基于AI图像识别的CFG桩智能纠偏方法及纠偏装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及土木工程领域，公开了一种基于AI图像识别的CFG桩智能纠偏方法及纠偏装置，括带有卷扬机的振动沉管CFG桩施工机械，卷扬机与沉管连接，其特征在于，在沉管上方固定调节块，在沉管前方设置两个标靶，在振动沉管CFG桩施工机械上设置两个视频监控装置，两个视频监控装置与两个标靶一一对应，所述的调节块为四个，调节块为伺服电缸，所述的视频监控装置与控制器连接，所述控制器分别与四个伺服电缸连接。利用AI图像识别，实时调整CFG桩振动下沉方向和速度，以此达到实时、环保、智能地调整软土地层振动沉管CFG桩垂直度，保障CFG桩成桩率和垂直度要求，提高工程建设质量和速度。提高工程建设质量和速度。提高工程建设质量和速度。

【技术实现步骤摘要】
基于AI图像识别的CFG桩智能纠偏方法及纠偏装置


[0001]本专利技术涉及土木工程领域，尤其是一种适用于软土地层CFG桩施工中，桩体结构垂直度控制，提高CFG桩成桩质量的基于AI图像识别的CFG桩智能纠偏方法及纠偏装置。

技术介绍

[0002]CFG桩复合地基在公路、铁路、建筑工程等软弱地基处理中得到了广泛的应用。CFG桩是英文Cement Fly
‑
ash Gravel的缩写，意为水泥粉煤灰碎石桩，由碎石、石屑、砂、粉煤灰掺水泥加水拌和，用各种成桩机械制成的具有一定强度的可变强度桩，其原理是利用专业钻机设备，将混凝土与地基深处的原土质进行融合，人为地使桩顶穿入垫层，调整桩土之间的相对位移。桩土可以共同承受竖向和侧向荷载，并可以调整其分担比，对降低基底应力集中具有重要作用，以此来对地基的土质进行改善，满足地基承载的要求。然而在沿海城市土木工程建设过程中不可避免地遇到软土地层，软土地层不仅承载性能弱，还易随CFG桩沉管下沉施工过程中会受到相互挤压等因素影响，导致CFG桩体垂直度难以有效控制，施工质量无法达到预期目标。为此，本专利技术专利在振动沉管CFG桩施工机械上增加基于AI图像识别的智能纠偏装置，使得振动沉管CFG桩在软土地层施工过程中能够实时调整振动下沉的垂直精度，提高CFG桩成桩质量，减小建设成本，已满足工程建设要求。

技术实现思路

[0003]针对上述的所有问题，本专利技术提供基于AI图像识别的CFG桩智能纠偏方法及纠偏装置。本专利技术通过在振动沉管CFG桩施工机械上增加基于AI图像识别的智能纠偏装置，利用AI图像识别，实时调整CFG桩振动下沉方向和速度，以此达到实时、环保、智能地调整软土地层振动沉管CFG桩垂直度，保障CFG桩成桩率和垂直度要求，提高工程建设质量和速度。
[0004]本专利技术的方案如下：一种基于AI图像识别的CFG桩智能纠偏方法，S1、确定CFG桩施工位置，通过振动沉管CFG桩施工机械将振动套管定位后，调整沉管垂直度使沉管满足工程要求；S2、在CFG桩的沉管前部左右两侧各放置一个标靶，在振动沉管CFG桩施工机械上安装两个视频监控装置，两个视频监控装置与两个标靶一一对应，且视频监控装置设置在标靶上方，视频监控装置的红外线标定点在标靶中心，并将此时图像存储作为初始垂直位置图像；S3、进行沉管作业，当振动沉管开始在软土地层振动下沉时出现垂直偏差，通过视频监控装置实时定位标靶图像；当视频监控装置红外线标定点偏离标靶中心时，通过对比初始垂直位置图像，获得到沉管偏移方向和大小；依据计算得到的偏移方向和大小，调整沉管顶部的4个调节块的下沉压力，使沉管下沉又恢复到初始垂直状态，此时视频监控装置的红外线标定点恢复到标靶中心；S4、重复步骤S3直至直至沉管下沉到设计位置；S5、完成沉管内混凝土浇筑之后，进行沉管上拔；通过视频监控装置实时定位标靶图像，通过对比初始垂直位置图像，获得到沉管偏移方向和大小；依据得到的偏移方向和大小，调整卷扬机转速，使沉管，调整为垂直状态，直至沉管完全拔出，结束，将振动沉管CFG桩施工机械9移到另一个CFG桩施工位置。所述振动沉管CFG桩施工机械为土木工程建设中常用的振动沉管机械。
[0005]在S2中，两个标靶分别设置在沉管前部，且标靶距离沉管的距离为a，a≥5cm。
[0006]标靶为十字形标识，标靶的两个靶条的长度为10cm、宽度为2cm，在十字形标识的中点为直径0.5cm的圆形标识， 两个靶条以原点为基点向相反方向分别设置标识，且标识的颜色、中心的颜色和靶条的颜色均不相同。将标靶设置在视频监控装置正下方，视频监控装置红外线标定点于标靶中心，视频监控装置每1分钟间隔拍摄视频监控装置红外线点在标靶中的图像。
[0007]在S3中，所述调节块为伺服电缸，四个调节块平行设置在沉管的顶部，调整调节块时，确定沉管的偏离方向，调整偏离朝向的伺服电缸的压力，加压0.01MPa，再调整其他伺服电缸的输出压力，直至沉管调整垂直满足设定要求。
[0008]在S3中，所述调节块为伺服电缸，四个调节块平行设置在沉管的顶部，四个伺服电缸中相邻两个为一组，调整调节块时，确定沉管的偏离方向，调整偏离朝向的伺服电缸组的压力，加压0.01MPa，再调整另一组伺服电缸的输出压力，直至沉管调整垂直满足设定要求。
[0009]基于AI图像识别的CFG桩智能纠偏装置，包括带有卷扬机的振动沉管CFG桩施工机械，卷扬机与沉管连接，在沉管上方固定调节块，在沉管前方设置两个标靶，在振动沉管CFG桩施工机械上设置两个视频监控装置，两个视频监控装置与两个标靶一一对应，所述的调节块为四个，调节块为伺服电缸，所述的视频监控装置与控制器连接，所述控制器分别与四个伺服电缸连接；控制器采用公知的控制器，用于对拍摄的标靶图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同施工阶段的CFG桩沉管空间状态，并基于AI图像识别所得的特征，控制伺服电缸动作实现沉管的调整。
[0010]标靶为十字形标识，标靶的两个靶条的长度为10cm、宽度为2cm，在十字形标识的中点为直径0.5cm的圆形标识， 两个靶条以原点为基点向相反方向分别设置标识，且标识的颜色、中心的颜色和靶条的颜色均不相同。
[0011]标靶的两个靶条上设置的图案不同，其中一个靶条上设置多个等边三角形，且等边三角形从中心向远离中心的一端逐个增大，等边三角形的其中一角朝向远离中心的方向，设置在中心两侧的等边三角形颜色不同；另一个靶条上设置多个方向标识符，方向标识符尖头朝向远离中心的方向，方向标识符从中心向远离中心的一端逐个增大，设置在中心两侧的方向标识符的颜色不同。
[0012]通过上述描述可以看出，本方案具有如下优点：1. 本专利技术所涉及的现场测试便捷，实时采集分析；2. 本专利技术所涉及的智能纠偏装置布设迎合性强，可布置于CFG桩施工机械顶部任何位置；3. 本专利技术所涉及的AI图像识别只涉及颜色和两种图形大小的识别，简单实用；4. 本专利技术所涉及的采集无准备工作，采集时间短；5. 本专利技术可以满足软土地层CFG桩垂直度施工。
附图说明
[0013]图1为本专利技术的方法流程图。
[0014]图2为本专利技术具体实施方式装置的侧面示意图。
[0015]图3为本专利技术具体实施方式的装置正面示意图。
[0016]图4为CFG桩沉管顶部结构示意图。
[0017]图5为调节块示意图。
[0018]图6为视频监控装置与标靶的位置示意图。
[0019]图7为标靶示意图。
[0020]图中，1为控制器、2为数据线、3为调节块、4为视频监控装置、5为调节块外框架、6为沉管、7为标靶、8为卷扬机、9为振动沉管CFG桩施工机械。
具体实施方式
[0021]下面结合本专利技术实例中的附图，对本专利技术一种新型YOLOv5的口罩佩戴实时检测方法进行具体地描述。
[0022]具体实施方式一通过附图可以看出本方案的一种基于AI图像识别的CFG桩智能纠偏方法，S1、确定CFG桩施工位置，通过振动沉管CFG桩施工机械本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AI图像识别的CFG桩智能纠偏方法，其特征在于，S1、确定CFG桩施工位置，通过振动沉管CFG桩施工机械将振动套管定位后，调整沉管垂直度使沉管满足工程要求；S2、在CFG桩的沉管前部左右两侧各放置一个标靶，在振动沉管CFG桩施工机械上安装两个视频监控装置，两个视频监控装置与两个标靶一一对应，且视频监控装置设置在标靶上方，视频监控装置的红外线标定点在标靶中心，并将此时图像存储作为初始垂直位置图像；S3、进行沉管作业，当振动沉管开始在软土地层振动下沉时出现垂直偏差，通过视频监控装置实时定位标靶图像；当视频监控装置红外线标定点偏离标靶中心时，通过对比初始垂直位置图像，获得到沉管偏移方向和大小；依据计算得到的偏移方向和大小，调整沉管顶部的4个调节块的下沉压力，使沉管下沉又恢复到初始垂直状态，此时视频监控装置的红外线标定点恢复到标靶中心；S4、重复步骤S3直至直至沉管下沉到设计位置；S5、完成沉管内混凝土浇筑之后，进行沉管上拔；通过视频监控装置实时定位标靶图像，通过对比初始垂直位置图像，获得到沉管偏移方向和大小；依据得到的偏移方向和大小，调整卷扬机转速，使沉管调整为垂直状态，直至沉管完全拔出，结束。2.根据权利要求1所述的基于AI图像识别的CFG桩智能纠偏方法，其特征在于，在S2中，两个标靶分别设置在沉管前部，且标靶距离沉管的距离为a，a≥5cm。3.根据权利要求1或2所述的基于AI图像识别的CFG桩智能纠偏方法，其特征在于，标靶为十字形标识，标靶的两个靶条的长度为10cm、宽度为2cm，在十字形标识的中点为直径0.5cm的圆形标识， 两个靶条以原点为基点向相反方向分别设置标识，且标识的颜色、中心的颜色和靶条的颜色均不相同。4.根据权利要求1所述的基于AI图像识别的CFG桩智能纠偏方法，其特征在于，将标靶设置在视频监控装置正下方，视频监控装置红外线标定点于标靶中心，视频监控装置每1分钟间隔拍摄视频监控装置红外线点在标靶中的图像。5.根据权利要求1所述的基于AI图像识别的C...

【专利技术属性】
技术研发人员：时贞祥，郭世波，张玮，刘子超，李文祯，陈焕，曹晨阳，武科，李奉庭，肖文斌，常昊，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：