传统墩柱施工桥梁模板系统多采用定型可周转钢模，刚度强、拼缝严密、周转利用率高，能够在保障施工安全的同时降低施工成本，但施工过程中无法直观地了解到桥梁模板边缘、角落的混凝土振捣情况，从而导致拆模后的混凝土易出现蜂窝、麻面、气孔等外观缺陷。以薄壁空心墩施工为依托，对墩柱施工桥梁模板系统进行研究，利用亚克力板的材料特性，形成可视化透明桥梁模板系统，结合自动控制、计算机视觉等技术，在保证桥梁模板整体刚度的前提下，有效提高混凝土构件的外观质量。
  随着我国对交通基础设施的大力投入与建设，混凝土的应用日益广泛，在安全、经济、美观上的要求也越来越高。但是，混凝土由于其材料特性及施工过程不规范等原因，不可避免地会产生各种外观质量缺陷。其中，气泡作为混凝土表面的主要质量缺陷，严重影响混凝土外观质量和内部结构。因此，在现浇墩柱施工过程中，及时进行混凝土气泡检测并反馈至振捣端，对提升混凝土构件的外观质量具有重要意义比。
  在混凝土墩柱施工过程中，基本使用的是传统钢模和木模，导致浇筑过程不可视，无法实时提出振捣建议，导致墩柱的外观质量出现缺陷，只能在后期进行人工修饰，耗时耗力。随着计算机视觉技术的兴起，对混凝土构件的外观质量检测主要分为基于图像处理阮6〕和基于卷积神经网络口吕〕两个方向。通过传统图像处理技术对成型的混凝土表面的裂缝缺陷进行检测，精度高，速度快。在考虑照明、阴影等干扰因素下，提出一种优化后的卷积神经网络(CNN>，在检测混凝土表面上的气泡缺陷时，检测结果明显优于其他方法。然而，这些方法大多用于混凝土构件成型后，如何在浇筑过程中实现对混凝土构件的外观质量检测，并与振捣形成闭环控制，是提升现浇混凝土构件外观质量的重大举措。
  本文依托常泰长江大桥项目，在其薄壁空心墩浇筑过程中引入可视化透明桥梁模板系统，使得浇筑过程可视化，并利用YOLO- V8检测算法，设定警示值，实时反馈至振捣端，保障墩柱的外观质量。http://www.zbtaixing.com