这项研究提出了一个可靠的模型，用于识别具有最高精度的不同建筑材料，该模型被利用为用于广泛的施工应用（例如自动进度监控）的有利工具。在这项研究中，一种称为视觉变压器（VIT）的新型深度学习结构用于检测和分类建筑材料。使用不同的图像数据集评估了所采用方法的鲁棒性。为此，对模型进行了训练和测试，并在两个大型不平衡数据集上进行了测试，即建筑材料库（CML）和建筑材料数据集（BMD）。还通过组合CML和BMD来创建更不平衡的数据集并评估使用方法的功能来生成第三个数据集。所达到的结果揭示了评估指标的精度为100％，例如三个不同数据集的每个材料类别的准确性，精度，召回率和F1得分。据信，建议的模型实现了用于检测和分类不同材料类型的强大工具。迄今为止，许多研究试图自动对仍然存在一些错误的各种建筑材料进行分类。这项研究将解决上述缺点，并提出一个模型以更高的精度检测材料类型。所采用的模型也能够被推广到不同的数据集。
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