CN110163971A - 建筑装饰三维造型精度检验方法 - Google Patents

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张颖超
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Abstract

本发明公开了建筑装饰三维造型精度检验方法，包括以下步骤：采用三维扫描仪采集室内三维图像；对采集的三维图像进行优化，去除干扰；对优化后的图像进行分割，分割成n个图像，且生成n个图像的三维坐标，将分割后的图像传输至存储器中；在三维设计软件中导入标准图像，并且对标准图像进行相同方式分割，并形成m个图像的三维坐标，最后将分割后的n个图像与m个标准图像进行叠加并自动检测；检测到精度值超过预设阈值，则自动标红标注；本发明设计合理，使用方便，采用对图像进行分割比较，能够提高检验精度，降低复杂度，提高检验效率。

Description

建筑装饰三维造型精度检验方法
技术领域
本发明涉及建筑装饰检验技术领域，具体涉及建筑装饰三维造型精度检验方法。
背景技术
目前在建筑装饰施工领域，对装饰施工安装完成的造型精度的检验，常规平面的平整度只能简单的用靠尺估计偏差，这在检测的效率和经济成本上都会造成困扰。也真是因为这些困扰，使得对于异形立体造型或图案造型等建筑装饰三维造型的检验几乎不可能实现，这对施工的质量验收以及验收标准的制定等都带来了很大的困扰，因此，有必要进行改进。
发明内容
本发明的目的是为解决上述不足，提供建筑装饰三维造型精度检验方法
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
建筑装饰三维造型精度检验方法，包括以下步骤：采用三维扫描仪采集室内三维图像；对采集的三维图像进行优化，去除干扰；对优化后的图像进行分割，分割成n个图像，且生成n个图像的三维坐标，依次为（x1、y1、z1）、（x2、y2、z2）、（xn、yn、zn），将分割后的图像传输至存储器中；在三维设计软件中导入标准图像，并且对标准图像进行相同方式分割，并形成m个图像的三维坐标，依次为（x01、y01、z01）、（x02、y02、z02）、（x0m、y0m、z0m）；最后将分割后的n个图像与m个标准图像进行叠加并自动检测；检测到精度值超过预设阈值，则自动标红标注。
对采集的三维图像进行优化包括生成原始图像；对原始图像计算信息测度，其中信息测度能够是扩展测度、边缘检测测度或熵测度，基于信息测度计算加权测度，利用低通滤波器将原始图像低通滤波以形成低通滤波图像，通过从原始图像减去低通滤波图像来计算高通滤波图像，通过将以加权测度缩放的高通图像加入到低通图像来获得优化后的图像。
对优化后的图像进行分割包括输入待处理图像；将待处理图像进行均值漂移算法滤波处理，输出待处理图像的类别数以及聚类中心；将所述类别数以及聚类中心作为FCM算法的初始值，计算得到所述待处理图像的聚类结果；根据所述聚类结果对所述待处理图像进行二值化，以得到分割后的图像。
将扫描后的图像进行分割，形成多个图像，并生成多个图像的三维坐标系，同时标准图像进行相同方式的分割和形成三维坐标系，分割后的图像之间的比较，能够降低复杂度，提高局部造型的检验精度。
本发明具有如下有益的效果：
本发明设计合理，使用方便，采用对图像进行分割比较，能够提高检验精度，降低复杂度，提高检验效率，通过均值漂移算法抑制待处理图像中海面噪声对聚类算法的影响，降低了待处理图像的复杂度，使得分割图片更准确，提高检验精度。
具体实施方式
下面对本发明作进一步的说明：
建筑装饰三维造型精度检验方法，包括以下步骤：采用三维扫描仪采集室内三维图像；对采集的三维图像进行优化，去除干扰；对优化后的图像进行分割，分割成n个图像，且生成n个图像的三维坐标，依次为（x1、y1、z1）、（x2、y2、z2）、（xn、yn、zn），将分割后的图像传输至存储器中；在三维设计软件中导入标准图像，并且对标准图像进行相同方式分割，并形成m个图像的三维坐标，依次为（x01、y01、z01）、（x02、y02、z02）、（x0m、y0m、z0m）；最后将分割后的n个图像与m个标准图像进行叠加并自动检测；检测到精度值超过预设阈值，则自动标红标注。
对采集的三维图像进行优化包括生成原始图像；对原始图像计算信息测度，其中信息测度能够是扩展测度、边缘检测测度或熵测度，基于信息测度计算加权测度，利用低通滤波器将原始图像低通滤波以形成低通滤波图像，通过从原始图像减去低通滤波图像来计算高通滤波图像，通过将以加权测度缩放的高通图像加入到低通图像来获得优化后的图像。
对优化后的图像进行分割包括输入待处理图像；将待处理图像进行均值漂移算法滤波处理，输出待处理图像的类别数以及聚类中心；将所述类别数以及聚类中心作为FCM算法的初始值，计算得到所述待处理图像的聚类结果；根据所述聚类结果对所述待处理图像进行二值化，以得到分割后的图像。
将扫描后的图像进行分割，形成多个图像，并生成多个图像的三维坐标系，同时标准图像进行相同方式的分割和形成三维坐标系，分割后的图像之间的比较，能够降低复杂度，提高局部造型的检验精度。

Claims (4)

1.建筑装饰三维造型精度检验方法，其特征在于：包括以下步骤：采用三维扫描仪采集室内三维图像；对采集的三维图像进行优化，去除干扰；对优化后的图像进行分割，分割成n个图像，且生成n个图像的三维坐标，依次为（x1、y1、z1）、（x2、y2、z2）、（xn、yn、zn），将分割后的图像传输至存储器中；在三维设计软件中导入标准图像，并且对标准图像进行相同方式分割，并形成m个图像的三维坐标，依次为（x01、y01、z01）、（x02、y02、z02）、（x0m、y0m、z0m）；最后将分割后的n个图像与m个标准图像进行叠加并自动检测；检测到精度值超过预设阈值，则自动标红标注。
2.根据权利要求1所述的建筑装饰三维造型精度检验方法，其特征在于：所述的对采集的三维图像进行优化包括生成原始图像；对原始图像计算信息测度，其中信息测度能够是扩展测度、边缘检测测度或熵测度，基于信息测度计算加权测度，利用低通滤波器将原始图像低通滤波以形成低通滤波图像，通过从原始图像减去低通滤波图像来计算高通滤波图像，通过将以加权测度缩放的高通图像加入到低通图像来获得优化后的图像。
3.根据权利要求1所述的建筑装饰三维造型精度检验方法，其特征在于：所述的对优化后的图像进行分割包括输入待处理图像；将待处理图像进行均值漂移算法滤波处理，输出待处理图像的类别数以及聚类中心；将所述类别数以及聚类中心作为FCM算法的初始值，计算得到所述待处理图像的聚类结果；根据所述聚类结果对所述待处理图像进行二值化，以得到分割后的图像。
4.根据权利要求1所述的建筑装饰三维造型精度检验方法，其特征在于：所述的将扫描后的图像进行分割，形成多个图像，并生成多个图像的三维坐标系，同时标准图像进行相同方式的分割和形成三维坐标系，分割后的图像之间的比较，能够降低复杂度，提高局部造型的检验精度。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN112381793A (zh) * 2020-11-15 2021-02-19 深圳千里马装饰集团有限公司 建筑装饰造型高精度检验方法及系统、以及存储介质
CN117308821A (zh) * 2023-11-28 2023-12-29 江苏华辉建筑装饰工程有限公司 一种基于扫描仪的建筑装饰造型精度检验方法及系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112381793A (zh) * 2020-11-15 2021-02-19 深圳千里马装饰集团有限公司 建筑装饰造型高精度检验方法及系统、以及存储介质
CN117308821A (zh) * 2023-11-28 2023-12-29 江苏华辉建筑装饰工程有限公司 一种基于扫描仪的建筑装饰造型精度检验方法及系统
CN117308821B (zh) * 2023-11-28 2024-02-06 江苏华辉建筑装饰工程有限公司 一种基于扫描仪的建筑装饰造型精度检验方法及系统

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