CN110222434B - 基于工业4．0的防水卷材智能制造加工安装方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于工业4.0的防水卷材智能制造加工安装方法，首先根据项目的尺寸和节点进行定制化生产加工，基于项目的特点进行适应的加工与安装，项目的信息采集基于对项目现场的手机端的可选参数BIM构建体系，或者依据摄影测绘自动构建项目的BIM模型，或者项目图纸的参数识别与BIM模型构建；然后与工厂的生产端的制造执行系统构成的协调体系，最后基于安装引导系统的指引安装。本发明基于项目的定制化设计，柔性化生产，专业化施工，可快速准确地将卷材用量，施工面积快速反馈至客户。
Description
技术领域
本发明涉及一种建筑防水卷材生产和施工技术，尤其涉及一种基于工业4.0的防水卷材智能制造加工安装方法。
背景技术
目前建筑防水的常规生产和施工做法，是标准规格的防水卷材(如2m*20m， 3m*20m)，该种生产施工方法优点是利于库存，适应任何项目。
缺点是：存在搭接边多，边角料浪费严重的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于工业4.0的防水卷材智能制造加工安装方法。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
本发明的基于工业4.0的防水卷材智能制造加工安装方法，首先，根据项目的尺寸和节点进行定制化生产加工，基于项目的特点进行适应的加工与安装，项目的信息采集基于对项目现场的手机端的可选参数BIM构建体系，或者依据摄影测绘自动构建项目的BIM模型，或者项目图纸的参数识别与BIM模型构建；
然后，与工厂的生产端的制造执行系统构成的协调体系，最后，基于安装引导系统的指引安装。
由上述本发明提供的技术方案可以看出，本发明实施例提供的基于工业4.0的防水卷材智能制造加工安装方法，基于项目的定制化设计，柔性化生产，专业化施工，可快速准确地将卷材用量，施工面积快速反馈至客户。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于工业4.0的防水卷材智能制造加工安装方法中建筑信息采集示意图；
图2为本发明实施例中相机标定原理示意图；
图3为本发明实施例提供的基于工业4.0的防水卷材智能制造加工安装方法的流程图。
图4为本发明实施例中定制卷材的铺贴示意图；
图5为现有技术中常规的标准规格卷材的铺贴示意图；
图6分别为本发明实施例中模具调整示意图。
具体实施方式
下面将对本发明实施例作进一步地详细描述。本发明实施例中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
本发明的基于工业4.0的防水卷材智能制造加工安装方法，其较佳的具体实施方式是：
首先，根据项目的尺寸和节点进行定制化生产加工，基于项目的特点进行适应的加工与安装，项目的信息采集基于对项目现场的手机端的可选参数BIM构建体系，或者依据摄影测绘自动构建项目的BIM模型，或者项目图纸的参数识别与BIM模型构建；
然后，与工厂的生产端的制造执行系统构成的协调体系，最后，基于安装引导系统的指引安装。
具体包括如下步骤：
步骤1：客户在手机端提交建筑项目的信息，所述建筑项目的信息可以包括三种形式：
1)参数信息，包括以下建筑信息：屋面长、宽、女儿墙尺寸、天沟尺寸、出屋面管道数量、落水口数量；
2)现场图片；
3)项目图纸，由云服务器提供的BIM模块自动建模，将三维模型反馈给客户的手机端，由用户确认模型的正确性，并通过修改参数来达到最终确认；
步骤2：根据确认后的BIM模型，由云服务器计算出最佳的卷材铺贴方案，卷材铺贴要求基于项目实际的最少搭接，最少损耗，最少卷材裁切并符合各施工规范；
依据铺贴方案生成三维铺贴引导视频，包括防水卷材施工流程图，节点图，效果图，并交由客户和公司工程师确认，并自动输出BOM物料清单；
步骤3：将确认后的BOM物料清单，输入至公司的制造执行系统MES，同时传送至卷材生产线，卷材生产线的计算系统依据BOM清单自动匹配宽度与长度，依据所匹配的长度与宽度，自动调整模具出料宽度，自动分配裁切刀具，自动收卷和包装物的宽度，自动贴标与喷码，最后码垛，各片卷材均具有各自的二维码标识，方便安装引导。
步骤4：物料配送至现场后，由公司的专业施工队伍，依据项目三维模型图纸和物料清单，按引导视频分步施工。
所述步骤1包括：
骤1.1基于建筑参数的建模功能：预先在公司数据库中建立各常用建筑防水部位类型的基本模型，所述基本模型包括钢结构屋面模型、混凝土结构屋面模型、地下室建筑模型、管廊模型、隧道模型；
针对各节点的模型数据库成立后，以客户的步步选择作为确认，从而得出精确的模型尺寸，所述各节点的模型包括屋面落水口模型、穿出管模型、女儿墙模型、天沟模型、风机座模型、天窗模型、避雷模型、地下桩头模型、抗浮锚模型、独基坑模型、地梁模型；
步骤1.2基于现场图片的建模功能：客户采用手机拍照后，将照片通过客户端上传，服务器在云端通过图片识别后与公司数据库中的图片进行比对，基于摄影测绘功能的图片识别通常采用卷积神经网络，首先计算出该项目的建筑类型，区分建筑类型是屋面项目还是地下工程项目，屋面项目是钢结构项目还是混凝土结构项目，钢结构项目是否有女儿墙，是否有天沟，据此匹配出一样或最相似的建筑模型；
对于以上内容的识别是预先对服务器中的算法模型通过有监督学习算法对其大量的训练而成，元素的构建通过图片识别完成，而对于其尺寸的构建则主要通过照片建模完成；
步骤1.3基于项目图纸的建模功能：项目的建筑图纸为CAD或图片格式，对于CAD格式需对CAD中所施工部位的识别和数据提取，对于图片格式的图纸则需要转换为可识别的线条和文字的内容，后再建模。
所述步骤1中所述的客户端信息采集器基于手机端的小程序、微信公众号或定制app 即可实现。
手机端项目信息即时上传，同时卷材工程用量的即时输出。
在步骤1.1中所述的客户端项目信息上传方式需要客户对项目尺寸参数上传是在模型可视化的条件下实现。
在步骤1.2中所述的客户端项目信息上传方式只需有现场图片，满足一定的拍摄要求即可，基于图片信息的项目建模基于近景摄影测绘和CNN卷积神经网络的图片识别技术。
在步骤4中所述的卷材施工方式是依据定制的卷材，在手机端引导视频的指导下进行安装施工。
本发明的基于工业4.0的防水卷材智能制造加工安装方法，基于项目的定制化设计，柔性化生产，专业化施工，可快速准确地将卷材用量，施工面积快速反馈至客户。
具体实施例如下：
如图3所示，所述智能制造加工安装方式包括如下步骤1至步骤4。
步骤1：客户在手机端提交建筑项目的信息。建筑项目的信息可以包括三种形式：①参数信息(建筑信息包括包括屋面长，宽，女儿墙尺寸，天沟尺寸，出屋面管道数量，落水口数量)，②现场图片，③项目图纸，由云服务器提供的BIM(Building InformationModeling，建筑信息模型)模块自动建模，将三维模型反馈给客户的手机端，由用户确认模型的正确性，并通过修改参数来达到最终确认。
步骤1.1基于建筑参数的建模功能，需预先在公司数据库中建立各常用建筑防水部位类型的基本模型，如钢结构屋面模型，混凝土结构屋面模型，地下室建筑模型，管廊模型，隧道模型。针对各节点的模型，如屋面落水口模型，穿出管模型，女儿墙模型，天沟模型，风机座模型，天窗模型，避雷模型，地下桩头模型，抗浮锚模型，独基坑模型，地梁模型等。模型数据库成立后，以客户的步步选择作为确认，从而得出精确的模型尺寸，如图1。
步骤1.2基于照片建模功能，客户采用手机拍照后，将照片通过客户端上传，服务器在云端通过图片识别后与公司数据库中的图片进行比对，基于摄影测绘功能的图片识别通常采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)。首先计算出该项目的建筑类型，如是屋面项目还是地下工程项目，屋面项目是钢结构项目还是混凝土结构项目，钢结构项目是否有女儿墙，是否有天沟等。据此匹配出一样或最相似的建筑模型。对于以上内容的识别是预先对服务器中的算法模型通过有监督学习(Supervised learning) 算法对其大量的训练而成。元素的构建通过图片识别可以完成，而对于其尺寸的构建则主要通过近景摄影测绘引导完成。首先是找出各张照片中的特征点，进行两两匹配。这一过程包含图像特征的识别、提取、分析与匹配。关于特征提取，是将高维空间的原始样本特征变换成低维空间特征来描述的过程。这一步的关键在于能够精确识别物体的局部特征，并进行快速准确的匹配，难点在于对物体的旋转、缩放、或者亮度变化等方面的处理。从照片中提取被摄物体的三维信息。首先就要对相机进行标定。相机标定就是要获得相机的信息。依据标定的参数属性，相机标定可分为内标定和外标定。内标定是指相机的内部几何光学参数，如焦点、焦段、镜头畸变、入瞳；外标定指的是相机的空间变换参数，如位置、旋转信息。
在不同位置拍摄被摄物时，找出拍摄物上任意一点在两幅图片中的位置，则可利用以上公式反求出相机在这两个位置拍摄时的相对空间关系。多次运用这个原理，就可得到多个相机的相互间位置关系，多相机的标定问题就可解决，由上式可计算的空间点的三维坐标，如图2所示。
其次根据匹配的结果，利用视差原理计算得到相机位置等场景信息。这步又称运动恢复结构(Structure from Motion)。对于结果的衡量标准主要是准确性。
再次是将场景信息与原始照片结合在一起，得到照片中物体的三维点云。有了场景信息，我们就能进行多视立体重建(Multi-view Stereo Reconstruction)了。由于处理的图像精度通常都比较高，所以这一步的计算量很大，执行效率也因此成为判断算法优劣的标准之一。除了效率之外，还需要考量重建的精度以及完整性，因为这些因素决定了点云的质量。
最后根据三维点云构建三维模型。我们已经得到了物体表面的一系列三维点云，但是还需要把这些点连成面，才能在一般的三维建模软件中使用。
一般情况下用于模型重建的照片数量越多，建模的质量和精度就越高，相邻照片之间的重叠率，最好控制在60％-80％之间，要保证被拍摄物体的同一个点，至少有3张相邻照片被拍摄到。同一个项目采集的照片数越多越佳。
图片建模中尺寸的采集是依靠现场尺寸的标定，比如在拍摄时需要已知尺寸的标定物被录入画面，比如已知身高的人，门窗、雨篷或风机座等作为标尺。
步骤1.3基于项目图纸的建模功能，项目的建筑图纸多以CAD或图片格式为多，对于 CAD则以结构化内容为主，可识别性较大，建模的主要难度在于对CAD中所施工部位的识别和数据提取。对于纯图片格式的图纸则需要转换为可识别的线条和文字的内容，后再建模。
步骤2：根据确认后的BIM模型，由云服务器计算出最佳的卷材铺贴方案，卷材铺贴要求基于项目实际的最少搭接，最少损耗，最少卷材裁切并符合各施工规范，JGJ/T 316-2013《单层防水卷材屋面工程技术规程》，GB_50108-2008《地下工程防水技术规范》，JGJ298-2013《住宅室内防水工程技术规程》等。依据铺贴方案生成三维铺贴引导视频，包括防水卷材施工流程图，节点图，效果图，并交由客户和公司工程师确认。并自动输出BOM(Bill of Material，BOM)物料清单(如30m*2m宽卷材10捆，10m*1m 宽卷材3捆，2m*2m卷材12捆等各种定制化的规格)。卷材设计的优化是基于项目的实际方案而定，本发明仅作一案例展示如下：
如图5为常规的标准规格卷材的铺贴，其在铺贴时会比如图4所示的定制卷材多出5.78％的卷材浪费，多出8.39％的人工浪费，且多出9条短向搭接缝，造成了更大的渗漏隐患。
在最大宽度一定时，对卷材长度和宽度的定制化生产，则天沟部位，女儿墙部位，风机部位的卷材完成了一次成型。现场只需按设计进行铺贴、固定和焊接。一般来说，卷材定制化的宽度是模块化的数据而非完全定制化，如400mm，500mm，1000mm， 1500mm等宽度。
TPO卷材产品设计的模拟仿真采用装配顺序算法。先实现对装配体(卷材)分析与建模，装配体(卷材)间优先关系的推理。基于几何约束推理的方法，通过分析几何体之间的干涉与顺序来实现装配(卷材的铺贴)。各种装配约束的装配顺序规划，需要从装配模型中提取出生成装配顺序所需要的。在装配顺序规划阶段，把重点放在决定装配顺序的各个零件之间的几何和配合约束上。从配合约束可以得到每个零件的局部自由度，并据此推理出装配几何优先关系。
装配体(卷材)之间的关系是随装配体结构设计而确定的内在的、隐含的一种几何约束关系。装配顺序规划的实质是对装配结构设计中内在的、隐含的几何约束关系的分析、提取和满足的过程。一旦所有的装配顺序几何优先关系被完备并正确地推理出来，则装配顺序规划问题就成为在装配顺序优先条件下的几何可行装配顺序的搜索算法的设计问题。
在卷材规划中，可以把铺贴简化为平行配合，生成的基本方法可分为3步，首先是根据卷材的几何约束关系和配合联接关系建立起卷材间的优先顺序约束关系。其次根据这些优先顺序约束关系生成卷材的所有可能的装配顺序。最后根据一定的评判标准在这些装配顺序中选出最优的装配顺序。
步骤3：将确认后的BOM物料清单，输入至公司的制造执行系统MES，同时传送至卷材生产线，卷材生产线的计算系统依据BOM清单自动匹配宽度与长度。依据所匹配的长度与宽度，自动调整模具出料宽度，自动分配裁切刀具，如图6a、图6b所示。自动收卷和包装物的宽度，自动贴标与喷码，最后码垛。各片卷材均具有各自的标识，方便安装引导。
步骤4：物料配送至现场后，由公司的专业施工队伍，依据项目三维模型图纸和物料清单，项目三维模型引导视频，按引导视频分步施工。
在步骤1中所述的客户端信息采集器无需特种设备，基于手机端的小程序，微信公众号或定制app即可实现。
手机端项目信息有三种上传方式，满足了防水行业客户一般的项目信息来源渠道，具有方便，简单，快捷，无需专业化知识，无需较大量程测量工具，同时可实现卷材工程用量的即时输出。
在步骤1.1中所述的客户端项目信息上传方式需要客户对项目尺寸参数上传是在模型可视化的条件下实现，易于理解，不易产生错误。
在步骤1.2中所述的客户端项目信息上传方式只需有现场图片，满足一定的拍摄要求即可，基于图片信息的项目建模基于近景摄影测绘和CNN卷积神经网络的图片识别领域。
在步骤3中所述的卷材生产方式有别于目前传统卷材生产线的标准化方式，实现有定制化，柔性化生产。因而生产线的上料设备，旋转刀具，收卷装置，打包装置，贴标和喷码装置均依有别于现有的标准化生产线。
在步骤4中所述的卷材施工方式是依据定制的卷材，在手机端引导视频的指导下进行安装施工，有别于传统卷材依据于纸质方案，现用现裁切的施工方式。由于物料规格类型多，该种施工方式依赖于专业化的工人队伍，对于实现目前建筑行业的工人产业化有巨大的积极作用。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。
Claims (1)
1.一种基于工业4.0的防水卷材智能制造加工安装方法，其特征在于：
首先，根据项目的尺寸和节点进行定制化生产加工，基于项目的特点进行适应的加工与安装，项目的信息采集基于对项目现场的手机端的可选参数BIM构建体系，或者依据摄影测绘自动构建项目的BIM模型，或者项目图纸的参数识别与BIM模型构建；
然后，与工厂的生产端的制造执行系统构成的协调体系，最后，基于安装引导系统的指引安装；
具体包括如下步骤：
步骤1：客户在手机端提交建筑项目的信息，所述建筑项目的信息可以包括三种形式：
1)参数信息，包括以下建筑信息：屋面长、宽、女儿墙尺寸、天沟尺寸、出屋面管道数量、落水口数量；
2)现场图片；
3)项目图纸，由云服务器提供的BIM模块自动建模，将三维模型反馈给客户的手机端，由用户确认模型的正确性，并通过修改参数来达到最终确认；
步骤2：根据确认后的BIM模型，由云服务器计算出最佳的卷材铺贴方案，卷材铺贴要求基于项目实际的最少搭接，最少损耗，最少卷材裁切并符合各施工规范；
依据铺贴方案生成三维铺贴引导视频，包括防水卷材施工流程图，节点图，效果图，并交由客户和公司工程师确认，并自动输出BOM物料清单；
步骤3：将确认后的BOM物料清单，输入至公司的制造执行系统MES，同时传送至卷材生产线，卷材生产线的计算系统依据BOM清单自动匹配宽度与长度，依据所匹配的长度与宽度，自动调整模具出料宽度，自动分配裁切刀具，自动收卷和包装物的宽度，自动贴标与喷码，最后码垛，各片卷材均具有各自的二维码标识，方便安装引导；
步骤4：物料配送至现场后，由公司的专业施工队伍，依据项目三维模型图纸和物料清单，按引导视频分步施工；
所述步骤1包括：
骤1.1基于建筑参数的建模功能：预先在公司数据库中建立各常用建筑防水部位类型的基本模型，所述基本模型包括钢结构屋面模型、混凝土结构屋面模型、地下室建筑模型、管廊模型、隧道模型；
针对各节点的模型数据库成立后，以客户的步步选择作为确认，从而得出精确的模型尺寸，所述各节点的模型包括屋面落水口模型、穿出管模型、女儿墙模型、天沟模型、风机座模型、天窗模型、避雷模型、地下桩头模型、抗浮锚模型、独基坑模型、地梁模型；
步骤1.2基于现场图片的建模功能：客户采用手机拍照后，将照片通过客户端上传，服务器在云端通过图片识别后与公司数据库中的图片进行比对，基于摄影测绘功能的图片识别采用卷积神经网络，首先计算出该项目的建筑类型，区分建筑类型是屋面项目还是地下工程项目，屋面项目是钢结构项目还是混凝土结构项目，钢结构项目是否有女儿墙，是否有天沟，据此匹配出一样或最相似的建筑模型；
对于以上内容的识别是预先对服务器中的算法模型通过有监督学习算法对其大量的训练而成，元素的构建通过图片识别完成，而对于其尺寸的构建则通过照片建模完成；
步骤1.3基于项目图纸的建模功能：项目的建筑图纸为CAD或图片格式，对于CAD格式需对CAD中所施工部位的识别和数据提取，对于图片格式的图纸则需要转换为可识别的线条和文字的内容，后再建模；
所述步骤1中，所述的客户端信息采集器基于手机端的小程序、微信公众号或定制app即可实现；
手机端项目信息即时上传，同时卷材工程用量的即时输出；
在步骤1.1中，所述的客户端项目信息上传方式需要客户对项目尺寸参数上传是在模型可视化的条件下实现；
在步骤1.2中，所述的客户端项目信息上传方式只需有现场图片，基于图片信息的项目建模基于近景摄影测绘和CNN卷积神经网络的图片识别技术；
在步骤4中，所述的卷材施工方式是依据定制的卷材，在手机端引导视频的指导下进行安装施工。
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