in the image.在此方法上，第一步，一个2维的霍夫转换算法被用于在找出图像中圆的中心。 In the second step, a 1D radius histogram is used to compute the radii.第二步：一个一维的半径直方图会计算圆的半径范围。The experimental results demonstrate that the proposed method can detect the circles e�ectively.这个实验结果证明这个方法可以分别对圆进行检测。【e�ectively这个词我实在不是很懂。】Keywords: Circle detection; Chord; Hough transform; Radius histogram关键词：圆检测；弦；霍夫变换；半径直方图。1. Introduction1.介绍Circle detection is one of the important problems in industrial vision applications such as automatic inspection and assembly (Davies, 1997).在像“自动检测与装配”之类的工业视觉应用中，圆检测是最重要的问题之一。 It has been researched using various methods (Duda and Hart, 1972; Kimme et al., 1975; Davies, 1988; Yuen et al., 1990). 人们试着用不同的方法去探究它（如：1972年的杜达和哈特，1975年的奇米；1988年的戴维；1990年的袁先生。。。等）。The Hough transform (HT) (Illingworth and Kittler, 1988; Leavers, 1993) has been widely used to extract analytic features, such as straight lines, circles and ellipses. 霍夫转换（简写：HT），（伊林沃思和基特勒发明 后面两个可能是两人去世的年份）被广泛用于精确分析数据特征，如直线，圆和椭圆等的数据。The HT is robust against noises, clutters, object defects, shape distortions, etc. 霍夫算法能强力对抗噪声、杂乱、缺陷、形状扭曲等等问题。It can be regarded as an ecient implementation of a generalized matched filtering method. 它被认为是广义匹配过滤法的行之有效的方法。However, it requires massive computation and memory. 然而，它需要极大的计算量和存储量。Both complexities grow exponentially with the number of parameters, particularly O(n3) for circles.随着参数量的增加，其复杂性也会以几何数字的级别大幅增长。尤其是对于O(n3)圆来说。【专业术语真是很难译，因为你必须了解国语对此的解析。。。译得不好的话我也尽力了。。。】
在看下面一个问题：我们要从一幅图像中检测出半径已知的圆形来。这个问题比前一个还要直观。我们可以取和图像平面一样的参数平面，以图像上每一个前景点为圆心，以已知的半径在参数平面上画圆，并把结果进行累加。最后找出参数平面上的峰值点，这个位置就对应了图像上的圆心。在这个问题里，图像平面上的每一点对应到参数平面上的一个圆。把上面的问题改一下，假如我们不知道半径的值，而要找出图像上的圆来。这样，一个办法是把参数平面扩大称为三维空间。就是说，参数空间变为x--y--R三维，对应圆的圆心和半径。图像平面上的每一点就对应于参数空间中每个半径下的一个圆，这实际上是一个圆锥。最后当然还是找参数空间中的峰值点。不过，这个方法显然需要大量的内存，运行速度也会是很大问题。有什么更好的方法么?我们前面假定的图像都是黑白图像(2值图像)，实际上这些2值图像多是彩色或灰度图像通过边缘提取来的。我们前面提到过，图像边缘除了位置信息，还有方向信息也很重要，这里就用上了。根据圆的性质，圆的半径一定在垂直于圆的切线的直线上，也就是说，在圆上任意一点的法线上。这样，解决上面的问题，我们仍采用2维的参数空间，对于图像上的每一前景点，加上它的方向信息，都可以确定出一条直线，圆的圆心就在这条直线上。这样一来，问题就会简单了许多。
霍夫变换（Hough Transform）是图像处理领域中，从图像中识别几何形状的基本方法之一。主要识别具有某些相同特征的几何形状，例如直线，圆形，本篇博客的目标就是从黑白图像中识别出直线。
翻阅霍夫直线变换的原理时候，橡皮擦觉得原理部分需要先略过，否则很容易在这个地方陷进去，但是问题来了，这个原理略过了，直接应用函数，里面有些参数竟然看不懂。例如极坐标，角度扫描范围，这种函数就属于绕不过去的知识点了，所以本文转移方向，死磕原理，下面的博文将语无伦次的为你展示如何学习原理知识。
因为数学知识的贫乏，所以在学习阶段会涉及到很多基础概念的学习，一起来吧。
首先找到相对官方的资料，打开该 地址
下面是一个数学小白对原理的学习经验。
教材说：众所周知，一条直线在图像二维空间可由两个变量表示。
抱歉，小白还真不知道……即使学习过，这些年也早已经还给老师了。
一开始难道要学习笛卡尔坐标系，不，你低估小白的能力了，我第一个查询的是 θ 读作 西塔 ，是一个希腊字母。
什么是笛卡尔坐标系？
这个比较简单，直角坐标系。
斜率和截距
斜率，亦称“角系数”，表示一条直线相对于横坐标轴的倾斜程度。
一条直线与某平面直角坐标系横坐标轴正半轴方向的夹角的正切值即该直线相对于该坐标系的斜率。
如果直线与 x 轴互相垂直，直角的正切直无穷大，故此直线不存在斜率。 对于一次函数 y=kx+b ， k 就是该函数图像的斜率。
在学习的时候，也学到如下内容：
截距：对 x 的截距就是 y=0 时， x 的值，对 y 的截距就是 x=0 时， y 的值， 截距就是直线与坐标轴的交点的横（纵）坐标。 x 截距为 a ， y 截距 b ，截距式就是： x/a+y/b=1（a≠0且b≠0） 。
斜率：对于任意函数上任意一点，其斜率等于其切线与 x 轴正方向所成的角，即 k=tanα 。 ax+by+c=0中，k=-a/b 。
什么是极坐标系？
关于极坐标系，打开 百度百科 学习一下即可。
重点学到下面这个结论就行：
找资料的时候，发现一个解释的比较清楚的 博客 ，后续可以继续学习使用。
继续阅读资料，看到如下所示的图，这个图也出现在了很多解释原理的博客里面，但是图下面写了一句话
在这里直接蒙掉了，怎么就表示成极坐标系了？上面这个公式依旧是笛卡尔坐标系表示直线的方式呀，只是把 k 和 b 的值给替换掉了。
为何是这样的，具体原因可以参照下图。
继续寻找关于霍夫变换的资料，找到一个新的概念 霍夫空间 。
在笛卡尔坐标系中，一条直线可以用公式 表示，其中 k 和 b 是参数，表示的是斜率和截距。
接下来将方程改写为 ，这时就建立了一个基于 k - b 的笛卡尔坐标系。
此时这个新的方程在 k - b 坐标系也有一个新的直线。
你可以在纸上画出这两个方程对应的线和点，如下图所示即可。
新的 k - b 坐标系就叫做霍夫空间，这时得到一个结论，图像空间 x - y 中的点 对应了 霍夫空间 k - b 中的一条直线 ，即图像空间的点与霍夫空间的直线发生了对应关系。
如果在图像空间 x - y 中在增加一个点 ，那相应的该点在霍夫空间也会产生相同的点与线的对应关系，并且 A 点与 B 点产生的直线会在霍夫空间相交于一个点。而这个点的坐标值 就是直线 AB 的参数。
如果到这里你掌握了，这个性质就为我们解决直线检测提供了方法，只需要把图像空间的直线对应到霍夫空间的点，然后统计交点就可以达到目的，例如图像空间中有 3 条直线，那对应到霍夫空间就会有 3 个峰值点。
遍历图像空间中的所有点，将点转换到霍夫空间，形成大量直线，然后统计出直线交会的点，每个点的坐标都是图像空间直线方程参数，这时就能得到图像空间的直线了。
上述的内容没有问题，但是存在一种情况是，当直线趋近于垂直时，斜率 k 会趋近于无穷大，这时就没有办法转换了，解决办法是使用法线来表示直线。
上文提及的斜截式如下：
通过第二个公式，可以得到下述公式：
此时，我们可以带入一些数值进行转换。
图像空间有如下的几个点：
转换后的函数，都可以在霍夫空间 θ - ρ （横坐标是 θ ，纵坐标是 ρ ）进行表示。
原理这时就比较清晰了：
除了一些数学知识以外，经典的博客我们也有必要记录一下，方便后面学习的时候，进行复盘。
本部分用于记录本文中提及的相关数学原理，后续还要逐步埋坑。
今天涉及了一点点数学知识，能力限制，大家一起学习，有错误的地方，可以在评论区指出，不胜感激。
希望今天的 1 个小时（今天内容有点多，不一定可以看完），你有所收获，我们下篇博客见~
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技术专栏
逗趣程序员
专业英语呀，先得说说是哪个专业的，不然专业名词翻译不出来。
霍夫变换 是一种特征检测(feature extraction)，被广泛应用在 图像分析 （image analysis）、计算机视觉(computer vision)以及数位影像处理(digital image processing)。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，例如：线条。他的 算法 流程大致如下，给定一个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空间(parameter space)中执行投票来决定物体的形状，而这是由累加空间(accumulator space)里的局部最大值(local maximum)来决定。 现在广泛使用的霍夫变换是由RichardDuda和PeterHart在公元1972年发明，并称之为广义霍夫变换(generalizedHoughtransform)，广义霍夫变换和更早前1962年的PaulHough的专利有关。经典的霍夫变换是侦测图片中的 直线 ，之后，霍夫变换不仅能识别直线，也能够识别任何形状，常见的有圆形、椭圆形。1981年，因为的一篇期刊论文"Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes"，让霍夫变换开始流行于计算机视觉界。
●源图像
●处理后图像
●函数原型 ○c++
○Android
●参数解释 ○image：输入图像：8-bit，灰度图 ○lines：存储线段极坐标的容器，每一条线由具有四个元素的矢量(x_1,y_1, x_2, y_2） 表示，其中，(x_1, y_1)和(x_2, y_2) 是每个检测到的线段的结束点。 ○rho：生成极坐标的像素扫描步长。 ○theta：生成极坐标的角度步长，一般是π/180。 ○threshold：要”检测” 一条直线所需最少的的曲线交点 。 ○minLineLength ：默认值0，表示最低线段的长度，比这个设定参数短的线段就不能被显现出来。 ○maxLineGap ：默认值0，允许将同一行点与点之间连接起来的最大的距离。
●c++中
●Android中
霍夫变换在图像处理里常用来在黑白图像里检测直线，matlab里有相应的几个函数，使用方便，这里把matlab帮助里介绍的例子演示一下。matlab里霍夫变换主要包含一下三个函数：hough：实现霍夫变换，得到霍夫变换矩阵，用法如下[H,theta,rho]=hough(BW)[H,theta,rho]=hough(BW,ParameterName,ParameterValue)houghpeaks：在霍夫变换矩阵里找极值点peaks=houghpeaks(H,numpeaks)peaks=houghpeaks(,param1,val1,param2,val2)houghlines：从霍夫变换矩阵中提取线段lines=houghlines(BW,theta,rho,peaks)lines=houghlines(,param1,val1,param2,val2)下面以一个例子来看看霍夫变换的效果，代码如下：%测试霍夫变换clcclearcloseall%读取图像I=imread('');rotI=imrotate(I,80,'crop');%旋转33度，保持原图片大小fig1=imshow(rotI);%提取边BW=edge(rotI,'canny');figure,imshow(BW);%霍夫变换[H,theta,rho]=hough(BW);%计算二值图像的标准霍夫变换，H为霍夫变换矩阵，theta,rho为计算霍夫变换的角度和半径值figure,imshow(imadjust(mat2gray(H)),[],'XData',theta,'YData',rho,'InitialMagnification','fit');xlabel('\theta(degrees)'),ylabel('\rho');axison,axisnormal,holdon;colormap(hot)%显示霍夫变换矩阵中的极值点P=houghpeaks(H,50,'threshold',ceil(*max(H(:))));%从霍夫变换矩阵H中提取5个极值点x=theta(P(:,2));y=rho(P(:,1));plot(x,y,'s','color','black');%找原图中的线lines=houghlines(BW,theta,rho,P,'FillGap',18,'MinLength',180);figure,imshow(rotI),holdonmax_len=0;fork=1:length(lines)%绘制各条线xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');%绘制线的起点（黄色）、终点（红色）plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');%计算线的长度，找最长线段len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);if(len>max_len)max_len=len;xy_long=xy;endend%以红色线高亮显示最长的线plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','red');其中，同一条线段由于某些原因（比如光照、噪音等）变成了不连续的两条较短的线段，所以要进项合并，至于多少长度的才合并成同一条直线，是依据不同的图像而言的，由fillgap参数决定。而有些线段可能是噪声，所以小于7的舍去，这个也么有标准，需要根据不同的图像而定。
虽然提出的方法的比较与其他圈子探知方法的使用弦在这工作不十分地完成，我们观察了多数其他技术(即， Chan和Siu 1990年; ho和陈1995年; Sheu等， 1997年; Goneid等)半新垂直和水平的弦和需要查出对称垂直和水平的轴的直线的1997 HT (SHT)。 因此，他们不会很好工作在部分地被遮没的圈子情况下，并且花费vot的时间 我翻译机翻出来的，不知道对不对！
一说到高应变桩基检测，相关建筑人士还是比较陌生的，什么是桩基高应变检测？一般桩基检测高应变的操作流程是什么？以下是中达咨询为建筑人士整理相关桩基检测高应变基本资料，具体内容如下：为了便于建筑企业施工人员的了解桩基检测高应变的相关内容，中达咨询收集梳理相关知识点，具体内容如下：高应变检测，用重锤冲击桩顶，实测桩顶部的速度和力时程曲线，通过波动理论分析，对单桩竖向抗压承载力和桩身完整性进行判定的检测方法。那么桩基检测高应变主要的操作流程是什么呢？中达咨询整理相关内容，桩基检测高应变的主要操作流程包括：1、高应变检测的适用范围2、检测桩数3、检测截面的选择4、锤击设备的选取5、检测的工作面要求6、桩上体系的破坏模式7、检测数据分析其中检测的工作面要求的内容如下：(1)为确保试验时锤击力的正常传递和提高工作效率，应先凿掉桩顶部的破碎层和软弱混凝土，对灌注桩、桩头严重破损的混凝士．预制桩和桩头已出现屈服变形的钢桩，试验前应对桩头进行修复或加固处理。(2)桩头顶面应保持水平、平整，桩头中轴线与桩身中轴线应重合．桩头截面积应与原桩身截面积相同，桩头主筋应全部直通至桩顶混凝土保护层之下，各主筋应在同一高度上。(3)距桩顶上1倍桩径范围内，宜用3～5mm钢板围裹或距桩顶1．5倍桩径范围内设箍筋，间距不宜大于150ram。桩顶应设置钢筋网片2～3层，间距60—100mm，桩头混凝土强度等级宜比桩身混凝土提高1～2级，且不得低于C30。(4)桩头应高出桩周土2～3倍桩径，桩周1．2m以内应平整夯实。(5)从成桩到开始试验的休止时间：在桩身强度达到设计要求的前提下，一般对于砂类土不应少于7d；粉土不应少于lOd；非饱和黏性土不应少于15d；饱和黏性土不应少于25d，预制桩承载力的时间效应可通过复打试验确定。对于泥浆护壁灌注桩，宜适当延长休止时间。更多关于标书代写制作，提升中标率，点击底部客服免费咨询。
谈公路工程软基处理中PHC桩检测工作
论文关键词：公路工程软基处理PHC桩试验检测
论文摘 要 ：PHC桩应用于公路工程软基处理，已有多个年头，从应用到公路工程建设领域后，对于质量检测工作一直为人们所关注、重视。由于试验检测工作的准确性直接决定了软基处理质量，因此，必须确保试验数据和检测工作的质量。为了达到这一目的，必须对检测工作的各项要求进行了解掌握，下面，本人将结合自身检测工作经验，和大家一起来探讨一下关于PHC桩的各个检测事宜。 PHC桩（预应力砼管桩）在当今公路工程施工建设中，作为主要的软基处理方式之一，并不少见。对于其施工技术的和控制，目前已趋成熟，部、建设部近年来不断对PHC桩相关规范进行更新、修订，使其生产和施工得到了较好控制。然而，对于一名刚刚涉及试验检测工作的技术人员来说，如何对PHC桩进行进场检测，及如何在施打完成后对其进行事后检测，都是初次接触检测工作时必须面对的一个个问题。为了让更多初入行者能更快、更全面掌握PHC桩相关检测事宜，本人结合自身多年试验检测工作经验，从实践和便于监控检测的角度出发，对PHC桩的检测要求和相关检测事宜作一些和归纳。 一、进场质量主要检测要求 管桩无论是委托预制或是直接购买，都要把好原质量关，对于委托的单位或是购买的预制场家均应具备高强预应力管桩加工生产的施工资质，确定厂家前应会同监理、业主等前往实地认真考察，并了解该厂以前生产的产品使用效果，确保是正规的、合格的生产厂家。如果直接购买已有的产品，则在生产场地对产品进行认真论证，反复推敲?，各种证件、手续一应俱全，成品桩的外观应无蜂窝、露筋、裂缝、色感均匀、桩顶处无裂隙，桩径、管壁厚度、桩尖中心线、顶面平整度、桩体弯曲等规范有强制性要求的，必须符合有关要求，管桩起吊中应免受振动、冲撞，确保运至现场的产品是合格的产品。 管桩运到工地后，应对进入工地的所有管桩的规格、型号、尺寸、外观质量、尺寸偏差、管桩堆放及桩身破损情况等进行全面检查，不符合要求的桩禁止使用。应由有资质的检测单位对进入施工场地的管桩进行随机见证抽样检测，检测应符合下列规定： （一）沉桩前，每个厂家生产的每一种桩型随机抽取一节管桩桩节进行破坏性检测，检测项目为预应力钢筋的搞拉强度、钢筋数量、钢筋直径（可检查每延米重量）、钢筋布置、端板材质及厚度、尺寸偏差、外观质量、钢筋保护层厚度等。当抽检结果出现不符合质量要求时，应加倍检测，若再发现不合格的桩节，该批管桩不准使用并必须撤离现场。未经抽检不得施工工程桩。 （二）沉桩过程中每栋物应随机抽查已截下的桩头，进行钢筋数量、钢筋直径、预应力钢筋抗拉强度、钢筋布置、端板尺寸及钢筋保护层厚度的检测，检测数量每单体工程不应小于总管桩数的1%，且不得少于3根。 （三）应对闭口桩尖的钢板厚度、桩尖尺寸、焊缝质量等进行检测，检测数量每栋建筑物不应少于总桩数的1%，且不应少于2个桩尖。 工程桩施工前应按有关规定进行单桩竖向抗压静载荷试验，并应压至破坏。当拟采用高应变法进行单桩竖向抗压承载力的验收检测时，应先对试桩进行高应变检测，再进行单桩竖向静载荷试验并压至破坏，取得可靠的动静对比资料后，方可在验收检测中实施高应变法。对比试验数量不应少于3根，当预估总桩数少于50根时，不应少于2根。 二、单桩静载试验检测要求 当岩土工程条件简单且以压桩力控制桩长或岩石土工程条件简单且有类似经验时，可用工程桩进行单桩竖向抗压静载荷试验，但应按有关规定增加一倍的检测数量，检测应符合下列规定： （一）单栋建筑物每一条件下的桩的试验数量不应少于6根（总桩数少于50根时，不少于4根），其中有3根（总桩数少于50根时为2根）应在大量工程桩施工前进行试验。 （二）岩土工程条件相同的同一场地多栋物，当工程桩条件相同时，每栋建筑物的试验数量不应少于2根，且每一施工单位所施工桩的检测数量不应少于6根。其中每栋建筑物有1根，每个施工单位有3根桩应在大量工程桩施工前进行试验。高层建筑及试验结果离散性较大时，应由设计单位酌情增加试验数量。 （三）除去施工前进行的试验外，余下的试验宜在工程桩施工完成并按桩顶设计标高截桩后随机抽检试验；当基坑开挖较深、坑内试验困难时，也可由设计单位指定桩位，在工程桩施工过程中进行试验。 （四）单栋建筑物某一条件下的桩总数少于30根，且为裙楼、附楼下的次要桩时，至少应进行一根桩的静载荷试验。 （五）当按上述要求进行试验后，在施工正常的情况下，工程桩可不再进行单桩承载力的验收。 （六）不应采用高应变法部分或全部取代上述单桩竖向抗压静载荷试验的检测。所有工程桩应逐根对桩孔内壁进行灯光照射目测或孔内摄影检查，观察孔内是否进土、渗水，有无明显破损、错位、挠曲现象，并作出详细记录，注明发现缺陷的位置以及进土、进水的深度。 三、桩位、垂直度、水平位移的主要检测要求 （一）工程桩的`桩顶标高应进行检验，其偏差不应超过+20mm、-50mm。 （二）开挖基坑中应对工程桩的外露桩头或在桩孔内进行桩身垂直度检测，抽检数量不应少于总桩数的5%，在基坑开挖中如发现土体位移或运行影响桩身垂直度时，应加大检测数量。对倾斜率大于3%的桩不应使用：对倾斜率为1%~2%（含2%）及2%~3%的桩宜分别进行各不少于2根的单桩竖向抗压静载荷试验，并将试验得出的单桩抗压承载力乘以折减系数，作为该批桩的使用依据。载荷试验最大加载最量应为设计要求的单桩极限承载力，试验中可同时进行桩顶水平位移的测量。 四、桩身完整性检测主要要求 工程桩应进行桩身完整性的验收检测。采用低应变法检测时，甲级设计等级的桩基，抽栓数量不应小于总桩数的30%，且不应少于20根。其他桩基抽检数量不应少于总桩数的20%，且不应少于10根。 每个承台下抽检的桩数不应少于1根，且单桩、两桩承台下的桩应全数检测。抗拔桩、以桩身强度控制设计的抗压桩、超过25层的高层建筑基桩及倾斜度大于1%的桩应全数检测。当采用低应变法检测桩身完整性时，应符合以下规定： （一）出现裂缝和缺陷的永久结构的抗拔桩或以承受水平力为主的桩应意在为III类或IV类桩。 （二）桩身的混凝土受损及桩身出现斜裂缝或垂直裂缝的受压桩应判为III类或IV类桩。 （三）桩身出现轻微缺陷的受压桩宜先判为III类桩，最终判定桩的类别时，应挖开浅部的缺陷进行检查核对，结合低应变波形判别评价。挖开检查时，当裂缝长度小于桩截面周长的1/3且为水平裂缝时，可将相似波形的桩改判为II类桩。 五、结束语 总之，作为一名合格的试验检测技术人员，除了要对各种试验检测规程、检测规范的要求做到了如指掌之外，更重要的，要注得自身工作经验和专业技术的提高，因为当一组不合格的数据由于个人经验不足出现误判时，给工程带来的，往往是质量事故的发生。因此，作为质量评判的主要角色，我们必须严阵以待，谨小慎微，认真做好专业经验的培养和检测技能的提高，只有这样，才能为工程建设质量保驾护航。 参考文献： 1.建筑地基与基础施工质量验收规范GB50202-2002[S] 2.卢春华.静压高强度预应力混凝土管桩施工技术[J].科技情报,2005
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一说到高应变桩基检测，相关建筑人士还是比较陌生的，什么是桩基高应变检测？高应变桩基检测常用的办法是什么？以下是中达咨询为建筑人士整理相关高应变桩基检测基本资料，具体内容如下：为了便于建筑企业施工人员的了解高应变桩基检测的相关内容，中达咨询收集梳理相关知识点，具体内容如下：高应变检测，用重锤冲击桩顶，实测桩顶部的速度和力时程曲线，通过波动理论分析，对单桩竖向抗压承载力和桩身完整性进行判定的检测方法。高应变桩基检测常用的办法主意包括：（1）凯斯法（Case法）（2）CAPWAPC方法（3）波动方程法（4）波形拟合法四种方式，其中凯斯法（Case法）内容如下：桩身受一向下的锤击力后，桩身向下运动，桩身产生压应力波P（T），在桩身的每一载面Xi处作用有土的摩阻力R（I,t），应力波到达该处后产生生一新的压力波向上和向下传播。上行波为幅值等于1/2R（I,t）的压应力波，在桩顶附近安装一组传感器，可接收到锤击力产生的应力波P（T）和每一载面Xi处传来的上行波。同样，下行波是幅值为1/2R（I，t）的拉力波，到达桩尖后反射成压力波向桩顶传播，到达传感器位置后被传感器接收，这些波在桩身中反复传播，每到传感器位置时均被传感器接收，在公式的推导过程中不考虑应力波的传播过程中能量的耗散，可得桩的静极限承载力。更多关于标书代写制作，提升中标率，点击底部客服免费咨询。
基于小波变换的图像增强是一种常用的图像处理技术，MATLAB提供了很多函数和工具箱来实现这一过程。以下是MATLAB中基于小波变换的图像增强的示例代码：% 读取图像文件img = imread(''); % 对图像进行小波分解 [c,s] = wavedec2(img, 2, 'db4'); % 通过对小波系数进行阈值处理来减小噪声 thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',c,s);sorh = 's'; % 选择软阈值[cxd,lxd,perf0,perfl2] = wdencmp('gbl',c,s,'db4',2,thr,sorh); % 对增强后的图像进行显示 imshow(uint8(cxd));这段代码首先使用MATLAB内置的imread函数读取一幅图像，并使用wavedec2函数对图像进行二级小波分解。接着，通过调用wthrmngr函数来计算一个适当的阈值，再通过wdencmp函数来对小波系数进行阈值处理。最后，通过imshow函数将增强后的图像进行显示。需要注意的是，这段示例代码只是基于小波变换的图像增强的一个简单示例，实际的应用需要根据具体的需求进行相应的调整和优化。
题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期 接受论文( 设计) 任务开始执行日期 学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多
Abstract: The image intensification is refers to in the enhancement image the useful information, it may be a distorted process, its goal is must strengthen the visual the sharp image will become clear or emphasized certain is interested the characteristic, suppresses is not interested the characteristic, causes it improvement picture quality, the rich information content, the enhancement imagery interpretation and the recognition effect imagery processing method. First chapter introduced the wavelet algorithm history and in the reality application first. Then analyzes several kind of wavelet transformations the method, including continual wavelet transformation, separate wavelet transformation and two-dimensional separate wavelet transformation. In this topic experiment, is precisely two-dimensional separate wavelet transformation which uses. Second chapter simply introduced the image intensification two kind of methods: Spatial domain ydo law and frequency range law. Will carry on about the image intensification further discussion in the third chapter under the MATLAB environment. Third chapter first makes the simple introduction to the MATLAB development and introduces it emphatically in various domains strong point. Then the key research image gradation level revises, and gives each algorithm the MATLAB procedure and the movement result. In deepening theory knowledge foundation further familiar MATLAB use. Finally enclosed experimental three sections of procedures: The two-dimensional separate wavelet transformation, and improves the visual quality based on the DWT image auto-adapted enhancement and outputs. Key words: Image intensification; MATLAB; Wavelet transformation; Separate wavelet transformation