一种预埋件检测方法及系统与流程

1.本发明涉及装配式建筑技术领域，具体涉及一种预埋件检测方法及系统。


背景技术：

2.装配式建筑模式，需要在施工之前预先制备好各种预制构件，预制构件自动化生产过程中，通常在钢筋骨架组合完成后，需将预埋件放置在预制构件生产模台的指定位置。预埋件的类型和安装位置需要严格的按照图纸进行，因此，预制构件埋设预埋件后需要检测预埋件种类是否正确，安装是否到位。现有技术通常采用人工测量的方式进行检测，然而，该方式耗时耗力，且检测结果不精确。


技术实现要素：

3.因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中的预埋件检测方法耗时耗力且检测结果不精确的缺陷。
4.为解决上述技术问题，本发明提供了一种预埋件检测方法，包括：
5.步骤s0：通过中控系统获得当前模台上预埋件的标准位置坐标和类型；
6.步骤s1：对设置于模台上的预制构件和预埋件进行拍照，得到实际组装图像；
7.步骤s2：通过标定算法对所述实际组装图像的畸变进行校正，得到校正组装图像；
8.步骤s3：将所述校正组装图像输入深度学习分类网络，通过所述深度学习分类网络识别出所述预埋件的位置坐标和类型，
9.其中，所述深度学习分类网络是，通过将多种预埋件分别以多种角度设置于预制构件上进行拍照得出的样本，输入深度学习网络进行训练所得出；
10.步骤s4：将步骤s3中得出的所述预埋件的位置坐标和类型与步骤s0中已知的预埋件的标准位置坐标和类型进行对比。
11.步骤s2中，所述标定算法为通过对所述模台进行拍照，得到模台图像，通过九点标定法和标定板标定法对所述模台图像进行校正的标定参数，将所述标定参数应用于所述实际组装图像进行校正。
12.对于同一组所述预制构件和所述预埋件，多次重复步骤s3至步骤s4，以进行多次对比。
13.还包括步骤s5：对步骤s4中的对比结果进行显示提示和/或报警提示。
14.本发明还提供了一种预埋件检测系统，包括：
15.图像采集单元，用于对预制构件和预埋件以及模台进行拍照，以得出实际组装图像或模台图像；
16.图像处理单元，包括图像标定校正和深度学习分类网络，以得出预埋件的实际位置坐标和实际类型；
17.图像对比单元，用于将预埋件的实际位置坐标和实际类型与已知的预埋件的标准位置坐标和类型进行对比。
18.还包括中控单元，所述中控单元与所述图像采集单元电性连接，所述预制构件和所述预埋件设置于所述模台上后，所述中控单元发送拍摄信号于所述图像采集单元，以控制所述图像采集单元进行拍摄。
19.所述中控单元与所述图像对比单元电性连接，所述中控单元将所述预埋件的标准位置坐标和类型发送至所述图像对比单元，并接收所述图像对比单元的对比结果。
20.所述中控单元从预制构件和预埋件组装的数据库文件中自动提取预埋件的标准位置坐标和类型。
21.所述模台设置于对照面上，所述对照面的外周延伸出所述模台的外周设置，所述对照面和所述模台具有不同的颜色。
22.还设有提示单元，所述提示单元与所述中控单元电性连接，以示出图像对比单元的对比结果。
23.本发明技术方案，具有如下优点：
24.1.本发明提供的一种预埋件检测方法，通过对模台上的预制构件和预埋件进行拍照得出实际组装图像，并对实际组装图像进行校正，以消除拍照产生的畸变，可以准确的得出预埋件的位置坐标，再利用深度学习分类网络识别出预埋件的类型，因此，可以将所得出的预埋件的位置坐标和类型与已知的预埋件的标准位置坐标和类型进行对比，即可得出预埋件的安装类型和安装位置是否正确，无需人工测量检测，省时省力，且检测结果准确，并且，采用拍照的方式，节约检测时间，可以拍摄出预埋件的实际图像，有利于对预埋件的准确识别，新的预制构件无需建立图像标准化模板，简化操作工序。
25.2.本发明提供的一种预埋件检测方法，通过对模台进行拍照，并利用九点标定法和标定板标定法对模台图像进行校正，以得出标定参数，该标定参数即可作为该拍照设备的通用标定参数，使用该标定参数对拍照设备拍摄的实际组装图像进行校正即可。
26.3.本发明提供的一种预埋件检测方法，对同一组的预制构件和预埋件进行多次拍照和识别，使得检测结果更加准确。
27.4.本发明提供的一种预埋件检测方法，将对比结果通过显示提示和/或报警提示进行示出，使得工作人员更清楚检测结果，防止误判。
28.5.本发明提供的一种预埋件检测系统，通过设置图像采集单元、图像处理单元和图像对比单元即可检测出预埋件的安装类型和安装位置是否正确，无需人工测量检测，省时省力，且检测结果准确，并且，采用拍照的方式，可以拍摄出预埋件的实际图像，有利于对预埋件的准确识别。
29.6.本发明提供的一种预埋件检测系统，通过设置中控单元以对图像采集单元进行控制，操作更加方便。
30.7.本发明提供的一种预埋件检测系统，通过将中控单元与图像对比单元电性连接，使得中控单元可以自动接收对比结果。
31.8.本发明提供的一种预埋件检测系统，利用中控单元自动从预制构件和预埋件组装的数据库文件中提取预埋件的标准位置坐标和类型，无需人工输入，更加方便且准确。
32.9.本发明提供的一种预埋件检测系统，通过设置对照面，并且对照面与模台具有不同的颜色，使得拍照时模台更加凸显，更便于后期对图像的校正与识别。
33.10.本发明提供的一种预埋件检测系统，通过设置提示单元，以将对比结果清晰准
确的告知于工作人员，避免工作人员误判。
附图说明
34.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
35.图1为本发明的实施例提供的预埋件检测方法的流程图；
36.图2为本发明的实施例提供的预埋件检测系统的结构示意图。
37.附图标记说明：
38.10、图像采集单元；20、模台；30、中控单元；40、对照面；50、支架。
具体实施方式
39.下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
40.在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“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”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
41.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，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
42.此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
43.如图1所示的预埋件检测方法的一种具体实施方式，包括如下步骤：
44.步骤s0：通过中控系统获得当前模台上预埋件的标准位置坐标和类型；
45.其中，预埋件的标准位置坐标和类型通过中控系统获得，中控系统从预制构件和预埋件组装的数据库文件中自动提取预埋件的标准位置坐标和类型，并保存于中控系统内，无需人工输入，更加方便且准确。
46.步骤s1：对设置于模台上的预制构件和预埋件进行拍照，得到实际组装图像；
47.其中，通过设置相机对预制构件和预埋件进行拍照，相机可根据不同的精度要求、模台的尺寸大小进行选择，需保证相机能一次拍摄完整的模台图片。
48.步骤s2：通过标定算法对实际组装图像的畸变进行校正，得到校正组装图像；
49.其中，标定算法为通过对模台进行拍照，得到模台图像，通过九点标定法和标定板标定法对模台图像进行校正的标定参数，该标定参数即可作为该相机的通用标定参数，使
用该标定参数对该相机拍摄的实际组装图像进行校正即可。
50.步骤s3：将校正组装图像输入深度学习分类网络，通过深度学习分类网络识别出预埋件的位置坐标和类型；
51.其中，深度学习分类网络是，通过将多种预埋件分别以多种角度设置于预制构件上进行拍照得出的样本，输入深度学习网络进行训练所得出。
52.步骤s4：将步骤s3中得出的预埋件的位置坐标和类型与步骤s0中已知的预埋件的标准位置坐标和类型进行对比；
53.步骤s5：对步骤s4中的对比结果进行显示提示和报警提示；
54.其中，通过显示界面将对比结果显示出来，并且，当预埋件的位置坐标或类型有错误时，在显示界面上显示错误信息，并通过报警进行提示，以将对比结果清晰准确的告知于工作人员，避免工作人员误判。
55.在本实施例中，对于同一组所述预制构件和所述预埋件，多次重复步骤s3至步骤s4，以进行多次对比，使得检测结果更加准确。
56.还提供了如图2所示的预埋件检测系统的一种具体实施方式，包括：图像采集单元10、图像处理单元和图像对比单元。图像采集单元10用于对预制构件和预埋件以及模台20进行拍照，以得出实际组装图像或模台图像；图像处理单元包括图像标定校正和深度学习分类网络，以得出预埋件的实际位置坐标和实际类型；图像对比单元用于将预埋件的实际位置坐标和实际类型与已知的预埋件的标准位置坐标和类型进行对比。
57.通过设置图像采集单元10、图像处理单元和图像对比单元即可检测出预埋件的安装类型和安装位置是否正确，无需人工测量检测，省时省力，且检测结果准确，并且，采用拍照的方式，节约检测时间，可以拍摄出预埋件的实际图像，有利于对预埋件的准确识别，新的预制构件无需建立图像标准化模板，简化操作工序。
58.在本实施例中，还设有中控单元30，中控单元30与图像采集单元10和图像对比单元电性连接。具体的，当预制构件和预埋件设置于模台20上后，中控单元30发送拍摄信号于图像采集单元10，以控制图像采集单元10进行拍摄，得出实际组装图像；图像采集单元10将实际组装图像发送于图像处理单元，图像处理单元对实际组装图像进行标定校正，得出校正组装图像，并通过深度学习分类网络对校正组装图像进行识别，以得出预埋件的实际位置坐标和实际类型；中控单元30将预埋件的标准位置坐标和类型发送至图像对比单元，并与预埋件的实际位置坐标和实际类型进行对比，并将对比结果发送至中控单元30。
59.在本实施例中，预埋件的标准位置坐标和类型是通过中控单元30自动从预制构件和预埋件组装的数据库文件中所提取。
60.在本实施例中，还设有提示单元，且提示单元与中控单元30电性连接，提示单元包括显示界面和报警器。通过显示界面将对比结果显示出来，并且，当预埋件的位置坐标或类型有错误时，在显示界面上显示错误信息，并通过报警进行提示，以将对比结果清晰准确的告知于工作人员，避免工作人员误判。
61.在本实施例中，模台20设置于对照面40上，对照面40的外周延伸出模台20的外周设置，对照面40和模台20具有不同的颜色。具体的，对照面40可以为在模台20的预定设置位置的地面上涂刷的油漆。可以使拍照时模台20更加凸显，更便于后期对图像的校正与识别。
62.在本实施例中，图像采集单元10为相机，并通过支架50支设于模台20的一侧。当
然，图像采集单元10还可以为线扫摄像头，用于读取预埋件的3d信息。
63.综上所述，本实施例提供的预埋件检测方法，通过对模台上的预制构件和预埋件进行拍照得出实际组装图像，并对实际组装图像进行校正，以消除拍照产生的畸变，可以准确的得出预埋件的位置坐标，再利用深度学习分类网络识别出预埋件的类型，因此，可以将所得出的预埋件的位置坐标和类型与已知的预埋件的标准位置坐标和类型进行对比，即可得出预埋件的安装类型和安装位置是否正确，无需人工测量检测，省时省力，且检测结果准确，并且，采用拍照的方式，节约检测时间，可以拍摄出预埋件的实际图像，有利于对预埋件的准确识别，新的预制构件无需建立图像标准化模板，简化操作工序。
64.显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。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。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。