-
公开(公告)号：CN113723841B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202111030371.0
申请日：2021-09-03
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/08 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K17/00
Abstract: 本发明涉及建筑工业领域，特别是涉及一种装配式预制构件中工装缺失的在线检测方法。方法包括如下步骤：S1：构建一个基于实时视频的工装检测网络；S2：获取载有预制构件的模台运动状态的实时视频。S3：设置一个执行在线检测的矩形的目标感应区。S4：采用工装检测网络对实时视频进行目标检测和目标跟踪，依次获取实时视频中出现的各个预制构件中的类型信息，以及预制构件中的工装的数量信号和位置信息；S5：根据类型信息查询云端数据库，获取该型预制构件中的工装的数量信息和位置信息的参考值；并将参考值实测值进行对比，判断产品是否合格。本发明解决了预制构件人工质量检测效率低，自动化检测的检测精度和实时性较差，难以满足要求的问题。
-
公开(公告)号：CN113421019A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110790777.2
申请日：2021-07-13
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种装配式建筑内运成本排产优化方法，属于装配式建筑构件排产技术领域，包括：以装配式建筑内运成本最优为优化目标，确定初步构件排产方案；以内运成本最优为优化目标，采用粒子群算法优化初步构件排产方案，得到最优的构件排产方案。本发明在保证多项目资源调度不冲突的情况下以内运成本最优为优化目标，基于粒子群算法优化构件排产方案，可以解决多项目排产时，多订单资源调度冲突，订单不能及时交付以及企业内运成本过高等问题。
-
公开(公告)号：CN113723841A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111030371.0
申请日：2021-09-03
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明涉及建筑工业领域，特别是涉及一种装配式预制构件中工装缺失的在线检测方法。方法包括如下步骤：S1：构建一个基于实时视频的工装检测网络；S2：获取载有预制构件的模台运动状态的实时视频。S3：设置一个执行在线检测的矩形的目标感应区。S4：采用工装检测网络对实时视频进行目标检测和目标跟踪，依次获取实时视频中出现的各个预制构件中的类型信息，以及预制构件中的工装的数量信号和位置信息；S5：根据类型信息查询云端数据库，获取该型预制构件中的工装的数量信息和位置信息的参考值；并将参考值实测值进行对比，判断产品是否合格。本发明解决了预制构件人工质量检测效率低，自动化检测的检测精度和实时性较差，难以满足要求的问题。
-
公开(公告)号：CN114997195B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210515092.1
申请日：2022-05-12
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明涉及建筑工业领域，特别是涉及一种基于巡检机器人的构件盘点定位方法，包括如下步骤：巡检机器人通过货架上的ARTAG标识码获取巡检机器人在ARTAG标识码坐标系下的定位坐标数据；根据ARTAG标识码预先标定的位置以及定位坐标数据，计算得到巡检机器人的位置；巡检机器人靠近货架时，货架上构件的RFID标签被巡检机器人的LF频率触发激励器唤醒，构件向巡检机器人的RFID阅读器发送自身ID和LF频率触发激励器的ID，得到构件盘点数据；根据步骤二中巡检机器人的位置反推货架的位置，将货架位置与构件盘点数据结合，得到构件定位数据；本发明解决了预制构件堆场盘点效率低，构件定位困难，构件数据更新实时性较差，难以满足要求的问题。
-
公开(公告)号：CN114879674B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210515083.2
申请日：2022-05-12
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明涉及建筑工业领域，公开了一种预制构件堆场中巡检机器人调度与路径规划方法，首在建模时充分考虑了预制构件堆场环境条件，并考虑了局部带有避障效果的路径规划方法；其次在获得避障条件下的货架距离矩阵后，将每个货架的停留时间窗作为约束条件考虑在内，使用粒子群优化算法计算同时满足成本最低和效率最高的巡检机器人调度与路径规划方法；本发明对硬件的性能要求较低，系统的实时性好，因而能够实现在云端对巡检机器人进行调度和路径规划，能够实现巡检机器人最优巡检方案。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116740060B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311009724.8
申请日：2023-08-11
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于点云几何特征提取的装配式预制构件尺寸检测方法，首先基于法向量精细化进行装配式预制构件点云前景和背景的分割，使得装配式预制构件的点云从环境背景中分割出来；然后提取装配式预制构件点云的几何特征后，根据点云的几何特征，进行装配式预制构件边缘线的拟合，再根据拟合的边缘线计算得到装配式预制构件的尺寸信息；最后在点云可视化界面下添加装配式预制构件尺寸信息的3D文字标签。本发明基于装配式预制构件实测点云数据的分割结果拟合边缘线和提取特征点，进而计算装配式预制构件的尺寸，实现尺寸自动化检测的目的，提高检测效率的同时，保证尺寸检测的准确度。
-
公开(公告)号：CN116740060A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202311009724.8
申请日：2023-08-11
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于点云几何特征提取的装配式预制构件尺寸检测方法，首先基于法向量精细化进行装配式预制构件点云前景和背景的分割，使得装配式预制构件的点云从环境背景中分割出来；然后提取装配式预制构件点云的几何特征后，根据点云的几何特征，进行装配式预制构件边缘线的拟合，再根据拟合的边缘线计算得到装配式预制构件的尺寸信息；最后在点云可视化界面下添加装配式预制构件尺寸信息的3D文字标签。本发明基于装配式预制构件实测点云数据的分割结果拟合边缘线和提取特征点，进而计算装配式预制构件的尺寸，实现尺寸自动化检测的目的，提高检测效率的同时，保证尺寸检测的准确度。
-
公开(公告)号：CN112801414B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202110229789.8
申请日：2021-03-02
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0633 , G06Q10/10 , G06Q50/08 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种装配式建筑构件排产优化方法及系统，以均衡每条生产线生产时间为前提，基于线性规划求解每条生产线中各构件类型的应分构件数，得到每条生产线的构件集；以交付时间最短为目标，基于贪心‑遗传算法对所述每条生产线的构件集求解构件生产顺序，得到每条生产线生产时间最短的最优构件排产次序，实现构件排产优化；以模具成本最优为目标，基于非线性规划求解所述每条生产线的构件集中各模具型号的最少模具套数，得到每条生产线上的模具套数，实现构件排产优化；该排产优化方法以交付时间最短、模具成本最优为目标，提高了生产线的产能。
-
公开(公告)号：CN113723325B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202111030075.0
申请日：2021-09-03
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明涉及建筑工业领域，特别是涉及一种装配式预制构件的工装缺陷检测系统。该工装缺陷检测系统包括：视频获取组件，光电感应器，类型信息识别组件，以及处理模块。视频获取组件用于获取缺陷检测区内的实时视频流数据。光电感应器用于获取模台中各个模具的位置。类型信息识别组件用于获取生产的预制构件的类型信息。处理模块包括位置获取单元、标准参数获取单元、视频处理单元，特征提取单元，以及特征对比单元。处理模块可以获取工装的数量、位置信息的检测值和标准值，并判断二者是否完全相符，确定预制构件是否存在缺陷。本发明解决了现有技术中预制构件人工检测效率低，自动化检测的效果不足，检测精度和实时性较差，难以满足要求的问题。
-
公开(公告)号：CN115330712A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210954729.7
申请日：2022-08-10
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明提供一种基于虚实融合的装配式建筑预制构件智能质检方法及系统,首先通过增强现实设备结合深度相机获取预制构件的图像，并对获取的图像进行预处理；然后通过图像转换技术将获取的图像转换为若干个点云后再通过三维重建技术拼接生成完整的点云三维模型；再提取预制构件BIM设计模型的点云数据作为质量检测的参考点云；最后对预制构件进行质量检测。本发明基于待测预制构件的二维图像和三维重建技术获取相应的三维点云数据，通过AR设备沉浸式进行质检过程并通过手势交互进行操作，能够感知场景中物体以及物体的尺寸大小、预留孔尺寸有无和平整度，让质量检测无纸化、智能化、可视化，检测精确度较高，受环境影响相对较小。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.027 seconds)
