全网唯一标准王
(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211021148.4 (22)申请日 2022.08.24 (71)申请人 同济大学 地址 200092 上海市杨 浦区四平路1239号 (72)发明人 赵鸿铎 高达辰 凌建明 赵彩  马鲁宽 钱鑫  (74)专利代理 机构 上海科盛知识产权代理有限 公司 312 25 专利代理师 蔡彭君 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06T 19/00(2011.01) G06T 7/73(2017.01) G06T 7/60(2017.01) G06T 7/50(2017.01)G06T 7/10(2017.01) G06F 30/10(2020.01) G06F 17/16(2006.01) G06F 17/12(2006.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 一种基于深度相机的装配式铺面铺装精度 评价方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于深度相机的装配式铺 面铺装精度评价方法, 包括设计阶段评价、 预制 阶段评价、 施工阶段评价和验收阶段评价, 其中, 所述预制阶段评价包括: 获取原始点云, 经过预 处理、 点云分割、 特征提取、 三维重构得到 预制板 块的重构模型, 结合预埋构件特征点与设计方 案, 校核板块的三维尺寸及预埋构件位置, 并进 行虚拟装配, 检测接缝构造处可能发生的装配干 涉, 若存在装配干涉, 则对重构模型进行修正处 理或重新预制板块。 与现有技术相比, 本发明具 有提高装配式铺面建造过程中的制造效率、 减小 设计误差等优点。 权利要求书3页 说明书10页 附图1页 CN 115359187 A 2022.11.18 CN 115359187 A 1.一种基于深度相机的装配式铺面铺装精度评价方法, 其特征在于, 包括设计阶段评 价、 预制阶段评价、 施工阶段评价和验收阶段评价, 其中, 所述设计阶段评价包括以下步骤: 步骤1‑1)获取深度相机采集的装配式铺面 修复区域内既有路面的原 始点云, 步骤1‑2)对装配式铺面 修复区域内既有路面的原 始点云进行 预处理, 步骤1‑3)基于预处理后的装配 式铺面修复区域内 既有路面的点云数据, 通过坐标转换 确定修复区域的平面 位置及高程数据; 所述预制阶段评价包括以下步骤: 步骤2‑1)获取深度相机依次采集的装配式铺面预制板块的各个表面及预埋构件的原 始点云, 步骤2‑2)对装配 式铺面预制板块的各个表面及预埋构件的原始点云进行预处理, 得到 预制板块 点云数据; 步骤2‑3)对预制板块点云数据进行点云分割、 特征提取与三维重构, 得到预埋构件特 征点和预制板块的重构模型, 步骤2‑4)基于预埋构件特征点与设计方案, 校核预制板块重构模型的三维尺寸及预埋 构件位置, 步骤2‑5)基于虚拟装配技术对校核后的重构模型进行虚拟装配, 检测并判断接缝构造 处是否存在装配干涉, 若存在装配干涉, 则对预制 板块重构模型进行修正处理或重新制作 预制板块, 并重新执 行步骤2‑1)‑步骤2‑5), 若不存在装配干涉, 则输出 预制板块重构模型; 所述施工阶段评价包括以下步骤: 步骤3‑1)获取深度相机采集的装配式铺面拟装配区域的原 始点云, 步骤3‑2)对装配式铺面拟装配区域的原始点云进行预处理, 得到拟装配区域点云数 据, 步骤3‑3)对拟装配区域点云数据进行点云分割、 特征提取与三维重构, 得到既有板块 的三维模型和基层的三维模型, 步骤3‑4)结合预制板块的重构模型, 基于虚拟装配技术检测并判断拟装配区域内是否 存在干涉, 若不存在干涉, 则进行板块的安装作业, 若存在干涉, 则重新制作预制板块; 所述验收阶段评价包括以下步骤: 步骤4‑1)获取深度相机采集的装配式铺面板块接缝的原 始点云, 步骤4‑2)对装配式铺面板块接缝的原 始点云进行 预处理, 步骤4‑3)基于预处理后的装配 式铺面板块接缝的点云数据识别接缝位置, 得到接缝点 云与接缝两侧板块点云, 并基于接缝点云与接缝两侧板块点云完成装配式铺面板块铺 装精 度评价。 2.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的装配式铺面铺装精度评价方法, 其特征 在于, 对原 始点云进行 预处理的过程包括去噪、 背景点剔除、 点云精简和点云拼接配准。 3.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的装配式铺面铺装精度评价方法, 其特征 在于, 所述对预制板块 点云数据进行点云 分割包括以下步骤: 步骤2‑3‑1)基于输入的预制板块点云数据P, 构 建kd树, 设置集合C以存储各类点云簇, 并使用队列Q存 储待分类点权 利 要 求 书 1/3 页 2 CN 115359187 A 2步骤2‑3‑2)获取预制板块点云数据P中的点并判断是否已被分类, 若未被分类, 则执行 步骤2‑3‑3), 若已被分类, 则获取 下一个点pi+1并重新执 行步骤2‑3‑3); 步骤2‑3‑3)将点pi加入当前待分类点队列Q中; 步骤2‑3‑4)对于队列Q中的每一个点pj∈Q, 利用kd树搜索与pj距离小于r0的半径邻域 并将 中未被处 理的点加入队列Q中, 对队列Q中的点云进行分类处 理, 得到点云簇; 步骤2‑3‑5)判断P中的所有点是否均已被处理, 若是, 则将队列Q中分类完成的点云簇 存入集合C中, 并将队列Q清空, 完成点云 分割, 若否, 则返回步骤2 ‑3‑2)。 4.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的装配式铺面铺装精度评价方法, 其特征 在于, 所述对拟装配区域 点云数据进行点云 分割包括以下步骤: 步骤3‑3‑1)获取水平面的位置; 步骤3‑3‑2)利用最小二乘法拟合整个拟装配区域 点云数据所在的平面; 步骤3‑3‑3)基于拟合得到的平面参数对拟装配区域点云数据进行坐标变换, 使得水平 面与点云坐标轴XOY平面平行, 并基于点云数据的Z轴坐标值确定点云距离水平面的深度 值; 步骤3‑3‑4)基于点云数据的深度值实现点云 分割, 得到既有板块 点云和基层点云。 5.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的装配式铺面铺装精度评价方法, 其特征 在于, 对预制 板块点云数据进行特征提取包括平面参数 的提取、 边界的提取和边界的简化 三个部分。 6.根据权利要求5所述的一种基于深度相机的装配式铺面铺装精度评价方法, 其特征 在于, 所述平面 参数的提取采用RANSAC算法, 包括以下步骤: 步骤2‑3‑6)确定预制板块平面在三维空间的参数 方程: ax+by+cz+d=0 其中, (x,y,z)为 位于预制板块平面内点云的坐标, a、 b、 c与d均为预估参数; 步骤2‑3‑7)随机在点云中选取三个点(x1,x1,x1)、 (x2,x2,x2)和(x3,x3,x3),依次将三个 点的坐标代入平面方程中, 利用克莱姆法则求解线性方程组, 得到当前点所在平面的预估 参数为: 步骤2‑3‑8)计算点云中的点与预制板块预估平面间的距离: 步骤2‑3‑9)判断距离di是否小于预配置的距离阈值δ0, 若是, 则将该点划分为内点, 若 否, 则将该点划分为异常点; 步骤2‑3‑10)重复步骤2 ‑3‑8)‑步骤2‑3‑9), 直至遍历全部点云, 统计当前预估参数下 的内点数; 步骤2‑3‑11)重复步骤2 ‑3‑7)‑步骤2‑3‑10), 直至达到迭代终止条件, 记录内点数最大权 利 要 求 书 2/3 页 3 CN 115359187 A 3

PDF文档 专利 一种基于深度相机的装配式铺面铺装精度评价方法

文档预览
中文文档 15 页 50 下载 1000 浏览 0 评论 0 收藏 3.0分
温馨提示:本文档共15页,可预览 3 页,如浏览全部内容或当前文档出现乱码,可开通会员下载原始文档
专利 一种基于深度相机的装配式铺面铺装精度评价方法 第 1 页 专利 一种基于深度相机的装配式铺面铺装精度评价方法 第 2 页 专利 一种基于深度相机的装配式铺面铺装精度评价方法 第 3 页
下载文档到电脑,方便使用
本文档由 SC 于 2024-02-24 00:44:06上传分享
友情链接
站内资源均来自网友分享或网络收集整理,若无意中侵犯到您的权利,敬请联系我们微信(点击查看客服),我们将及时删除相关资源。