依托常泰长江大桥薄壁空心墩浇筑施工，应用可视化透明桥梁模板系统，现场简易布置如图所示。图中，矩形框为透明桥梁模板系统布置，包括计算机、控制器、无线收发器等，透明桥梁模板前竖向轨道，可装载工业相机，并进行上下移动，根据浇筑线实时采集数据并进行检测并反馈至振捣端。检测算法试验平台由AMDRyzen95950处理器，内存48UI3，搭配NVIDIARTX3090组成，开发语言为Python，编译环境为Pycharm，算法模型基于PyTorch搭建完成。考虑到模型的训练时间、最佳收敛状态等因素，为获得更好的实验结果，对模型的关键参数进行选择。针对模型预测框和真实标签之间的交并比(IOU)关系，在目标检测任务中通常将这些检测结果分为4种:真阳性(TP)、假阳性(FP)、真阴性(TN)和假阴性。检测算法模型使用的评价指标包括:精确率(Precision)、召回率(Recall)以及平均精度均值(mAP)。式中:C为目标检测中的类别数;N为数据量总和。可视化透明桥梁模板系统气泡检测效果如图所示。根据图可以看出，可视化透明桥梁模板系统可以明显看到墩柱浇筑过程中气泡的变化情况。为证明本文提出的检测算法模型精度高，将检测结果与YOLO-V5,YOLO-V7等算法进行比较。可以看出，本文采用的YOLO-V8检测算法的检测精度显著优于其他检测算法，能够更好的在混凝土浇筑过程中进行实时检测，进一步提高混凝土墩柱的外观质量。本文提出的可视化透明桥梁模板系统，可以有效解决混凝土表面小缺陷难以检测的问题，实现了混凝土墩柱浇筑过程中的实时检测，突破了传统桥梁模板系统封闭施工的特点，为混凝土构件外观质量提供了更好的保障，尤其是针对倒角、预埋件安装位置等不易控制振捣部位，能够更好地降低蜂窝、气孔等外观质量缺陷出现的频次。透明桥梁模板系统经过改良还可用于预制梁、现浇梁、悬浇梁等混凝土构件施工，为全面提升构件外观质量提供新的思考，为智能建造提供了新的研究思路，具有一定的工程价值和应用前景。http://www.sddongqiao.com/