近些年,装配式桥梁的日益兴起有效地解决了因施工导致的各种问题,如民众生活活动范围的减少,桥梁的施工时间较长,大量的现浇施工对周围的环境的影响。装配式桥梁的建造质量决定着桥梁的安全性和使用年限,目前我国对装配式桥墩的质量管控缺乏相应的规范,一些已经发布的地方规范处在初步的发展阶段,应用范围也很小。本文通过调查和分析,了解在装配式桥墩施工过程中可能会出现的各种问题,综合分析了缺陷产生的原因,给出相应的解决方案,并对检测装配式混凝土桥墩套筒灌浆质量结果通过卷积神经网络进行智能识别。本文将通过对装配式桥墩施工技术的特点和施工过程的研究,总结了现有的地方标准和行业规范,结合灌浆套筒的目前研究现状和工程应用,针对装配式桥墩的连接节点的设计和施工进行常见的缺陷和成因分析,目的是能够有效控制装配式桥墩施工可能会出现的缺陷,并给出有效的解决方案以及控制内容。其中包括材料的质量,构件的制作质量和运输中应遵守的规范操作,安装和施工的质量以及施工验收的内容。在装配式桥梁的施工中连接节点的质量决定了装配式桥梁的整体性和安全性,在采用冲击回波法进行检测套筒进行灌浆饱满度检测时,由于检测结果大部分是通过检测人员靠经验进行辨别分类,图像在识别上也存在着一定的误差。为此,本文将对冲击回波法检测到的数据图像进行图像处理,通过对灌浆缺陷的套筒进行检测后,将采集到的数据进行导出;通过使用PYTHON软件对图像进行灰度和二值化处理的预处理操作,使图片的信息能够被快速读取;再采用Canny算子、Sobel算子、Log算子对图像进行边缘检测去除背景噪声,基于图像形态学的方法对冲击回波信号进行了提取;基于对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)缺陷识别的研究,设计5层的CNN来实现缺陷图像的识别,过拟合的问题通过采用Dropout技术予以解决,运用卷积神经网络法深度学习的理论对图像进行缺陷识别学习后对于图像的识别正确率能够达到80%。本文在研究的过程中发现装配式混凝土桥墩的节点质量对结构的安全性和整体性起到了决定性作用,在对节点进行灌浆饱满度检测时发现检测结果图像较为复杂,通过卷积神经网络对检测数据进行智能识别,避免因为操作人员的识别误差,最后对装配式桥墩的质量控制指标内容进行研究,为装配式混凝土桥墩工程质量控制指标提供了参考。