人工智能赋能既有隐框玻璃幕墙结构胶与压块智能检测技术研究

天雯 刘(广州城建职业学院，中国)
冲 马(广州城建职业学院，中国)

摘要

随着城市高层建筑和大型公共建筑数量不断增加，玻璃幕墙在现代建筑立面体系中的应用日益广泛。隐框玻璃幕墙因其立面完整性好、视觉效果优越而被大量采用，但在长期服役过程中，结构胶老化、黏结性能衰减以及压块松动等问题逐渐显现，直接影响幕墙结构安全。传统人工巡检方式存在效率低、主观性强及隐患识别能力有限等问题，难以满足既有建筑幕墙安全评估的精细化需求。本文以既有隐框玻璃幕墙为研究对象，构建基于人工智能技术的结构胶与压块智能检测技术体系，通过融合机器视觉、深度学习算法及无损检测技术，实现对结构胶老化状态与压块结构稳定性的智能识别与风险评估。研究结果表明，人工智能检测模型在幕墙结构缺陷识别中具有较高准确率和稳定性，可显著提升既有幕墙安全评估效率，为建筑幕墙运维管理提供技术支撑。

关键词

隐框玻璃幕墙；结构胶；压块检测；机器视觉；深度学习

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/gcjsygl.v10i8.38727