System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种桁架叠合板生产质检方法技术_技高网

一种桁架叠合板生产质检方法技术

技术编号:44314276 阅读:10 留言:0更新日期:2025-02-18 20:27
本发明专利技术涉及建筑材料检测技术领域,公开了一种桁架叠合板生产质检方法,包括如下步骤,首先通过传送平台将桁架叠合板平移到采用线性阵列布置的工业相机拍摄范围内;然后通过工业相机拍摄多张桁架叠合板带有拉毛一侧的图像;桁架叠合板拍摄完成后进入到一个分选平台;将桁架叠合板的图像传输到上位机中完成质检,上位机将质检结果发送到分选平台中的控制器中,控制器控制分选平台动作,将拉毛面积符合占比要求的桁架叠合板分拣到合格产品的存放处,将拉毛面积不符合占比要求的桁架叠合板分拣到不合格通道中,通过本申请的质检方法,能够在无人监测下快速识别桁架叠合板上拉毛面积占并输出质检结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及建筑材料检测,具体涉及一种一种桁架叠合板生产质检方法


技术介绍

1、桁架叠合板是一种广泛应用于建筑行业的预制构件,其质量直接关系到建筑物的安全性和耐用性。因此,对桁架叠合板生产全过程的质量监控至关重要。

2、根据《装配式混凝土结构技术规程》jgj1-2014,桁架叠合板的粗糙面面积不宜小于结合面的80%。并且在《混凝土结构工程施工质量验收规范》gb50204-2015中,桁架叠合板的粗糙面的占比被列为桁架叠合板生产一项质检内容。桁架叠合板的粗糙面通常在桁架叠合板预制时候采用拉毛的方式,在桁架叠合板一面留下沟槽,从而形成粗糙面。

3、目前在检测桁架叠合板的粗糙面的常规做法是通过采用铺砂法,通过在桁架叠合板的叠合面平铺一定粒径的砂,然后测量砂平铺面积来估算拉毛面积。这种方法虽然简单,但操作复杂,速度慢,不适合现场测量。另外的做法是采用激光扫描法,是利用三维激光扫描技术获取桁架叠合板表面的详细信息,通过公式计算得到拉毛的深度和面积。虽然这种方法精度高,但设备成本较高,且对操作人员的技能要求较高此,如何实现无人监测、快速识别桁架叠合板上拉毛面积占比,目前并未发现可以适用的方法。


技术实现思路

1、本专利技术意在提供一种桁架叠合板生产质检方法,以解决能够在无人监测下快速识别桁架叠合板上拉毛面积占并输出质检结果。

2、为达到上述目的,本专利技术采用一种桁架叠合板生产质检方法,包括:

3、s1:通过传送平台将桁架叠合板平移到采用线性阵列布置的工业相机拍摄范围内;

4、s2:通过工业相机拍摄多张桁架叠合板带有拉毛一侧的图像;

5、s3:桁架叠合板拍摄完成后进入到一个分选平台;

6、s4:将桁架叠合板的图像传输到上位机中完成质检,所述上位机执行如下步骤:

7、s41:对图像进行灰度化、噪声去除和对比度增强的预处理;

8、s42:采用canny边缘检测算法对图像二次处理,首先再次使用高斯滤波对图像进行平滑处理,然后计算图像的梯度强度和方向,通过非极大值抑制操作保留局部最大值,从而形成边缘;再然后采用低阈值为50,高阈值为150来确定边缘;

9、s43:边缘检测结果结合相机的标定参数,将像素尺寸转换为实际尺寸;

10、s44:通过已经完成训练的resnet-50模型对图像中的拉毛区域边界和拉毛纹理特征进行提取;

11、s45:提取到的拉毛特征值将与标准特征值库中的相应值进行比对;

12、s46:在完成特征比对之后,采用像素统计法计算拉毛区域的像素数,并将像素数转换为实际面积,然后计算出拉毛面积占总面积的比例;

13、s47:系统输出拉毛面积占尺寸面积的比例,并将该比例与质检合格值进行比较,输出质检的桁架叠合板是否合格的质检结果;

14、s5:上位机将质检结果发送到分选平台中的控制器中,控制器控制分选平台动作,将拉毛面积符合占比要求的桁架叠合板分拣到合格产品的存放处,将拉毛面积不符合占比要求的桁架叠合板分拣到不合格通道中。

15、本方案的原理及优点是:实际应用时,通过传送平台陆续将需要质检的桁架叠合板传送到工业相机拍摄范围内,通过工业相机拍摄到桁架叠合板带有拉毛一面的图像,获得图像后,先通过对图像进行预处理,然后采用训练好resnet-50模型对桁架叠合板拉毛特征的识别,在完成特征比对之后,采用像素统计法计算拉毛区域的像素数,并转换为实际面积。将拉毛面积占比与标准值(80%)进行比对,判断拉毛面积是否合格。最终,系统输出拉毛面积占尺寸面积的比例,≥80%即输出“合格”,<80%即输出“不合格”。

16、优选的,在步骤s1中,还包括通过吹扫装置对桁架叠合板表面进行清理,所述传送平台包括基座,所述基座上安装有传输桁架叠合板的传送带,所述吹扫装置包括架设在传送带上方的门型架,所述门型架上安装有吹扫角度可调的吹扫风机。通过吹扫风机对桁架叠合板表面上的残留物进行清除,避免拍摄照片的干扰。

17、优选的,为了获得高清晰度的桁架叠合板图像,在步骤s1中,所述工业相机使用摄像机构自动进行调整拍摄角度和补光,所述摄像机构包括相机悬挂梁和光源悬挂梁,所述光源悬挂梁为可调式旋转杆,所述相机悬挂梁上安装有防抖云台,防抖云台用于固定所述工业相机。工业相机配合光源的补光,使得相机拍摄能够清晰捕捉到桁架叠合板表面细节,另外相机悬挂梁上安装有防抖云台,来解决工厂环境中噪音、机械振动造成相机抖动的问题。

18、优选的,所述传送平台上固定有用于检测桁架叠合板是否进入拍摄范围内的光电传感器,通过光电传感器检测,能够准确的控制相机拍摄启动和停止的条件。

19、优选的,为了便于区分质检后的桁架叠合板,所述分选平台包括支撑桁架叠合板放置平台,所述放置平台上方固定安装有用于转移桁架叠合板的吊装龙门架,所述龙门架上设置可同时抓取桁架叠合板至少四个抓取点的机械爪,所述分选平台上方还设置有用于做标记的可控滴漏,滴漏中装有用于标记桁架叠合板的涂料。如果被判断桁架叠合板为合格,通过控制滴漏滴下绿色来标记,如果判断为不合格,滴下红色作为标记。

20、优选的,为了更好地对图像完成识别,在步骤s41中,所述噪声去除方式采用高斯滤波,高斯滤波的函数为参数σ=1.0;

21、优选的,在步骤s41中,通过直方图均衡化实现图像的对比度增强,直方图均衡化包括计算图像的直方图、构建累积分布函数,并利用累积分布函数对图像像素值进行映射,使图像的灰度值均匀分布,增强图像中的拉毛纹理。

22、优选的,将对比度增强的多张不同尺寸下的图像采用多尺度retinex算法进行合成。

23、优选的,在步骤s44中,resnet-50模型的训练过程包括:收集不同光照、不同拍摄角度的桁架叠合板表面图像,并将图像通过分布式算法,对图像进行角度、尺寸的变换形成不少于1000张的训练样本,使用labelimg工具对桁架叠合板图像中的拉毛进行标注,对图像进行归一化处理,以适应resnet-50模型的输入要求;通过迭代训练后,随机采集不少于500张未检验的桁架叠合板,并不断调整初始resnet-50模型的超参数,当识别准确率达到95%以上后,完成模型训练。

24、优选的,在步骤s47之后,系统完成桁架叠合板拉毛占比识别后,系统将桁架叠合板的拉毛特征进行标定,将拉毛面积占比合格的桁架叠合板中的拉毛特征存入合格拉毛特征库,将拉毛面积占不合格的桁架叠合板,通过faster r-cnn的缺陷检测模型进行训练,将不合格桁架叠合板的拉毛缺陷进行分类,并在上位机中输出拉毛不合格类型。

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【技术保护点】

1.一种桁架叠合板生产质检方法,其特征在于:包括如下步骤,

2.根据权利要求1所述的一种桁架叠合板生产质检方法,其特征在于:在步骤S1中,还包括通过吹扫装置对桁架叠合板表面进行清理,所述传送平台包括基座,所述基座上安装有传输桁架叠合板的传送带,所述吹扫装置包括架设在传送带上方的门型架,所述门型架上安装有吹扫角度可调的吹扫风机。

3.根据权利要求2所述的一种桁架叠合板生产质检方法,其特征在于:在步骤S1中,所述工业相机使用摄像机构自动进行调整拍摄角度和补光,所述摄像机构包括相机悬挂梁和光源悬挂梁,所述光源悬挂梁为可调式旋转杆,所述相机悬挂梁上安装有防抖云台,防抖云台用于固定所述工业相机。

4.根据权利要求3所述的一种桁架叠合板生产质检方法,其特征在于:在步骤S1中,所述传送平台上固定有用于检测桁架叠合板是否进入拍摄范围内的光电传感器。

5.根据权利要求4所述的一种桁架叠合板生产质检方法,其特征在于:所述分选平台包括支撑桁架叠合板放置平台,所述放置平台上方固定安装有用于转移桁架叠合板的吊装龙门架,所述龙门架上设置可同时抓取桁架叠合板至少四个抓取点的机械爪,所述分选平台上方还设置有用于做标记的可控滴漏,滴漏中装有用于标记桁架叠合板的涂料。

6.根据权利要求5所述的一种桁架叠合板生产质检方法,其特征在于:在步骤S41中,所述噪声去除方式采用高斯滤波,高斯滤波的函数为参数σ=1.0。

7.根据权利要求5所述的一种桁架叠合板生产质检方法,其特征在于:在步骤S41中,通过直方图均衡化实现图像的对比度增强,直方图均衡化包括计算图像的直方图、构建累积分布函数,并利用累积分布函数对图像像素值进行映射,使图像的灰度值均匀分布,增强图像中的拉毛纹理。

8.根据权利要求7所述的一种桁架叠合板生产质检方法,其特征在于:将对比度增强的多张不同尺寸下的图像采用多尺度Retinex算法进行合成。

9.根据权利要求8所述的一种桁架叠合板生产质检方法,其特征在于:在步骤S44中,ResNet-50模型的训练过程包括:收集合格的桁架叠合板表面图像,将图像通过分布式算法,对图像进行角度、尺寸的变形形成不少于1000张的训练样本,通过迭代训练后,随机采集不少于500张未检验的桁架叠合板,并不断调整初始ResNet-50模型的超参数,当识别准确率达到95%以上后,完成模型训练。

10.根据权利要求9所述的一种桁架叠合板生产质检方法,其特征在于:在步骤S47之后,系统完成桁架叠合板拉毛占比识别后,系统将桁架叠合板的拉毛特征进行标定,将拉毛面积占比合格的桁架叠合板中的拉毛特征存入合格拉毛特征库,将拉毛面积占不合格的桁架叠合板,通过Faster R-CNN的缺陷检测模型进行训练,将不合格桁架叠合板的拉毛缺陷进行分类,并在上位机中输出拉毛不合格类型。

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【技术特征摘要】

1.一种桁架叠合板生产质检方法,其特征在于:包括如下步骤,

2.根据权利要求1所述的一种桁架叠合板生产质检方法,其特征在于:在步骤s1中,还包括通过吹扫装置对桁架叠合板表面进行清理,所述传送平台包括基座,所述基座上安装有传输桁架叠合板的传送带,所述吹扫装置包括架设在传送带上方的门型架,所述门型架上安装有吹扫角度可调的吹扫风机。

3.根据权利要求2所述的一种桁架叠合板生产质检方法,其特征在于:在步骤s1中,所述工业相机使用摄像机构自动进行调整拍摄角度和补光,所述摄像机构包括相机悬挂梁和光源悬挂梁,所述光源悬挂梁为可调式旋转杆,所述相机悬挂梁上安装有防抖云台,防抖云台用于固定所述工业相机。

4.根据权利要求3所述的一种桁架叠合板生产质检方法,其特征在于:在步骤s1中,所述传送平台上固定有用于检测桁架叠合板是否进入拍摄范围内的光电传感器。

5.根据权利要求4所述的一种桁架叠合板生产质检方法,其特征在于:所述分选平台包括支撑桁架叠合板放置平台,所述放置平台上方固定安装有用于转移桁架叠合板的吊装龙门架,所述龙门架上设置可同时抓取桁架叠合板至少四个抓取点的机械爪,所述分选平台上方还设置有用于做标记的可控滴漏,滴漏中装有用于标记桁架叠合板的涂料。

6.根据权利要求5所述的一种桁架叠合板生产质检方法,其特征在于:在步骤s41中,所述噪声去除方式采用高斯滤波,高斯...

【专利技术属性】
技术研发人员:徐涛兰国权秦枭宇赵亚新张春霞李微屈惠
申请(专利权)人:重庆建工高新建材有限公司
类型:发明
国别省市:

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