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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。
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公开(公告)号：CN115600941B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211577533.7
申请日：2022-12-09
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明属于建筑工业领域，具体涉及一种装配式预制件工厂的物料管理系统。其用于对装配式预制件工厂中物料的出入库过程进行数字化管理。该物料管理系统包括：电子标签、净重测量设备，云服务器，以及手持终端。其中，电子标签包括安装各个运输车辆上的第一标签和第二标签。净重测量设备包括称重机构和一个电子标签写入模块。云服务器内运行有一个库存数据库和一个基于机器视觉的离散物料检测计数模型。手持终端与云服务器进行通信连接并在二者间进行数据交互。手持终端内包含一个图像采集模块、一个电子标签读写模块，以及一个显示模块。解决现有装配式预制件工厂的物料管理依赖人工，库存数据更新不及时，数据容易发生错误等问题。
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公开(公告)号：CN115597494B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211609954.3
申请日：2022-12-15
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明属于建筑质量检测领域，具体涉及一种基于点云的预制构件预留孔的精度检测方法、系统、设备。检测方法包括如下步骤：S1：利用深度相机对待测预制构件的各个结构面进行扫描。S2：生成预制构件对应结构面的单面点云。S3：对单面点云进行投影和像素优化，得到对应的二值化图。S4：识别预留孔。S5：将二值化图逆投影回点云进行点云降维度。S6：根据降维后的点云计算出每个预留孔的半径，再根据投影矩阵的逆反投影得出圆心；S7：将计算结果与BIM模型中的标准参数进行比对，进而判断预制构件是否合格。本发明解决了现有预制构件中预留孔的精度检测依赖人工，检测效率低，测结果误差较大等问题。
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公开(公告)号：CN119672717B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510195361.4
申请日：2025-02-21
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于目标检测的构件预埋件的图像识别与定位方法，对YOLOV8深度学习网络模型进行改进，在Backbone网络中添加CBAM注意力机制模块，并将SPPF模块替换为Improve_SPPF模块；在Neck网络中将Conv模块替换成GSConv模块；在Head网络中对边界框回归损失函数进行优化；利用改进的YOLOV8深度学习网络模型对预制构件的平面图像数据集进行预埋件的识别与定位，并利用二维码像素尺寸标定技术标定预埋件中心位置的实际坐标。本发明利用上述改进有效提高了对预制构件中线盒及预埋管等预埋件的识别效率和精度，并实现对预埋件的精准定位。
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公开(公告)号：CN118396977A
公开(公告)日：2024-07-26
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：CN118194733A
公开(公告)日：2024-06-14
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：CN115600941A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211577533.7
申请日：2022-12-09
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院(CN)
Abstract: 本发明属于建筑工业领域，具体涉及一种装配式预制件工厂的物料管理系统。其用于对装配式预制件工厂中物料的出入库过程进行数字化管理。该物料管理系统包括：电子标签、净重测量设备，云服务器，以及手持终端。其中，电子标签包括安装各个运输车辆上的第一标签和第二标签。净重测量设备包括称重机构和一个电子标签写入模块。云服务器内运行有一个库存数据库和一个基于机器视觉的离散物料检测计数模型。手持终端与云服务器进行通信连接并在二者间进行数据交互。手持终端内包含一个图像采集模块、一个电子标签读写模块，以及一个显示模块。解决现有装配式预制件工厂的物料管理依赖人工，库存数据更新不及时，数据容易发生错误等问题。
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公开(公告)号：CN115600774A
公开(公告)日：2023-01-13
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(CN)
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：CN115597494A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211609954.3
申请日：2022-12-15
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院(CN)
Abstract: 本发明属于建筑质量检测领域，具体涉及一种基于点云的预制构件预留孔的精度检测方法、系统、设备。检测方法包括如下步骤：S1：利用深度相机对待测预制构件的各个结构面进行扫描。S2：生成预制构件对应结构面的单面点云。S3：对单面点云进行投影和像素优化，得到对应的二值化图。S4：识别预留孔。S5：将二值化图逆投影回点云进行点云降维度。S6：根据降维后的点云计算出每个预留孔的半径，再根据投影矩阵的逆反投影得出圆心；S7：将计算结果与BIM模型中的标准参数进行比对，进而判断预制构件是否合格。本发明解决了现有预制构件中预留孔的精度检测依赖人工，检测效率低，测结果误差较大等问题。
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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。
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