智慧檢測(cè)系統(tǒng)原理及其在智慧工廠畢業(yè)論文

1、畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）報(bào)告題 目 學(xué) 院 學(xué) 院 專 業(yè) 學(xué)生姓名 學(xué) 號(hào) 年級(jí) 級(jí) 指導(dǎo)教師 畢業(yè)教務(wù)處制表畢業(yè)學(xué)生姓名： xx填寫 學(xué)號(hào)： xx填寫 專業(yè)： xx填寫 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）題目： 指導(dǎo)教師意見：（請(qǐng)對(duì)論文的學(xué)術(shù)水平做出簡(jiǎn)要評(píng)述。包括選題意義；文獻(xiàn)資料的掌握；所用資料、實(shí)驗(yàn)結(jié)果和計(jì)算數(shù)據(jù)的可靠性；寫作規(guī)范和邏輯性；文獻(xiàn)引用的規(guī)范性等。還須明確指出論文中存在的問題和不足之處。） 指導(dǎo)教師結(jié)論： （合格、不合格）指導(dǎo)教師姓名所在單位指導(dǎo)時(shí)間畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）評(píng)閱教師評(píng)閱意見表 學(xué)生姓名： xx填寫 學(xué)號(hào)： xx填寫 專業(yè)： xx填寫 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）題目： 農(nóng)村宅基地測(cè)量技術(shù)研究 評(píng)閱意見：

2、（請(qǐng)對(duì)論文的學(xué)術(shù)水平做出簡(jiǎn)要評(píng)述。包括選題意義；文獻(xiàn)資料的掌握；所用資料、實(shí)驗(yàn)結(jié)果和計(jì)算數(shù)據(jù)的可靠性；寫作規(guī)范和邏輯性；文獻(xiàn)引用的規(guī)范性等。還須明確指出論文中存在的問題和不足之處。）修改意見：（針對(duì)上面提出的問題和不足之處提出具體修改意見。評(píng)閱成績(jī)合格，并可不用修改直接參加答辯的不必填此意見。）畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）評(píng)閱成績(jī) （百分制）： 評(píng)閱結(jié)論： （同意答辯、不同意答辯、修改后答辯）評(píng)閱人姓名所在單位評(píng)閱時(shí)間論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：本人所呈交的本科畢業(yè)論文農(nóng)村宅基地測(cè)量技術(shù)研究，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。論文中引用他人的文獻(xiàn)、資料均已明確注出，論文中的結(jié)論和結(jié)果為本人

3、獨(dú)立完成，不包含他人成果及使用過的材料。對(duì)論文的完成提供過幫助的有關(guān)人員已在文中說明并致以謝意。本人所呈交的本科畢業(yè)論文沒有違反學(xué)術(shù)道德和學(xué)術(shù)規(guī)范，沒有侵權(quán)行為，并愿意承擔(dān)由此而產(chǎn)生的法律責(zé)任和法律后果。 論文作者（簽字）： xx填寫日期：xx填寫年月日題目：智慧檢測(cè)系統(tǒng)原理及其在智慧工廠摘 要：本文通過介紹移相法結(jié)構(gòu)光技術(shù)、三角測(cè)量技術(shù)等來闡述所提出智慧檢測(cè)系統(tǒng)的原理，對(duì)比傳統(tǒng)的檢測(cè)手段，結(jié)合智慧工廠的建設(shè)來闡述智慧檢測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景。證實(shí)智慧檢測(cè)系統(tǒng)不僅能扭轉(zhuǎn)傳統(tǒng)質(zhì)量檢測(cè)中檢測(cè)效率低、檢測(cè)誤差大、檢測(cè)資料失真等不良現(xiàn)狀，而且結(jié)合智慧工廠能實(shí)現(xiàn)真正的高效率、低成本的生產(chǎn)管理模式。關(guān)鍵詞：智慧

4、檢測(cè);相移法;智慧工廠0引言在國(guó)內(nèi)綠色建筑政策的驅(qū)動(dòng)下，裝配式行業(yè)迎來高速發(fā)展。結(jié)合信息物理交互系統(tǒng)打造智慧工廠，有助于加強(qiáng)裝配式構(gòu)件精細(xì)化生產(chǎn)提升產(chǎn)品合格率。在預(yù)制構(gòu)件的生產(chǎn)制造中，國(guó)內(nèi)普遍仍采用“半人工半機(jī)械”的傳統(tǒng)手段，尤其對(duì)于大型構(gòu)件，因工序復(fù)雜，勞動(dòng)強(qiáng)度大，產(chǎn)品質(zhì)量無法保證，因此智能檢測(cè)設(shè)備的研發(fā)及應(yīng)用則顯得至關(guān)重要。現(xiàn)有的智能檢測(cè)設(shè)備往往需要檢測(cè)技術(shù)（數(shù)據(jù)采集）和算法優(yōu)化（數(shù)據(jù)處理）。檢測(cè)技術(shù)大多應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、工業(yè)、醫(yī)學(xué)，如計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，利用圖像來實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境信息的識(shí)別與認(rèn)知1;機(jī)器攝影測(cè)量技術(shù)，通過拍攝圖片自動(dòng)生成可遠(yuǎn)近視角且位置精度高的實(shí)景三維模型已應(yīng)用于水電工程及工程地質(zhì)考察2

5、-3;激光掃描技術(shù)，可利用三維掃描建模已用于實(shí)體建模4;探地雷達(dá)技術(shù)，可模擬暗挖隧道的鋼筋間距并得以檢測(cè)5。照片3D建模技術(shù)，利用Autodesk 123D Catch對(duì)拍攝的照片進(jìn)行整合生成人體器官的三維模型6。而算法層面上，K.Singh7提出一種基于遞歸方法和深度學(xué)習(xí)的圖像處理算法可以從圖像中識(shí)別出不同粒的大小，并根據(jù)粒的像素大小來估計(jì)粒的大小，同時(shí)精確地測(cè)量幾個(gè)米粒的大小和質(zhì)量，促進(jìn)水稻產(chǎn)量的量化，促進(jìn)更快的稻米質(zhì)量評(píng)估。王慧藝8利用HALCON做圖像處理識(shí)別，通過識(shí)別鐵絲圈，建立數(shù)值模型計(jì)算距離，解決了工人操作的問題。李篪9針對(duì)打捆鋼筋的計(jì)數(shù)問題，通過編寫新算法對(duì)圖像處理，解決了非均

6、勻光照和噪聲的干擾，突出了圖像內(nèi)部的細(xì)節(jié)，有利于后續(xù)鋼筋的識(shí)別和計(jì)數(shù)。陳至坤10等人利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過深度學(xué)習(xí)和圖像處理技術(shù)，通過前期的樣本訓(xùn)練，提高在應(yīng)用中的鋼筋計(jì)數(shù)效率和準(zhǔn)確性。Warsewa A11等人在結(jié)構(gòu)智能控制方面，為解決圖像處理的延遲問題，數(shù)值模型和實(shí)際系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)不統(tǒng)一的問題上，編寫一種隨觀測(cè)器動(dòng)態(tài)調(diào)整的算法，優(yōu)化傳感器布置，提出了一種主動(dòng)承重單元的自適應(yīng)建筑狀態(tài)估計(jì)方法。在建筑工程中，智能檢測(cè)設(shè)備的應(yīng)用則為數(shù)不多。況中華12等人利用攝影測(cè)量技術(shù)識(shí)別圈梁尺寸;唐立國(guó)13采用脈沖渦流檢測(cè)系統(tǒng)測(cè)定鋼筋位置和保護(hù)層厚度;徐瑩14結(jié)合探地雷達(dá)和超聲波法檢測(cè)混凝土密實(shí)空間。從上述研究現(xiàn)狀

7、發(fā)現(xiàn)，智能檢測(cè)技術(shù)在預(yù)制裝配式構(gòu)件中應(yīng)用甚少，特別是針對(duì)鋼筋間距和彎起件，定位板尺寸等測(cè)量問題。因此本文將結(jié)合3D成像技術(shù)，通過圖像識(shí)別，數(shù)據(jù)處理，實(shí)現(xiàn)構(gòu)件檢測(cè)智能化，并應(yīng)用于智慧工廠的建設(shè)當(dāng)中。本文針對(duì)鋼筋骨架、定位板、折彎件等預(yù)制構(gòu)件的檢測(cè)效率、準(zhǔn)確率以及檢測(cè)數(shù)據(jù)智能化記錄分析問題，首先采用3D照相機(jī)獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，隨即通過圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)鋼筋間距、排布情況、定位板孔洞及其偏差的自動(dòng)檢測(cè)，并生成相應(yīng)的檢測(cè)圖像和數(shù)據(jù)報(bào)表。1智慧檢測(cè)系統(tǒng)原理及特點(diǎn)智慧檢測(cè)系統(tǒng)最主要的原理是通過移相法結(jié)構(gòu)光技術(shù)對(duì)待檢測(cè)物體投射一系列具有一定結(jié)構(gòu)特征的光線，再由3D相機(jī)采集反射的結(jié)構(gòu)光圖案，對(duì)所得到的光柵圖像

8、進(jìn)行位置信息編碼，最后根據(jù)三角測(cè)量原理進(jìn)行長(zhǎng)度、深度等信息的計(jì)算。1.1結(jié)構(gòu)光結(jié)構(gòu)光（Structured Light），通常是指采用特定波長(zhǎng)的不可見的紅外激光作為光源，發(fā)射出來的光經(jīng)過一定的編碼投影在物體上，通過一定算法來計(jì)算返回的編碼圖案的畸變來得到物體的位置和深度信息。不同時(shí)期的攝影測(cè)量技術(shù)發(fā)展如圖1所示。不同于以往的點(diǎn)激光技術(shù)，結(jié)構(gòu)光技術(shù)的基本原理是向被測(cè)物體投射一系列含有特定空間相位的光線，編碼2D圖案的同時(shí)對(duì)被測(cè)物拍攝，然后對(duì)得到的照片進(jìn)行解碼，再將解碼信息根據(jù)標(biāo)定數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，重構(gòu)成為3D數(shù)據(jù)。線激光技術(shù)和結(jié)構(gòu)光技術(shù)都是基于三角測(cè)量原理，因此二者的精度相近，但是結(jié)構(gòu)光技術(shù)投射的光

9、是覆蓋整個(gè)物體表面，因此它能直接產(chǎn)生相應(yīng)的3D數(shù)據(jù)。1.2 相移法相移法（Phase-modulation Method）是在獲得物體3D數(shù)據(jù)之后進(jìn)行三維重建中最常用的方法，相移是通過投影一系列相移光柵圖像編碼，從而得到物體表面一點(diǎn)在投影儀圖片上的相對(duì)位置或者絕對(duì)位置。常用的三步相移法公式如下：1.3 三角測(cè)量三角測(cè)量（Triangulation）的基本思想是利用結(jié)構(gòu)光照明中的幾何信息幫助提供景物中的幾何信息，根據(jù)3D相機(jī)、結(jié)構(gòu)光、物體之間的幾何關(guān)系來確定物體的三維信息。其原理如圖2所示。根據(jù)圖2中光敏單元（3D相機(jī)）及激光器（結(jié)構(gòu)光）之間的距離AB、激光器的仰角OAB和光敏單元的仰角OBA信

10、息，通過三角形關(guān)系即可測(cè)得O點(diǎn)的坐標(biāo)位置信息。1.4 智慧檢測(cè)系統(tǒng)特點(diǎn)（見表1）2智慧檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)流程（見圖3）3智慧檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景以紹興市城投建筑工業(yè)化制造有限公司在預(yù)制構(gòu)件生產(chǎn)過程中的鋼筋骨架檢測(cè)為例，通過智慧檢測(cè)系統(tǒng)，對(duì)主筋間距、箍筋間距等信息進(jìn)行測(cè)量。其主要過程如下。鋼筋骨架檢測(cè)前，工人先對(duì)檢測(cè)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行清場(chǎng)，避免不必要的人為因素影響檢測(cè)過程。緊接著鋼筋骨架進(jìn)場(chǎng)，固定在滑軌預(yù)設(shè)點(diǎn)位處，如圖4所示。3D相機(jī)模組安裝在軌道上，從控制房中移出，沿著滑軌，依次到達(dá)指定的檢測(cè)位P1-Pn進(jìn)行檢測(cè)，如圖5所示。通過圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)3D相機(jī)采集到的信息進(jìn)行編碼及三維重建。編碼重建前后的信息圖像如圖6

11、a、6b所示。整合所有檢測(cè)位的主筋間距、箍筋間距等鋼筋骨架信息數(shù)據(jù)，上傳至智慧工廠云端服務(wù)器。云端服務(wù)器對(duì)所上傳的數(shù)據(jù)信息與本地標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)庫(kù)信息進(jìn)行對(duì)比，對(duì)不合格的點(diǎn)位進(jìn)行標(biāo)注，生成最終檢測(cè)結(jié)果報(bào)表，再由工人進(jìn)場(chǎng)校對(duì)檢測(cè)結(jié)果，如圖7所示。4結(jié)論結(jié)合移相法結(jié)構(gòu)光技術(shù)、三角測(cè)量原理的智慧檢測(cè)系統(tǒng)不僅可為預(yù)制混凝土構(gòu)件提供全生命周期的數(shù)據(jù)追蹤服務(wù)，避免構(gòu)件加工過程中人為檢測(cè)的缺陷，且可極大提高構(gòu)件的成品質(zhì)量和施工效率，大幅降低人員投入成本。此外，智慧檢測(cè)系統(tǒng)在智慧工廠建設(shè)的推進(jìn)過程中發(fā)揮著重要的作用，智慧檢測(cè)的結(jié)果信息可通過信息化管理網(wǎng)絡(luò)端口實(shí)時(shí)共享至信息化管理平臺(tái)，從而實(shí)現(xiàn)智能化和信息化的高效結(jié)合

12、。參考文獻(xiàn)1 江浩.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在自動(dòng)化中的應(yīng)用探析J.科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2020（14）：179-180.2 陳麗瓊，王亞軍.傾斜航攝_地面拍照_空地融合實(shí)景三維建模技術(shù)J.城市勘測(cè)，2019（5）：93-95.3 張維.攝影測(cè)量與遙感技術(shù)在工程建設(shè)中的應(yīng)用分析J.無線互聯(lián)科技，2016（8）：138-140.4 惠增宏.激光三維掃描、重建技術(shù)及其在工程中的應(yīng)用D.西安：西北工業(yè)大學(xué)，2002.5 顏培巖，曾新霞，劉柳，等.探地雷達(dá)技術(shù)在暗挖隧道鋼筋間距檢測(cè)中的正演模擬與應(yīng)用J.特種結(jié)構(gòu)，2015，32（6）：90-95.6 韓中保，韓扣蘭.采用123D Catch基于照片全自動(dòng)構(gòu)建人體器官

13、三維模型J.中國(guó)醫(yī)學(xué)教育技術(shù)，2013，27（5）：549-552.7 Singh SK，Vidyarthi SK，Tiwari R.Machine learnt image processing to predict weight and size of rice kernelsJ.Journal of Food Engineering， 2020（02）：274.8 王慧藝.基于HALCON在鋼筋綁扎過程中定位測(cè)量的研究J.機(jī)械設(shè)計(jì)與制造，2019（5）：84-87.9 李篪.一種基于圖像處理的打捆鋼筋計(jì)數(shù)方法J.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2016，38（5）：551-554.10 陳至坤.基于神

14、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼筋計(jì)數(shù)方法研究J.傳感器與微系統(tǒng)，2010，29（8）：44-47.11 Warsewa A，B?hm M，Guerra F，et al.Self-tuning state estimation for adaptive truss structures using strain gauges and camera-based position measurementsJ.Mechanical Systems and Signal Processing，2020（143）：50-56.12 況中華，李鑫奎，周向.攝影測(cè)量在建筑尺寸識(shí)別及模型構(gòu)建中的應(yīng)用J.山西建筑，2020，46（6

15、）：152-154.13 唐立國(guó).鋼筋混凝土中鋼筋位置和保護(hù)層厚度的檢測(cè)方法的研究D.天津：河北工業(yè)大學(xué)，2010.14 徐瑩，徐宏武.探地雷達(dá)和超聲波法在混凝土結(jié)構(gòu)檢測(cè)中的應(yīng)用J.土木工程與管理學(xué)報(bào)，2012，29（1）：97-101.The Principle of Smart Inspection System and Its Application in Smart FactoryBAI Lihui1， NING Yingjie1， HUANG Yihan1， CHEN Xuguang1， YANG Weijia2（1.Zhejiang Communications Construct

16、ion Group Co.， Ltd.， Hangzhou? Zhejiang? 310000;2.School of Civil Engineering， Shaoxing University， Shaoxing? Zhejiang? 312000）Abstract： This paper illustrates the principle of the proposed smart inspection system by introducing the structured light technology of phase shift method and triangulation

17、 technology， and further demonstrates the advantages of the smart inspection system by comparing the traditional inspection means， and finally illustrates the application scenarios of the smart inspection system by combining with the construction of the smart factory. It is confirmed that the smart inspection system can not only reverse the undesirable status quo of low inspection efficiency， large inspection errors and distortion of inspection data