CN114279324A - 一种预制构件外观质量全方位智能检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种预制构件外观质量全方位智能检测方法，通过预制构件外观质量智能检测装置进行检测；将预制构件外观质量智能检测装置放置在待检测预制构件的检测现场，同时在待检测预制构件上设置光标；利用动力驱动机构控制行走机构以使预制构件外观质量智能检测装置与待检测预制构件保持一定的预设水平距离；利用动力驱动机构分别控制全方位旋转机构和可伸缩机械臂以使目标物检测仪能同时获取待检测预制构件至少两个设有所述光标的表面外观几何尺寸图像；利用数据分析模块对获取的所述光标的表面外观几何尺寸图像进行数据处理，以获取待检测预制构件的尺寸制作误差。

Description

一种预制构件外观质量全方位智能检测方法

技术领域

本发明属于工程检测技术领域，具体涉及一种预制构件外观质量全方位智能检测方法。

背景技术

在装配式混凝土桥梁施工过程中，根据规范要求需要对预制构件进行质量检验，而目前常规的检测方法为，采用卷尺或钢尺对预制构件外观几何尺寸进行人工测量，其主要是通过人工测量手段在现场记录数据，然后在室内对测量数据进行分析比对，进而对各个预制构件的尺寸制作误差进行判断。然而，这样传统的人工检测方法存在人工测量错误、费时、费力、效率低下等问题。因此，基于现有传统测量方法存在的缺陷有必要结合实际施工情况研发一种智能高效的预制构件外观质量的检测技术。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种预制构件外观质量全方位智能检测方法，能够智能获取预制构件外观尺寸检测结果，结果精确度高且提高检测效率，实用便捷。

为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

本发明提供了一种预制构件外观质量全方位智能检测方法，通过预制构件外观质量智能检测装置进行检测，所述预制构件外观质量智能检测装置包括行走机构、全方位旋转机构、可伸缩机械臂、目标物检测仪、动力控制机构和数据分析模块，所述检测方法包括如下操作步骤：

将预制构件外观质量智能检测装置放置在待检测预制构件的检测现场，同时在待检测预制构件上设置光标；

利用动力驱动机构控制行走机构以使预制构件外观质量智能检测装置与待检测预制构件保持一定的预设水平距离；

利用动力驱动机构分别控制全方位旋转机构和可伸缩机械臂以使目标物检测仪能同时获取待检测预制构件至少2个设有所述光标的表面外观几何尺寸图像；

利用数据分析模块对获取的所述光标的表面外观几何尺寸图像进行数据处理，以获取待检测预制构件的尺寸制作误差。

进一步的，所述获取表面外观几何尺寸图像的方法还包括如下步骤：

使目标物检测仪与水平面呈45度角且能同时获取待检测预制构件N-1个设有所述光标的表面外观几何尺寸图像，其中，N为待检测预制构件的立体面数量，N≥6。

进一步的，所述方法还包括如下步骤：

控制所述行走机构以待检测预制构件为中心且与待检测预制构件保持相同的所述预设水平距离沿同一方向绕行；

在绕行过程中，每行至一个预设固定点或间隔预设时间，利用动力驱动机构分别控制全方位旋转机构和可伸缩机械臂以使目标物检测仪能同时获取待检测预制构件至少2个设有所述光标的表面外观几何尺寸图像。

进一步的，获取待检测预制构件的尺寸制作误差的方法包括如下步骤：

目标物检测仪将拍摄获取的待检测预制构件表面外观几何尺寸图像传送给数据分析模块；

在数据分析模块中输入待检测预制构件上各项待检测部位尺寸的设计标准值；

数据分析模块对接收到的所述表面外观几何尺寸图像进行3D图像模型处理以获得待检测预制构件中各项待检测部位尺寸的检测值，并与输入的待检测预制构件中各项待检测部位尺寸的设计标准值进行数值对比分析，以获得所述检测值和所述设计标准值之间的尺寸制作误差；

根据所述检测值、所述设计标准值、所述尺寸制作误差生成预制构件外观质量智能检测报告。

进一步的，对所述表面外观几何尺寸图像进行3D图像模型处理以获得待检测预制构件中各项待检测部位尺寸的检测值的方法包括如下步骤：

提取所述表面外观几何尺寸图像中的像素组作为特征组；

匹配所述表面外观几何尺寸图像对之间的所有特征组以完成对所有图像拼接；

选择每张所述表面外观几何尺寸图像周围最近的视角，根据光轴与所选相邻视角的像素的交点来选择正面平行平面，通过所述正面平行平面来估计每个像素的深度值，以获得每个所述表面外观几何尺寸图像的深度图，并对所述深度图进行过滤以使多个视角之间保持一致性；

将所有经过滤后的所述深度图融合到一个模型中，并删除掉重复的顶点，并将经删除后的顶点相连生成表示待检测构件场景的密集几何表面的网格；

对每个所述网格进行纹理化处理以获得每个所述网格的纹理信息。

进一步的，提取所述表面外观几何尺寸图像中的像素组需满足视觉不变性，采用空间尺度L(x,y,σ)的表达式为：

L(x,y,σ)＝G(x,y,σ)*I(x,y)

其中，G(x,y,σ)为高斯函数，I(x,y)为表面外观几何尺寸图像矩阵，σ是尺度空间因子，m、n分别为图像的长度和宽度。

进一步的，所述全方位旋转机构，设置成可360度旋转的安装于所述行走机构上；

所述可伸缩机械臂，固定安装于所述全方位旋转机构上，且能够跟随所述全方位旋转机构一同旋转，所述可伸缩机械臂包括至少两个可伸缩推杆，所述至少两个推杆之间依次铰接且可转动调节相互之间位置；

所述目标物检测仪，设置成通过多角度旋转组件连接于所述可伸缩机械臂最外端推杆的自由端，用于获取待检测预制构件的外观图像数据；

所述动力控制机构，设置成用于控制驱动所述行走机构、全方位旋转机构、可伸缩机械臂、多角度旋转组件和目标物检测仪的运行或停止。

进一步的，所述动力控制机构包括动力驱动源和控制模块，所述控制模块与一个遥控终端通信连接，所述遥控终端和所述数据分析模块之间通信连接；

所述动力驱动源固定安装于所述行走机构的机架上，所述控制模块与所述动力驱动源控制连接，并通过控制所述动力驱动源分别控制所述行走机构、全方位旋转机构、可伸缩机械臂、多角度旋转组件；

所述控制模块用于根据接收的所述遥控终端发送的用户指令向所述动力驱动源发送控制指令，以使所述动力驱动源响应所述控制指令控制所述行走机构、全方位旋转机构、可伸缩机械臂、多角度旋转组件和目标物检测仪进行相应的运行或停止；以及

使所述目标物检测仪响应所述控制指令以获取待检测预制构件的表面外观几何尺寸图像，并使目标物检测仪将所述表面外观几何尺寸图像发送至所述数据分析模块，以使所述数据分析模块将所述表面外观几何尺寸图像的处理结果发送至所述遥控终端。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：

本发明采用一种预制构件外观质量全方位智能检测方法，通过预制构件外观质量智能检测装置获取待检测预制构件外观图片，并基于所获取的图片图像对待检测构件表面尺寸进行模拟比对分析，能够精确、智能获取预制构件外观尺寸制作误差，精确度高，替代传统人工测量，提高检测效率，实用便捷。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种预制构件外观质量全方位智能检测方法流程图；

图2是本发明实施例提供的一种预制构件外观质量智能检测装置各模块之间的连接示意图；

图3是本发明实施例提供的一种预制构件外观质量全方位智能检测方法中获取表面外观几何尺寸图像的流程图；

图4是本发明实施例提供的一种预制构件外观质量全方位智能检测方法的操作过程效果示意图；

图中：

1、行走机构；2、全方位旋转机构；3、可伸缩机械臂；4、目标物检测仪；6、动力驱动源；7、控制模块；8、遥控终端；9、数据分析模块；10、多角度旋转组件；11、待检测预制构件。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

如图1、图2和图4所示，本发明提供了一种预制构件外观质量全方位智能检测方法，通过预制构件外观质量智能检测装置进行检测，预制构件外观质量智能检测装置包括行走机构1、全方位旋转机构2、可伸缩机械臂3、目标物检测仪4、动力控制机构和数据分析模块9，检测方法包括如下操作步骤：

将预制构件外观质量智能检测装置放置在待检测预制构件11的检测现场，同时在待检测预制构件11上设置光标；

利用动力驱动机构控制行走机构1以使预制构件外观质量智能检测装置与待检测预制构件11保持一定的预设水平距离；

利用动力驱动机构分别控制全方位旋转机构2和可伸缩机械臂3以使目标物检测仪4能同时获取待检测预制构件11至少2个设有光标的表面外观几何尺寸图像；

利用数据分析模块9对获取的光标的表面外观几何尺寸图像进行数据处理，以获取待检测预制构件11的尺寸制作误差。

在一些实施例中，如图3所示，获取表面外观几何尺寸图像的方法包括如下步骤：

控制行走机构1以待检测预制构件11为中心且与待检测预制构件11保持相同的预设水平距离沿同一方向绕行；

在绕行过程中，每行至一个预设固定点或间隔预设时间，利用动力驱动机构分别控制全方位旋转机构2和可伸缩机械臂3以使目标物检测仪4能同时获取待检测预制构件11至少2个设有光标的表面外观几何尺寸图像。

具体的，获取表面外观几何尺寸图像的方法还包括如下步骤：

使目标物检测仪4与水平面呈45度角且能同时获取待检测预制构件11N-1个设有光标的表面外观几何尺寸图像，其中，N为待检测预制构件11的立体面数量，N≥6。

具体的，获取待检测预制构件11的尺寸制作误差的方法包括如下步骤：

目标物检测仪4将拍摄获取的待检测预制构件11表面外观几何尺寸图像传送给数据分析模块9；

在数据分析模块9中输入待检测预制构件11上各项待检测部位尺寸的设计标准值；

数据分析模块9对接收到的表面外观几何尺寸图像进行3D图像模型处理以获得待检测预制构件11中各项待检测部位尺寸的检测值，并与输入的待检测预制构件11中各项待检测部位尺寸的设计标准值进行数值对比分析，以获得检测值和设计标准值之间的尺寸制作误差；

根据检测值、设计标准值、尺寸制作误差生成预制构件外观质量智能检测报告。

在一些实施例中，对表面外观几何尺寸图像进行3D图像模型处理以获得待检测预制构件11中各项待检测部位尺寸的检测值的方法包括如下步骤：

步骤一：提取表面外观几何尺寸图像中的像素组作为特征组；

步骤二：匹配表面外观几何尺寸图像对之间的所有特征组以完成对所有图像拼接。

通过检测得到的不同尺度下的特征点，求得两幅图像最优投影变换矩阵，据此确定两张需要拼接的图像之间的空间关系。在此基础上，利用检测的特征点及变换矩阵参数，将两幅图像拼接到同一个坐标空间内。随后，利用图像融合算法将两幅图像合成一幅图像。重复此步骤，即可对所有图像完成拼接。

步骤三：选择每张表面外观几何尺寸图像周围最近的视角，根据光轴与所选相邻视角的像素的交点来选择正面平行平面，通过正面平行平面来估计每个像素的深度值，以获得每个表面外观几何尺寸图像的深度图，并对深度图进行过滤以使多个视角之间保持一致性；

步骤四：将所有经过滤后的深度图融合到一个模型中，并删除掉重复的顶点，并将经删除后的顶点相连生成表示待检测构件场景的密集几何表面的网格；

步骤五：对每个网格进行纹理化处理以获得每个网格的纹理信息。此步骤目的是对生成的网格进行纹理化，对于每个网格，算法找到原图片中与每个顶点关联的像素信息作为纹理候选，对多张图片对应的同一点进行平均计算，作为这个网格的纹理信息。

在一些实施例中，特征点是每个图像中独特的像素组，这些像素组在某种程度上对图像采集过程中相机视点的变化是不变的。可以通过改变空间尺度的参数找到不同的特征点，这代表着不同尺度下的图像有不同的特征点。在不同尺度空间选取的特征点具有一定的特殊性，这类特征点满足视觉不变性。

提取表面外观几何尺寸图像中的像素组需满足视觉不变性，采用空间尺度L(x,y,σ)的表达式为：

L(x,y,σ)＝G(x,y,σ)*I(x,y)

其中，G(x,y,σ)为高斯函数，I(x,y)为表面外观几何尺寸图像矩阵，σ是尺度空间因子，m、n分别为图像的长度和宽度。

其中，尺度空间的极值点(特征点)就是在高斯差分金字塔中检测的特征点，可以在不同尺度下比较图像之间的差别以寻找极值，从而得到不同尺度下的特征点。

在一些实施例中，行走机构1包括转动系统、信号接收塔、车轮轮廓、行走车轮、车轴。其中，转动系统中含有电控的齿轮转轴，可以在动力驱动源6的驱动下，控制全方位旋转机构2在水平360°转动；信号接收塔接收遥控终端8发出的相关指令控制为整个检测装置的行走、机械臂的转动等。

全方位旋转机构2，设置成可360度旋转的安装于行走机构1上；

可伸缩机械臂3，固定安装于全方位旋转机构2上，且能够跟随全方位旋转机构2一同旋转，可伸缩机械臂3包括至少两个可伸缩推杆，至少两个推杆之间依次铰接且可转动调节相互之间位置；

目标物检测仪4，设置成通过多角度旋转组件10连接于可伸缩机械臂3最外端推杆的自由端，用于获取待检测预制构件11的外观图像数据；

动力控制机构，设置成用于控制驱动行走机构1、全方位旋转机构2、可伸缩机械臂3、多角度旋转组件10和目标物检测仪4的运行或停止。

在一些实施例中，动力控制机构包括动力驱动源6和控制模块7，控制模块7与一个遥控终端8通信连接，遥控终端8和数据分析模块9之间通信连接；

动力驱动源6固定安装于行走机构1的机架上，控制模块7与动力驱动源6控制连接，并通过控制动力驱动源6分别控制行走机构1、全方位旋转机构2、可伸缩机械臂3、多角度旋转组件10；

控制模块7用于根据接收的遥控终端8发送的用户指令向动力驱动源6发送控制指令，以使动力驱动源6响应控制指令控制行走机构1、全方位旋转机构2、可伸缩机械臂3、多角度旋转组件10和目标物检测仪4进行相应的运行或停止；以及

使目标物检测仪4响应控制指令以获取待检测预制构件11的表面外观几何尺寸图像，并使目标物检测仪4将表面外观几何尺寸图像发送至数据分析模块9，以使数据分析模块9将表面外观几何尺寸图像的处理结果发送至遥控终端8。

其中，多角度旋转组件10与动力驱动源6驱动连接，通过多角度旋转组件10可以实现目标物检测仪4的角度微调，更便于预制构件外观图像的获取操作。

综上，本发明采用一种预制构件外观质量全方位智能检测方法，通过预制构件外观质量智能检测装置获取待检测预制构件外观图片，并基于所获取的图片图像对待检测构件表面尺寸进行模拟比对分析，能够精确、智能获取预制构件外观尺寸制作误差，精确度高，替代传统人工测量，提高检测效率，实用便捷

以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种预制构件外观质量全方位智能检测方法，其特征在于，通过预制构件外观质量智能检测装置进行检测，所述预制构件外观质量智能检测装置包括由动力控制机构控制的行走机构、全方位旋转机构、可伸缩机械臂、目标物检测仪和数据分析模块，其中，所述检测方法包括如下操作步骤：

将预制构件外观质量智能检测装置放置在待检测预制构件的检测现场，同时在待检测预制构件上相邻面交接处设置光标；

利用动力驱动机构控制行走机构以使预制构件外观质量智能检测装置处于与待检测预制构件相距一定距离的平行位置；

利用动力驱动机构分别控制全方位旋转机构和可伸缩机械臂以使目标物检测仪能同时获取待检测预制构件至少两个设有所述光标的表面外观几何尺寸图像；

利用数据分析模块对获取的所述光标的表面外观几何尺寸图像进行数据处理，以获取待检测预制构件的尺寸制作误差。

2.根据权利要求1所述的预制构件外观质量全方的位智能检测方法，其特征在于，所述获取表面外观几何尺寸图像的方法包括如下步骤：

控制所述行走机构以待检测预制构件为中心且与待检测预制构件保持相同的所述预设水平距离沿同一方向绕行；

在绕行过程中，每行至一个预设固定点或间隔预设时间，利用动力驱动机构分别控制全方位旋转机构和可伸缩机械臂以使目标物检测仪能同时获取待检测预制构件至少两个设有所述光标的表面外观几何尺寸图像。

3.根据权利要求2所述的预制构件外观质量全方的位智能检测方法，其特征在于，所述获取表面外观几何尺寸图像的方法还包括如下步骤：

使目标物检测仪与水平面呈45度角且能同时获取待检测预制构件N-1个设有所述光标的表面外观几何尺寸图像，其中，N为待检测预制构件的立体面数量，N≥6。

4.根据权利要求3所述的预制构件外观质量全方的位智能检测方法，其特征在于，获取待检测预制构件的尺寸制作误差的方法包括如下步骤：

目标物检测仪将拍摄获取的待检测预制构件表面外观几何尺寸图像传送给数据分析模块；

在数据分析模块中输入待检测预制构件上设有所述光标的各项待检测部位表面尺寸的设计标准值；

数据分析模块对接收到的所述表面外观几何尺寸图像进行3D图像模型处理以获得待检测预制构件中设有所述光标的各项待检测部位表面尺寸的检测值，并与输入的待检测预制构件中各项待检测部位表面尺寸的设计标准值进行数值对比分析，以获得所述检测值和所述设计标准值之间的尺寸制作误差；

根据所述检测值、所述设计标准值、所述尺寸制作误差生成预制构件外观质量智能检测报告。

5.根据权利要求4所述的预制构件外观质量全方的位智能检测方法，其特征在于，对所述表面外观几何尺寸图像进行3D图像模型处理以获得待检测预制构件中各项待检测部位尺寸的检测值的方法包括如下步骤：

提取所述表面外观几何尺寸图像中的像素组作为特征组；

匹配所述表面外观几何尺寸图像对之间的所有特征组以完成对所有图像拼接；

选择每张所述表面外观几何尺寸图像周围最近的视角，根据光轴与所选相邻视角的像素交点来选择正面平行平面，通过所述正面平行平面来估计每个像素的深度值，以获得每个所述表面外观几何尺寸图像的深度图，并对所述深度图进行过滤以使多个视角之间保持一致性；

将所有经过滤后的所述深度图融合到一个模型中，并删除掉重复的顶点，并将经删除后的顶点相连生成表示待检测构件场景的密集几何表面的网格；

对每个所述网格进行纹理化处理以获得每个所述网格的纹理信息。

6.根据权利要求5所述的预制构件外观质量全方的位智能检测方法，其特征在于，提取所述表面外观几何尺寸图像中的像素组需满足视觉不变性，采用空间尺度L(x,y,σ)的表达式为：

L(x,y,σ)＝G(x,y,σ)*I(x,y)

其中，G(x,y,σ)为高斯函数，I(x,y)为表面外观几何尺寸图像矩阵，σ是尺度空间因子，m、n分别为图像的长度和宽度。

7.根据权利要求5或6所述的预制构件外观质量全方的位智能检测方法，其特征在于，所述全方位旋转机构，设置成可360度旋转的安装于所述行走机构上；

所述可伸缩机械臂，固定安装于所述全方位旋转机构上，且能够跟随所述全方位旋转机构一同旋转，所述可伸缩机械臂包括至少两个可伸缩推杆，所述至少两个推杆之间依次铰接且可转动调节相互之间位置；

所述目标物检测仪，设置成通过多角度旋转组件连接于所述可伸缩机械臂最外端推杆的自由端，用于获取待检测预制构件的外观图像数据；

所述动力控制机构，设置成用于控制驱动所述行走机构、全方位旋转机构、可伸缩机械臂、多角度旋转组件和目标物检测仪的运行或停止。

8.根据权利要求7所述的预制构件外观质量全方的位智能检测方法，其特征在于，所述动力控制机构包括动力驱动源和控制模块，所述控制模块与一个遥控终端通信连接，所述遥控终端和所述数据分析模块之间通信连接；

所述动力驱动源固定安装于所述行走机构的机架上，所述控制模块与所述动力驱动源控制连接，并通过控制所述动力驱动源分别控制所述行走机构、全方位旋转机构、可伸缩机械臂、多角度旋转组件；

所述控制模块用于根据接收的所述遥控终端发送的用户指令向所述动力驱动源发送控制指令，以使所述动力驱动源响应所述控制指令控制所述行走机构、全方位旋转机构、可伸缩机械臂、多角度旋转组件和目标物检测仪进行相应的运行或停止；以及使所述目标物检测仪响应所述控制指令以获取待检测预制构件的表面外观几何尺寸图像，并使目标物检测仪将所述表面外观几何尺寸图像发送至所述数据分析模块，以使所述数据分析模块将所述表面外观几何尺寸图像的处理结果发送至所述遥控终端。

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