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公开(公告)号：CN118194733B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410617373.7
申请日：2024-05-17
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种装配式建筑构件模具的智能排版双目标优化方法，首先构建生产所需数据集；然后基于资源约束和时间约束，构建智能排版双目标优化模型；再提取生产所需数据集中的构件数据和模台数据，采用最大剩余空间法将构件模具在模台上组合放置，得到构件模具的排版方案，每个构件模具的排版方案作为一个个体；最后将多个个体构建得到初始种群，设置适应度函数并采用遗传算法对初始种群进行迭代优化，得到满足优化目标的全局最优解。本发明构建智能排版双目标优化模型，以最大模台利用率与产线负载均衡为优化目标，得到最优的构件模具排版方案，提高排版效率和生产效率，为装配式建筑构件的生产和应用提供了有力技术支持。
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公开(公告)号：CN118229681A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410637905.3
申请日：2024-05-22
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06T7/13 , G06T7/194 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G01S13/88
Abstract: 本发明公开了一种结合PVT和U‑Net深度学习的道路缺陷检测方法，首先获取原始探地雷达数据集，然后进行数据的预处理，构建标准化的探地雷达图像数据集；然后构建结合PVT和U‑Net的深度学习网络、添加符号距离函数的损失函数，基于损失函数、采用深度学习网络对探地雷达图像数据集中的训练集进行训练，得到训练好的深度学习网络；最后采用训练好的深度学习网络对探地雷达图像数据集中的测试集进行检测，提取到道路缺陷特征。本发明采用结合PVT和U‑Net的深度学习网络，能更好的提取和分割出道路的缺陷特征，并采用添加符号距离函数的损失函数进行训练，有效增强前景背景区域特征的可分性，提高了图像边缘部分的预测精度。
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公开(公告)号：CN115600774B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211600382.2
申请日：2022-12-14
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明属于建筑工业领域，具体涉及一种装配式建筑构件产线的多目标生产调度优化方法、系统与装置。该多目标生产调度优化方法包括如下步骤：S1：对企业的订单数据、产线数据、生产资料数据和工艺数据进行标准化处理，构成企业运营数据集。S2：以均衡各条产线的负载为目标，生成若干个可行的调度网络图。S3：对调度网络图进行解析获得生产工序图。S4：构建用于评价生产工序图效能的优化函数。S5：采用遗传算法对初始化种群进行迭代优化，得到最佳调度网络图。S6：根据最佳调度网络图解析出当前订单的最佳排产方案。本发明解决了现有方案无法有根据企业产能的变化对产线进行合理调度，进而导致订单加工时长延长、产品生产成本升高等问题。
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公开(公告)号：CN118196181A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410625207.1
申请日：2024-05-20
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的预制构件表面蜂窝麻面面积检测方法，首先利用图像采集仪对待测混凝土预制构件的结构面进行图像采集，并测量图像采集仪与结构面之间的距离，然后将结构面图像转化为灰度图，并进行增强处理、几何校正和降噪之后，分别用基于改进的形态学边缘检测算子、基于分数阶Sobel算子和插值法融合的Canny算法，进行图像边缘检测，得到两种边缘图像，两种边缘图像再进行图像融合，输出融合后边缘图像，并结合测量的距离值计算得到待测混凝土预制构件结构面上蜂窝麻面的面积。本发明基于两种边缘算法结合的图像处理技术，对结构面上的蜂窝麻面面积进行计算，计算结果准确，从而达到减小人工误差和提高质检效率的目的。
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公开(公告)号：CN118396977B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410652482.2
申请日：2024-05-24
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06T7/246 , G06V10/25 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种装配式建筑中预埋件缺陷的检测方法，首先采集模台上载有预埋件的模具实时视频，同时设置执行在线检测的目标感应区，构建基于Mask R‑CNN目标检测算法和SORT目标跟踪算法的预埋件检测网络并进行训练，然后基于目标感应区的视频帧，采用训练好的预埋件检测网络对预埋件进行识别及跟踪，得到构件的实测预埋件数量信息和位置信息，最后将构件的实测预埋件数量信息和位置信息与该类型构件的标准预埋件数量信息和位置信息进行比对，获知构件模具中预埋件的检测结果。本发明可以实现逐帧图像的特征提取和目标跟踪的目的，从而更加精准的获取各个构件模具中预埋件的数量信息和位置信息。
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Patent Agency Ranking
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。
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公开(公告)号：CN118196103B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410617362.9
申请日：2024-05-17
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G01S13/88
Abstract: 本发明公开了一种结合YOLOv8和RTDETR的道路缺陷检测方法，采用YOLOv8特征提取网络实现对道路雷达图像的多尺度特征提取，采用RTDETR缺陷检测网络对提取出的特征进行缺陷区域的识别与分割，并在YOLOv8特征提取网络的Backbone网络中，利用CAGM模块对Conv层以及GFNet层获取的特征信息进行多次交互从而丰富梯度流信息。本发明基于以上技术内容的改进，从而大大提升了道路缺陷检测的准确率和召回率。
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公开(公告)号：CN118196103A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410617362.9
申请日：2024-05-17
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G01S13/88
Abstract: 本发明公开了一种结合YOLOv8和RTDETR的道路缺陷检测方法，采用YOLOv8特征提取网络实现对道路雷达图像的多尺度特征提取，采用RTDETR缺陷检测网络对提取出的特征进行缺陷区域的识别与分割，并在YOLOv8特征提取网络的Backbone网络中，利用CAGM模块对Conv层以及GFNet层获取的特征信息进行多次交互从而丰富梯度流信息。本发明基于以上技术内容的改进，从而大大提升了道路缺陷检测的准确率和召回率。
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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。
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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。
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