一、引言鋼結(jié)構(gòu)作為一種廣泛應(yīng)用的建筑結(jié)構(gòu)材料，因其具有自重輕、安裝快捷、工廠化制造、施工周期短、抗震性能好、投資回收快、環(huán)境污染少等綜合優(yōu)勢(shì)，被大量應(yīng)用于工業(yè)廠房等建構(gòu)筑物。然而，隨著時(shí)間的推移，鋼結(jié)構(gòu)表面防腐涂層會(huì)逐漸劣化變薄甚至于脫落，從而導(dǎo)致內(nèi)部的鋼材暴露出來，鋼結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生銹蝕，從而導(dǎo)致結(jié)構(gòu)構(gòu)件截面損失及材料強(qiáng)度降低（圖1），并導(dǎo)致鋼材的延性降低，在沒有明顯的變形征兆的情況下，會(huì)突然發(fā)生脆性斷裂，嚴(yán)重影響鋼結(jié)構(gòu)的安全性及耐久性。圖1鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件防腐涂層脫落及截面損失圖像

鋼結(jié)構(gòu)銹蝕在自然界是普遍發(fā)生的現(xiàn)象，其現(xiàn)象和機(jī)制較為復(fù)雜，按照鋼結(jié)構(gòu)銹蝕發(fā)展過程及對(duì)應(yīng)表觀特征，常見鋼結(jié)構(gòu)銹蝕主要分為漆皮脫落、點(diǎn)蝕、均勻銹蝕、分層、銹穿等類型（圖2）。圖2常見鋼結(jié)構(gòu)銹蝕類型

在鋼結(jié)構(gòu)銹蝕無損檢測(cè)領(lǐng)域，基于視覺的人工檢測(cè)（目測(cè)及簡(jiǎn)單的工具測(cè)量）為目前最常用的方法，其具有易操作、成本低等優(yōu)點(diǎn)，但存在效率低、成本高、檢測(cè)周期長(zhǎng)、受檢測(cè)人員經(jīng)驗(yàn)和環(huán)境因素影響等問題（圖3）。近年來，隨著信息科學(xué)和人工智能等新興產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，機(jī)器視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)大規(guī)模地應(yīng)用于圖像處理等領(lǐng)域，基于機(jī)器視覺的鋼結(jié)構(gòu)銹蝕檢測(cè)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，該技術(shù)利用圖像或視頻傳感器采集鋼結(jié)構(gòu)表面信息，通過圖像處理、模式識(shí)別和深度學(xué)習(xí)等算法，自動(dòng)識(shí)別、定位、量化銹蝕區(qū)域，為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化、非接觸、高精度的銹蝕檢測(cè)提供了革命性的解決方案。圖3工程目視檢測(cè)圖

二、2相關(guān)技術(shù)研究進(jìn)展1.早期基于圖像處理的方法最初，研究人員主要通過數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)鋼結(jié)構(gòu)銹蝕進(jìn)行檢測(cè)。這些方法通過顏色模型（如RGB、HSV）和紋理分析實(shí)現(xiàn)銹蝕區(qū)域初步識(shí)別（圖4）。然而，該方法存在易受復(fù)雜的背景條件干擾，導(dǎo)致檢測(cè)精度不高。例如CMES系統(tǒng)采用RGB模型分類像素，但需結(jié)合陰影去除算法（如GlobalSparsityPrior與Color-Retinex方法）以克服光照干擾。圖4RGB和HSV顏色模型圖

2.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法近年來，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的鋼結(jié)構(gòu)銹蝕檢測(cè)研究發(fā)展迅速，已成為主流方法。該方法比傳統(tǒng)方法具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性，其集中于利用CNN自動(dòng)識(shí)別、定位和分割銹蝕區(qū)域，顯著提升了檢測(cè)效率與精度。主流技術(shù)路線包括目標(biāo)檢測(cè)（如YOLO、FasterR-CNN）和語(yǔ)義分割模型（如U-Net變體）處理圖像或視頻數(shù)據(jù)。當(dāng)前優(yōu)勢(shì)在于自動(dòng)化、處理復(fù)雜背景能力強(qiáng)；瓶頸在于依賴大量高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)、模型輕量化部署、銹蝕程度定量評(píng)估及多場(chǎng)景泛化性。圖5各類模型結(jié)構(gòu)圖

3.基于Transformer的方法基于Transformer的鋼結(jié)構(gòu)銹蝕檢測(cè)研究處于探索階段，主要聚焦于全局特征建模能力提升。方法核心是利用VisionTransformer（ViT）及SwinTransformer等架構(gòu)，通過自注意力機(jī)制捕獲銹蝕區(qū)域的長(zhǎng)程依賴關(guān)系，彌補(bǔ)CNN局部感受野的不足。當(dāng)前優(yōu)勢(shì)在于復(fù)雜紋理識(shí)別和遮擋場(chǎng)景魯棒性；瓶頸在于數(shù)據(jù)需求量大、計(jì)算成本高及輕量化部署難度。研究趨勢(shì)包括：設(shè)計(jì)高效輕量Transformer、開發(fā)弱監(jiān)督學(xué)習(xí)策略、融合CNN-Transformer混合架構(gòu)提升效率，以及與紅外/3D數(shù)據(jù)多模態(tài)融合，推動(dòng)高精度自動(dòng)化銹蝕評(píng)估發(fā)展。圖6模型結(jié)構(gòu)圖

三、應(yīng)用情況1.工業(yè)檢測(cè)在工業(yè)領(lǐng)域，機(jī)器視覺技術(shù)已被應(yīng)用于鋼結(jié)構(gòu)建筑、橋梁、石油管道等的檢測(cè)中。其已實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化銹蝕識(shí)別與分級(jí)，核心優(yōu)勢(shì)為非接觸、高效率、降低人工作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)；瓶頸在于嚴(yán)苛環(huán)境適應(yīng)性（光照、震動(dòng)、表面污損）、小樣本模型泛化能力及定量精度驗(yàn)證?；跈C(jī)器視覺的銹蝕檢測(cè)技術(shù)這些技術(shù)能夠快速、準(zhǔn)確地識(shí)別銹蝕區(qū)域，并對(duì)銹蝕程度進(jìn)行分類，為維護(hù)和修復(fù)工作提供了重要依據(jù)。2.無人機(jī)檢測(cè)無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展為鋼結(jié)構(gòu)銹蝕檢測(cè)提供了新的手段，極大地?cái)U(kuò)展了檢測(cè)范圍（圖7）。通過搭載高分辨率相機(jī)等多種傳感器，無人機(jī)可以在高空、大跨度等復(fù)雜的環(huán)境中快速采集圖像數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)鋼結(jié)構(gòu)的遠(yuǎn)程檢測(cè)。這種方法不僅靈活高效，提高了檢測(cè)效率，還降低了檢測(cè)人員的安全風(fēng)險(xiǎn)。圖7工程無人機(jī)檢測(cè)圖

3.機(jī)器人（爬行/輪式）檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展同樣為鋼結(jié)構(gòu)銹蝕檢測(cè)提供了新的手段（圖8）。其通過搭載高分辨率相機(jī)等多種傳感器，可在復(fù)雜結(jié)構(gòu)表面（如船舶艙壁、管道）移動(dòng)，提供更穩(wěn)定的圖像和更精確的定位。圖8工程機(jī)器人檢測(cè)圖

4.嵌入式系統(tǒng)一些研究將輕量級(jí)的機(jī)器視覺模型部署到嵌入式設(shè)備上，如樹莓派等，實(shí)現(xiàn)了便攜式的銹蝕檢測(cè)系統(tǒng)。這些系統(tǒng)能夠在現(xiàn)場(chǎng)快速評(píng)估鋼結(jié)構(gòu)的銹蝕等級(jí)，為及時(shí)采取維護(hù)措施提供了支持。

四、未來研究建議1.優(yōu)化模型盡管現(xiàn)有的機(jī)器視覺技術(shù)已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展，但受限于復(fù)雜環(huán)境（如光照變化、背景干擾、天氣條件等）及銹蝕本身的復(fù)雜性（如形態(tài)的多樣性、發(fā)展階段的多樣性及表面狀況（防腐涂層、底漆顏色）多樣性）。未來的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，以提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性。2.銹蝕圖像數(shù)據(jù)集建設(shè)目前的銹蝕檢測(cè)數(shù)據(jù)集大多規(guī)模較小，且缺乏多樣性和代表性。建議建立更大規(guī)模、更高質(zhì)量的銹蝕圖像數(shù)據(jù)集，涵蓋不同類型的鋼結(jié)構(gòu)、銹蝕程度和環(huán)境條件，以提高模型的泛化能力。3.多模態(tài)/多傳感器融合除了單一的視覺信息，深度融合RGB、高光譜、熱紅外、3D點(diǎn)云等數(shù)據(jù)，例如，RGB提供紋理顏色，高光譜提供化學(xué)信息，熱紅外探測(cè)潛在分層，3D提供幾何信息，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。進(jìn)一步提升檢測(cè)效果。這種融合方法可以彌補(bǔ)單一模態(tài)的不足，更全面地評(píng)估鋼結(jié)構(gòu)的健康狀況。未來趨勢(shì)聚焦于小樣本學(xué)習(xí)、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合（結(jié)合深度、熱像等）及嵌入式實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開發(fā)，以實(shí)現(xiàn)更高效精準(zhǔn)的鋼結(jié)構(gòu)健康診斷。4.實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警開發(fā)嵌入式實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)鋼結(jié)構(gòu)銹蝕狀態(tài)的系統(tǒng)，并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程預(yù)警，以實(shí)現(xiàn)更高效精準(zhǔn)的鋼結(jié)構(gòu)健康診斷。這將有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，提前采取措施進(jìn)行修復(fù)和維護(hù)。

五、結(jié)語(yǔ)基于機(jī)器視覺的鋼結(jié)構(gòu)銹蝕檢測(cè)技術(shù)在近年來取得了顯著的進(jìn)展，從傳統(tǒng)的圖像處理方法到先