【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于隐蔽工程检测领域，涉及应用激光精密检测技术来实现对隐蔽工程的非破坏性检测，具体是提供一种预制构件隐蔽工程精密检测方法。
技术介绍
1、隐蔽工程检测是指对那些在结构内部、难以质检观测和访问的工程部分进行检测和评估的过程。一般通过人工尺量模具、预埋件、钢筋和桁架，和图纸对比检测位置偏差和数量核对，最后人工书写出检测件质检报告。然而人工产出会导致有一些质检问题，例如重成品检、轻隐蔽检，以及人工测量不准确、漏检、错检等问题。
2、针对目前隐蔽工程检测领域的现有方案，已存在采用三维激光扫描，但是在三维激光扫描的过程中，点云数据的获取常常会受到物体遮挡、光照不均匀等因素的影响，容易造成复杂形状物体的区域扫描盲点，形成孔洞。同时由于扫描测量范围有限，对于大尺寸物体或者大范围场景，不能一次性进行完整测量，必须多次扫描测量，因此扫描结果往往是多块具有不同坐标系统且存在噪声的点云数据，不能够完全满足人们对数字化模型真实度和实时性的要求，
3、因此，上述问题亟待解决。
技术实现思路
1、专利技术目的：为了克服以上不足，本专利技术的目的是要提供一种预制构件隐蔽工程精密检测方法，以抗干扰的激光线阵扫描为主，相机为辅，对被测物体的特征识别，解决现有的隐蔽工程检测使用人工尺量的漏检问题和检测不规范问题，提高隐检准确率，覆盖率，减轻质检人员负荷。并且通过系统自动记录质检记录，对构件质量可以有效追溯。
2、技术方案：为了实现上述目的，本专利技术提供了一种预制构件隐蔽
3、步骤s10：获取叠合板层图像并进行预处理，提高图像对比度；
4、步骤s11：根据图纸信息，取得与现场环境匹配的模板，并使用该模板匹配步骤s10预处理后的叠合板层图像；
5、步骤s12：采集步骤s11中匹配后图像的梯度信息，采用特征提取算法，初步检测预制构件位置；
6、步骤s13：提取图纸中的预制构件几何形状，对图纸的预制构件特征和步骤s12中得到的预制构件特征进行匹配，实现对预制构件精准匹配与定位；
7、步骤s14：采用激光扫描获取叠合板层的点云数据，保留点云中的端点和交点特征，对点云数据进行处理，精准定位预制构件；
8、步骤s15：将步骤s14中处理后的点云数据与平面图像中的预制构件位置信息和特征提取结果输入质检系统，质检系统基于步骤s13中图纸的预制构件几何形状和预制构件精准位置与输入信息对比，输出叠合板层内部的特征、结构和预制构件等检测结果。
9、根据图像的梯度信息和特征提取算法，对叠合板层内的预制构件进行准确识别，对预制构件的数量、类型、尺寸和空间位置都可以进行精确识别。
10、进一步地，上述的预制构件隐蔽工程精密检测方法中，步骤s14中，点云数据处理流程包括：
11、步骤s20：从激光扫描仪中获取叠合板层的点云数据；
12、步骤s21：对点云数据进行预处理，去除噪声和异常值；
13、步骤s22：对经过步骤s21处理后的点云中提取端点和交点作为特征，使用聚类算法分割预制构件，分割后保留预制构件的端点和交点作为特征，用于后续匹配；
14、步骤s23：将步骤s21中预处理后的点云数据进行点云表面重建，利于可视化分析；
15、步骤s24：进行特征匹配与目标检测，从步骤s22中提取的预制构件特征匹配对应图纸中预制构件端点和交点的几何特征，精准定位预制构件位置；
16、步骤s25：对点云数据进行可视化处理。
17、采用激光精密检测技术，提供了高效的点云处理算法，可以对千万级点云数据进行有效处理，提高隐检准确率、覆盖率，解决漏检、检测不规范问题。最后在保持点云特征不丢失的前提下，对点云数据进行精简，以减少计算和处理的复杂度，实现叠合板层的三维重建和精确定位。
18、进一步地，上述的预制构件隐蔽工程精密检测方法中，步骤s10对图像进行预处理的操作具体是采用cv2.cvtcolor函数与cv2.gaussianblur转化为灰度图，并使用cv2.gaussianblur应用高斯模糊以减少噪声。
19、进一步地，上述的预制构件隐蔽工程精密检测方法中，步骤s12中初步检测预制构件的具体方法为双阈值检测算法，设置两个阈值，一个阈值a和一个阈值b。将梯度幅值大于阈值a的像素标记为强边缘，将梯度幅值在阈值b和阈值a之间的像素标记为弱边缘。通过连接强边缘像素，将弱边缘像素转化为强边缘像素，形成连续的边缘，进行预制构件初步定位。
20、进一步地，上述的预制构件隐蔽工程精密检测方法中，步骤s13中精准匹配与定位的具体方法为读取图纸中预制构件的图像，对预制构件特征和图像预制构件的特征进行匹配，排出错误匹配结果，基于匹配结果，人工进行微调。
21、进一步地，上述的预制构件隐蔽工程精密检测方法中，步骤s21中去除噪声和异常值的方法为包括使用remove_noise函数进行降噪处理，使用点云的voxel_down_sample函数对点云进行体素下采样，以减少点的数量和噪声。
22、进一步地，上述的预制构件隐蔽工程精密检测方法中，步骤s22中分割预制构件的具体方法为将点云中的点分为不同的簇，排除不符合预制构件几何属性的簇，从而将预制构件的点从其他噪声点和背景点中分离。
23、进一步地，上述的预制构件隐蔽工程精密检测方法中，步骤s23中云表面重建的具体方法为将预处理好的点云数据进行体素化，将点云数据映射到三维网格空间，每个体素储存点云数据的信息，对于每个体素，计算其法线，使用poisson方程来重建表面。
24、进一步地，上述的预制构件隐蔽工程精密检测方法中，步骤s25中，可视化的方法为使用open3d库的visualization.draw_geometries函数来显示传入的点云对象，函数在图形界面中自动绘制点云。
25、进一步地，上述的预制构件隐蔽工程精密检测方法中，步骤s15中输出的检测结果能够输入至生产管理信息化系统，生产管理信息化系统通过对比检测结果与生产指标，生成记录表并进行归档。引入智能检测系统，实现检测指标输入与质检结果输出的联动，提高了隐蔽工程质量管理的效率。
26、上述技术方案可以看出，本专利技术具有如下有益效果：本专利技术预制构件隐蔽工程精密检测方法，采用激光精密检测技术，提供了高效的点云处理算法，可以对千万级点云数据进行有效处理，提高隐检准确率、覆盖率，解决漏检、检测不规范问题；根据图像的梯度信息和特征提取算法，对叠合板层内的预制构件进行准确识别，对预制构件的数量、类型、尺寸和空间位置都可以进行精确识别；使用平面视觉检测对激光精密检测进行辅助。用以解决薄壁预埋件或高反射性物体等在激光扫描中容易出现薄弱检测的问题；依据现行标准，覆盖隐蔽工程边模、钢筋、预埋件尺寸检测项。对不同检测件进行可视化处理，便于质检人员检测，使质检人员一人可以负责多班、多条线，提升检本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种预制构件隐蔽工程精密检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的预制构件隐蔽工程精密检测方法，其特征在于：步骤S14中，点云数据处理流程包括：
3.根据权利要求1所述的预制构件隐蔽工程精密检测方法，其特征在于：步骤S10对图像进行预处理的操作具体是采用cv2.cvtColor函数与cv2.GaussianBlur转化为灰度图，并使用cv2.GaussianBlur应用高斯模糊以减少噪声。
4.根据权利要求1所述的预制构件隐蔽工程精密检测方法，其特征在于：步骤S12中初步检测预制构件的具体方法为双阈值检测算法，设置两个阈值，一个阈值A和一个阈值B；将梯度幅值大于阈值A的像素标记为强边缘，将梯度幅值在阈值B和阈值A之间的像素标记为弱边缘；通过连接强边缘像素，将弱边缘像素转化为强边缘像素，形成连续的边缘，进行预制构件初步定位。
5.根据权利要求1所述的预制构件隐蔽工程精密检测方法，其特征在于：步骤S13中精准匹配与定位的具体方法为读取图纸中预制构件的图像，对预制构件特征和图像预制构件的特征进行匹配，排除错误匹配结果，基于
6.根据权利要求2所述的预制构件隐蔽工程精密检测方法，其特征在于：所述步骤S21中去除噪声和异常值的方法为包括使用remove_noise函数进行降噪处理，使用点云的voxel_down_sample函数对点云进行体素下采样，以减少点的数量和噪声。
7.根据权利要求2所述的预制构件隐蔽工程精密检测方法，其特征在于：所述步骤S22中分割预制构件的具体方法为将点云中的点分为不同的簇，排除不符合预制构件几何属性的簇，从而将预制构件的点从其他噪声点和背景点中分离。
8.根据权利要求2所述的预制构件隐蔽工程精密检测方法，其特征在于：所述步骤S23中云表面重建的具体方法为将预处理好的点云数据进行体素化，将点云数据映射到三维网格空间，每个体素储存点云数据的信息，对于每个体素，计算其法线，使用Poisson方程来重建表面。
9.根据权利要求2所述的预制构件隐蔽工程精密检测方法，其特征在于：所述步骤S25中，可视化的方法为使用Open3D库的visualization.draw_geometries函数来显示传入的点云对象，函数在图形界面中自动绘制点云。
10.根据权利要求1所述的预制构件隐蔽工程精密检测方法，其特征在于：步骤S15中输出的检测结果能够输入至生产管理信息化系统，生产管理信息化系统通过对比检测结果与生产指标，生成记录表并进行归档。
...【技术特征摘要】
1.一种预制构件隐蔽工程精密检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的预制构件隐蔽工程精密检测方法，其特征在于：步骤s14中，点云数据处理流程包括：
3.根据权利要求1所述的预制构件隐蔽工程精密检测方法，其特征在于：步骤s10对图像进行预处理的操作具体是采用cv2.cvtcolor函数与cv2.gaussianblur转化为灰度图，并使用cv2.gaussianblur应用高斯模糊以减少噪声。
4.根据权利要求1所述的预制构件隐蔽工程精密检测方法，其特征在于：步骤s12中初步检测预制构件的具体方法为双阈值检测算法，设置两个阈值，一个阈值a和一个阈值b；将梯度幅值大于阈值a的像素标记为强边缘，将梯度幅值在阈值b和阈值a之间的像素标记为弱边缘；通过连接强边缘像素，将弱边缘像素转化为强边缘像素，形成连续的边缘，进行预制构件初步定位。
5.根据权利要求1所述的预制构件隐蔽工程精密检测方法，其特征在于：步骤s13中精准匹配与定位的具体方法为读取图纸中预制构件的图像，对预制构件特征和图像预制构件的特征进行匹配，排除错误匹配结果，基于匹配结果，人工进行微调。
6.根据权利要求2所述的预制构件隐蔽工程精密检测方法，其特征在于：所述步骤s21...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈灿，肖阳，樊留群，董兴涛，马立峰，刘迎，王鹏，
申请(专利权)人：济客筑科技太仓有限公司，
类型：发明
国别省市：
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