陳權(quán)要 周燕 周誠(chéng)

（1.華中科技大學(xué) 國(guó)家數(shù)字建造技術(shù)創(chuàng)新中心，武漢 430074；2.華中科技大學(xué) 土木與水利工程學(xué)院，武漢 430074）

引言

近年來(lái)，隨著基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)化的推進(jìn)，智能建筑形式在建筑環(huán)境中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛?；炷?D 打印建造作為智能建筑的一種形式，因其施工速度快、自動(dòng)化程度高，并且能夠提高無(wú)模板施工的設(shè)計(jì)自由度[1-3]等優(yōu)勢(shì)，正受到國(guó)內(nèi)外越來(lái)越多的關(guān)注。

2020 年，清華大學(xué)徐衛(wèi)國(guó)團(tuán)隊(duì)在河北武家莊利用3 臺(tái)可移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)3D 打印了106 ㎡的農(nóng)戶住宅[4]。2021 年，中建技術(shù)中心采用原位3D 打印技術(shù)在廣州建造了一座兩層辦公樓[5]。國(guó)外方面，意大利WASP公司與Ricehouse 公司合作，使用土壤和農(nóng)業(yè)廢棄物作為原材料，于2018 年建造了一座命名為“Gaia”的3D 打印房屋，打印材料成本不到1 000 美元[6]，如圖1（a）～（b）所示。2020 年，德國(guó)建筑公司Peri 與丹麥建筑3D 打印公司COBOD 合作，僅用100 多小時(shí)打印建造了德國(guó)第一座3D 打印房屋[7]。因此，混凝土3D 打印技術(shù)的發(fā)展能夠促使廢棄材料再利用，降低碳排放，同時(shí)也在一定程度上促進(jìn)了設(shè)計(jì)的智能化水平和裝配施工精細(xì)化能力。

圖1 使用天然材料（土壤和農(nóng)業(yè)廢棄物）3D 打印建造的房子“Gaia”

然而，在混凝土3D 打印過(guò)程中，由于打印材料、打印裝備、打印工藝及環(huán)境條件的影響，混凝土結(jié)構(gòu)不可避免地會(huì)出現(xiàn)層間變形、局部偏移及表面裂紋等缺陷[8]。上述缺陷會(huì)不同程度地影響打印結(jié)構(gòu)的外觀和性能，甚至?xí)斐烧麄€(gè)打印過(guò)程失敗。因此，對(duì)混凝土3D 打印的質(zhì)量檢測(cè)十分必要。常見的檢測(cè)方式分為接觸式檢測(cè)和非接觸式檢測(cè)?；谌斯さ慕佑|式檢測(cè)方式效率低，且受到實(shí)際打印環(huán)境影響，具有一定風(fēng)險(xiǎn)；非接觸式檢測(cè)包括超聲波、紅外線、X-射線及機(jī)器視覺檢測(cè)等。其中，作為工業(yè)智能制造的“智慧之眼”[9]，應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù)檢測(cè)打印結(jié)構(gòu)的缺陷，為混凝土3D 打印質(zhì)量控制提供了新途徑。此外，基于建立的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺技術(shù)，如深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，有望提高混凝土3D 打印質(zhì)量檢測(cè)的效率和精度[10]。

因此，本文針對(duì)混凝土3D 打印的機(jī)器視覺檢測(cè)研究與應(yīng)用，從CNKI、Scopus、Web of Science、Google Scholar、SpringerLink 等文獻(xiàn)檢索網(wǎng)站以混凝土3D 打印、機(jī)器視覺、計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)作為關(guān)鍵詞組合檢索到87 篇相關(guān)文獻(xiàn)，以涉及到混凝土3D 打印的檢測(cè)為準(zhǔn)則選取其中52 篇文獻(xiàn)進(jìn)行進(jìn)一步分析。年發(fā)表文獻(xiàn)篇數(shù)如圖2 所示，關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖如圖3 所示，梳理了機(jī)器視覺技術(shù)在混凝土3D 打印偏差、層間變形及表面缺陷檢測(cè)中的研究現(xiàn)狀，為混凝土3D 打印質(zhì)量控制及發(fā)展提供借鑒。

圖2 年發(fā)表相關(guān)文獻(xiàn)篇數(shù)

圖3 關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)

1 打印構(gòu)件幾何形貌與精度檢測(cè)

1.1 幾何形貌檢測(cè)

混凝土3D 打印相較于傳統(tǒng)混凝土澆筑的優(yōu)勢(shì)是能不受模板的限制打印出各種非線性結(jié)構(gòu)構(gòu)件。因此，判斷打印質(zhì)量的一個(gè)重要因素就是檢測(cè)打印的結(jié)構(gòu)幾何形貌與設(shè)計(jì)的模型是否一致。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究混凝土3D 打印的機(jī)器視覺檢測(cè)幾何形貌主要分為兩個(gè)方向：

一個(gè)是采用深度相機(jī)、雙目相機(jī)等收集打印的圖像數(shù)據(jù)，基于圖像比較打印構(gòu)件的幾何形貌。如GieljanVantyghem 等[11]利用相機(jī)記錄了3D 打印混凝土梁在受拉應(yīng)力的結(jié)構(gòu)位移變形。Kwangwoo Wi 等[12]將高速相機(jī)與數(shù)字光投影儀結(jié)合，從二維圖像中確定打印構(gòu)件的高度、直徑、層厚度及層寬度，從而對(duì)打印樣品的幾何形貌缺陷進(jìn)行評(píng)估。

另一個(gè)方向是使用激光雷達(dá)傳感器、結(jié)構(gòu)光掃描儀等，獲取打印構(gòu)件的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)計(jì)算分析3D 打印構(gòu)件的幾何形貌。Sooraj AO Nair 等[13]將混凝土3D 打印設(shè)計(jì)模型與手持3D 掃描儀掃描打印結(jié)構(gòu)得到的點(diǎn)云進(jìn)行比較，并定義了打印精度指數(shù)這一指標(biāo)來(lái)量化混凝土3D 打印設(shè)計(jì)模型與打印結(jié)構(gòu)之間的不匹配性。

國(guó)內(nèi)方面，同濟(jì)大學(xué)YUAN P 等[14]基于三維激光掃描對(duì)可變寬度的擠出系統(tǒng)打印的混凝土構(gòu)件進(jìn)行三維重建，再對(duì)重建的三維模型輪廓進(jìn)行檢測(cè)。

基于圖像的幾何形貌檢測(cè)成本低，且簡(jiǎn)單、方便，但存在圖像分辨率低、噪聲大等問(wèn)題，而基于點(diǎn)云的幾何形貌檢測(cè)結(jié)果更準(zhǔn)確，但檢測(cè)處理過(guò)程較為復(fù)雜，對(duì)測(cè)量物體的表面特征和顏色有一定的要求。因此，應(yīng)根據(jù)使用場(chǎng)景、打印構(gòu)件的尺寸輪廓及精度要求確定合適的檢測(cè)方案。

1.2 幾何精度檢測(cè)

混凝土3D 打印成形經(jīng)歷從模型設(shè)計(jì)到路徑規(guī)劃再到實(shí)際打印過(guò)程[8]，檢測(cè)打印構(gòu)件的幾何精度，包括全局檢測(cè)和關(guān)鍵部位檢測(cè)。Richard Buswell 等[15]提出一種3D 打印混凝土幾何精度標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試方法，使用結(jié)構(gòu)光掃描儀對(duì)經(jīng)過(guò)銑削和未銑削的打印墻體構(gòu)件的17個(gè)關(guān)鍵特征進(jìn)行測(cè)量。結(jié)果表明，測(cè)量精度在0.7mm以內(nèi)，如圖4（a）～（b）所示。徐捷等[16]開發(fā)了一種基于幾何尺寸與公差的框架來(lái)量化3D 打印混凝土的成形精度，將DAVID SLS-3 結(jié)構(gòu)光掃描儀安裝在打印機(jī)械臂上，捕捉打印構(gòu)件的全局幾何特征，比較了不同打印參數(shù)及固化時(shí)間對(duì)構(gòu)件成形精度的影響，從而為工藝參數(shù)的確定提供比較基準(zhǔn)。

圖4 打印墻體構(gòu)件幾何精度檢測(cè)

機(jī)器視覺技術(shù)能保證較高精度下的混凝土3D 打印的形貌和幾何特征檢測(cè)。但目前的檢測(cè)大多集中在打印完成后的階段，在打印過(guò)程中實(shí)時(shí)收集圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)處理并分析幾何信息的研究較少。應(yīng)針對(duì)上述需求，研究能夠?qū)崟r(shí)快速處理圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)的方法，使其在打印過(guò)程中能夠?qū)Υ蛴?gòu)件的幾何信息進(jìn)行分析。

2 打印層間變形與穩(wěn)定性檢測(cè)

最常見的混凝土3D 打印工藝類似于熔融沉積成型工藝[17]，通過(guò)打印噴嘴擠出的混凝土材料層層堆疊形成打印結(jié)構(gòu)[18-20]。因此，層間的打印質(zhì)量控制至關(guān)重要。而層間的打印質(zhì)量與打印層高、層寬及打印機(jī)噴頭移動(dòng)速度等工藝參數(shù)密切相關(guān)[21-23]，通過(guò)機(jī)器視覺技術(shù)來(lái)檢測(cè)打印層間變形與穩(wěn)定性并實(shí)時(shí)調(diào)整打印工藝參數(shù)，能有效提高混凝土3D 打印層間質(zhì)量。

首先，在3D 打印裝備上或四周布置深度相機(jī)、結(jié)構(gòu)光掃描儀等傳感器，打印時(shí)同步收集打印結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；其次，對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，識(shí)別打印結(jié)構(gòu)的層間缺陷；最后，通過(guò)控制打印裝備來(lái)調(diào)整相應(yīng)的打印工藝參數(shù)，降低層間變形，如圖5 所示。

圖5 基于機(jī)器視覺的打印層間變形與穩(wěn)定性檢測(cè)流程

2.1 層間變形檢測(cè)

在混凝土3D 打印過(guò)程中，下層不斷提升的結(jié)構(gòu)強(qiáng)度不能抵抗新擠出層的擠壓，因此會(huì)出現(xiàn)層間變形。層間變形會(huì)導(dǎo)致混凝土層間粘合力下降，進(jìn)而影響混凝土的力學(xué)性能。

對(duì)于混凝土層間變形的檢測(cè)，一種是采用機(jī)器視覺手段檢測(cè)打印結(jié)構(gòu)的層高、層寬等特征，另一種是以打印設(shè)備為檢測(cè)對(duì)象，發(fā)掘打印工藝參數(shù)與打印結(jié)果的關(guān)聯(lián)，直接測(cè)量打印設(shè)備的相關(guān)參數(shù)并調(diào)整，以此來(lái)降低打印層間變形，如表1 所示。

表1 混凝土層間變形檢測(cè)研究

E.Shojaei Barjuei[24]提出了一種基于視覺的混凝土3D 打印控制系統(tǒng)：通過(guò)相機(jī)的邊緣檢測(cè)和層寬計(jì)算算法提取實(shí)時(shí)層寬信息，進(jìn)而調(diào)整打印速度來(lái)降低打印層寬與所需層寬的誤差。H.Lindemann 等[25]使用3D激光掃描儀對(duì)噴漿3D 打印雙曲面鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)進(jìn)行掃描，通過(guò)對(duì)比規(guī)劃層高寬與實(shí)際層高寬的偏差計(jì)算出機(jī)器人路徑的修正向量，然后為下一次噴射混凝土打印生成打印路徑。Omid Davtalab 等[26]開發(fā)了一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)檢測(cè)打印層間的變形，但該模型僅用于提取整個(gè)打印結(jié)構(gòu)，層間檢測(cè)仍是通過(guò)傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)完成。Yang 等[27]基于深度學(xué)習(xí)實(shí)例分割模型，檢測(cè)混凝土新打印層寬度，并根據(jù)識(shí)別的偏差執(zhí)行自適應(yīng)補(bǔ)償。

除了以打印的混凝土結(jié)構(gòu)為檢測(cè)對(duì)象，部分研究以打印設(shè)備作為檢測(cè)對(duì)象，對(duì)提高層間打印質(zhì)量的影響更加直接。Rob J.M.Wolfs 等[28]認(rèn)為混凝土3D 打印層間變形與打印噴嘴和上一打印層之間的距離有關(guān)，開發(fā)了一種噴嘴高度的測(cè)量與反饋設(shè)備，能夠連續(xù)測(cè)量并控制噴嘴底部與打印頂部的距離，且通過(guò)兩個(gè)打印案例研究，驗(yàn)證了該設(shè)備的有效性，如圖6(a)～(b)所示。

圖6 混凝土3D 打印案例對(duì)比

2.2 層間穩(wěn)定性檢測(cè)

除了層間變形，混凝土3D 打印受打印材料和打印工藝的影響，打印層間會(huì)出現(xiàn)明顯的偏移或者材料無(wú)法及時(shí)固化而流出[30]，導(dǎo)致層間無(wú)法正常堆疊，進(jìn)而降低了打印質(zhì)量。

Paul Carneau 等[31]分析了一些混凝土3D 打印層間偏心失穩(wěn)的情況，包括層間流出、層間過(guò)壓及縱向撕裂等，如圖7（a）～（c）所示，這些情況基本都是由打印工藝存在缺陷導(dǎo)致的。因此，使用RGB 相機(jī)對(duì)打印過(guò)程進(jìn)行監(jiān)控，當(dāng)層間出現(xiàn)偏心失穩(wěn)現(xiàn)象時(shí)，及時(shí)停止打印過(guò)程。

圖7 打印工藝缺陷導(dǎo)致的層間失穩(wěn)

沈等[32]開發(fā)了一種基于機(jī)器人3D 打印的層間缺陷視覺檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠檢測(cè)真實(shí)模型和打印構(gòu)件的輪廓，當(dāng)打印層出現(xiàn)失穩(wěn)或坍塌時(shí)，檢測(cè)系統(tǒng)會(huì)輸出信號(hào)控制機(jī)器人停止打印。

打印層間偏心對(duì)于混凝土3D 打印是較大的缺陷，這也意味著采用機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行混凝土3D 打印層間偏心檢測(cè)的結(jié)果要足夠精確。

3 打印表面缺陷檢測(cè)

與傳統(tǒng)的混凝土結(jié)構(gòu)相比，3D 打印混凝土結(jié)構(gòu)由于自身的打印材料要求和工藝特點(diǎn)，如大量細(xì)骨料和低水灰比、不使用模板、打印層間存在擠壓和剪切等，因此，在固化成形過(guò)程中，表面會(huì)存在裂縫、孔洞及收縮變形等一些缺陷。上述缺陷既會(huì)降低打印結(jié)構(gòu)的美觀度，又會(huì)對(duì)結(jié)構(gòu)的力學(xué)性能和耐久性造成重要影響，如表2 所示。

表2 3D 打印混凝土特點(diǎn)及典型的表面缺陷

3.1 表面裂縫檢測(cè)

對(duì)于混凝土3D 打印裂縫檢測(cè)，傳統(tǒng)機(jī)器視覺方法主要基于收集的圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理降低圖像噪聲后，人工設(shè)計(jì)尺寸不變特征轉(zhuǎn)換(scale-invariant feature transform, SIFT)等[43]特征提取算法識(shí)別裂縫特征，并進(jìn)行計(jì)算分析。Shanmugara[44]基于計(jì)算機(jī)視覺，采用雙倉(cāng)線性二元模式紋理分析，識(shí)別了混凝土打印層的裂縫狀態(tài)。Moelich[38]等采用數(shù)字圖像相關(guān)法研究3D打印混凝土的塑形收縮開裂。Norman Hack 等[45]將相機(jī)和激光掃描儀相結(jié)合，提出了一種全自動(dòng)檢測(cè)方法和后處理過(guò)程，用于噴射3D 打印混凝土的建造過(guò)程，修復(fù)打印過(guò)程中產(chǎn)生的表面裂縫等缺陷。

Selorm Garfo 等[46]使用Mobile-Net 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為圖像特征提取器，建立了一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型。結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)檢測(cè)方法，該方法能更準(zhǔn)確、更快速地自動(dòng)檢測(cè)混凝土表面裂縫缺陷。Lao 等[41]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將打印噴嘴形狀與擠出混凝土結(jié)構(gòu)形狀相關(guān)聯(lián)，從而靈活地選擇噴嘴以提高打印結(jié)構(gòu)表面的平整度。

3.2 表面孔洞檢測(cè)

混凝土3D 打印由于材料的性能、養(yǎng)護(hù)期間的保濕度和時(shí)間等因素，在成形過(guò)程中表面會(huì)產(chǎn)生一些孔洞。這些孔洞會(huì)加大結(jié)構(gòu)與外界的接觸面積，使結(jié)構(gòu)易受到破壞[47]。

目前，基于機(jī)器視覺技術(shù)的檢測(cè)方式大多依靠掃描電子顯微鏡（SEM）或計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）來(lái)識(shí)別3D 打印混凝土結(jié)構(gòu)的孔洞[48]。吳凱等[49]研究了混凝土3D 打印構(gòu)件和澆筑構(gòu)件的抗?jié)B抗凍性能。采用CT 掃描和體視顯微鏡，檢測(cè)經(jīng)過(guò)300 次凍融循環(huán)下的構(gòu)件的孔隙率和表面開放氣孔周邊的破壞情況。Zhang等[50]采用CT 連續(xù)切片法研究了低碳3D 打印混凝土的橫向和豎向切割下的結(jié)構(gòu)孔隙率。Deyuan Kan 等[51]基于CT 圖像，分析了用于3D 打印的多壁碳納米管增強(qiáng)活性粉末混凝土（RPC）的孔結(jié)構(gòu)。

此外，采用基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺方法，在檢測(cè)出孔洞的基礎(chǔ)上，能夠?qū)锥葱纬稍蚺c發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)。Chang 等[52]提出了一個(gè)基于U-net 改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如圖8 所示。以XCT 掃描得到的3D打印混凝土圖像生成微觀結(jié)構(gòu)作為輸入，預(yù)測(cè)3D 打印材料斷裂模式。

圖8 改進(jìn)的U-Net 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4 總結(jié)與展望

4.1 問(wèn)題與挑戰(zhàn)

目前，混凝土3D 打印的機(jī)器視覺檢測(cè)研究正處于探索與發(fā)展階段，雖然已取得了部分研究成果，但在實(shí)際應(yīng)用中還面臨以下問(wèn)題與挑戰(zhàn)：

（1）混凝土3D 打印在線自動(dòng)化檢測(cè)與控制系統(tǒng)不完備。目前多數(shù)研究是采用機(jī)器視覺檢測(cè)打印后的混凝土構(gòu)件，缺乏將檢測(cè)結(jié)果與反饋打印控制相結(jié)合的閉環(huán)系統(tǒng)；

（2）機(jī)器視覺檢測(cè)在混凝土3D 打印中的使用廣度挖掘不充分。機(jī)器視覺技術(shù)在混凝土3D 打印的應(yīng)用集中在幾何形貌與精度、層間變形與穩(wěn)定性及表面缺陷檢測(cè)，還沒有研究使用機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)混凝土3D 打印結(jié)構(gòu)的體積、力學(xué)性能等非缺陷特征進(jìn)行檢測(cè)；

（3）基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺檢測(cè)方法不完善。目前，針對(duì)混凝土3D 打印檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)算法研究較少，識(shí)別魯棒性較低。

4.2 未來(lái)研究方向

盡管面臨諸多問(wèn)題與挑戰(zhàn)，但機(jī)器視覺技術(shù)在混凝土3D 打印檢測(cè)應(yīng)用中潛力巨大，未來(lái)可圍繞以下幾方面進(jìn)一步研究，提高混凝土3D 打印質(zhì)量。

（1）建立不同工藝參數(shù)和環(huán)境條件下的混凝土3D 打印圖像和視頻數(shù)據(jù)集?；跈C(jī)器視覺檢測(cè)手段，記錄不同工藝參數(shù)及環(huán)境條件的混凝土3D 打印圖像和視頻數(shù)據(jù)，為使用人工智能方法對(duì)打印結(jié)果進(jìn)行精確預(yù)測(cè)，并為自動(dòng)調(diào)整工藝參數(shù)提供建議；

（2）提高深度學(xué)習(xí)模型在混凝土3D 打印視覺檢測(cè)中的精度和魯棒性。未來(lái)需要改進(jìn)算法，增強(qiáng)算法的遷移和泛化能力，進(jìn)一步提高深度學(xué)習(xí)模型在混凝土3D 打印視覺檢測(cè)中的精度和魯棒性；

（3）推動(dòng)從機(jī)器視覺到數(shù)字孿生的混凝土3D 打印技術(shù)發(fā)展?；跈C(jī)器視覺獲取圖像和視頻數(shù)據(jù)，融合虛擬現(xiàn)實(shí)、物聯(lián)網(wǎng)、云邊協(xié)同及人工智能等技術(shù)，建立全周期的混凝土3D 打印數(shù)字孿生，能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程檢測(cè)和調(diào)控混凝土3D 打印過(guò)程，促進(jìn)混凝土3D 打印發(fā)展。