【技术实现步骤摘要】
预制装配式构件拼装面制作误差识别算法
[0001]本专利技术涉及预制装配式构件拼装面识别的
,尤其涉及一种预制装配式构件拼装面制作误差识别算法。
技术介绍
[0002]预制混凝土构件特别是大型装配式结构预制构件轮廓较为复杂,采用专用模具制作。预制构件模具的尺寸误差、焊接工艺水平、模具边楞的打磨光滑程度、频繁使用过程中因压力、温度等因素产生一定量的变形等影响模具精度的因素可能导致对预制构件产生制作误差,如果误差产生在构件的拼装面,在装配式结构后期拼装时可能导致两个构件无法紧密贴合,并最终影响装配式结构质量。
[0003]目前对于预制构件的制作误差检测主要依赖人眼观测和卡尺测量,但如果构件尺寸较大或为异形构件时,卡尺就无法做到全面测量,且操作费时费力,人工干预较大,无法保证测量有效性。
[0004]为此,本专利技术的设计者有鉴于上述缺陷,通过潜心研究和设计,综合长期多年从事相关产业的经验和成果,研究设计出一种预制装配式构件拼装面制作误差识别算法,以克服上述缺陷。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的在于提供一种预制装配式构件拼装面制作误差识别算法,其有效解决现有技术的缺陷,实现对预制构件拼装面无接触式自动扫描检测,可适用于各种尺寸同类型异形构件的快速检测,并可靠有效的规避误测、漏测等问题。
[0006]为实现上述目的,本专利技术公开了一种预制装配式构件拼装面制作误差识别算法,其特征在于包含如下步骤:
[0007]步骤一:将目标扫描构件的扫描边界点数据放入边界点数 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种预制装配式构件拼装面制作误差识别算法,其特征在于包含如下步骤:步骤一:将目标扫描构件的扫描边界点数据放入边界点数据集Q1,并继续形成测量面的激光点云数据集Q0;目标扫描构件的左角点为坐标原点,以扫描龙门水平前进方向为x轴正方向,以激光测距仪扫描竖直向上方向为y轴正方向,以激光测距仪测量值为z轴坐标值,建立xyz坐标系;步骤二:依次从激光点云数据集Q0中挑选一个测量面的测量数据形成测量面数据集Q
i
;步骤三:逐列从测量面数据集Q
i
中选取数据并获取该列数据首尾的边界点A(x
a
,y
a
,z
a
),B(x
b
,y
b
,z
b
);根据边界点A,B计算当前数据列的斜率k,通过计算公式1得到:步骤四:从当前列数据中逐个取出点N(x
n
,y
n
,z
n
)与列首的边界点A(x
a
,y
a
,z
a
)斜率k
n
通过公式2得到:步骤五:判断当前测量点是否为疑似鼓包点,并将不处于构件拼装面上因构造形成的合理异常数据区域内的疑似鼓包点记录到当前测量面异常点数据集;步骤六:重复步骤四、步骤五直至当前列完成;步骤七:重复步骤三、步骤四、步骤五直至当前测量面完成;步骤八:重复步骤二、步骤三、步骤四、步骤五,直至所有测量面完成;步骤九:逐个选取测量面的鼓包异常点数据集;步骤十:完成对所有测量面的鼓包区域的搜索和记录;步骤十一:将步骤十中得到的所有鼓包区域数据集输出到检测报告,完成扫描检测。2.如权利要求1所述的预制装配式构件拼装面制作误差识别算法,其特征在于:通过扫描龙门带动激光测距仪在水平行走轨道和竖向行走轨道方向上移动并不断采集激光测距仪测量值,同时搜索目标扫描构件的测量面边界,形成边界点数据集Q1;并以捕获到的边界点为基础对目标扫描构件的整个测量面进行扫描,形成激光点云数据集Q0。3.如权利要求1所述的预制装配式构件拼装面制作误差识别算法,其特征在于:根据目标扫描构件测量面的边界数据,从P0点出发,沿竖直方向控制激光测距仪以系统设定步长在竖向行走轨道上逐步移动,并在每一步移动后采集激光测量值,直至激光测距仪移动到目标扫描构件的上边界点,完成坐标原点上竖向线路的扫描;然后扫描龙门沿水平行走轨道以系统设定步长行走一步,完成当前水平位置对应的竖向线路的扫描;以此方法完成整个构件测量面边界范围内所有竖向线路的扫描,形成密集扫描数据,并记录全部扫描结果。4.如权利要求1所述的预制装配式构件拼装面制作误差识别算法,其特征在于:步骤五中包含如下子步骤:步骤5.1:判断测量点是否为疑似鼓包点;将k
n
和k对比大小,如果两者差值超过误差允许范围Δl,则认为当前点可能为异常点:1)当k
n
≤0并且k≤0时,如果k
n
<k,当前测量点为疑似鼓包点...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨秀仁,林放,廖翌棋,黄美群,李天升,彭智勇,
申请(专利权)人:北京城建设计发展集团股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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