摘要：随着工程项目规模的不断扩大和复杂度的增加，传统的工程质量检测方式面临效率低、精确度不高的问题。本文提出了一种基于智能移动终端的工程质量缺陷图像识别与实时定位方法，旨在利用图像识别技术和移动端的便携性，提升工程缺陷检测的实时性与精准度。研究设计了从数据采集、图像预处理、缺陷识别到实时定位的完整流程，并通过深度学习模型对缺陷进行识别与分类。结合GPS和其他定位技术，系统能够精确展示缺陷位置，并生成可视化报告，为工程维护提供技术支持。实验结果表明，该方法在复杂环境中具有良好的识别效果和定位精度。

关键词：智能移动终端；图像识别；实时定位；缺陷检测

在建筑与土木工程领域，工程质量的高标准和高要求是保证建筑安全性与耐久性的关键。然而，随着工程规模的日益扩大，传统依赖人工巡检和离线检测的质量管理方法不仅费时费力，而且常常存在检测不到位的问题。特别是当面对大面积或复杂结构时，人工方法的局限性更加明显。因此，如何实现高效、准确的工程质量缺陷检测，成为亟待解决的难题。

一、工程质量缺陷图像识别流程设计

（一）数据采集

在工程质量缺陷图像识别中，数据采集是整个系统的基础环节，决定了后续模型训练和识别的成效。有效的数据采集不仅需要涵盖多种工程缺陷类型，还应充分考虑现场环境复杂性、光线变化、天气条件等外部因素对数据质量的影响。利用智能移动终端的摄像头采集图像，操作人员可以轻松获取大范围的工程表面图像[1]。然而，图像的清晰度、角度和采集距离的选择至关重要。为了提高图像的代表性和多样性，数据采集必须确保涵盖不同条件下的多样缺陷特征，这要求对每一类工程缺陷进行针对性的图像获取策略。特别是在数据采集过程中，如何平衡设备的便携性与数据的高精度也是一个关键技术挑战。

（二）图像预处理

图像预处理是提升识别准确率的关键步骤，直接影响到后续图像识别算法的效果。在工程质量检测中，由于现场环境的多样性，采集到的图像可能存在光照不均、噪声干扰以及变形失真的问题，因此，必须通过一系列预处理技术来优化图像。常用的预处理技术包括去噪、增强对比度、尺寸归一化等，这些操作不仅能提升图像的清晰度，还能有效降低不必要的干扰信息。在具体操作中，去除噪声可以通过滤波技术实现，而图像对比度的增强则有助于突出缺陷区域。尺寸归一化能够确保图像的统一性，便于模型处理。

（三）缺陷识别模型的构建与训练

构建缺陷识别模型是整个系统的核心部分，它决定了系统在实际应用中的识别能力。深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像处理领域展现了强大的潜力。为构建有效的缺陷识别模型，首先需要收集大量带标注的缺陷图像数据集，以保证模型的训练数据覆盖了不同类型的缺陷和环境变量。在模型的设计过程中，网络架构的选择十分重要，通常选择适合于图像识别任务的深层卷积神经网络架构，如ResNet或DenseNet。这些模型能够通过多层卷积逐步提取图像的高维特征，从而提升识别精度。为了避免过拟合问题，常采用数据增强和正则化等技术来提高模型的泛化能力。

（四）识别结果的验证与评估

模型的有效性和实用性需要通过严格的验证和评估来衡量。为此，必须在多种场景和条件下对识别结果进行全面测试。评估的核心标准包括识别的准确率、召回率、精确度以及F1分数等，通过这些指标可以客观量化模型的性能。在工程现场的应用中，还需考虑模型的实时性和处理效率，以确保能够快速识别并反馈缺陷位置。除此之外，验证集和测试集的划分应避免数据泄漏，并确保覆盖各种工程缺陷类型。在实际评估中，模型的表现往往会受到环境光线、阴影、缺陷的复杂程度等因素的影响，因此需要通过大量的实验来检验模型的稳健性。

二、实时定位系统设计

（一）定位系统架构

实时定位系统的架构设计是保证缺陷定位功能准确性和可靠性的关键所在。系统的核心是整合多种传感技术，通过GPS、蓝牙、Wi-Fi等多源定位手段，为缺陷位置的精确标定提供支持。为了提升系统的灵活性，移动终端中的定位模块应具备多模式切换能力，在不同的应用场景下根据信号的强弱自动选择最优的定位技术[2]。例如，在开阔的室外环境中，系统可以优先采用GPS进行高精度定位，而在信号弱的室内或地下工程场景中，则可通过蓝牙信标或Wi-Fi定位进行辅助。系统还需具备高效的通信接口，将获取的位置信息与缺陷识别结果进行实时同步，确保图像处理模块和定位模块的无缝衔接。

（二）定位精度优化

定位精度是影响系统性能的核心指标之一，特别是在工程质量检测中，误差过大的定位信息将直接影响维修的效率与精准性。为了优化定位精度，系统设计中需要综合考虑多种因素。首先，可以通过引入差分GPS（DGPS）技术，利用参考站的修正数据来校正定位误差，从而显著提高位置的准确性。其次，结合传感器融合技术，通过集成加速度计、陀螺仪等惯性传感器，将它们与GPS等定位数据融合，以减小位置偏移和抖动。此外，环境噪声和多路径效应也是影响定位精度的主要因素，尤其在城市建筑群或复杂的工程环境中表现尤为突出。为此，系统应具备自适应算法，实时评估环境中的信号质量，采用滤波和信号增强等技术对不稳定的定位数据进行处理，从而保证高精度的位置信息传递。

（三）缺陷定位展示与报告

在工程质量检测中，缺陷的定位信息不仅仅是为了帮助维修人员找到问题点，还要以可视化的方式高效呈现，以便于多方位的决策支持。因此，系统设计中必须包括直观的缺陷定位展示与报告生成模块。该模块应通过集成地图接口，将检测到的缺陷精准地标注在工程的数字地图或建筑平面图上，展示每个缺陷的具体位置及其相应的识别信息（如缺陷类型、严重程度等）[3]。为了提高用户体验，定位展示界面应具备多维度的互动功能，允许用户放大、缩小或平移地图，同时提供相关的文字说明和多媒体报告。报告生成方面，系统应具备自动生成和定制化的功能，能够根据不同需求生成简要或详细的报告，并支持将定位数据与识别结果结合，以图表、热图等形式呈现检测结果。

结语

总而言之，基于移动终端的工程质量缺陷图像识别与实时定位方法为传统工程检测方式带来了全新的解决方案。通过结合先进的图像识别算法和多源定位技术，该系统能够有效提升缺陷检测的精度、效率和实时性，克服了传统人工巡查的局限性。无论是在工程质量管理、风险评估还是后期维护中，这一方法都展现了巨大的应用潜力。同时，该技术不仅符合当前智能化、数字化发展的趋势，也为工程质量管理提供了更加智能化、便捷化的手段。然而，随着工程场景的复杂化，进一步提升系统的稳健性和适应性将成为未来研究和应用的重要方向。

参考文献：

[1]董鹏，朱世超，闫新，张选宇.基于移动终端的高速公路施工进度、质量与安全精细化管理研究[C]. IOP Conference Series： Earth and Environmental Science，2021，768（1）：012174.

[2]刘小楠.基于人工智能的建筑施工质量控制方法研究[J].建筑科学与工程学报，2020，37（8）：55-60.

[3]王明，陈子文，张昕.基于BIM和移动定位的施工质量管理系统研究[J].建筑信息化，2022，45（5）：45-50.

通讯作者：王福成，男，1979年3月，副教授，工学博士，硕士研究生导师，研究方向：结构工程与农业生物质材料应用。

基金项目：黑龙江省大学生创新创业项目（项目编号：S202410223024）。