一种实测实量任务点搜索与任务派发方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种实测实量任务点搜索与任务派发方法及系统，利用BIM信息绘制以不同颜色填充不同实体结构的模块化的户型图；计算户型图中所有的墙体像素厚度，绘制匹配模板，获取各个匹配模板的任务中心点；组合户型图中不同的实体结构，生成匹配源图像并与匹配模板匹配，识别不同任务点并获取任务点信息；根据每个房间的轮廓，计算得到户型中的所有测量站点；派发任务给测量机器人，采集所有测量站点的三维点云数据，获取完整户型的点云数据，利用任务点的ROI信息，分割出任务点的点云数据，并参考任务点的设计值信息，计算得到实测实量的结果。本发明专利技术实现户型中实测实量任务点的自动识别与定位，测量机器人根据任务点自动实现实测实量。

A method and system of real task point search and task dispatch

【技术实现步骤摘要】
一种实测实量任务点搜索与任务派发方法及系统
本专利技术涉及一种任务点搜索方法及系统，具体涉及一种实测实量任务点搜索与任务派发方法及系统。
技术介绍
实测实量是指根据国家或行业相关质量验收规范，应用测量工具，通过对施工现场实体的现场测试、丈量而得到的能真实反应产品质量数据的一种方法。目前实测实量沿用了相对老旧的数据采集方式，而采用视觉传感器进行测量是一种智能化、自动化和可以极大地提高效率的有效测量手段。目前，利用视觉传感器进行数据采集的主要方式有两种：人工选择测量站点采集数据和使用SLAM(同步定位与建图)自主定位和导航(传感器需要搭载在自动导引运输车上)确定测量站点采集数据。其中，人工选择测站的方式使视觉传感器测量无法实现自动化；利用SLAM技术局部建图，还无法达到根据实时构建的地图信息直接分析出测量任务点的语义信息的能力。所以，通过这两种方式，机器人都无法自动分析户型中存在的所有的任务点信息(任务点指实测实量里需要测量的部分项目，包括：阴阳角，截面尺寸，门洞尺寸，窗洞尺寸，墙面平整度和垂直度等)。利用AGV(自动导引运输车)搭载可以水平和垂直两方向旋转的视觉传感器，设计一个实测实量机器人，用于实现实测实量的自动化。目前实测实量机器人遇到的问题有：(1)机器人无法自动获取一个户型中存在的待测任务点和对应的任务点的坐标；(2)视觉传感器的视域有限，测量任务点的表面特征较少，单从视觉传感器获得的数据无法自动识别该数据包含的实际测量任务类型和对应的测量算法；(3)机器人无法自动确定视野较好的AGV测量站点和位姿及视觉传感器的水平和垂直两方向的旋转角度；(4)传感器采集到的数据不规范，可能包含许多干扰信息，导致实测实量算法失效。这些问题导致实测实量机器人无法实现自动化。
技术实现思路
鉴于此，本专利技术提供了一种实测实量任务点搜索与任务派发方法，包括：S1，利用BIM信息，绘制以不同颜色填充不同实体结构的模块化的户型图；S2，计算户型图中所有的墙体像素厚度，根据墙体像素厚度和测量需求绘制匹配模板，并获取各个匹配模板的任务中心点，其中，所述匹配模板包括阳角模板，阴角模板，截面模板和墙面模板；S3，组合户型图中不同的实体结构，生成匹配源图像并与匹配模板进行匹配，识别不同的任务点并获取任务点信息，其中，所述任务点信息包括任务点的类型、设计值信息和BIM坐标下的ROI信息；S4，根据户型中每个房间的轮廓，计算得到户型中的所有测量站点；S5，派发任务给测量机器人，机器人采集所有测量站点的三维点云数据，获取完整户型的点云数据，利用任务点的ROI信息，分割出该任务点的点云数据，并参考任务点的设计值信息，计算得到最终实测实量的结果。作为本专利技术进一步的改进，S2包括：S21,将户型图二值化，即将户型中的所有实体填充为白色，作为前景，将地面和户型外的区域填充为黑色，作为背景；S22，利用二值图，提取所有的墙体，并计算墙体对应白色矩形的宽度，得到墙体像素厚度值，获取户型图中的墙体像素厚度种类；S23，根据墙体像素厚度和比例尺，计算出每个墙体像素厚度对应的实际的墙体厚度设计值；S24，根据不同的墙体厚度设计值绘制不同的匹配模板。作为本专利技术进一步的改进，所述阳角模板的绘制方法为：取阳角所有的墙体像素厚度值，两两组合为一组，一组墙体像素厚度值作为一个阳角模板的两墙体像素厚度d1和d2，两墙面相接处的交点即为该阳角模板的任务中心点，该阳角模板中两墙表面外侧扩展填充黑色背景。作为本专利技术进一步的改进，所述阴角模板的绘制方法为：阴角模板不包括阳角侧墙面和背景，阴角模板中两墙体像素厚度d1和d2均等于最小的墙体像素厚度，两墙面相接处的点即为该阴角模板的任务中心点。作为本专利技术进一步的改进，所述截面模板的绘制方法为：将墙体厚度设计值作为截面模板中每一种墙体的墙体像素厚度d，并在截面墙体外侧填充黑色背景，截面上墙体像素厚度d的1/2处即为该截面模板的任务中心点。作为本专利技术进一步的改进，所述墙面模板的绘制方法为：将最小的墙体像素厚度的1/2作为墙面模板中的墙体像素厚度，将需要测量的最小墙长度到最大墙长度之间的几个等间隔数值分别作为每一个墙面模板的墙体像素长度L，墙面上墙体像素长度L的1/2处即为该墙面模板的任务中心点。作为本专利技术进一步的改进，S3包括：S31，根据填充颜色将现浇结构墙、墙板、飘窗、门洞和窗洞进行实体结构分割；S32，利用颜色和BIM信息，计算门洞和窗洞的任务点信息；S33，对需要进行模板匹配识别的阳角、阴角、截面和墙面任务点，根据模板匹配需求，组合不同的实体结构并绘制生成匹配源图像，匹配计算后，标记阳角、阴角、截面和墙面的任务点，并剔除不合理或者不必要的任务点，得到所有的任务点；S34，获取所有任务点的任务点信息。作为本专利技术进一步的改进，S33中，在识别阳角和阴角任务点时，将现浇结构墙、飘窗和窗洞作为实体结构，填充为白色作为前景，其他为背景，绘制匹配源图像；在识别截面任务点时，将现浇结构墙、门洞和窗洞作为实体结构，填充为白色作为前景，其他为背景，绘制匹配源图像；在识别墙面时，将现浇结构墙、门洞和窗洞作为实体结构，填充为白色作为前景，其他为背景，绘制匹配源图像。作为本专利技术进一步的改进，S33中，在匹配计算时，计算匹配模板中任务中心点在匹配模板上的像素坐标，叠加匹配模板在源图像上的像素坐标，获得任务中心点在户型图上的像素坐标；匹配完成后，根据匹配框分别标记任务中心点、测量任务点和不测任务点。作为本专利技术进一步的改进，S33中，在对截面匹配结束后，还需要判断是否安装墙板：提取所有的墙板，计算截面中心的标记点方向附近是否有墙板像素，若有墙板像素则需安装墙板，否则无需安装。作为本专利技术进一步的改进，获取到的任务点信息为：阳角的任务中心点即为阳角的ROI信息，阴角的任务中心点即为阴角的ROI信息，截面两侧的角点为截面的ROI信息，墙面匹配框两端的中心位置为墙面的ROI信息。作为本专利技术进一步的改进，S4包括：S41，获取户型中的房间轮廓，并进行房间分割；S42，计算所有分割房间的最大内接正矩形，在每个最大内接矩形的中央设置测量站点；S43，计算每个分割房间剩余区域的最大内接正矩形，并在最大内接正矩形中央设置测量站点，直至剩余区域无需设置测量站点。作为本专利技术进一步的改进，S5包括：S51，将计算得到的测量站点和任务点的ROI信息和设计值信息一并发送给机器人；S52，机器人根据测量站点的位置引导AGV移动到相应测量站点，获取整个站点覆盖区域的三维点云数据；S53，通过采集数据中的机器人AGV的位姿信息，将采集到的三维点云数据归类到BIM的三维坐标下；S54，通过相邻点云之间重叠区域的特征关系，将所有三维点云数据拼接到一起，得到整个户型的点云数据；S55，读取任务点及其ROI信息和设计值信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种实测实量任务点搜索与任务派发方法，其特征在于，包括：/nS1，利用BIM信息，绘制以不同颜色填充不同实体结构的模块化的户型图；/nS2，计算户型图中所有的墙体像素厚度，根据墙体像素厚度和测量需求绘制匹配模板，并获取各个匹配模板的任务中心点，其中，所述匹配模板包括阳角模板，阴角模板，截面模板和墙面模板；/nS3，组合户型图中不同的实体结构，生成匹配源图像并与匹配模板进行匹配，识别不同的任务点并获取任务点信息，其中，所述任务点信息包括任务点的类型、设计值信息和BIM坐标下的ROI信息；/nS4，根据户型中每个房间的轮廓，计算得到户型中的所有测量站点；/nS5，派发任务给测量机器人，机器人采集所有测量站点的三维点云数据，获取完整户型的点云数据，利用任务点的ROI信息，分割出任务点的点云数据，并参考任务点的设计值信息，计算得到最终实测实量的结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种实测实量任务点搜索与任务派发方法，其特征在于，包括：
S1，利用BIM信息，绘制以不同颜色填充不同实体结构的模块化的户型图；
S2，计算户型图中所有的墙体像素厚度，根据墙体像素厚度和测量需求绘制匹配模板，并获取各个匹配模板的任务中心点，其中，所述匹配模板包括阳角模板，阴角模板，截面模板和墙面模板；
S3，组合户型图中不同的实体结构，生成匹配源图像并与匹配模板进行匹配，识别不同的任务点并获取任务点信息，其中，所述任务点信息包括任务点的类型、设计值信息和BIM坐标下的ROI信息；
S4，根据户型中每个房间的轮廓，计算得到户型中的所有测量站点；
S5，派发任务给测量机器人，机器人采集所有测量站点的三维点云数据，获取完整户型的点云数据，利用任务点的ROI信息，分割出任务点的点云数据，并参考任务点的设计值信息，计算得到最终实测实量的结果。


2.如权利要求1所述的一种实测实量任务点搜索与任务派发方法，其特征在于，S2包括：
S21,将户型图二值化，即将户型中的所有实体填充为白色，作为前景，将地面和户型外的区域填充为黑色，作为背景；
S22，利用二值图，提取所有的墙体，并计算墙体对应白色矩形的宽度，得到墙体像素厚度值，获取户型图中的墙体像素厚度种类；
S23，根据墙体像素厚度和比例尺，计算出每个墙体像素厚度对应的实际的墙体厚度设计值；
S24，根据不同的墙体厚度设计值绘制不同的匹配模板。


3.如权利要求2所述的一种实测实量任务点搜索与任务派发方法，其特征在于，所述阳角模板的绘制方法为：取阳角所有的墙体像素厚度值，两两组合为一组，一组墙体像素厚度值作为一个阳角模板的两墙体像素厚度d1和d2，两墙面相接处的交点即为该阳角模板的任务中心点，该阳角模板中两墙表面外侧扩展填充黑色背景。


4.如权利要求2所述的一种实测实量任务点搜索与任务派发方法，其特征在于，所述阴角模板的绘制方法为：阴角模板不包括阳角侧墙面和背景，阴角模板中两墙体像素厚度d1和d2均等于最小的墙体像素厚度，两墙面相接处的点即为该阴角模板的任务中心点。


5.如权利要求2所述的一种实测实量任务点搜索与任务派发方法，其特征在于，所述截面模板的绘制方法为：将墙体厚度设计值作为截面模板中每一种墙体的墙体像素厚度d，并在截面墙体外侧填充黑色背景，截面上墙体像素厚度d的1/2处即为该截面模板的任务中心点。


6.如权利要求2所述的一种实测实量任务点搜索与任务派发方法，其特征在于，所述墙面模板的绘制方法为：将最小的墙体像素厚度的1/2作为墙面模板中的墙体像素厚度，将需要测量的最小墙长度到最大墙长度之间的几个等间隔数值分别作为每一个墙面模板的墙体像素长度L，墙面上墙体像素长度L的1/2处即为该墙面模板的任务中心点。


7.如权利要求1所述的一种实测实量任务点搜索与任务派发方法，其特征在于，S3包括：
S31，根据填充颜色将现浇结构墙、墙板、飘窗、门洞和窗洞进行实体结构分割；
S32，利用颜色和BIM信息，计算门洞和窗洞的任务点信息；
S33，对需要进行模板匹配识别的阳角、阴角、截面和墙面任务点，根据模板匹配需求，组合不同的实体结构并绘制生成匹配源图像，匹配计算后，标记阳角、阴角、截面和墙面的任务点，并剔除不合理或者不必要的任务点，得到所有的任务点；
S34，获取所有任务点的任务点信息。


8.如权利要求7所述的一种实测实量任务点搜索与任务派发方法，其特征在于，S33中，在识别阳角和阴角任务点时，将现浇结构墙、飘窗和窗洞作...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘勉励，曾翔，
申请(专利权)人：广东博智林机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44