CN115620278A - 一种识别和测量物料的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及数据识别和数据测量技术领域，提供一种识别和测量物料的方法，至少包括以下步骤：步骤一，物料信息提取及建模，根据物料设计方案分别提取各时间节点物料的空间位置信息及颜色信息，将空间位置信息转换为三维坐标模型，将颜色信息转换为RGB颜色区间模型，以三维坐标模型和RGB颜色区间模型作为物料特征比对模型；步骤二，采集数据，利用点云采集硬件对物料进行现场采集，将采集信息上传点云平台并生成物料点云数据；步骤三，点云特征分析，将物料点云数据进行数据处理，基于点云特征分析得到物料点云，并与物料特征比对模型进行比对后自动识别出物料，根据物料特征对物料点云进行三角网构建，自动获取物料测量数据。

Description

一种识别和测量物料的方法
技术领域
本发明涉及数据识别和数据测量技术领域，更具体地，涉及一种识别和测量物料的方法。
背景技术
随着社会和经济的发展，生产建造的数量和规模越来越大，对于物料的种类识别和数据测量的要求也越来越高。目前，很多生产建造工地已经采用机器代替人工来对生产建造过程中的物料进行种类识别和数据测量，节省人工成本以及提高效率。
现有技术中，在生产建造过程中，采用点云采集硬件可以对物料的状态进行采集和存储。但目前的点云技术只能针对物料的状态进行客观记录，无法针对生产建造过程中各个时间节点的物料种类、施工数据、生产进度、测量精确度等状态进行自动识别和测量，很大程度上仍然需要人工分析计算。
CN111968172A公开了一种料场物料的体积测量方法及系统，以实时高效的获取大型料场物料的体积。该方案简单归纳为：获取点云数据-提取点云数据-数据拟合配准-计算测量，一定程度上提高了物料测量的精确度，也实现了物料体积的自动化测量，降低了人工成本。然而，根据说明书可知，其只能用于单一的目标料场物料的体积测量，无法针对生产建造过程中各个时间节点的物料进行自动识别和测量。此外，其应用场景无物料的终态模拟作为参考比对，并且颜色识别采取的是对单一物料的粗切割，其误差和精准度仅满足其“单一料场物料体积测量”的误差要求，也无法同时适用于多种物料的识别。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题。
本发明的目的是提供一种能够适用于生产建造过程中各个时间节点、应用场景更广泛、精确度更高的识别和测量物料的方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种识别和测量物料的方法，至少包括以下步骤：
步骤一，物料信息提取及建模，根据物料设计方案分别提取各时间节点物料的空间位置信息及颜色信息，将空间位置信息转换为三维坐标模型，将颜色信息转换为RGB颜色区间模型，以三维坐标模型和RGB颜色区间模型作为物料特征比对模型；
步骤二，采集数据，利用点云采集硬件对物料进行现场采集，将采集信息上传点云平台并生成物料点云数据；
步骤三，点云特征分析，将物料点云数据进行数据处理，基于点云特征分析得到物料点云，并与物料特征比对模型进行比对后自动识别出物料，根据物料特征对物料点云进行三角网构建，自动获取物料测量数据。
物料设计方案包括生产建造过程中各个时间节点设计图纸、物料样板等资料，提取各时间节点物料的空间位置信息及颜色信息。以应用场景基准点作为参考点，建立xyz坐标系，将物料的空间位置信息统一到坐标系内，从而将空间位置信息转换为三维坐标模型。采集物料在常态照度下产生漫反射所呈现的颜色信息，将所有采集到的颜色RGB信息，统一到以RGB为坐标系的空间，将呈现出空间聚类分布状态，从而将颜色信息转换为RGB颜色区间模型。
三维坐标模型和RGB颜色区间模型同时作为物料特征比对模型，也就是作为原始参照或者终态模拟，其中三维坐标模型能够实现对物料的准确定位，RGB颜色区间模型能够实现以计算机语言有效对不同颜色的多种物料进行识别归类。生产建造过程中各个时间节点的物料信息均可被实时采集并输出为点云数据，基于点云特征分析，最终实现计算机的自动识别和测量。
因此，相比现有技术，本发明识别种类更广，测量精确度更高，可以用于物料生产、运输、储存、施工等全过程，应用场景更广泛。此外，各个时间节点都可以实现自动识别和测量，大大提高了生产建造的效率，有效降低了人工成本，在全球各种基建工程中可以大规模推广。
在一个优选实施方式中，所述步骤三至少包括以下子步骤：
S1，利用坐标转换，将物料点云数据的坐标与物料所在场景的坐标系统一；
S2，根据物料所在场景中物料分布的规则，在点云数据中进行初步切割，得到物料在点云中表达以及分布位置，切割得到的点云作为样本数据φ保留；
S3，构建一个256³的三维笛卡尔坐标系α，来表达完整的RGB 颜色区间，并针对S2获取的样本数据φ提取点云中的RGB值，得到样本数据φ在坐标系α中的空间分布模型θ；
S4，利用聚类算法，对空间分布模型θ进行分析处理，得到物料的颜色特征表达模型μ；
S5，利用过滤算法，以颜色特征表达模型μ作为特征样本，对物料所在场景内的点云进行过滤筛查，得到物料点云，与物料特征比对模型进行比对后自动识别出物料；
S6，根据识别出的物料的特征以及工作需求，对得到的物料点云进行三角网构建，并根据算量需求，获取得到的物料点云的测量数据。
在生产、运输、储存、施工等各个环节中，物料均可能受到外部因素的影响而参杂或附着一些其他杂物或材料，影响识别和测量物料的精确度。利用聚类算法和过滤算法，可以有效降低其他杂物或材料对于识别和测量结果的影响，提高精确度。
优选地，步骤S1中坐标转换采用四参数法进行坐标转换。本发明识别范围一般为1平方公里以内，因此采用四参数法更能够在范围较小平面坐标内进行变换。四参数计算需要两个以上的参考原点，在进行四参数转换时，采用最小二乘法求解转换参数，最终可完成所有点云的坐标转换。最小二乘法的转换公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
。
优选地，所述聚类算法采用k-均值算法对不同材料颜色特征进行归类。k-均值算法（英文：k-means clustering）源于信号处理中的一种向量量化方法。k-均值聚类的目的是：把n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。其解决的问题可以归结为一个把数据空间划分为Voronoi 单元（Voronoi cells），每一个向量都落在其中一个单元（cell）中。因为材料有一定的颜色特征分布，因此利用此算法能够有效地对不同材料颜色特征进行归类。
算法实现：基于已知观测集
Figure 783601DEST_PATH_IMAGE002
，其中每个观测都是一个
Figure DEST_PATH_IMAGE003
-维实向量，k-均值聚类要把这
Figure 613016DEST_PATH_IMAGE004
个观测划分到k个集合中(k≤n),使得组内平方和（WCSS within-cluster sum of squares）最小。换句话说，它的目标是找到使得下式满足的聚类
Figure DEST_PATH_IMAGE005
：
Figure 859190DEST_PATH_IMAGE006
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE007
是
Figure 697833DEST_PATH_IMAGE005
中所有点的均值。
优选地，所述过滤算法基于三维空间分析，比对和识别点云的颜色数据和空间分布模型θ的空间关系，利用向量微积分的向量分析法，进行向量、矩阵对标量求导，以明确空间关系，确定材料所属类型。
以下为向量对标量求导的表达式：向量
Figure 322849DEST_PATH_IMAGE008
关于标量 x的导数可以（用分子记法）写成
Figure DEST_PATH_IMAGE009
。
在向量微积分中，向量
Figure 713379DEST_PATH_IMAGE010
关于标量
Figure DEST_PATH_IMAGE011
的导数也被称为
Figure 56636DEST_PATH_IMAGE010
向量的切向量
Figure 964549DEST_PATH_IMAGE012
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE013
。
在一个优选实施方式中，所述步骤三后还包括：输出物料测量数据，与物料设计方案数据进行比对，得出进度完成比例。测量数据可以是物料面积或者体积。例如，测量出物料的总面积后，即可得知采集时间和场景的可见施工完成面积，与设计图纸的总面积进行比对后，得出施工进度完成比例。因此，可以实现进度动态管理和风险预警，能够实时监控进度，降低各个环节的风险。
在一个优选实施方式中，所述步骤三后还包括：精确率校验，将自动测量数据与人工测量数据进行校验，如精确率满足预期值，则无需调整；如精确率低于预期值，则调整物料特征比对模型的识别因素。增加精确率校验以及识别因素调整，可以减少干扰因素的影响，不断提高各个时间节点识别和测量的精确度。
在一个优选实施方式中，所述步骤一还包括：根据应用场景的人机料法环五要素的特征，为物料特征比对模型增加辅助AI逻辑判断。其中，人的要素包括典型施工人员行为，机的要素包括典型施工机械设备行为，料的要素包括各阶段可视的建筑物料样板，法的要素包括各阶段工程的工艺工法特征，环的要素包括天气、地理信息等。根据上述要素的特征增加辅助AI逻辑判断，能够进一步提高识别和测量的精确度。
优选地，所述点云采集硬件包括接触式扫描仪、激光雷达、结构光装置、三角测距装置、立体视觉装置。基于不同的应用场景以及精度要求，选取不同的点云采集硬件。
在一个优选实施方式中，所述步骤二采用单镜头无人机配置点云采集硬件，以五向飞行倾斜摄影的方式对物料进行现场采集。通过航空摄影可以实现大范围无差别采集，精确度能够达到±5cm。
优选地，所述三维坐标模型包括BIM和工业三维模型。BIM是针对建筑行业建造过程的应用，工业三维模型是针对工业生产过程的应用，便于将实物利用计算机进行可视化模拟。
本发明的有益效果是：相比现有技术，
1、识别种类更广，测量精确度更高；
2、可以用于物料生产、运输、储存、施工等全过程，应用场景更广泛；
3、各个时间节点都可以实现自动识别和测量，大大提高了生产建造的效率，有效降低了人工成本，在全球各种基建工程中可以大规模推广；
4、利用聚类算法和过滤算法，可以有效降低其他杂物或材料对于识别和测量结果的影响，提高精确度；
5、可以实现进度动态管理和风险预警，能够实时监控进度，降低各个环节的风险；
6、可以实现大范围无差别采集，分辨率能够达到厘米级；
7、高效数据采集、处理、分析，自动化输出数据，可视化程度高，便于使用，提高管理效率。
具体实施方式
下面结合具体实施例，对本发明做进一步详细说明。
实施例1
本发明的一种识别和测量物料的方法，至少包括以下步骤：
步骤一，物料信息提取及建模，根据物料设计方案分别提取各时间节点物料的空间位置信息及颜色信息，将空间位置信息转换为三维坐标模型，将颜色信息转换为RGB颜色区间模型，以三维坐标模型和RGB颜色区间模型作为物料特征比对模型；
步骤二，采集数据，利用点云采集硬件对物料进行现场采集，将采集信息上传点云平台并生成物料点云数据；
步骤三，点云特征分析，将物料点云数据进行数据处理，基于点云特征分析得到物料点云，并与物料特征比对模型进行比对后自动识别出物料，根据物料特征对物料点云进行三角网构建，自动获取物料测量数据。
常见的建筑工程物料包括结构混凝土、防水卷材、保温板、涂料等。在工程前都会提前做好物料设计方案。
物料设计方案包括生产建造过程中各个时间节点设计图纸、物料样板等资料，提取各时间节点物料的空间位置信息及颜色信息。以应用场景基准点作为参考点，建立xyz坐标系，将物料的空间位置信息统一到坐标系内，从而将空间位置信息转换为三维坐标模型。采集物料在常态照度下产生漫反射所呈现的颜色信息，将所有采集到的颜色RGB信息，统一到以RGB为坐标系的空间，将呈现出空间聚类分布状态，从而将颜色信息转换为RGB颜色区间模型。
三维坐标模型和RGB颜色区间模型同时作为物料特征比对模型，也就是作为原始参照或者终态模拟，其中三维坐标模型能够实现对物料的准确定位，RGB颜色区间模型能够实现以计算机语言有效对不同颜色的多种物料进行识别归类。生产建造过程中各个时间节点的物料信息均可被实时采集并输出为点云数据，基于点云特征分析，最终实现计算机的自动识别和测量。
因此，相比现有技术，本发明识别种类更广，测量精确度更高，可以用于物料生产、运输、储存、施工等全过程，应用场景更广泛。此外，各个时间节点都可以实现自动识别和测量，大大提高了生产建造的效率，有效降低了人工成本，在全球各种基建工程中可以大规模推广。
本实施例中，所述步骤三至少包括以下子步骤：
S1，利用坐标转换，将物料点云数据的坐标与物料所在场景的坐标系统一；
S2，根据物料所在场景中物料分布的规则，在点云数据中进行初步切割，得到物料在点云中表达以及分布位置，切割得到的点云作为样本数据φ保留；
S3，构建一个256³的三维笛卡尔坐标系α，来表达完整的RGB 颜色区间，并针对S2获取的样本数据φ提取点云中的RGB值，得到样本数据φ在坐标系α中的空间分布模型θ；
S4，利用聚类算法，对空间分布模型θ进行分析处理，得到物料的颜色特征表达模型μ；
S5，利用过滤算法，以颜色特征表达模型μ作为特征样本，对物料所在场景内的点云进行过滤筛查，得到物料点云，与物料特征比对模型进行比对后自动识别出物料；
S6，根据识别出的物料的特征以及工作需求，对得到的物料点云进行三角网构建，并根据算量需求，获取得到的物料点云的测量数据。
在生产、运输、储存、施工等各个环节中，物料均可能受到外部因素的影响而参杂或附着一些其他杂物或材料，影响识别和测量物料的精确度。利用聚类算法和过滤算法，可以有效降低其他杂物或材料对于识别和测量结果的影响，提高精确度。
本实施例中，步骤S1中坐标转换采用四参数法进行坐标转换。本发明识别范围一般为1平方公里以内，因此采用四参数法更能够在范围较小平面坐标内进行变换。四参数计算需要两个以上的参考原点，在进行四参数转换时，采用最小二乘法求解转换参数，最终可完成所有点云的坐标转换。最小二乘法的转换公式如下：
Figure 568706DEST_PATH_IMAGE001
。
本实施例中，所述聚类算法采用k-均值算法对不同材料颜色特征进行归类。k-均值算法（英文：k-means clustering）源于信号处理中的一种向量量化方法。k-均值聚类的目的是：把n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。其解决的问题可以归结为一个把数据空间划分为Voronoi 单元（Voronoi cells），每一个向量都落在其中一个单元（cell）中。因为材料有一定的颜色特征分布，因此利用此算法能够有效地对不同材料颜色特征进行归类。
算法实现：基于已知观测集
Figure 271083DEST_PATH_IMAGE002
，其中每个观测都是一个
Figure 367215DEST_PATH_IMAGE003
-维实向量，k-均值聚类要把这
Figure 813239DEST_PATH_IMAGE004
个观测划分到k个集合中(k≤n),使得组内平方和（WCSS within-cluster sum of squares）最小。换句话说，它的目标是找到使得下式满足的聚类
Figure 537482DEST_PATH_IMAGE005
：
Figure 676339DEST_PATH_IMAGE006
，其中
Figure 994188DEST_PATH_IMAGE007
是
Figure 978324DEST_PATH_IMAGE005
中所有点的均值。
本实施例中，所述过滤算法采用基于三维空间分析，比对和识别点云的颜色数据和空间分布模型θ的空间关系，利用向量微积分的向量分析法，进行向量、矩阵对标量求导，以明确空间关系，确定材料所属类型。
以下为向量对标量求导的表达式：向量
Figure 698019DEST_PATH_IMAGE008
关于标量 x的导数可以（用分子记法）写成
Figure 866832DEST_PATH_IMAGE009
。
在向量微积分中，向量
Figure 671977DEST_PATH_IMAGE010
关于标量
Figure 459804DEST_PATH_IMAGE011
的导数也被称为
Figure 299584DEST_PATH_IMAGE010
向量的切向量
Figure 514665DEST_PATH_IMAGE012
，其中
Figure 666161DEST_PATH_IMAGE013
。
所述点云采集硬件包括接触式扫描仪、激光雷达、结构光装置、三角测距装置、立体视觉装置。基于不同的应用场景以及精度要求，选取不同的点云采集硬件。
本实施例中，所述步骤二采用单镜头无人机配置点云采集硬件，以五向飞行倾斜摄影的方式对物料进行现场采集。通过航空摄影可以实现大范围无差别采集，精确度能够达到±5cm。
所述三维坐标模型包括BIM和工业三维模型。BIM是针对建筑行业建造过程的应用，工业三维模型是针对工业生产过程的应用，便于将实物利用计算机进行可视化模拟。
实施例2
本实施例与实施例1的不同之处在于：
本实施例中，所述步骤三后还包括：输出物料测量数据，与物料设计方案数据进行比对，得出进度完成比例。测量数据可以是物料面积或者体积。例如，测量出物料的总面积后，即可得知采集时间和场景的可见施工完成面积，与设计图纸的总面积进行比对后，得出施工进度完成比例。因此，可以实现进度动态管理和风险预警，能够实时监控进度，降低各个环节的风险。
实施例3
本实施例与实施例1的不同之处在于：
本实施例中，所述步骤三后还包括：精确率校验，将自动测量数据与人工测量数据进行校验，如精确率满足预期值，则无需调整；如精确率低于预期值，则调整物料特征比对模型的识别因素。增加精确率校验以及识别因素调整，可以减少干扰因素的影响，不断提高各个时间节点识别和测量的精确度。
实施例4
本实施例与实施例1的不同之处在于：
本实施例中，所述步骤一还包括：根据应用场景的人机料法环五要素的特征，为物料特征比对模型增加辅助AI逻辑判断。其中，人的要素包括典型施工人员行为，机的要素包括典型施工机械设备行为，料的要素包括各阶段可视的建筑物料样板，法的要素包括各阶段工程的工艺工法特征，环的要素包括天气、地理信息等。根据上述要素的特征增加辅助AI逻辑判断，能够进一步提高识别和测量的精确度。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种识别和测量物料的方法，其特征在于，至少包括以下步骤：
步骤一，物料信息提取及建模，根据物料设计方案分别提取各时间节点物料的空间位置信息及颜色信息，将空间位置信息转换为三维坐标模型，将颜色信息转换为RGB颜色区间模型，以三维坐标模型和RGB颜色区间模型作为物料特征比对模型；
步骤二，采集数据，利用点云采集硬件对物料进行现场采集，将采集信息上传点云平台并生成物料点云数据；
步骤三，点云特征分析，将物料点云数据进行数据处理，基于点云特征分析得到物料点云，并与物料特征比对模型进行比对后自动识别出物料，根据物料特征对物料点云进行三角网构建，自动获取物料测量数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤三至少包括以下子步骤：
S1，利用坐标转换，将物料点云数据的坐标与物料所在场景的坐标系统一；
S2，根据物料所在场景中物料分布的规则，在点云数据中进行初步切割，得到物料在点云中表达以及分布位置，切割得到的点云作为样本数据φ保留；
S3，构建一个256³的三维笛卡尔坐标系α，来表达完整的RGB 颜色区间，并针对S2获取的样本数据φ提取点云中的RGB值，得到样本数据φ在坐标系α中的空间分布模型θ；
S4，利用聚类算法，对空间分布模型θ进行分析处理，得到物料的颜色特征表达模型μ；
S5，利用过滤算法，以颜色特征表达模型μ作为特征样本，对物料所在场景内的点云进行过滤筛查，得到物料点云，与物料特征比对模型进行比对后自动识别出物料；
S6，根据识别出的物料的特征以及工作需求，对得到的物料点云进行三角网构建，并根据算量需求，获取得到的物料点云的测量数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述聚类算法采用k-均值算法对不同材料颜色特征进行归类。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述过滤算法基于三维空间分析，比对和识别点云的颜色数据和空间分布模型θ的空间关系，利用向量微积分的向量分析法，进行向量、矩阵对标量求导，以明确空间关系，确定材料所属类型。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤三后还包括：
输出物料测量数据，与物料设计方案数据进行比对，得出进度完成比例。
6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤三后还包括：
精确率校验，将自动测量数据与人工测量数据进行校验，如精确率满足预期值，则无需调整；如精确率低于预期值，则调整物料特征比对模型的识别因素。
7.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤一还包括：
根据应用场景的人机料法环五要素的特征，为物料特征比对模型增加辅助AI逻辑判断。
8.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述点云采集硬件包括接触式扫描仪、激光雷达、结构光装置、三角测距装置、立体视觉装置。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述步骤二采用单镜头无人机配置点云采集硬件，以五向飞行倾斜摄影的方式对物料进行现场采集。
10.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述三维坐标模型包括BIM和工业三维模型。
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